[发明专利]基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法

权利要求书

1.一种基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法，所述方法包括：

步骤1)接收水声均匀线列阵采集的时域阵列信号，将该阵列信号由阵元域-时域转换到频域-波数域；

步骤2)建立空间模态感知矩阵；

步骤3)在频域-波数域上结合空间模态感知矩阵利用解卷积算法估计出时域阵列信号数据所包含的空间模态谱；

步骤4)在不同频点上使波数与方位相对应，将空间模态谱转换到方位-频域波束谱中，根据目标所在方位提取出目标的频域信号；

所述步骤2)具体包括：

建立空间模态感知矩阵的元素为：

其中，函数sinc(·)定义为sinc(y)＝sin(y)/y，y为中间变量，m为空间模态谱对应的波数，其取值为m＝-ND/2:ND/2-1，为空间模态谱的波数分布，即固定某一个波数m，对的取值进行遍历，得到波数m所对应的空间模态谱，同时，空间模态谱的波数分布取值为c为声速；

将m与的取值表示成集合a为集合中的元素，表示整数集合x为整数集合中的元素，对于每一个m的值，都能得到遍历的ND维空间模态谱向量：

其中，j为集合中从小到大排序元素的下标，j＝1,2,…,ND，上标T表示转置；

由此得到只与阵元数目N以及补零系数D有关的空间模态感知矩阵B_ND×ND：

所述步骤3)具体包括：

步骤3-1)对阵列信号的频域-波数域表示W_K×ND中的每一个元素均取模的平方，得到为：

其中，表示点乘，conj(·)表示对向量中的每一个元素取共轭，为第k个频率的波数谱，含有ND个元素，每个元素分别对应着的值，将其记为w_k(m)，k＝1,2,…,K；

步骤3-2)设置初始迭代值采用R-L算法对第k个频点第j个处的值进行解卷积，由迭代过程中第i次迭代的空间模态谱的系数得到第i+1次迭代的空间模态谱的系数

步骤3-3)由处理带宽内的所有空间模态谱系数，构成空间模态谱矩阵G_K×ND为：

其中，K行表示该带宽内处理了K个频点的信息，ND列表示相对应的共ND个取值。

2.根据权利要求1所述的基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)接收水声均匀线列阵采集的时域信号X(t)：

X(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_n(t),...,x_N(t)]

其中，t＝1,2,...,M，M为时域采样点数，x_n(t)为第n个阵元采集的时域数据，n＝1,2,…,N，N为水声均匀线列阵的阵元个数；

对每个阵元采集的时域数据通过M点DFT运算转换到频域，取处理带宽内的K个频点，得到阵元域-频域矩阵Y_K×N；

步骤1-2)设置补零系数D，D取8或16，对矩阵Y_K×N每一行补(ND-N)个零,得到补零后的矩阵

其中，0_K×(ND-N)表示K×(ND-N)维的全零矩阵；

步骤1-3)对补零后的矩阵的每一行做ND点DFT运算，得到矩阵

其中，表示中每一行前半部分构成的矩阵，表示中每一行后半部分构成的矩阵；

步骤1-4)：对矩阵进行平移变换，将和调换位置，得到阵列信号的频域-波数域表示W_K×ND：

3.根据权利要求2所述的基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括：

步骤4-1)对空间模态谱矩阵G_K×ND中的每一个模态谱系数求平方根，得到波数对应的方位在第k个频点处的幅值P_k,j：

构成矩阵P_K×ND：

步骤4-2)根据如下的波数值与方位的对应关系，计算所有信号频率、波数值对应的入射方向θ：

其中，c为声速，f_k为信号频率，d为阵元间距；

步骤4-3)结合步骤4-2)的公式得到频域-方位谱的输出，每一列代表着一个方位的频谱，从而根据目标所在方位完成目标信号的提取。