[发明专利]基于压缩感知技术的时空联合滤波高分辨方位估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种水声矢量信号处理方法，具体地说是一种时空联合滤波稳健高分辨方位估计方法。

背景技术

水声信号处理大多采用阵列的形式对水下声信息进行所需处理，以获得可控的阵列指向性和较高的空间处理增益。空间谱估计是水声阵列信号处理最主要的研究方向之一，其旨在研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣空间信号的参数进行准确估计的能力，主要用于估计信号的空域参数或信源位置。

近些年来，随着声矢量传感器技术在其理论分析、性能评估和工程实践上的研究应用方面的迅猛发展，基于声矢量传感器的方位（简记为DOA）估计技术得到较为深入的研究。以多重信号分类（简记为MUSIC）算法为代表的大多数高分辨子空间类算法，由于需要对接收数据协方差矩阵进行有效估计，对于空域接收数据快拍数提出了较高的要求。然而对于大多数有意义的应用环境而言，大快拍数据往往不易得到。特别是在出现高速运动目标或瞬态信号的情况下，获取的有意义数据快拍通常较少，极恶劣情况下其有效数据甚至可能出现单快拍情况，上述的高分辨算法将由于得不到有效的协方差估计矩阵而失效。为了解决小块拍数条件下的稳健高分辨DOA估计问题，Sarkar提出了直接数据域方法，与传统统计方法相比，它具有单快拍处理的优势，且避免了样本协方差矩阵的构造及求逆运算。Donoho与Candes等提出了压缩感知理论（简记为CS）提出利用信号稀疏特性可对原始信号进行重构；Maliotov用类似的思想提出利用信号稀疏分解进行DOA估计的方法。

上述方法大多需要较高的输入信噪比，否则其估计性能将大幅下降。然而在声矢量阵列应用环境下，信噪比与快拍数一样往往不能达到较理想的状况，从而无法达到较高的输入信噪比要求。

何希盈，程锦房等.矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法（华中科技大学学报，2011,39(3):72-74）中，提出的矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法通过设计一个空域矩阵滤波器对矢量水听器阵列数据进行预处理，然后利用MUSIC方法进行方位估计。与常规阵元域矢量水听器阵列MUSIC算法相比，该方法方位分辨信噪比门限降低，感兴趣扇面内低信噪比目标的方位估计性能提高。该算法没有充分利用声压振速组合指向性抗干扰，输入信噪比门限的降低程度有限。另外，MUSIC算法需要对接收数据协方差矩阵进行有效估计，对于空域接收数据快拍数提出了较高的要求，不适合高速运动目标或瞬态信号等小快拍或环境变化较快的情况。

公开号为CN102183755A的专利文件中提出了一种基于柯西-高斯模型的新型高分辨方位估计方法，通过寻求源信号在空间中的稀疏分布特征,在单频域快拍内实现高分辨方位谱估计，适用于欠快拍条件下的目标方位高分辨。但是该方法需要较高的输入信噪比门限，对信号概率分布模型参数也有一定的要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于低信噪比环境、小快拍条件下的高速运动目标或瞬态信号稳健方位估计的基于压缩感知技术的时空联合滤波高分辨方位估计方法。

本发明的目的是这样实现的：

（1）声压振速联合时域滤波，即将声矢量传感器数据进行旋转组合，利用信号和噪声相关特性上的差异进行降噪处理；

（2）矩阵空域滤波，即通过阻带衰减通带均方误差最大值最小的矩阵空域滤波器，对时域滤波后数据进行空域滤波；

（3）声矢量传感器阵列压缩感知方位估计，即由经过时空滤波预处理后的输入阵列接收数据和人为构造的空域过完备冗余字典，求信号的稀疏表示，进行矢量空间谱估计。

本发明所述的“声矢量传感器阵列压缩感知方位估计”，其特征是：将CS技术作适宜水声矢量信号处理框架的变形，利用信号在空域的稀疏特性，由阵列流型矩阵构建过完备冗余字典，进行凸优化求解，得到稀疏系数，从而估计目标方位。

本发明的优点体现在：

（1）可分辨信噪比门限远低于传统的基于矢量常规波束形成的DOA估计方法、矢量最小方差无畸变响应方法和矢量MUSIC方法，大大降低了输入信噪比门限。

（2）低信噪比条件下，多次DOA估计的均方根偏差（记为RMSE）较低且对快拍数不敏感，具有较强的单快拍稳健性。对于小快拍（单快拍）条件下的高速运动目标高分辨方位估计问题，具有很好的谱分辨能力，且对于信号的宽窄带特性和相干特性不敏感，可以利用小块拍数据完成对宽/窄带、相干/非相干多信源的稳健空间谱估计，可有效估计高速运动目标或瞬态信号的瞬时方位，具有较强的鲁棒性。

（3）估计成功概率对于入射信源角度间隔具有较好的稳健性。

附图说明