矢量水听器阵波束域MVDR方法研究

矢量水听器可同时拾取声压和振速信息,成阵后水听器间的相移信息量增大.基于矢量水听器阵的波束形成性能明显由于单纯声压水听器阵.矢量水听器阵可用常规方法进行波束形成,但其方位分辨率有限.已经有人研究了矢量水听器阵的最小方差无失真响应波束形成算法(MVDR),但属于对阵元域信号进行的直接处理,运算量较大.本文提出一种基于矢量水听器阵的波束域MVDR算法(BMVDR).该算法首先将矢量水听器阵元的空间数据转换到波束空间,然后对转换后的数据再运用MVDR算法.结果,不但实现了降维处理,减小了运算量,同时可进一步抑制扫描扇面外的噪声.对BMVDR算法进行了仿真并与常规MVDR算法进行了比较.结果表明,本文方法可得到与常规MVDR算法相当的方位分辨能力.     

单矢量传感器倍频窄波束技术研究

在小尺寸声呐平台中单个矢量传感器较水听器阵有优越性,但其自然指向性波束较宽,-3dB波束全宽度约为90°,通常不能分辨多目标.本文分析了瞬时声强流(声压和振速的乘积)中所含基带频率的倍频成分,提出的倍频窄波束技术在不降低抗各向同性干扰能力前提下利用单矢量传感器形成尖锐指向性.仿真计算表明新方法形成的-3dB波束全宽度约为26°.这使得单矢量传感器有初步的双目标分辨能力.     

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.     

矢量水听器扩展孔径线阵方位估计技术

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以同时测量声场中的声压和质点振速的正交分量,将矢量水听器布成阵列对目标方位进行估计.在不增加阵元个数的情况下,可以把阵布成稀疏阵来增加阵孔径,提高对目标方位的估计精度.按照耐奎斯特空间采样定理,阵元间距超过半波长将会带来方位估计的周期性模糊.该研究利用扩展孔径矢量线阵对目标进行方位估计,以及研究如何去掉方位估计中的周期性模糊,最终获得目标方位的高精度无模糊估计.研究结果表明,在相同的信噪比条件下,利用扩展孔径矢量线阵可获得比具有相同输出路数的声压阵更好的方位估计性能.     

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.     

声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法

和阵元域处理相比，波束域处理具有计算量小，分辨信噪比门限低的优点．同时，声矢量传感器拾取了更多的声场信息，联合处理这些信息可以提高声呐的性能．把声压阵的波束域高分辨算法的思想和相干子空间方法(CSM)的思想引入到声矢量阵列信号处理，在Michael Zoltowsk提出的矢量阵的数学模型的基础上推导出了声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，并作了计算机仿真研究，仿真的结果表明：基于矢量阵的波束域宽带聚焦MUSIC、算法无论是在分辨信噪比门限还是在角度分辨能力上都要优于声压阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，而二者的计算量相当，和矢量阵阵元域宽带聚焦MUSIC算法相比，矢量阵波束域处理的计算量要远远小于阵元域处理。     

声强向量阵的波束形成与检测原理研究

提出了基于声强向量阵的信号检测方法,分析了基于声压的常规与最优(超增益)波束形成的阵增益与指向性。基于互谱声强测量方法分析了声强向量阵在各向同性噪声中对声信号的检测与定向原理,得出了它相对于声压检测的时空增益。理论分析、计算机仿真和实验均表明了超增益波束形成与声强检测方法的有效性,且声强检测方法的运算量小,性能更为稳健。     

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。     

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.     

矢量圆阵测向方法

为了实现矢量传感器在圆阵阵型条件下的应用,研究了均匀矢量圆阵的测向方法.利用声场分解理论将接收声场分解为一系列相互正交的相位模态,给出了声压、径向振速和切向振速的预处理矩阵的生成方法,利用预处理矩阵将矢量圆阵阵元域信号变换到相位模态域,在相位模态域提出了一种矢量圆阵测向方法,实现了声压振速的相干信号处理.仿真和试验结果表明,本方法可以将矢量传感器的抗噪能力与阵列系统的分辨能力有机结合起来,获得比相同阵型的声压阵更好的检测和估计性能.