【摘要】：空間譜估計一直都是水聲陣列信號處理研究的熱點問題,而一般認為目標和背景干擾的信息都蘊含在接收信號協(xié)方差矩陣中,因而現(xiàn)有的譜估計技術(shù)大多針對接收信號的協(xié)方差矩陣進行處理。由于信號和噪聲的相關性,導致協(xié)方差矩陣中主對角線元素上的噪聲分量最大。針對這一特性提出了基于對角減載的水聲陣列采樣矩陣求逆(sample matrix inversion,SMI)最小方差無畸變響應(minimum variance distortionless response,MVDR)波束形成技術(shù)。理論推導了對角減載量對輸出功率譜目標方位上輸出信噪比的影響,分析了最佳對角減載系數(shù)的選取原則。并針對實際工程應用情況,研究了由有限次快拍數(shù)估計的采樣矩陣得到最佳對角減載系數(shù)的方法,該方法無需預估信號源數(shù)。通過算法仿真和海試數(shù)據(jù)處理,對比驗證了基于對角減載的SMI-MVDR空間譜估計的有效性和可靠性。對于背景噪聲級較強的水聲陣列信號處理環(huán)境來說,所提方法能有效提高高斯白噪聲背景下的聲納多目標分辨性能。
【圖文】：

矩陣中主對角線元素上的噪聲分量最大。當在低信噪比的水聲環(huán)境中，對角加載技術(shù)在一定程度上會帶來信干噪比的損失，從而降低了多目標的分辨能力。與雷達探測不同的是，聲納探測目標多為靜止或者運動速度緩慢，所以可以通過增加快拍數(shù)，估計出更加準確的接收信號協(xié)方差矩陣。論文結(jié)合水聲陣列的信號處理環(huán)境，針對協(xié)方差矩陣中主對角線元素上的噪聲分量最大這一特性提出了基于對角減載的水聲陣列ＳＭＩ－ＭＶＤＲ波束形成技術(shù)，并通過仿真和海試數(shù)據(jù)處理驗證了該技術(shù)的有效性和可靠性。１陣列接收數(shù)據(jù)模型如圖１所示，水平直線水聽器陣列由Ｎ個陣元組成，假設有Ｄ＋１個相互獨立的平面波入射，陣列第ｋ次快拍Ｘ（ｋ）的輸出如式（１）所示。Ｘ（ｋ）＝Ａ（θ）Ｓ（ｋ）＋Ｎａｗｇ（ｋ）（１）式中，，Ｘ（ｋ）＝［ｘ１（ｋ），ｘ２（ｋ），…，ｘＮ（ｋ）］Ｔ；Ｔ表示轉(zhuǎn)置運算；Ａ（θ）＝［ａ（θ１）ａ（θ２）…ａ（θＤ＋１）］，ａ（θｉ）為第ｉ個入射平面波的方向矢量，為Ｎ×１維向量；θｉ為第ｉ個平面波的水平入射角；Ｓ（ｋ）＝［ｓ１（ｋ）ｓ２（ｋ）…ｓＤ＋１（ｋ）］Ｔ，ｓｉ（ｋ）為第ｉ個平面波信號的第ｋ次快拍；Ｎａｗｇ（ｋ）＝［ｎ１（ｋ），ｎ２（ｋ），…，ｎＮ（ｋ）］為接收陣列加性高斯白噪聲信號。圖１水平直線陣示意圖由式（１）得到陣列接收信號的協(xié)方差矩陣Ｒｘ＝Ｅ［Ｘ（ｋ）·ＸＨ

第１２期周彬等：基于對角減載的水聲陣列ＳＭＩ－ＭＶＤＲ空間譜估計技術(shù)·２３８５·逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄８０°和９０°兩目標的分辨概率隨快拍數(shù)Ｋ變化的曲線如圖６所示。圖４不同快拍數(shù)時ＤＲ－ＳＭＩ－ＭＶＤＲ空間譜估計圖５ＳＮＲ＝－３ｄＢ時ＤＯＡ估計精度隨快拍數(shù)變化曲線從圖５的仿真結(jié)果可以看出ＤＲ－ＳＭＩ－ＭＶＤＲ在測向精度上與ＳＭＩ－ＭＶＤＲ的性能相似，但是從圖４可以看出ＤＲ－ＳＭＩ－ＭＶＤＲ有更低的旁瓣。而從圖６可以得出兩目標方位較近時，通過增加快拍數(shù)ＳＭＩ－ＭＶＤＲ無法提高兩目標分辨概率，但是ＤＲ－ＳＭＩ－ＭＶＤＲ可以進行有效分辨。圖７（ａ）和（ｂ）分別為快拍數(shù)Ｋ＝１００和Ｋ＝１０００時，８０°和９０°兩目標的分辨概率隨ＳＮＲ的變化曲線。從圖４～圖７可以分析得出兩種算法具有相似的測量精度，但ＤＲ－ＳＭＩ－ＭＶＤＲ顯然具有更佳的方位角度分辨性能。圖６ＳＮＲ＝－３ｄＢ時兩目標分辨概率隨快拍數(shù)變化曲線圖７不同快拍數(shù)下的兩目標分辨概率隨ＳＮＲ變化曲線５海試數(shù)據(jù)處理對于寬帶信號，對各子帶的空間譜輸出按ＳＮＲ進行加權(quán)，把每個子帶的輸出累加得到寬帶信號的空間譜估計輸出如式（２２）所示。ＰＷＢ（θ）＝∑Ｊｉ＝１ηｉＰ（ｆｉ，θ）（２２）式中，Ｐ（ｆｉ，θ）為第ｉ個處理子窄帶的空間譜輸出；Ｊ為頻域處理的子窄帶個數(shù)；ηｉ為各子帶的能量加權(quán)因子，實際中一般取ηｉ＝
【作者單位】： 哈爾濱工程大學水聲技術(shù)重點實驗室;哈爾濱工程大學水聲工程學院;中國艦船研究設計中心;
【基金】：國家自然科學基金(11374072,61371171);國家自然科學基金青年科學基金(51009041) 公益性行業(yè)(海洋)科研專項基金(gz201005001)資助課題
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：2544831