中心对称声矢量圆阵的相干双声源方位估计方法

针对水下2个相干目标的远程探测问题,本文提出了一种基于前后向空间平均的声矢量圆阵方位估计方法。该方法根据中心对称声矢量圆阵的结构特性,将声矢量传感器顺序重新排列建立中心对称的阵列形式。利用声压振速联合处理构建声压与振速的互协方差矩阵,引入后向互协方差矩阵,从而通过平均前向和后向矩阵得到前后向平均的互协方差矩阵。采用最小方差无畸变响应波束形成器完成2个相干目标的方位估计。理论分析与仿真结果表明:与声压处理方法、声压振速独立处理方法以及相位模态域声压振速联合处理方法相比,本文所提方法具有较高的角分辨能力、方位估计精度以及较强的噪声抑制能力;相比相位模态域声压振速联合处理方法,该方法可适用的频带范围更宽。试验结果进一步验证了该方法具有较好的相干双目标方位估计能力。     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

海洋矢量噪声场试验研究

为实现对近岸矢量声呐系统性能的预言,以近岸浅海试验为基础,对单矢量传感器噪声测量的基本理论做验证与分析.近岸港口区域,在无舰船螺旋桨噪声的情况下,声压与质点振速间保持较弱的相关性.由于垂直振速通道受海面风成波浪影响,相对于水平振速通道,与声压通道保持更低的相关性.相对于海洋动力噪声场,有限点源产生的相干声场的声压振速保...     

声矢量传感器线阵的左右舷分辨

声矢量传感器由声压传感器和惯性传感器复合而成,可同时测量声场一点处的声压标量和质点振速矢量的各正交分量,为解决传统声压水听器线阵固有的左右舷模糊难题提供了新的方法和手段.利用声矢量传感器线阵指向性函数研究了3种常规波束形成器的左右舷抑制比,然后简要分析了MVDR波束形成器的左右舷抑制比.理论分析和海试结果均表明:1)左右舷抑制比除了都不可避免地与信噪比有关之外,相比于具有一定左右舷分辨能力的声压水听器多线阵和三元组声压水听器线阵,声矢量传感器线阵的左右舷分辨性能主要取决于与频率无关的矢量传感器阵元指向性;2)声矢量传感器线阵MVDR波束形成器的左右舷分辨性能大大优于常规波束形成器.     

一种新的声矢量阵最小范数算法

现有的声矢量阵方位估计算法基本都是将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为与声压相同的独立阵元信息来处理,没有充分利用AVS中声压和振速的相干性,以及由此带来的抗各向同性噪声能力.基于AVS中声压和振速的相干性原理,提出了一种新的声矢量阵最小范数算法.新算法充分利用了AVS中声压和振速联合信息处理的优势,能更好地将最小范数(MN)算法的高分辨能力与AVS的抗噪能力有机地结合起来,实现远程高分辨DOA估计.理论分析和基于湖试数据的仿真实验证明了所提算法的有效性.     

一种新的声矢量阵远程ESPRIT方位估计算法

为解决水下目标远程高分辨定向问题,文章提出了一种新的声矢量阵ESPRIT方位估计算法.与现有的将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵方位估计算法不同,新算法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵(AVSA)中声压与振速的相干性原理,能更好地将ESPRIT算法的高分辨能力与AVSA的抗噪能力有机地结合起来,实现远程、高分辨方位估计.理论分析和基于湖试背景噪声的仿真实验证明了新算法的有效性.     

声矢量阵快速子空间方位估计算法

针对声矢量阵高分辨方位估计算法运算量大的问题,基于声压振速联合信息处理,提出了一种快速的声矢量阵高分辨方位估计算法．该算法选择参考阵元的电子旋转矢量作为期望信号,运用多级维纳滤波器(MSWF)对信号子空间进行快速估计,不需要计算声矢量阵的互协方差矩阵,不用进行特征值分解,从而大大缩减了计算量．另外,该算法基于矢量传感器声压与振速的相干性原理,充分利用了声压振速组合抗干扰能力,有效抑制了各向同性噪声．理论分析和计算机仿真表明,该算法在拥有良好DOA估计性能的同时,大大减小计算量．     

基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测

为了解决水下远程目标被动探测问题,提出了一种声矢量圆阵的信源数检测方法。该方法构造了声矢量圆阵声压与振速联合处理的协方差矩阵,并借鉴图像处理中双阈值检测概念,对协方差矩阵的特征值进行多阈值修正处理,利用信息论检测准则实现了声矢量圆阵的信源数检测。理论分析和仿真实验结果表明,本文算法可以有效地提高信息论检测准则的检测性能。水池试验结果也表明本文算法具有更好的噪声抑制能力以及更好的目标检测性能,进一步验证了算法的有效性。     

高阶声场传感器阵列超分辨方位估计方法研究

为了提高水声阵列在尺度受限情况下的方位估计性能,本文提出利用高阶声场传感器组成新型阵列的思路。高阶声场传感器基于相位模态理论,通过圆环孔径上多个声压传感器的接收信号提取高阶信息,从而以更简单易实现的物理结构获得与矢量传感器相似的多维信号结构,在此基础上构建高阶声场传感器阵列的信号模型,利用MUSIC方法进行超分辨方位估计性能的仿真分析,发现高阶声场传感器阵列能够获得比相同条件下矢量传感器阵列更好的方位估计精度和分辨能力。