[发明专利]一种规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法

权利要求书

1.一种规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法，该方法将吉洪诺夫规整化方法与最小二乘子空间相交的算法结合起来，处理浅海声纳装置的接收信号，在利用子空间相交的原理构造成最小二乘问题的基础上，再通过规整化方法确定最优的规整化因子，最终，实现对浅海目标的检测和精确定位。

2.根据权利要求1所述的规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法，其特征在于，所述的浅海声纳装置由多个水听器组成，是一条海底直线阵或是拖曳阵。

3.根据权利要求1或2所述的规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

1）所述的浅海声纳装置由多个水听器组成，数目为N，阵元间距为d，目标入射方向θ，快拍长度为L；用线阵接收空间信号，得到N个阵元的时域信号x(t)；

2）对L个时域快拍的数据进行快速傅里叶变换：

xk,m(t)⇒Xk,m(fi)]]>

3）根据傅里叶变换后的快拍数据估计阵列协方差矩阵R：

R=E[XX^H]

上式中，X是阵列接收数据矩阵，其中元素为步骤2）中的X_k,m(f_i)，H表示共轭转置，E表示对不同的快拍求统计平均；

4）对阵列协方差矩阵R进行特征值分解：

R=U∑U

式中，U为特征矢量矩阵；

其中，由特征值组成的对角阵Σ为：

如果有J个声源，则上式中的特征值满足如下关系：

λ₁≥λ₂≥…λ_J≥λ_J+1=…λ_N=σ²

上式中，λ表示阵列协方差的特征值，σ表示噪声的标准差；

由此，定义两个对角阵：

其中，Σ_S为大特征值组成的对角阵，Σ_N为小特征值组成的对角阵；

再将特征矢量矩阵分为与特征值对应的两部分：

大特征值对应的信号子空间：

U_S=[u₁,u₂,…,u_J]

和小特征值对应的噪声子空间：

U_N=[u_J+1,u_J+2,…,u_N]

5）根据海洋环境建模得到简正波响应矩阵：

A(θ)=[a(θ，k₁),...,a(θ，k_M)]∈C^N×M

上式中，A表示简正波响应矩阵，k_i表示第i号简正波的波数，M表示简正波号数，a(θ，k_i)表示当目标方位为θ时，接收阵列相对于第i号简正波的导向矢量；

6）利用子空间相交的原理，若某一方位存在目标，利用信号子空间和简正波响应矩阵构造成最小二乘问题：

A(θ)x=U_sy

上式中，A表示简正波响应矩阵，U_S表示大特征值对应的特征向量，x，y代表最小二乘问题的未知向量；

7）通过规整化方法，遍历所有可行的规整化因子，将规整化解向量的范数与对应的余差作出问题的L曲线，确定最优的规整化因子λ；

8）最后，得到问题的规整化最小二乘解：

x=(A^TA+λI)^-1A^TU_sy

继而得到目标方位的判别量：

P(θ)=1|A(θ)x-Usy|;]]>

上式中，P(θ)表示θ方位的判别量，将θ从1~360遍历，可得到全方位的判别量，其中最大值对应的方位即为目标方位。