[发明专利]基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法

摘要

本发明公开了基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，它涉及水声矢量传感器阵探测领域中针对目标宽带连续谱噪声的一种测向技术及实现方法。本发明将稀疏化思想引入声矢量阵测向系统，根据宽带连续谱噪声信号带宽内各频点分量建立一种联合稀疏约束，最终得到统一的空域稀疏分解形式，从而实现对宽带连续谱噪声的测向。本方法能够形成较为尖锐的谱峰和幅度较低的噪底；在阵列快拍数较低时性能稳定，且能分辨相干信号源；在目标来波方向接近阵列轴向时，也不存在常规的波束形成(CBF)法和最小方差无失真响应(MVDR)法在低信噪比下出现的噪底起伏现象。

主权项

1.基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，采用空域稀疏分解理论，实现对水下目标辐射的宽带连续谱噪声的测向，其特征在于：包括以下步骤：(1)将声矢量阵在预设时间段内的接收信号进行频域建模，得到接收信号在多个预定频率处的频域快拍；(2)计算每个频域快拍对应的协方差矩阵；(3)根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，并对协方差矩阵进行稀疏表示；(4)将稀疏表示后的所有协方差矩阵的同一列按频率前后顺序堆叠形成三维张量协方差矩阵，同时，过完备原子库也按照频率前后顺序堆叠形成三维张量过完备原子库后，将三维张量协方差矩阵用三维张量过完备原子库和三维系数矩阵来表示；所述的三维系数矩阵为未知量；(5)分别初始化信号支撑集合、已选原子集合和迭代次数；(6)计算过完备原子库中每个原子与当前残差信号的内积，利用准则公式对内积进行处理得到过完备原子库中每个原子与当前残差信号的近似程度值；残差信号的初始值为三维张量协方差矩阵；(7)选择最大的近似程度值，根据最大的近似程度值找出对应原子的索引值，并更新信号支撑集合和已选原子集合；(8)利用最小二乘法计算更新后的已选原子集合在当前残差信号方向上的正交投影矩阵后，根据正交投影矩阵和当前残差信号计算下一次残差信号；(9)判定更新后的信号支撑集合个数是否大于迭代次数或者当前残差信号的2‑范数是否小于预设阈值，如果更新后的信号支撑集合个数大于迭代次数或者当前残差信号的2‑范数小于预设阈值，则执行步骤(10)；否则，将下一次残差信号更新为当前残差信号，跳转到步骤(6)；(10)根据最终的正交投影和最终的已选原子集合计算得到三维系数矩阵；根据最终的信号支撑集合和宽带连续谱噪声的来波方向的对应关系，计算三维系数矩阵的F‑范数，并根据F‑范数得到宽带连续谱噪声的空间谱估计；(11)对空间谱估计进行谱峰搜索得到前K个空间角度值；所述的K为迭代次数。