[发明专利]一种基于扩散映射的水下声源匹配场定位方法有效
申请号: | 202110337730.0 | 申请日: | 2021-03-30 |
公开(公告)号: | CN113050075B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 曹然;郭龙祥;张亮;生雪莉 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G01S7/539 | 分类号: | G01S7/539 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 扩散 映射 水下 声源 匹配 定位 方法 | ||
1.一种基于扩散映射的水下声源匹配场定位方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:通过时频分析处理实测数据得到声信号的频率信息,计算对应频点的协方差矩阵R,并对该矩阵进行矩阵范数的归一化,得到归一化协方差矩阵Rf;
步骤2:根据频率和海深选择声场模型,根据阵列各个阵元布放深度,建立相应的拷贝场距离和深度网格,计算拷贝场向量和相应的拷贝场向量矩阵Gi,i=1~M表示不同网格点位置,M为全部网格个数,对拷贝场向量矩阵进行矩阵范数的归一化,得到不同网格点上归一化拷贝场向量矩阵Gfi;
步骤3:构建一个矩阵集合A,包含全部的归一化拷贝场向量矩阵和归一化协方差矩阵,共M+1个元素,集合中第一个元素A1为归一化协方差矩阵Rf,第二个元素A2至AM+1为各个网格点上的归一化拷贝场向量矩阵Gf1至GfM;
计算A中各个元素之间的指数黎曼距离Bkj,将全部的指数黎曼距离构造为一个维度M+1的仿射方阵B,方阵B中第k行第j列的元素Bkj为集合A中第k个矩阵和j个矩阵之间的指数黎曼距离,Bkj满足:
Bkj=exp[-{tr[Ak]+tr[Aj]-2tr[(AkAj)1/2]}/σ2]
其中,k=1~M+1,j=1~M+1,tr表示矩阵对应的迹,σ2为仿射矩阵的度量比;
步骤4:根据仿射矩阵B构造扩散核矩阵P,并对扩散核矩阵P进行特征分解得到特征值和特征向量,根据特征值和特征向量构造出扩散映射图;
步骤5:计算扩散映射图中各个拷贝场向量矩阵对应位置χt(Ai)与协方差矩阵在扩散映射图中的位置χt(A1)之间的距离,其中i=2~M+1,具体为:
其中,‖·‖表示计算向量的l2范数;
对所有距离和深度网格进行遍历,寻找功率最小的网格位置,即矩阵间距离最短,该网格位置即为被动声源的定位位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于扩散映射的水下声源匹配场定位方法,其特征在于:步骤4所述根据仿射矩阵B构造扩散核矩阵P具体为:
P=D-1B.
其中,D为对角矩阵,对角线元素分别为仿射矩阵B中各列元素之和。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于扩散映射的水下声源匹配场定位方法,其特征在于:步骤4所述对扩散核矩阵P进行特征分解得到特征值和特征向量,根据特征值和特征向量构造出扩散映射图具体为:
[γ,ψ]=eig(P),
其中,eig表示对矩阵P特征分解,γ和ψ分别表示全部特征值和特征向量集合,特征值从大到小依次排列;构造扩散映射图χt(A),其中第i个向量元素χt(Ai)为集合A中第i个矩阵Ai在扩散映射图中对应的位置,由第2个至第q个的特征值和对应特征向量的第i个值相乘组成,t的取值范围是2-5之间,q的取值范围是阵元数的一半至阵元数之间。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工程大学,未经哈尔滨工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110337730.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。