[发明专利]基于矢量奇异值分解的声矢量圆阵宽带相干源方位估计方法

说明书

本发明提供的是基于矢量奇异值分解的声矢量圆阵宽带相干源方位估计方法。利用子带分解原理，得到各个子带的频域信号；将声矢量圆阵频域信号转换为模态域频域信号；采用声压与振速联合处理方式构建互协方差矩阵，通过求和平均实现宽带接收信号的互协方差矩阵估计；对互协方差矩阵进行特征值分解，寻找最大特征值对应的特征向量构建重构矩阵，增加反向平滑项得到修正重构矩阵，并进行奇异值分解获得信号子空间及噪声子空间；利用MUSIC算法实现声矢量圆阵宽带相干目标方位估计。本发明具有更强的抑制噪声能力，且在低信噪比情况比矢量奇异值分解方法和前后向空间平滑具有更强的空间分辨能力。在水下宽带目标远程探测方面具有较高的优越性。

技术领域

本发明涉及的是一种传感器阵列信号处理方法，具体地说是一种声矢量圆阵宽带相干目标方位估计方法。

背景技术

水下目标辐射噪声可分为线谱及宽带连续谱，与线谱相比，宽带连续谱具有携带信息量大、背景噪声相关性弱，有利于目标检测、参数估计及目标特征提取等优点，但当不同方向目标相关性较强、测量距离较大时，将导致方位估计算法性能下降。因此，开展水下远程宽带相干源方位估计算法研究具有重要的工程应用价值。

声矢量传感器较声压传感器可获取更多的声场信息，为水下目标探测提供了强有力的支撑。声矢量传感器阵列信号处理可有效提高水下目标的探测能力，其中宽带信号方位估计问题受到了广泛关注。陈伟华等人(陈伟华，赵俊渭.声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成[J].声学学报，2005，30(1):76-82.)将宽带聚焦思想引入了声矢量阵宽带处理中，为声矢量线阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法，提高了声压线阵的目标方位估计性能。文献“Wideband MVDR beamforming for acoustic vector sensor lineararray[J].IEEE Proc.Radar Sonar Naving，2004，151(1):339-343.”采用宽带相干信号子空间处理方法构造聚焦矩阵，通过最小方差无畸变响应(MVDR)算法实现了相干声源的方位估计。但上述方法均将振速信息视为与声压相同的独立阵元信息来处理，没有充分利用声矢量阵中声压与振速联合处理的抗噪能力，在低信噪比条件下方位估计性能有限，无法满足水下目标远程探测的要求。国内外学者Hawkes等(HAWKES M,NEHORAI A.Acousticvector-sensor correlations in ambient noise[J].IEEE Journal of OceanicEngineering，2001，26(3):337-47.)以及惠俊英等人(惠俊英，刘宏，余华兵，范敏毅.声压振速联合处理及其物理基础初探[J].声学学报，2000，25(4):303-307.)研究表明对于各向同性噪声场，空间同点测得的声压振速不相关；对于有限尺度的信号源，空间同点测得的声压振速是完全相关的，从理论上证明了声压振速联合处理的抗各向同性噪声原理。在此基础上，白兴宇等人(白兴宇，杨德森，赵春晖.基于声压振速联合处理的声矢量阵相干信号子空间方法[J].声学学报，2006，31(5):410-417.)将相干信号子空间方法的宽带高分辨能力与声压振速联合处理的抗噪能力有机的结合起来，实现了对宽带声源的远程、高分辨方位估计。