[发明专利]基于近场测量数据的阵列诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于近场测量数据的阵列诊断方法，包括以下步骤：(1)平面阵列阵元接收声波入射信号，基于接收的声波入射信号构建参考阵列和待测阵列的近场波束图；(2)计算参考阵列的近场波束图和待测阵列的近场波束图之差得到差分波束图，并将差分波束图看作参考阵列与待测阵列的阵元系数差分向量与观测矩阵相乘的结果；(3)利用贝叶斯压缩感知算法求解参考阵列与待测阵列的阵元系数差分向量，从而定位到故障阵元的位置和系数，实现阵列诊断的诊断。该阵列诊断方法基于贝叶斯压缩感知的方法采用近场测量数据，将故障阵元诊断问题转化为贝叶斯概率框架下的稀疏向量求解，有效地提高了诊断的准确率和计算效率。

技术领域

本发明涉及声纳阵列信号处理领域，具体涉及一种使用近场测量数据的阵列诊断方法。

背景技术

近年来，相控阵三维成像声纳技术由于其在水下物理、生物、地质等方面的应用而得到了迅速发展。为了获得高分辨率和高性能的波束图，声呐阵列需要大量的阵元组成，因此其中不可避免地存在故障阵元。为了保持系统成像的性能，必须准确检测故障阵元的位置和系数。因此，研究故障阵元诊断技术具有重要意义。

现有的故障诊断技术有论文A Compressed Sensing Approach for ArrayDiagnosis From a Small Set of Near-Field Measurements提出的基于l1-范数法的故障阵元诊断技术。论文Accurate diagnosis of conformal arrays from near-fielddata using the matrix method提出的基于矩阵方法的故障阵元诊断技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于近场测量数据的阵列诊断方法，该阵列诊断方法基于贝叶斯压缩感知的方法使用近场测量数据，将故障阵元诊断问题转化为贝叶斯概率框架下的稀疏向量求解，有效地提高了诊断的准确率和计算效率。

为实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于近场测量数据的阵列诊断方法，包括以下步骤：

(1)平面阵列阵元接收声波入射信号，基于接收的声波入射信号构建参考阵列和待测阵列的近场波束图；

(2)计算参考阵列的近场波束图和待测阵列的近场波束图之差得到差分波束图，并将差分波束图看作参考阵列与待测阵列的阵元系数差分向量与观测矩阵相乘的结果；

(3)利用贝叶斯压缩感知算法求解参考阵列与待测阵列的阵元系数差分向量，从而定位到故障阵元的位置和系数，实现阵列诊断。

步骤(1)中，对于一个N个阵元均匀分布且不存在故障阵元的平面参考阵列，其近场波束图F如下所示：

其中，w_n表示阵元系数，w表示阵元系数矩阵，λ表示信号波长，表示第p个近场测量点位置，p＝1，2，…，P，P为自然数，表示第n个阵元的位置，Φ表示观测矩阵。

在近场波束图F时，通过构建声呐阵列的近场球面波传播模型，计算出近场测量点的观测矩阵Φ。

由公式(1)可知近场波束图综合的关键在于计算出不同阵元与测量点的路程差，即的值，的计算具体如下所示：

其中，D是阵列的孔径大小，α_p，β_p表示第p个测量点的仰角和方位角，r_p表示测量点到阵列中心的距离，x_n，y_n表示第n个阵元的坐标。

由于阵元故障的位置的随机性，即在实际系统中每一个阵元出现故障的概率是相等的，因此为保证算法的普适性，近场测量点的位置应该满足均匀分布，本发明中，当测量点数P为平方数时，测量点的均匀分布是易于实现的，此时