[发明专利]一种基于AR波数谱的水平阵动目标深度估计方法

说明书

本发明提出一种基于AR波数谱的水平阵动目标深度估计方法，步骤1、根据仿真或实验数据得到阵元域的声压，对其做常规波束形成得到波束域声压；步骤2、将AR模型应用于波束域声压得到AR波数谱，并据此估计水平波数；步骤3、对波束域做广义Hankel变换，得到基于FT的波数谱；步骤4、根据估计的水平波数和FT波数谱估计模态函数；步骤5、根据已有的环境信息计算拷贝模态函数；步骤6、将估计的模态函数和拷贝模态函数相关得到深度模糊函数，其峰值位置即为深度的估计值。本发明将目标距离和深度估计问题分开处理，估计目标深度时不受目标估计距离误差的影响，使得目标深度估计更稳健。

技术领域

本发明属于水声定位技术领域，特别是涉及一种基于AR波数谱的水平阵动目标深度估计方法。

背景技术

被动估计浅海声源的距离和深度一直是水声领域的难点问题，考虑到浅海波导声传播的复杂性，已有文献大多采用匹配场类方法进行定位。传统的匹配场利用已知的环境参数和声传播模型计算出的拷贝声场与实际测量得到的测量声场进行相关处理得到距离-深度模糊函数，通过搜索距离-深度函数的峰值即可获得声源位置。由于匹配场技术同时估计声源距离和深度，使得声源深度估计的结果依赖于声源距离估计的结果，而距离估计又对声速剖面较为敏感，这使得深度估计的稳健性下降。同时，匹配场多采用垂直阵或大孔径的水平阵，但在许多应用场合，受安装平台的尺寸限制，垂直阵或大孔径的水平阵往往难以应用。考虑到实际需求，相较于对声源距离估计，对声源深度估计的需求更为迫切。因此，近年来，使用较少的水听器进行声源深度估计成为新的研究热点。

声源深度估计多采用模态滤波与匹配模相结合的方法，借助模态滤波得到模态强度，再利用匹配模处理估计声源深度，但模态滤波器要求较长的垂直阵列，否则容易出现病态问题。较少水听器深度估计问题的难点在于空间信息严重缺失，从这一角度出发，多数文献借助宽带信号的多频点特性，以此对宽带信号进行声源深度的估计。考虑浅海中信号的频散现象，部分文献根据频散中蕴含的海洋环境和信号的相关信息对声源深度进行估计。但上述研究限制信号形式为宽带，对于低频线谱用于深度的估计研究较少。借鉴了基于数据匹配场的思想，现有技术中提出了一种基于合成孔径波束形成(SAB)的测深方法，该方法仅使用单水听器即可完成深度估计。所述方法分析了声压经过Hankel变换后，得到波数谱的水平波数对应幅值与包含深度信息的模深度函数存在一定关系。由波数谱的峰值与模深度函数相关得到深度模糊函数进而完成声源深度的估计。由于模深度函数对声速剖面失配不敏感，因此，相比匹配场，该方法具有更好的稳健性。但是，Hankel变换估计水平波数需要目标声源在径向方向上运动距离足够大。当移动的距离不满足算法的要求，一些水平波数就无法估计出来。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术的问题，提出了一种基于AR波数谱的水平阵动目标深度估计方法。本发明是在仅采用水平阵的前提下，提出一种适用于浅海波导的稳健动目标深度估计方法。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出一种基于AR波数谱的水平阵动目标深度估计方法，具体包括以下步骤：

步骤1、根据仿真或实验数据得到阵元域的声压，对其做常规波束形成得到波束域声压；

步骤2、将AR模型应用于波束域声压得到AR波数谱，并据此估计水平波数；

步骤3、对波束域做广义Hankel变换，得到基于FT的波数谱；

步骤4、根据估计的水平波数和FT波数谱估计模态函数；

步骤5、根据已有的环境信息计算拷贝模态函数；

步骤6、将估计的模态函数和拷贝模态函数相关得到深度模糊函数，其峰值位置即为深度的估计值。

进一步地，所述将AR模型应用于波束域声压得到AR波数谱，具体为：

首先，进行数据预处理：