基于单矢量水听器四种方位估计方法

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基于矢量水听器线谱法目标方位估计

ＹＩｈ，ＭＡＯｅ— ｉｇＮＹａＷｉｎｎ
（ｃｏｌｏｎｏｍｔｎＳｉｎｅａｄＥｇｅｒｇｏｔｅｓＵｉｒｉ，Ｎｎｉｇ２０９，ＣｉａＳｈｏｆＩｆｒａｉｃｅｃｎｎｉｅｎ，Ｓｕａｔｎｖｓｙａｊ１０６ｈｎ）ｏｎｉｈｅｔｎ
１引言
水下目标探测主要由声呐来实现。声呐分为主动式和被动式两种。虽然声呐有主动式和被动式之分，但
２互谱法方位估计原理
压差式矢量水听器的构成如图１示，下面根所
其结构简要说明一下其获取信息的原理园。
ｓｅｔｍｔｏ．Ｆｎｌｐｃｒｕｍｅｈｄｉａｌｙ．ｔｅｓｍｕａｉｎａｄｌｋｘｅｍｅｔａｅｕｅｏｃｍｐｒｈｗｔｏｓｈｉｌｔｎａｅｅｐｒｎｓｒｓｄｔｏａｅｔｅｔｏｍｅｈｄ．ｏｉ
ｋｎｓｆｔｅｄｒｃｉｎｆａｒｖｌｓｍａｉｎｉｄｏｈｉｅｔｏｒａｅｔｔｍｅｈｄｗｉｈａｅｉｇｅｉｅｒｐｃｒｍｍｅｈｄｎｄｏｉｉｏｔｏｓｈｃｒｓｎｌｌａｓｅｔｎｕｔｏａｍｕｔｌｉｅｒｌｐｙｎａｉｌｓｅｔｍｔｏｒｕｏｗｒ．ＩｒｅｏｉｒｖｈｒｃｓｏｆｔｅｄｒｃｉｎｏｒｉａｓｉｔｏＤｃｒｕｍｅｈｄａｅｐｔｆｒａｄｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｐｅｉｎｏｈｉｔｆａｒｌｅｔｉｅｏｖｍａｉｎ，ｔｅｄｒｃｈｉｔｅａｅａｅｎｗｉｈｅａｅａｅｒｕｅｔｐｏｅｓｈｍｕｔｌｌｅｒｐｃｒｍｉａａｙｉｇｖｒｇａｄｅｇｔｄｖｒｇａｅｓｄｏｒｃｓｔｅｌｐｙｉａｓｅｔｉｎｕｎｎｌｚｎｍｕｔｌｌｅｒｌｐｙｉａｉｎ

基于单矢量水听器的海洋环境噪声方向性分析方法研究

基于单矢量水听器的海洋环境噪声方向性分析方法研究单矢量水听器是一种使用成本较低的水声设备，广泛应用于海洋环境的噪声监测中。

在海洋环境中，噪声的方向性对于大气声学、海洋生物学、海洋地质学等领域的研究都至关重要，因此，研究单矢量水听器在海洋环境噪声方向性中的应用具有重要意义。

在单矢量水听器的应用中，常使用多个水听器共同配合工作，通过水听器之间的距离和信号的差异，可以实现声波到达的方向识别。

在使用中，首先需要确定水听器的位置布局和阵列方向，以确定单矢量水听器的方向响应。

然后，利用信号分析技术，分析从各个方向传来的声波信号，并计算出声源的方向。

具体地说，首先需要获取水听器阵列接收到的声压信号，然后根据空间位置信息对信号进行时延对齐，并对信号进行滤波处理，以消除信号中的杂音和干扰。

在信号处理的基础上，可以使用支持向量机（SVM）、神经网络、模糊逻辑等算法，以从数据中提取方向性信息。

最后，通过机器学习模型，能够快速准确地确定声源的位置，并实现噪声方向性分析。

此外，还需考虑下列因素：受到的噪声影响、水听器的灵敏度和信噪比等因素。

这些因素的影响是不同的。

例如，信噪比低的情况下，可能只有一部分的声波能够被单矢量水听器检测到。

因此，在确定阵列布局和信号处理算法时，需要综合考虑各种因素，以准确识别噪声方向。

总的来说，单矢量水听器在海洋环境噪声方向性分析中的应用具有广泛的前景。

同时，在进行分析时，应综合考虑各种因素，以实现准确方向性分析，为海洋环境研究提供更准确、更全面的数据支持。

海洋环境噪声是指在海洋中传播的各种声波信号，可能来源于海洋工程、运输、船只、生物活动或其他人类活动。

研究这些噪声对海洋生态系统、海底地质环境及人类活动等方面的影响，是当今海洋环境学领域的重点之一。

下面将列出一些相关数据，并进行分析说明。

1. 首尔东海岸近海每月平均声压级和频率分布声压级（dB） 20-30 30-40 40-50 50-60 >601月 15.2 37.8 34.5 11.0 1.52月 14.1 37.9 35.0 11.6 1.43月 13.3 37.3 35.9 12.2 1.34月 13.0 37.1 36.2 12.8 0.95月 13.0 37.1 36.4 12.9 0.66月 17.6 39.2 33.2 9.7 0.47月 16.0 37.5 35.3 10.5 0.78月 14.1 36.5 36.6 11.8 0.99月 13.1 35.7 37.4 12.9 0.910月 12.1 36.2 37.8 13.3 0.611月 13.1 37.7 35.6 12.2 1.412月 14.1 37.6 34.7 11.8 1.8分析：从数据中可以看出，不同季节、不同月份的噪声水平存在较大差异。

基于单矢量水听器的两种方位估计方法

究，发表了矢量水听器的设计、制作、校准、矢量水
及优缺点，并用两种方法处理了某海域海上实验数据。两种算法的处理结果高度吻合，证明了两种算法的正确性和实用性。实验结果表明加权平均法可同时探测多个目标，而平
均声能流法仅适用于单目标的情况，但运算量小。
ＷｅｎｇＦｅｎｇＬｉＳｏｎｇｙａｎｇ２ＺｈａｎｇＣｈｉｆｅｉ
（１．Ｕｎｉｔ６１７６８，Ｓａｎｙａ５７２０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＭｉｌｉｔａｒｙＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＯｉｃｆｅａｔＮａｎＹａｎｇＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅｏｆＷｕｈａｎＢｕｒｅａｕ，Ｎａｎｙａｎｇ４７３６７８，Ｃｈｉｎａ）
ｔａｒｇｅｔ．ｂｕｔｔｈｅｌａｔｔｅｒｏｎｅｎｅｅｄｓｌｅｓｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｌａｃｏｓｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｎｇｌｅｖｅｃｔｏｒｈｙｄｏｐｒｈｏｎｅ；ＤＯＡ；ｍｅｔｈｏｄｏｆｗｅｉｇｈｔｅｄａｖｅｒｇｅ；ｍｅａｔｈｏｄｏｆａｖｅｒｇｅａｓｏｕｎｄ
关键词单矢量水听器方位估计加权平均法平均声能流法
ＴｗｏＤｏＡＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｅｓＢａｓｅｄ

基于遗传算法的单矢量水听器多目标方位估计

中图分类号：Ｔ５５１Ｂ６．文献标识码：Ａ文章编号：００３３（０７一２０６．４１０．６０２０） —１９００
Ｄｉｅｔｏｅｔｍａｉｎｏｕｌｉｓｕｒｅｉａｓｎｌｅｔｒｒｃｉｎｓｉｔｏｆｍｔ－ｏｃｓｕｓｎｇｉｇｅｖｃｏｔａｓｒｎｄｕｃｒｅｗｉｈｅｅｉａｇｒｔｔｇｎｔｃｌｏｉｈｍ
ｔａｓｕｅｓｐｔａｌｄｒｃｉｎａ．Ｆｏｔｉｒａｏｒｎｄｃｒｉｓａｉｌｙｉｅｔ１ｏｒｈｓｅｓｎ，ｖｃｏｓｇｌｒｃｓｉｇｅｈｉｕｅａｅｄｆｅｅｔｅｔｒｉｎａｐｏｅｓｎｔｓｒｃ：Ｖｅｔｒｔｎｄｃｒｏｓｓｉｇｏｏｈａｏｓｉｒｓｕｅａｄａｏｓｉａｔｌｅｏｉｒｎｃｏｒｓｕｅｓｃｎｉｔｆｂｔｃｕｔｐｅｓｒｎｃｕｔｐｒｉｅｖｌｃｔｔ・ａｎｃｃｃｙａ－
（．哈尔滨工程大学水声工程学院，黑龙江哈尔滨１００；２大连测控技术研究所，辽宁大连１０１）１５０１１６３
摘要：矢量水听器能同时获得声场中某一点的声压标量和质点振速矢量，得了比常规声压水听器更多的信息。获矢
ｐｅｓｒｒｎｄｃｒｒｓｕｅｔｓｕｅ．Ａｈｏｇｌｌｍｅｔｎａｖｃｏｒａｒｉａｅｔｏｅｐｉｔｔｅｖｃｏａｈｕｈａｌｅｎｓｉｅｔｒａｒｙａｅｓｔｔｄａｎｏｎ，ｈｅｔｒｅｕ

基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计

基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计黄玉林;梁国龙;刘凯;范展【摘要】在单矢量水听器瓦谱方位估计基础上,提出了应用分数阶Fourier变换(FRFT)计算声强流谱并进行方位估汁的方法.利用FRFT对线性调频信号(chirp)良好的能量聚集性,对chirp信号采用分数阶谱方位估计具有明显的优势.仿真结果表明,在各向同性干扰背景中,分数阶谱方位估计在较低信噪比下能有效估计目标方位,其估计精度高于频域瓦谱估计.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2011(038)002【总页数】4页(P9-12)【关键词】分数阶Fourier变换;单矢量水听器;方位估计;线性调频信号【作者】黄玉林;梁国龙;刘凯;范展【作者单位】哈尔滨工程大学,水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,水声技术重点实验室,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TN-911.23线性调频信号（chirp）是主动声呐常用的一种非平稳信号，能通过非线性相位调制获得大时间带宽积的脉宽压缩信号.对chirp信号的单矢量水听器目标方位估计对主动声呐测向具有重要意义.单矢量水听器能够同时、共点拾取声场的声压和振速信息，其方位估计常用声压与振速的互谱处理.文献［1］指出在高信噪比下平均声强器方位估计能够达到CRLB 界，是最大似然估计，而低信噪比情况下是有偏估计;文献［2］给出4种基于声强流谱［1］的单矢量水听器方位估计方法.chirp信号具有一定的带宽，其声强流谱能量分布在该带宽上，传统的方法在整个带宽内进行统计处理得到方位估计，当信噪比较低时方位估计性能较差.分数阶Fourier变换是信号在一组正交的chirp基［3］上的展开，所以一个chirp信号的某一阶次的FRFT是一个冲击函数.FRFT对chirp信号具有理想的能量聚集性，用FRFT处理chirp信号十分有利.国内外学者对FRFT的原理和应用进行了大量的研究［3－5］，由 H M.Ozaktas［4］等提出的基于 FFT的快速离散FRFT算法，为工程应用提供了方便.文中基于FRFT对chirp信号的能量聚集性特点，将FRFT应用于矢量水听器的方位估计.1 基于FRFT的声源方位估计原理单个二维矢量水听器可以共点、同步的测量声场一点处的声压p（t）和质点振速v（t）的2个正交分量 vx（t），vy（t），则有式中θ为目标的水平方位角.1.1 基于FFT的单矢量水听器目标方位估计传统的单矢量水听器目标方位估计一般采用声压与振速的互谱处理器［6］在频域进行处理.对p（t）及vi（t）（i=x，y）做傅里叶变换，得到相应的谱P（w）及Vi（w），则声强流谱为式中符号*表示共轭运算.目标各频点的方位估计公式为就信号形式而言，目标信号既可以是宽带信号也可以是线谱，根据不同信号形式可以采取不同方位估计方法.对于线谱信号的方位估计，只需计算声强流谱中线谱频点的方位，不需要计算通带内所有频点的方位.宽带信号可以对声强流谱在带宽内平均后再计算方位，也可以利用直方图统计所有频点的方位估计.1.2 基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计分数阶Fourier变换可以认为是一种广义的Fourier变换.信号 x（t）的 FRFT 定义［7］为式中:p为 FRFT的阶数，为任意实数;Kp（t，u）为FRFT的变换核.式中:为幅度因子.对声压p（t）及振速v（t）作分数阶傅里叶变换，得到相应的分数阶功率谱P（u）及V（u），根据FRFT的能量守恒［3］性质有信号在频域和分数阶域（u域）上能量守恒，可以将声压、振速互谱处理器推广到u域上.定义u域的声强流谱为设p阶FRFT的声强流谱在u域带宽为Bp，B为声强流谱频域带宽，则总能量为对于一定的接收信号，带宽B是确定的，但是选择不同阶数的声强流谱在u域中的带宽Bp不一样.若信号能量一定，带宽越小，带宽内信号平均功率谱密度就越大，白噪声的功率谱密度不变，采用FRFT的声强流谱在带宽内信噪比提高了B/Bp倍.根据具体的信号形式，选择恰当阶数的FRFT，可以提高u域带宽内的信噪比，从而有利于提高方位估计精度.对于u域内的宽带信号，采用u域的平均声强器，方位估计为2 chirp信号的分数阶谱方位估计对于给定的chirp信号（调频斜率一定），存在一最佳阶数的FRFT使其在u域的声强流谱表现为冲击函数.对chirp信号，只需计算分数阶声强流谱中峰值处的方位，方位估计为式中u0表示峰值位置.基于FRFT的chirp信号方位估计实现框图如图1所示，矢量传感器输出模型是指声压、振速之间满足声学欧姆定理且声阻抗为实数.经过量纲归一化［4］后，对声压、振速作 p阶离散 FRFT（DFRFT），共轭相乘，得到u域中的声强流谱，按式（10）进行方位估计.图1 分数阶谱方位估计接收信号为一个单分量chirp信号设为式中:f0为初始频率;m为调频斜率;将式（11）代入式（5）有当选择适当的旋转角α满足调频斜率m=－cotα时，式（12）中积分部分为冲击函数.可以得到chirp信号分数阶Fourier变换产生峰值的参数要求为当选择的旋转角α满足式（13）的要求时，chirp信号在u域上表现有明显的峰值（如图3所示）.图2、3分别给出DFRFT在（p，u）平面上的能量分布和最佳阶数的DFRFT.仿真中chirp信号参数为:中心频率f0=7 000 Hz，调频带宽和信号长度分别为B=1 750 Hz，T=0.584 5 s，采样频率 fs=4f0.图2 （p，u）平面上能量分布图3 “最佳阶数”DFRFT图2表示chirp信号在p变化范围为［0，2］，扫描步长为0.01的（p，u）平面上能量分布，该信号在p=1.04时取最大峰值，要想提高精度可以在p=1.04左右采用更小的步长搜索峰值.图3表示通过扫描阶数p搜索得到的“最佳”阶数p=1.04时进行DFRFT的效果图.从图中可以看出chirp信号在分数阶域上有明显的能量聚集性，而白噪声在分数阶域上是离散的，不会出现能量集中的聚焦点. chirp信号分数阶谱方位估计步骤如下.1）选择最佳阶数.对于一个已知chirp信号中，可以根据式（13）求出p0、u0.对于参量未知的chirp信号，对不同的阶数p进行扫描，求信号的分数阶域的能谱密度，根据信号能量在（p，u）平面上二维分布，按峰值大小进行二维搜索即可估计出最佳阶数p0.2）对声压和振速分别作p0阶的DFRFT，并且通过共轭相乘求出u域的声强流谱. 3）在峰值点u0左右选择一个极窄带，利用该点附近窄带内的声强流谱计算平均方位.3 仿真研究根据图1所示方法进行单矢量水听器的方位估计的计算机仿真.Chirp信号仿真参数设置:中心频率f0=5 000 Hz，调频带宽和信号长度分别为B=2 000 Hz，T=0.5 s，采样频率 fs=4f0，目标方位为30°，噪声为0均值的高斯白噪声.图4～6均为500次独立仿真的统计结果.图4 频域互谱和分数阶谱方位估计均值图5 频域互谱和分数阶谱方位估计标准差图4给出频域互谱和分数阶谱的单矢量水听器方位估计均值.从图中可以看出，在高信噪比下，两者都具有很好的方位估计性能，在所给仿真条件下，信噪比较高时为无偏估计;但是在信噪比小于－20 dB，频域互谱估计的方位严重偏离真实方位，而分数阶谱估计的方位均值仍能较准的接近真实方位.图5给出频域互谱和分数阶线谱的单矢量水听器方位估计的标准差.从图中可以看出在信噪比大于－10 dB时，两者方位估计精度相差不大，两曲线基本重合;在信噪比小于－10 dB时，频域互谱的方位估计精度急剧变差;而分数阶线谱的方位估计在信噪比大于－15 dB时，估计精度仍较高，且随着信噪比的降低，估计精度变差得较慢.图6 不同带宽的调频信号方位估计标准差图6给出对chirp信号进行两种方位估计的标准差随信号带宽的变化曲线.信噪比为－5 dB时，其他条件不变，方位估计的标准差随信号带宽的增加而减小.4 结束语将分数阶Fourier变换应用到单个矢量水听器的方位估计中，提出了单矢量水听器的分数阶谱方位估计.chirp信号的单矢量水听器方位估计常采用频域互谱处理，通过傅里叶变换计算声压与振速的互谱，在整个带宽上进行统计处理得到目标方位，其缺点主要是在信噪比较低时估计误差比较大.文中采用分数阶谱对chirp信号进行方位估计，通过选择合适阶数的分数阶声强流谱可以将能量聚集在峰值处，大大地提高了峰值处的信噪比，有利于方位估计性能的提高.通过计算机仿真可以看出，分数阶谱对chirp信号的方位估计在较低信噪比下，仍可以达到较好的估计性能，比频域互谱的方位估计性能要好.在信噪比不变情况下，其估计性能随着带宽的增加而减小.对于参数未知的chirp信号，实现时需要二维搜索，运算量较大.参考文献:［1］王德俊.矢量声场与矢量信号处理理论研究［D］.哈尔滨:哈尔滨工程大学水声工程学院，2004:76-88.［2］姚直象，惠俊英，殷敬伟，等.基于单矢量水听器四种方位估计方法［J］.海洋工程，2006，24（1）:122-127.［3］陶然，邓兵，王越.分数阶傅里叶变换及其应用［M］.北京:清华大学出版社，2009:12-46.［4］OZAKTAS H M，ANKAN O.Digital computation of the frational Fourier transform［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，1996，44（9）:2141-2150.［5］殷敬伟，惠俊英，蔡平，等.基于分数阶Fourier变换的水声信道参数估计［J］.系统工程与电子技术，2007，29（10）:1624-1627.［6］惠俊英，惠娟.矢量声信号处理基础［M］.北京:国防工业出版社，2009:9-18.［7］陈文剑，孙辉，朱建军，等.基于分数阶傅里叶变换混响抑制的目标回波检测方法［J］.系统工程与电子技术，2009，34（5）:408-415.。

单只矢量水听器对多目标方位估计的仿真研究

ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｃｏｄｎｏｔｅｃａａｔｒｆｔｅｖｃｏｙｒｐｏｅｓｒｃｎｔｉａｅ，ａｃｒｉｇｔｈｈｒｃｅｓｏｈｅｔｒｈｄｏｈｎ，ＤＯＡ（ｉｅｔｏｆａｒｖ１ｆｔｒｅｓｄｒｃｉｎｏｒｉａ）ｏａｇｔｉ
ｃｎｉｉｎｓｎｏｎｎｅｓｔｎＰＴｌｏｉｍｎｅｉｅｅｔＳｏｄｔｏｓｕｉｇｓｕｄｉｔｎｉｙａｄＥＳＲＩａｇｒｔｈｕｄｒｄｆｒｎＮＲｎｅｇｈｏｈａｌ，ａｄｔｅｐｒｏｍａｃｓｆａｄｌｎｔｆｔｅｓｍｐｅｎｈｅｆｒｎｅａｅｃｍｐｒｄｗｉａｈｏｈｒｒｏａｅｔｅｃｔｅ．ｈＫｅｏｄｖｃｏｙｒｐｏｅｏｎｎｅｓｔ，ＥＰＲＩａｇｒｔｍｙＷｒｓｅｔｒｈｄｏｈｎ，ｓｕｄｉｔｎｉｙＳＴｌｏｉｈ
ｅｔａｅｔｉｇｅｖｃｏｙｒｐｏｅｂｏｎｎｅｓｔｎＰＴｌｏｉｈｓｐｒｔｌ，ｗｈｃｙｃｒｙｏｔｔｅｅｔｓｉｔｄｗｉｓｎｌｅｔｒｈｄｏｈｎｙｓｕｄｉｔｎｉａｄＥＳＲＩａｇｒｍｅａａｅｙｍｈｙｔｉｈｍａａｒｕｈｓｉ —
息的声强矢量。
前苏联和美国为代表，开发研制了以水介质质点振速的测量与传统声压测量相结合的矢量水听器技

基于矢量水听器线列阵的方位谱估计方法研究

哈尔滨工程大学硕士学位论文
基于矢量水听器线列阵的方位谱估计方法研究
ABSTRACT
Compared with the pressure hydrophone, vector hydrophone which is composed of pressure hydrophone and particle velocity hydrophone has the ability of measuring the acoustic pressure and Vibration velocity parameters in the sound field at the same time concurrent,which has a DOA estimation ability.Signal processing system which is based on vector sensor has received domestic and foreign scholars’ wide attention and research due to it’s higher ability of parameter estimation and Source detection probability.The development of sub-space of high resolution DOA estimation algorithm has offered a new method to solve the problems of detecting and Positioning the underwater targets. Under this background, this paper will make theoretical researches and simulation experiments on the DOA estimation of the CBF、 MVDR、 high resolution and fast sub-space high resolution in the vector hydrophone line array. Firstly, this paper detailedly introduces the research significance and development history of the vector hydrophone line array，and then research the application of conventional resolution technology on the ideal homogeneous vector hydrophone line array. In this part， this paper firstly researches on CBF and combined velocity beam-forming, then researching the MVDR algorithm on the vector array in order to realizing the adaptive processing the non-ideal environmental conditions and improving the array target resolution capability. According to the simulation results, we can conclude that signal processing of vector array can solve the problem of left-right vague of the target and higher anti-jamming than sound pressures array, and MVDR has a higher ability of target resolution and anti-jamming. In order to break the Rayleigh limit of the CBF, this paper applies the MUSIC, ESPRIT sub-space high resolution DOA estimation algorithm to vector hydrophone linear array model, from the simulation results,finding that in the conditions of low SNR or adjacent source of the signal, high resolution DOA estimation algorithms based on vector array has sharp spectral peak, it can distinguish adjacent target signal sources accurately and improve the target discrimination ability of CBF,MVDR algorithm. Complex calculation has limited the traditional sub-space high resolution algorithms development and application,although it has many advantages.To solve this problem,this paper researches the reduced dimension adaptive filtering technology of MSWF to estimate the sub-space quically, which is applied to sub-space high-resolution DOA estimation algorithms of vector array. Simulation results show that fast sub-space high resolution

浅海中单矢量水听器高分辨方位估计方法

ａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｎｇｌｅｖｅｃｔｏｒｈｙｄｒｏｐｈｏｎｅａｎｄｎｏｒｍａｌｍｏｄｅｔｈｅｏｒｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｒｒａｙｍａｎｉｆｏｌｄ
ｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅｖｅｃｔｏｒｈｙｄｒｏｐｈｏｎｅｔｈｅｎｔｈｅｈｉ【ｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＤＯＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅｖｅｃｔｏｒｈｙｄｒｏ－
浅朴胜春，宋海岩，张海刚
（１．哈尔滨工程大学水声技术重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１；２．黑龙江工程学院电气与信息工程学院，黑龙江哈尔滨
１５００５０）
ＥｌｅｃｔｉｒｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＨａｒｂｉｎ１５００５０，Ｃｈｉｎａ）
ｔｈｅｏｃｅａｎｓｏｕｎｄｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｒｏｂｕｓｔａｄａｐｔｉｖｅｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｖｅｃｔｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

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文章编号:100529865(2006)0120122206基于单矢量水听器四种方位估计方法姚直象1,2,惠俊英1,殷敬伟1,杨　娟1(1.哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨　150001;2.海军工程大学电子工程学院,湖北武汉　430033)摘　要:单矢量水听器能同时拾取声场的声压和振速信息,可以估计目标方位。

根据不同的噪声背景和信号形式,单矢量水听器有多种方位估计方法。

平均声强器的处理方法能很好地抗各向同性的非相干干扰;线谱方位估计能有效检测辐射线谱信号的目标,并进行目标方位估计。

当宽带信号中存在线谱相干干扰,以及线谱信号被宽带相干噪声干扰时,上述两种方法不能检测目标。

为解决这个问题,新提出了直方图和加权直方图两种方法,直方图方位估计法能抗强线谱相干干扰,并能区分含线谱的多目标;加权直方图方位估计法能从宽带相干干扰中检测目标,估计目标方位。

并着重介绍了后两种方法的原理,对四种方法进行了计算机仿真,并用海试结果验证了上述结论。

关键词:单矢量水听器;信号处理;直方图;方位估计;平均声强器;相干干扰中图分类号:T B56 文献标识码:AF our approaches to DOA estimation based on a single vector hydrophoneY AO Zhi 2xiang 1,2,H UI Jun 2ying 1,YI N Jing 2wei 1,Y ANGJuan 1(1.C ollege of Underwater Acoustic Engineering ,Harbin Engineering University ,Harbin 150001,China ;2.C ollege of E lectronic Engineer 2ing ,Navy Engineering University ,Wuhan 430033,China )Abstract :A single vector hydrophone can be used in DOA estimation.According to different existences of noise background and signals ,there are several approaches to azimuth angle estimation based on a single vector hydrophone.Acoustic intensity averager can effectively suppress is otropic non 2coherent interference.Based on line 2spectra we can effectively detect the target radiating line 2spectra.But the tw o methods cann ’t do well in the condition of either line 2spectra coherent interference lying in broadband signal or broadband coherent interference lying in line 2spectra signal.T w o new approaches are put forward.One is bar graph approach which can suppress line 2spectra coherent interference and i 2dentify different targets radiating line 2spectra.The other is weighted bar graph approach which can detect a target in broadband coherent inter 2ference and estimate its azimuth angle.The principles of the tw o are introduced.S imulations of the 4approaches based on computer are given.The result of trial in sea validates these conclusions.K ey w ords :single vector hydrophone ;signal processing ;bar graph ;DOA estimation ;acoustic intensity averager ;coherent interference收稿日期:2004212213作者简介:姚直象(1976-),男,江西人,博士研究生,主要从事水声信号处理专业方面的研究。

矢量水听器可以同时测量声场的声压和振速,因此比传统的声压水听器有更丰富的信息,更利于目标的检测和参数估计。

无论是声压水听器还是矢量水听器,都是在复杂的水声环境中工作,需要从背景噪声中检测信号并进行目标参数估计。

从检测的观点来看,干扰背景可分为:各向同性的非相干干扰、相干干扰、部分相干和部分非相干干扰等三类[1～3]。

就信号形式而言,目标辐射噪声中既有连续谱也有线谱。

根据目标辐射噪声的特点和干扰的类型,单矢量水听器有几种方位估计方法,分别适用于不同的信号和背景环境,达到有效抑制干扰,检测信号的目的。

在各向同性非相干干扰背景中检测信号时用平均声强器算法[4～6];在宽带相干背景噪声中检测宽带信号时用CIES [3];在线谱相干干扰背景中检测宽带信号时用直方图方位估计法;在线谱相干干扰中检测线谱信号时用线谱方位估计。

平均声强器和线谱方位估计在一些文献中有详细叙第24卷第1期2006年2月海洋工程THE OCE AN E NGI NEERI NG V ol 124N o 11Feb.2006述,本文只做简单说明,主要介绍直方图统计方位估计法。

1　四种方位估计方法说明这里介绍的几种方法都是基于声强流谱的,即在频域进行的处理。

平均声强器和直方图方位估计一般在宽带进行。

下面分宽带谱方位估计和线谱方位估计来对方法做说明。

文中的方位均指目标与矢量阵x 轴正向的夹角。

1.1　宽带谱方位估计11111　平均声强器有限尺度的声源的辐射声场是相干源信号,声压和振速是完全相关的;而各向同性噪声场是非相干信号,它的声压与振速是不相关的,这是声压与振速联合信号处理抗干扰的基础,也是矢量水听器信号处理中平均声强器处理的物理基础[1]。

矢量水听器利用自身的指向性可以进行方位估计,频域平均声强器方位估计可用公式表述如下:θ=arctan P 3(f )Vy (f )P 3(f )Vx (f )(1)式中:P (f )、Vx (f )、Vy (f )分别是矢量水听器输出的声压和振速的谱,“3”表示复共轭运算。

平均声强器对于各向同性非相干干扰有很强的抑制作用,其处理增益为[1]:G =51g B T +6(2) 即平均声强器的处理增益与带宽和积分时间有关,上式中的6dB 是振速传感器的三维自然指向性增益。

带宽越宽、处理增益越大,积分时间越长、处理增益越大,但最长积分时间受信道的相干时间长度限制,对运动目标而言,积分时间取决于目标运动的稳定性。

11112　直方图统计方位估计1)方法原理图1　直方图方位估计法原理Fig.1　Principle of bar graph approach to DOA estimation直方图统计方位估计是在共轭互谱的基础上对每一个频点进行方位估计,然后对所有频点的估计方位进行直方图统计得到某一时刻的方位估计曲线,曲线最大值对应的方位即为目标方位估计值。

该方法的原理框图示于图1,单矢量水听器输出声压振速信号p 、v x 、v y ,经互谱运算可以得到声强流谱I x (f )和I y (f )。

方位估计的表达式为:θ(f )=arctan I y (f )I x (f )(3)由式(3)估计出的方位与频率f 有关,不同频点处的方位估计值不一定一样。

宽带信号中如果存在周期性的强干扰,或存在多目标的情况下,平均声强器无法得到目标的真实方位,只能测得合成声强流的方位,方位估计结果会偏向强度大的干扰(或强目标)方位。

而用直方图统计的方法在单目标时可以将强干扰排除,在多目标时可以区分多目标。

直方图统计主要是进行各频点的方位估计值统计,如果以1°作为统计间隔,则可以表示为:k =[θ(f )3180/π](4)φ(k )=φ(k )+1(5)式中:[]表示取整运算,某个频点f 的方位估计值θ(f )转换为角度后取整得到k 。

φ是一个数组,用于存放一次方位估计中所有的k 落在[-180°,180°]中各个角度的频数,初始化时该数组为零,每得到一个k 后,数组中对应角度的频数值φ(k )加1。

最后统计结果即为方位估计结果。

2)仿真结果按照上述直方图方位估计方法对宽带信号中含强干扰的情况进行了计算机仿真。

仿真条件:目标是连续谱宽带信号(10～500H z ),信噪比为15dB (宽带信号与不含强干扰的噪声的信噪比),方位35°;干扰方位75°,由基频为35H z 的14根谐波簇线谱组成,干扰与噪声的功率比为8dB 。

图2(a )是宽带信号、强干扰加噪321第1期姚直象,等:基于单矢量水听器四种方位估计方法声的声强流I x 谱图,谱估计时FFT 时间窗长为1s 。

平均声强器方位估计结果为72°,既不是目标的方位,也不是强干扰的方位,而是它们的合成方位。

图2(b )是用直方图方位估计结果,横轴是方位,纵轴是统计得到的各个方位的频数。

图中最高峰的位置出现在35°,符合仿真情况;在75°的位置有一个次极大峰,是强干扰的方位,通过设定检测门限可以将强干扰去掉。

从仿真结果来看,直方图方位估计法能很好地抗线谱相干干扰,达到满意的方位估计效果。

图2　声强流I x 谱和直方图方位估计Fig.2　S pectra graph of acoustic intensity I x and bar graph DOA estimation11113　加权直方图方位估计1)方法原理由于目标辐射噪声中既有连续谱又有线谱,线谱信噪比高,方位估计性能较好。

若背景是宽带相干干扰,信号中含有多根线谱成份,用平均声强器只能测得合成声强流的方位,而加权直方图能突出线谱的作用,从而有效估计目标方位。