CN107561486B - 一种基于主动时反的浅海目标波达方向估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于主动时反的浅海目标波达方向估计方法,涉及浅海水声信道、主动时反、阵列信号处理领域,本发明中目标接收信号并进行反射,均匀线列阵各阵元接收反射信号,将阵元接收信号推广到各个阵元,将各阵元接收信号进行滤波后进行时反操作,均匀线列阵二次接收信号,得到时反后阵列输出信号的样本协方差矩阵,利用Capon算法得到空间谱函数,对空间谱函数进行谱峰搜索估计目标的波达方向,本发明利用主动时反方法进行目标的DOA估计,其估计的精度会更高,抑制旁瓣的能力会更强,可很好地应用于低信噪比多径条件下的DOA估计。
Description
技术领域
本发明涉及浅海水声信道、主动时反、阵列信号处理领域,具体涉及一种基于主动时反的浅海目标波达方向估计方法。
背景技术
浅海环境信号处理时一个不可避免的因素是信道的多径效应。常规处理方法建立在直达波基础上,忽略多径或想办法消除多径带来的影响,其把多径看作是一个不利 的因素;在直达波基础上,提出了各种各样的波达方向(direction of arrival,DOA)估 计方法,但这些方法大都建立在高信噪比条件下,在低信噪比时算法失效。
时间反转(time reversal,简称TR或时反)方法,由于利用了海洋声场的互易性,能充分利用信道的多径效应,使目标自适应地在源位置处达到空时聚焦,从而可以提 高接收信号的信噪比,因此可将时反方法应用于低信噪比情况下目标的DOA估计中, 解决低信噪比常规方法无法正确估计的问题。
目前利用时反方法进行探测、通信和定位的研究较多,相对而言进行DOA估计 的研究较少。国外主要有以Foroohar和Amir为代表的研究团队,其在电磁波领域先 后将时反(TR)、压缩感知(compressed sensing,CS)或多输入多输出(multiple input multipleoutput,MIMO)等多种技术结合起来应用到雷达的DOA估计中,取得了一定 的研究成果;国内有硕士论文参考以上国外文献,将时反应用到电磁波领域,基于线 性调频(linearfrequency modulation,LFM)信号推导了基于均匀线列阵的时反雷达 DOA估计器,估计算法采用宽带Capon算法实现。以上电磁波领域所提方法对研究水 下目标的DOA估计有一定的指导意义。
利用时间反转进行水下目标DOA估计的研究文献更少,主要有被动时反(passivetime reversal,PTR)估计和基于主动探测结合虚拟时反(active detection on virtualtime reversal,ADVTR)估计。例如有文献提出了一种基于非均匀线列阵(non-uniformline array,NLA)的被动时反超指向性模型,理论推导采用LFM信号,从信号检测角度建 立了仿真所需模型,目标定向采用常规波束形成方法,实现了低信噪比情况下目标的 DOA估计;另一文献提出一种基于时反的均匀线列阵波束形成方法,其也是在水下从 信号检测的角度建立了所需模型,采用基于主动方式的虚拟时反结合波束形成方法估 计出了目标的角度。但无论是采用被动时反方法,还是采用主动探测结合虚拟时反的 方法,首先需解决的都是如何精确获取真实海洋信道的问题,因为只有当模拟信道与 实际海洋信道完全匹配时,才能达到理想的TR空时聚焦效果,从而达到精确DOA估 计的目的;二者不同之处是后一种方法比前者更容易获得信道参数。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于主动时反(active timereversal,ATR) 的浅海目标波达方向估计方法,利用海洋信道传播的互易性,无需环境的先验知识, 可简化信号处理的运算量,更适用于恶劣环境,物理上更容易实现。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
第一步,均匀线列阵中位于阵元k的探测声源PS发射信号s(t)为窄带信号,ωc为载波信号角频率,探测声源与目标之间的信道传输函数式中N表示声线总数,ckn、τkn分别表示阵元k和目标之间 第n条本征声线对应的衰减幅度和时延;
第三步,均匀线列阵各阵元接收反射信号,阵元j接收到的信号 式中, hj(t)表示目标与阵元j之间的信道函数,vj(t)表示阵元j和目标之间的噪声,cjm、τjm分别表示目标和阵元j之间的第m条反射路径对应的衰减幅度和时延,M表示反射路 径总数;
将第j个阵元接收信号推广到各个阵元,表示成矩阵形式Y(t)=(C⊙A)DXkF(t)+V(t), 其中,符号“⊙”表示哈达玛积;Y(t)=[y1(t),…,yP(t)]T表示的1~P个阵元接收到的信号; C为P×M矩阵,表示目标和各阵元的信道响应函数对应的衰减幅度矩阵,其元素cjm表示目标经过第m条路径到达第j个阵元的衰减幅度;表示相对首阵元的时延矩阵,式中Δτ1m表示的是目标经过第m条径到达其他阵元与第 1阵元的相对时延;表示的是目标到阵列1的时延矩阵, τ1m表示的是目标到达阵元1的第m条径的时延;是从k 阵元发射的信号经过信道到达目标的接收信号矩阵;为发射矩阵;V(t)表 示噪声矩阵;
第六步,均匀线列阵二次接收信号,第j个阵元时反发射后均匀线列阵接收信号Zj(t)=(C⊙A*)D*Xj *yj(-t)+V(t);
第九步,对空间谱函数进行谱峰搜索估计目标的波达方向。
本发明的有益效果是:相比传统的只考虑直达径的Capon方法,将目标反射信号在接收阵进行了时反操作后重新发射到目标上,根据时反的聚焦特性可知,SRA各阵 元的二次发射信号将会在目标处形成聚焦,该过程相当于波束形成过程将波束聚焦在 了目标上,只不过时反方法由于利用了多径,相对波束形成其聚焦在目标上的能量更 大。同时,已有文献论证了单阵元主动时反探测阵可提高接收信号的信噪比,此结论 可推广至多阵元探测。从以上两个角度可知,利用主动时反方法进行目标的DOA估计, 其估计的精度会更高,抑制旁瓣的能力会更强,可很好地应用于低信噪比多径条件下 的DOA估计。
附图说明
图1是本发明进行波达方向估计的方法流程图。
图2是本发明基于多径的估计模型示意图。
图3是本发明在SNR=-15dB时与常规Capon算法的DOA估计图的对比结果。
图4是本发明在SNR=-20dB时与常规Capon算法的DOA估计图的对比结果。
图5和图6是本发明与常规Capon算法的DOA估计图均方根误差分析对比结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明,本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明将主动时反技术应用于浅海目标DOA估计中,在模型上充分考虑了信道因素,基于水声信道的射线理论和阵列信号处理中的直达径模型,建立了基于均匀线列 阵(uniform line array,ULA)的主动时反多径DOA估计模型,理论推导采用窄带单频矩 形脉冲(Continuous Wave,CW)信号进行,估计算法采用Capon算法实现。仿真结果表 明,在同样的信噪比情况下,所提出的主动时反DOA方法可以获得比常规方法更好 地估计结果,尤其是在低信噪比情况下尤其明显。
具体步骤如下:
第一步:均匀线列阵位于k阵元的PS(探测声源)发射信号f(t)
根据射线理论,设发射声源与目标之间的信道传输函数为:
式中N表示声线总数,ckn、τkn分别表示第k个阵元和目标之间第n条本征声线(也可认为是传播路径)对应的衰减幅度和时延。
第二步:目标接收信号并进行反射
忽略发射过程噪声,则目标接收到的信号为:
第三步:均匀线列阵各阵元接收信号
以第j个阵元为例,假设目标反射系数为1,则:
式中,hj(t)表示目标与第j个阵元之间的信道函数,vj(t)表示第j个阵元和目标之间的噪声,cjm、τjm分别表示目标和第j个阵元之间的第m条路径对应的衰减幅度和 时延。
Y(t)=(C⊙A)DXkF(t)+V(t) (4)
其中,符号“⊙”表示哈达玛积(又称基本积),可以实现两个同阶矩阵的点对点 乘积;Y(t)=[y1(t),…,yP(t)]T表示的SRA的1-P个阵元接收到的信号;C为P×M矩阵, 表示目标和SRA各阵元的信道响应函数对应的衰减幅度矩阵,其元素cjm表示目标经过 第m条路径到达第j个阵元的衰减幅度;A为P×M矩阵,表示相对首阵元的时延矩阵, 如式(5)所示,式中Δτ1m表示的是目标经过第m条径到达其他阵元与第1阵元的相对时 延;表示的是目标到阵列1的时延矩阵,τ1m表示的是目标到达 阵元1的第m条径的时延;可认为是从k阵元发射的信号 经过信道到达目标的接收信号矩阵;称为发射矩阵;V(t)表示噪声矩阵。
参考阵列信号处理理论,当均匀线列阵的阵元间距为d时,可将式(5)表示成:
第四步:将SRA各阵元接收信号采用滤波器处理
以第j个阵元为例,有:
第五步:滤波之后的各阵元信号进行时反操作,作为二次发射信号重新发射到信道中
第六步:均匀线列阵二次接收信号
参考第一次发射情况,第j个阵元时反发射后SRA接收信号Zj(t)为:
Zj(t)=(C⊙A*)D*Xj *yj(-t)+V(t) (10)
式中,C、A、D、V同式(4),Xj和式(4)中的Xk意义相同,只不过Xk为k阵元发 射的接收信号矩阵,Xj为j阵元发射的接收信号矩阵。
将SRA的第j个阵元时反发射情况推广到所有阵元,可得时反后SRA的接收信 号总和为:
第七步:得到时反后阵列输出信号的样本协方差矩阵
第八步:利用Capon算法得到空间谱函数
第九步:对空间谱函数进行谱峰搜索估计目标的波达方向。
本发明的实施例包括以下步骤:
第一步:均匀线列阵位于k阵元的PS(探测声源)发射信号
根据射线理论,设发射声源与目标之间的信道传输函数为:
式中N表示声线总数,ckn、τkn分别表示第k个阵元和目标之间第n条本征声线(也可认为是传播路径)对应的衰减幅度和时延。
第二步:目标接收信号并进行反射
忽略发射过程噪声,则目标接收到的信号为:
第三步:均匀线列阵各阵元接收信号
以第j个阵元为例,假设目标反射系数为1,则:
式中,hj(t)表示目标与第j个阵元之间的信道函数,vj(t)表示第j个阵元和目标之间的噪声,cjm、τjm分别表示目标和第j个阵元之间的第m条路径对应的衰减幅度和 时延。
其中,τ1m表示的是目标到达阵元1的第m条径的时延,Δτ1m表示的是目标经过第 m条径到达其他阵元与第1阵元的相对时延。
将第j个阵元接收信号推广到各个阵元,并表示成矩阵形式有:
Y(t)=(C⊙A)DXkF(t)+V(t) (4)
其中,符号“⊙”表示哈达玛积(又称基本积),可以实现两个同阶矩阵的点对点乘积;Y(t)=[y1(t),…,yP(t)]T表示的SRA的1-P个阵元接收到的信号;C为P×M矩阵,表 示目标和SRA各阵元的信道响应函数对应的衰减幅度矩阵,其元素cjm表示目标经过第 m条路径到达第j个阵元的衰减幅度;A为P×M矩阵,表示相对首阵元的时延矩阵, 如式(5)所示;表示的是目标到阵列1的时延矩阵;可认为是从k阵元发射的信号经过信道到达目标的接收信 号矩阵;称为发射矩阵;V(t)表示噪声矩阵。
注:A为包含了多径信息的阵列流向矩阵(方向矩阵),主要取决于阵列结构与 目标来波方向,其中第m列各量代表的是目标经过各条径到达各阵元的信息;θM表示 目标到阵元的第m条径的角度信息。
参考阵列信号处理理论,当均匀线列阵的阵元间距为d时,可将式(5)表示成:
公式(6)中a(θ1),a(θ2),…,a(θM)分别表示来波方向是θ1,θ2,…,θM的方向矢量, A=[a(θ1),a(θ2),…,a(θM)]构成方向矩阵;
第四步:将SRA各阵元接收信号采用滤波器处理
以第j个阵元为例,将式(4)变形有:
第五步:滤波之后的各阵元信号进行时反操作,作为二次发射信号重新发射到信道中
第六步:均匀线列阵二次接收信号
重复上述第一次过程,参考式(1)-(3)及式(14),设时反后第l个阵元接收信号为zl(t),有:
再参考式(4)-(6),第j个阵元时反发射后SRA接收信号Zj(t)为:
Zj(t)=(C⊙A*)D*Xj *yj(-t)+V(t) (10)
式中,C、A、D、V同式(4),Xj和式(4)中的Xk意义相同,只不过Xk为k阵元发 射的接收信号矩阵,Xj为j阵元发射的接收信号矩阵。
将SRA的第j个阵元时反发射情况推广到所有阵元,可得时反后SRA的接收信 号总和为:
第七步:得到时反后阵列输出信号的样本协方差矩阵
第八步:利用Capon算法得到空间谱函数
第九步:对空间谱函数进行谱峰搜索估计目标的波达方向。
以下对本发明的方法进一步描述:在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程。
仿真浅海波导环境,不考虑海洋加性噪声的影响。仿真模型参考图2,其中时反 阵(SRA)取12个阵元,阵元间距为0.75m,首阵元1#距离水面75m;PS的深度为 78.75m,目标深度165.5m,PS与目标的水平距离为1km,海深300m,声速1.5km/s; PS发射频率为1kHz的CW信号,快拍数取1000。
按以上条件,在MATLAB仿真环境下,利用Bellhop专用仿真工具箱模拟海洋声 场环境,忽略海面或海底的多次反射路径,只考虑图2所示的3条传播路径情况,可 得到目标与SRA各阵元之间的各路径的时延、幅值及角度信息。通过仿真可知,目标 分别经海面一次反射径(或直达径,或海底一次反射径,)到达各阵元的幅值和角度信 息非常接近,可近似将同一路径的值取为一个值;按以上路径顺序,到达各阵元的幅 度信息依次约为:{0.65e-3,1.0e-3,0.5e-3},角度依次约为:{13.68°,-5.00°,-19.58°};目 标到参考阵元(首阵元)的时延值依次为:{0.68567574,0.66939116,0.7084381},其 他参数略。
图3和图4分别为信噪比分别为-15dB和-20dB时常规Capon算法和加入主动时 反后的ATR Capon算法的DOA估计图,图中竖线表示角度期望值。从图2可以看出, 在信噪比为-15dB时,ATR Capon算法的旁瓣远低于其相应主瓣能量,估计值更接近 于待估计目标期望值,且分辨率高于常规Capon算法;当信噪比为-20dB时,常规Capon 算法已不能正确估计出目标,而ATR Capon算法估计出的目标值基本不变。
为了更好地比较出以上两种算法的性能,对上述两种算法分别做了1000次蒙特卡罗仿真,比较在不同信噪比情况下,两种算法估计的均方根误差(RMSE)情况, 如图5所示。从图5中可以看出,当信噪比大约从-12dB开始两种算法的RMSE非常 接近,故图6放大了-12dB到0dB的情况。综合图5和图6可以看出,ATR Capon算 法估计出的角度均方根误差要小于常规Capon算法,尤其是当信噪比非常低时,ATR Capon算法的优势尤为明显。
Claims (1)
1.一种基于主动时反的浅海目标波达方向估计方法,其特征在于包括下述步骤:
第一步,均匀线列阵中位于阵元k的探测声源PS发射信号s(t)为窄带信号,ωc为载波信号角频率,探测声源与目标之间的信道传输函数式中N表示声线总数,ckn、τkn分别表示阵元k和目标之间第n条本征声线对应的衰减幅度和时延;
第三步,均匀线列阵各阵元接收反射信号,阵元j接收到的信号 式中,hj(t)表示目标与阵元j之间的信道函数,vj(t)表示阵元j和目标之间的噪声,cjm、τjm分别表示目标和阵元j之间的第m条反射路径对应的衰减幅度和时延,M表示反射路径总数;
将第j个阵元接收信号推广到各个阵元,表示成矩阵形式Y(t)=(C⊙A)DXkF(t)+V(t),其中,符号“⊙”表示哈达玛积;Y(t)=[y1(t),…,yP(t)]T表示的1~P个阵元接收到的信号;C为P×M矩阵,表示目标和各阵元的信道响应函数对应的衰减幅度矩阵,其元素cjm表示目标经过第m条路径到达第j个阵元的衰减幅度;表示相对首阵元的时延矩阵,式中Δτjm表示的是目标经过第m条径到达其他阵元与第1阵元的相对时延;表示的是目标到阵列1的时延矩阵,τ1m表示的是目标到达阵元1的第m条径的时延;是从k阵元发射的信号经过信道到达目标的接收信号矩阵;为发射矩阵;V(t)表示噪声矩阵;
第六步,均匀线列阵二次接收信号,第j个阵元时反发射后均匀线列阵接收信号Zj(t)=(C⊙A*)D*Xj *yj(-t)+V(t);
第九步,对空间谱函数进行谱峰搜索估计目标的波达方向。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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