[发明专利]一种基于压缩感知理论的矢量水听器稀疏布阵方法

说明书

本发明提供了一种基于压缩感知理论的矢量水听器稀疏布阵方法，包括如下步骤：(1)确定矢量水听器组合指向性与复合阵列指向性函数步骤、(2)构建矢量水听器阵列目标指向性波束步骤、(3)构建稀疏矢量水听器布阵问题模型步骤、(4)矢量水听器阵列稀疏重构步骤。本发明基于矢量水听器阵列稀疏布阵机理，结合凸优化和压缩感知理论，利用稀疏布阵位置与目标阵列波束之间的传感关系，采用非均匀间距布阵方式对目标波束进行重建，可获得精确的稀疏布阵结果。本发明提出的矢量稀疏布阵方法，可根据系统性能需求，自主设定期望的稀疏矢量阵列中水听器数目，可以精确控制系统复杂度。本发明提出的矢量稀疏布阵方法，采用正交匹配追踪算法，所得到的稀疏逼近结果固定，无需多次调试，可以节省大量的算法调节时间，更符合工程实际应用。

技术领域

本发明属于声纳技术领域，更具体地，涉及一种基于压缩感知理论的矢量水听器稀疏布阵方法。

背景技术

矢量水听器作为一种新型的水声测量传感器，在结构上由传统的无指向性声压传感器和偶极子指向性振速传感器复合而成，可以同步、共点测量声压和振速信息，从根本上解决了“左右舷模糊”问题，在水声警戒声纳、拖曳线阵列声纳、舷侧阵共形声纳、多基地声纳等领域均有广泛应用。

稀疏阵列是指在满足阵列性能约束的基础上，从传统密集布置的满阵列中移除部分阵元后得到的一种阵元以稀疏形式分布的阵列，可以在取得较高分辨率的前提下减少传感器数目，降低系统硬件成本。矢量水听器稀疏布阵技术有助于解决实际声纳阵列中的失效阵元修复和分布式多基地声纳布阵问题，具有重要工程价值。

稀疏阵列设计的目的是为了寻找满足阵列性能要求的最小阵元数的阵列布置形式，本质上是寻找信号的最稀疏表达方式。压缩感知理论正是针对稀疏信号精确重构而发展起来的一门理论，其根本目的是在过完备字典里以高度非线性的形式逼近信号，在冗余状态下寻找最稀疏的解。

现有稀疏布阵技术通常采用随机优化算法来寻找此类问题的全局最优解，容易接近全局最优解，但在算法实施过程中需要花费大量时间进行调节，不利于实际工程应用。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明一种基于压缩感知理论的矢量水听器稀疏布阵方法，主要步骤如下：

(1)确定矢量水听器组合指向性与复合阵列指向性函数步骤：

在海洋波导中，由于铅直方向为驻波，所以通常考察水平方向的二维指向性。利用单个矢量水听器的声压和振速通道输出信号，得到组合形成指向性函数R(f，θ)，其中f为水听器中心频率，θ为水平方位角。所述声压信号记为p，所述振速信号记为v，振速传感器在三维空间内均可形成偶极子指向性。依据单个矢量水听器的组合指向性函数R(f，θ)，确定由多个矢量水听器组成的复合阵列指向性函数F_m(f，θ)，其表达式为

F_m(f，θ)＝R(f，θ)·F(f，θ)

式中F(f，θ)为声压标量阵的指向性函数。

(2)构建矢量水听器阵列目标指向性波束步骤：

根据声纳系统性能要求，构建满足性能约束的矢量水听器阵列目标指向性波束凸优化问题模型

式中θ₀表示主波束指向位置，U表示预定区域的期望旁瓣峰值，优化目标τ表示其余未约束区域的最大响应幅值。w表示矢量声阵列权值激励矩阵，A表示矢量声阵列流形矢量。

利用凸优化问题求解方法，求得矢量声阵列的目标指向性波束F_m(f，θ)，其对应的阵列激励权值为w₀。

(3)构建稀疏矢量水听器布阵问题模型步骤：