一种利用合作声源信息的阵形估计方法

摘要

本发明提出了一种利用合作声源信息的阵形估计方法，属于声纳柔性基阵阵形估计领域。在已知单个合作声源信息的前提下，假定阵元间距变化范围较小，通过设计出的递归算法可以估计出相应的阵形位置参量。相比于目前常见的利用合作声源估计阵形方法，本发明方法实现相对简单、对条件约束较小、算法运行效率高且阵形估计性能可靠。

权利要求

1.一种利用合作声源信息的阵形估计方法，其特征在于：该方法主要包括以下步骤：(1)测量合作声源位置信息：将导引声源移动到一个能够达到相对较佳效果的测量区域，通过GPS测量出导引声源及拖曳基阵首阵元的位置信息，进而推出声源相对于首阵元的距离及在大地坐标系下的相对角度；

(2)接收合作声源发射信号，并计算出各阵元接收信号的时延信息：声源发射一次导引信号，接收阵将接收信号与发射拷贝信号进行匹配滤波处理，并通过峰值搜索和线性拟合方法提取出时延信息；

(3)基于声源位置信息和阵元间时延信息递推解算阵列阵元位置：将步骤(1)中测量得到的声源位置信息与步骤(2)中估计出的时延参量作为初值代入阵形估计算法中，进而估计出各阵元相对大地坐标系下的坐标位置参量，整合所有阵元的估计的坐标位置参量即完成了阵形的估计；

将时延参量估计值与转换后的GPS测量的角度与距离信息分别代入阵形估计算法中，输出得到各阵元的坐标位置值，阵形估计算法表示为：其中 表示第i+1阵元相对于第i阵元的相对

偏向角，d表示阵元间距； Li、θi分别表示声源距离

第i阵元的距离及相对角度，初值距离与相对角度通过GPS测量得到。

说明书

一种利用合作声源信息的阵形估计方法

技术领域

[0001] 本发明属于声纳柔性基阵阵形估计领域，尤其涉及一种利用合作声源信息的阵形估计方法。

背景技术

[0002] 声纳的处理基础为阵处理，而阵处理获得良好性能的前提保障就是需要准确地掌握阵形信息。

[0003] 目前，用于远距离安静型目标探测的有效手段就是低频大孔径探测，然而，对于大孔径的拖曳线阵或者岸基阵，由于阵形失配带来对宽带警戒及后端的跟踪，关联和识别等处理模块的不利影响在实际应用中是普遍存在的，而且很大程度上降低了声纳的探测能力，出现漏报和虚警的概率大幅度提高，因此实时且无偏地估计声纳基阵阵形对声纳处理的重要性不言而喻。目前常见的阵形估计方法大致可以分为两大类：(1)基于航向传感器和深度传感器等传感器的数据进行阵形拟合；(2)利用合作声源的已知信息，采用信号处理的方法来估计阵形。前者实现方法相对简单，但是对传感器精度和稳定性要求较高，在实际中安装和维护成本也较高，而且通过目前实际数据显示的结果也不是很理想。后者方法实现的必要条件较多，而且过程相对复杂，目前常见的该方法例子中，大多需要至少2个不同位置的参考声源，而且部分方法是基于平面波远场条件下实现的，需要设置的试验条件较苛刻。这里提出的阵形估计方法是属于第二类方法，但相比于目前常见的此类其他方法，本发明成果提出的方法只需要一个位置的参考声源，而且不需要考虑声源相对于基阵的近场或远场条件，算法实现也比较简单，估计性能相比于一般方法要好。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种利用合作声源信息的阵形估计方法，提供了一种利用合作声源信息的阵形估计技术，该方法是在阵元间距已知或者变化较小的条件下，通过位于近场或者远场的合作声源在相对基阵的某一方位角发射一次信号，即可基于各阵元接收信号的时延特性估计出接收阵阵形。

[0005] 本发明的目的是通过如下技术方案来完成的。这种利用合作声源信息的阵形估计方法，该方法主要包括以下步骤：

[0006] (1)测量合作声源位置信息：将导引声源移动到一个能够达到相对较佳效果的测量区域，通过GPS测量出导引声源及拖曳基阵首阵元的位置信息，进而推出声源相对于首阵元的距离及在大地坐标系下的相对角；

[0007] (2)接收合作声源发射信号，并计算出各阵元接收信号的时延信息：声源发射一次导引信号，接收阵将接收信号与发射拷贝信号进行匹配滤波处理，并通过峰值搜索和线性拟合方法提取出时延信息；

[0008] (3)基于声源位置信息和阵元间时延信息递推解算阵列阵元位置：将第一步中测量得到的声源位置信息与第二步中估计出的时延参量作为初值输入代入阵形估计算法中，进而估计出各阵元相对大地坐标系下的坐标位置参量，整合所有阵元的估计位置参量即完成了阵形的估计。

[0009] 更进一步的，将时延参量估计值与转换后的GPS测量的角度与距离信息分别代入阵形估计算法中，输出得到各阵元的坐标位置值，迭代阵形估计算法表示为：

[0010]

[0011] 其中 表示第i+1阵元相对于第i阵元的相对偏向角，d表示阵元间距； Li、θi分别表示声源
距离第i阵元的距离及相对角度，初值距离与相对角通过GPS测量得到。

[0012] 本发明的有益效果为：基于阵元位置参量及合作声源位置信息，可以得到与时延相应的正向模型，在已知合作声源信息和接收阵数据的前提下，求解估计阵形就是一个逆问题求解，通过设计出的递归算法可以得到阵形位置的解析解。相比于目前常见的利用合作声源估计阵形方法，本发明方法实现相对简单、对条件约束较小、算法运行效率高且阵形估计性能可靠。

附图说明

[0013] 图1是阵形测量实现流程示意图；

[0014] 图2是阵形估计标准差与声源-基阵相对角/距离之间关系；

[0015] 图3是声源距离为4km，阵形估计标准差与阵元间距畸变程度/声源-基阵相对角之间关系示意图；

[0016] 图4分别给出了第一个湖试数据处理的各通道匹配滤波输出及峰值搜索后线性拟合得到时延曲线；

[0017] 图5分别给出了针对图4湖试数据利用航向传感器得到的经验阵形和基于迭代算法的阵形估计结果。

[0018] 图6分别给出了针对图4湖试数据对应于利用航向传感器得到的经验阵形、基于迭代算法估计阵形得到的空间谱结果。

[0019] 图7分别给出了第二个湖试数据处理的各通道匹配滤波输出及峰值搜索后线性拟合得到时延曲线；

[0020] 图8分别给出了针对图7湖试数据利用航向传感器得到的经验阵形和基于迭代算法的阵形估计结果。

[0021] 图9分别给出了针对图7湖试数据对应于利用航向传感器得到的经验阵形、基于迭代算法估计阵形得到的空间谱结果。

[0022] 图10给出了该发明成果算法的原理示意图。

具体实施方式

[0023] 下面将结合附图对本发明做详细的介绍：

[0024] 本发明所述的这种利用合作声源信息的阵形估计方法，该方法主要包括以下步骤：

[0025] (1)测量合作声源位置信息：将导引声源移动到一个能够达到相对较佳效果的测量区域，通过GPS测量出导引声源及拖曳基阵首阵元的位置信息，进而推出声源相对于首阵元的距离及在大地坐标系下的相对角；

[0026] (2)接收合作声源发射信号，并计算出各阵元接收信号的时延信息：声源发射一次导引信号，接收阵将接收信号与发射拷贝信号进行匹配滤波处理，并通过峰值搜索和线性拟合方法提取出时延信息；

[0027] (3)基于声源位置信息和阵元间时延信息递推解算阵列阵元位置：将第一步中测量得到的声源位置信息与第二步中估计出的时延参量作为初值输入代入阵形估计算法中，进而估计出各阵元相对大地坐标系下的坐标位置参量，整合所有阵元的估计位置参量即完成了阵形的估计。

[0028] 图1给出了所提阵形估计方法通用的处理流程，通过声源在某位置和某时刻(GPS记录)发射短脉冲信号，从基阵接收的数据中截取完整的到达信号并对各通道进行匹配滤波处理，将处理后的各通道结果进行峰值搜索，得到相应的相对时延值，将时延参量与GPS记录下的声源坐标信息和首阵元坐标信息带入到数值算法中来估计出阵形。

[0029] 图2给出了递归算法的阵形估计标准差与声源-基阵相对角/距离之间关系，其中估计标准差的表达式为：

[0030] 图3给出了声源距离为2km，基于本成果中递归算法的阵形估计标准差与阵元间距畸变程度/声源-基阵相对角之间关系，其阵元间距畸变程度是通过阵形弯曲角度反映的。可以看出随着阵形弯曲程度的增加，估计误差逐渐增大，且具有可有效观测角度范围逐渐向正横角度附近缩减。

[0031] 图4中：湖试数据处理1:(a)各通道匹配滤波输出；(b)峰值搜索后线性拟合得到时延曲线；其中发射声源信号为频带为375Hz-625Hz，脉宽为1秒的双曲调频信号，接收基阵由两条分别为64元基阵构成的近似平行的双线阵。

[0032] 图5中：湖试数据处理1:(a)经验上的双阵阵形；(b)基于递归算法估计出的双阵阵形；

[0033] 图6中：湖试数据处理1:分别针对由航向传感器得到的经验阵形和基于递归算法估计阵形得到的空间谱结果；

[0034] 图7中：湖试数据处理2:(a)各通道匹配滤波输出；(b)峰值搜索后线性拟合得到时延曲线；其中发射声源信号为频带为375Hz-625Hz，脉宽为1秒的双曲调频信号，接收基阵为由两条分别为64元基阵构成的有一定夹角的双线阵。

[0035] 图8中：湖试数据处理2:(a)经验上的双阵阵形；(b)基于递归算法估计出的双阵阵形。

[0036] 图9中：湖试数据处理2:分别针对由航向传感器得到的经验阵形和基于递归算法估计阵形得到的空间谱结果。

[0037] 具体步骤如下：

[0038] 1、首先，结合图2和图3性能分析结果对于所提阵形测量方法需要将声源与基阵之间的观测角度设定在一定范围内，同时结合实际可以达到的声源级，考虑传播损失与带宽增益的基础上，选定一个合理的观测距离与发射频带，同时，由于时延分辨力 与带宽B成正比，需要满足一个可分辨最小阵元间距的必要条件： 因此在实际条件允许的情形下，优先选择带宽较大的发射信号。在湖上两次不同阵形下的阵形估计试验中，结合实际环境可满足的条件下，选取的发射信号频带范围均是375Hz-625Hz，预设定的声源距接收阵距离范围为0.8km-2km，角度范围40deg-140deg。

[0039] 2、其次，利用GPS测量合作声源位置。在实际试验进行过程中，当声源到就位点后间隔性地多次发射脉冲信号，考虑到GPS的测量误差，需要每间隔一段时间对定点声源的GPS数据进行记录，在算法处理中取其平均值。在湖上两次不同阵形下的阵形估计试验中，由GPS测得数据得到的声源相对于首阵元的位置信息(距离，角度)分别为(1063.1m，-102.9deg)和(1034.4m，-112.7deg)。

[0040] 3、阵元接收信号时延参量估计。结合GPS记录的时间信息，从基阵数据中截取完整的相应时间段的脉冲接收信号。接着，将各通道信号分别于发射拷贝信号进行匹配滤波处理，通过峰值搜索并分段线性拟合得到对应的时延参量估计值，两次湖上试验的处理结果分别如图4和图7所示。

[0041] 4、将时延参量估计值与转换后的GPS测量的角度与距离信息分别代入阵形估计算法中，输出得到各阵元的坐标位置值。其中，算法原理图如图10所示，迭代阵形估计算法表示为：

[0042]

[0043] 其中 表示第i+1阵元相对于第i阵元的相对偏向角，d表示阵元间距； Li、θi分别表示声源
距离第i阵元的距离及相对角度，初值距离与相对角通过GPS测量得到。该方法假定阵元间距值已知的条件，因而适用于基阵间距值相对较稳定的情形。算法流程如下所示：

[0044] 输入初始参量：x1，y1，L1，θ1，Δτ1

[0045] 迭代计算：i＝1

[0046]

[0047] 输出阵元坐标：{xi|i＝1,2,…,M}，{yi|i＝1,2,…,M}

[0048] 对应于湖试数据一，两阵基本处于平行状态，如图5所示，其中图5(a)为结合阵中心航向传感器数据信息及GPS测得首末阵元的位置信息给出的理想情形下的先验阵形；图5(b)为用所提出的阵形估计方法估计得到的阵形。图6给出了分别采用图5(a)先验阵形和图5(b)算法估计阵形得到的相应的空间谱，其中参考声源的方位信息和左右舷能量差记录在表(1)中。

[0049] 对应于湖试数据二，将基阵1末端位置移动，使基阵1偏离基阵2大约10deg左右，如图8所示，其中图8(a)为结合阵中心航向传感器数据信息及GPS测得首末阵元的位置信息给出的理想情形下的先验阵形；图8(b)为用所提出的阵形估计方法估计得到的阵形。图9给出了分别采用图8(a)先验阵形和图8(b)算法估计阵形得到的相应的空间谱，其中参考声源的方位信息和左右舷能量差也记录在表(1)中。

[0050] 由表1比较两次试验处理结果可以得到这样的结论：通过提出的阵形估计方法估计出的阵形与先验阵形的趋势基本吻合。相比于先验阵形，该方法估计得到阵形与实际情形下的阵形更匹配，因而在空间谱输出上具有更好的左右舷分辨能力。

[0051] 表1是湖试数据处理结果比较

[0052]

[0053] 可以理解的是，对本领域技术人员来说，对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。