CN112083423B - 一种多基地声源高精度定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种多基地声源高精度定位方法,由于传统的多基地定位算法多采用求解几何问题的方法计算目标位置,其存在较多缺点,如:直达声过强掩盖了目标散射回波。本发明构造多基地接收数据矩阵,同时利用了多基地位置信息、每个基地阵型信息和目标位置信息,实现了信息的高效率利用。同时,利用解相干MUSIC算法峰值高度与信号强度无关的特点,在进行高精度定位的同时也实现了对直达声的抑制。
Description
技术领域
本发明涉及一种高精度定位方法,尤其涉及一种多基地声源高精度定位方法,属于水下多基地声源定位技术领域。
背景技术
1.多基地声源定位技术
声源定位是水下声呐***的目的之一,传统的单基地声源定位***具有较高的风险性,被摧毁后便无法正常工作。相比之下,多基地声源定位***则更加灵活,配合相应技术既可以增加探测距离,又可以提高目标的定位精度,适用于更加复杂的声学环境和战斗环境中。
从20世纪50年代开始,美国开始根据多基地雷达的发展,来进行多基地声呐***的研究。传统的多基地声呐定位***多使用两种方法实现定位:几何定位法和统计定位法。对于几何定位法,使用直达声和目标反射声之间的时延关系计算目标位置。考虑声源-目标-接收阵之间的关系,当声波入射到目标,并且目标回波照射到某个基地时,则直达波和目标反射声波之间的声程差引起的时延为
其中,c为声速,是常数。D为声源和该基阵之间的距离,为已知量。rT为声源和目标之间的距离,对于某个固定的目标,该数值为常数。rR为目标和该基地之间的距离。对于不同位置的基阵,该数值也随之变化。τ为直达声和发射声之间的时延差,可以从接收信号中测量得到。于是,从式1可以得到式2:
rT+rR=D+cτ=const (2)
观察式2可以知道,声源-目标-基阵之间的距离rT+rR为常数,即,声源-目标和基阵描述了一个椭圆。
目标所有可能的轨迹构成了一个椭圆,声源和基地处于该椭圆的两个焦点上。使用一个基地时,目标的位置出现模糊,即只能定位出目标位置所在的椭圆,无法进一步定位目标处在该椭圆的哪一个位置上。此时,只需要再增加一个基地,就可以在空间中再次计算出另一个椭圆,目标也在第二个椭圆上。目标同时处在2个椭圆上,此时只需要解简单的几何关系,求两个椭圆的交点,即可定位目标位置。如果只存在2个接收基地,则可以在空间中画出2个椭圆。这两个椭圆可能存在2个交点。此时只需要再增加一个接收基地,即可以画出第三个椭圆。第三个椭圆和前面两个椭圆分别存在2个交点,但三个有一个交点是共同的。该交点的位置即为目标的位置。此即为几何定位法的椭圆线位置相交法。
该方法利用了信号中包含的时延信息,重点在于利用时延估计算法计算出接收信号中直达声和发射声之间的时延差。
若每个接收基地使用的是阵列,则可以实现几何定位法的直线位置相交方法。具体细节可以描述为:
对于每个基地,由于使用了阵列接收,所以可以从接收信号中测量出目标的方向。于是,可以作出一条射线,射线的顶点为基地自身位置,目标所有可能的位置构成了该射线。当存在2个以上的接收基地时,这些射线将在空间中形成交点。该交点的位置即为目标的位置。该项方法的核心是空间谱估计技术。利用波束形成或者空间谱估计算法,在每个基地中都进行一次空间谱估计,然后根据空间谱估计结果做出射线,求射线交点即可得到目标位置。
该方法利用了目标相对于每个基地的角度不同这一几何关系进行定位,重点在于空间谱估计技术。
2.解相干MUSIC算法
设远场平面波入射条件下,阵列接收信号为
X(t)=[x1(t),x2(t),…,xM(t)]T (3)
其中,M表示该阵列包含M个阵元,xi(t)表示第i个阵元的接收信号(i=1,2,…,M)。
设空间中存在N个目标,且互不相关,则接收信号可以表示为
X(t)=A(θ)S(t) (4)
{A(θ)}nm=exp(-jwmτn) (5)
于是,接收信号的相关矩阵为
其中,若设λi为第i个特征值,且λ1≥λ2≥…≥λN>λN+1=…=λM,则有:
导向矢量阵A(θ)经信号加权张成了信号子空间,该子空间与A(θ)的列空间相等,且其一个基为US。对于任意导向矢量w(θ),当其与目标的导向矢量某一列相同时,则属于信号子空间。在信号子空间的正交投影为自身,故与信号子空间的距离为0,此时的θ即为目标方位。于是,可以通过w(θ)与信号子空间的距离判定目标方位。考虑到w(θ)与信号子空间的距离为故可以定义空间谱为
于是,空间谱将在信号方位处形成峰值,通过该峰值即可得到目标方位。理想情况下,与信号子空间的距离接近于0,故MUSIC方法的空间谱存在非常尖锐的谱峰。
MUSIC算法要求源信号彼此互不相干。当源信号相干时,使用解相干MUSIC算法即可。解相干MUSIC算法的实施方法为:将阵列划分成相互重叠的L个子阵,每个子阵有F个阵元。当阵元总数量为M时,要求满足:L+F-1=M。对L个子阵分别求相关矩阵,然后相加求均值,代替式6中的R矩阵,继续执行式7-10即可。将信号划分成子阵的过程也称为解相干。
发明内容
本发明的目的是为了高效地利用了信息,定位更加准确而提供一种多基地声源高精度定位方法。
本发明的目的是这样实现的:
一种多基地声源高精度定位方法,包括如下步骤:
步骤1:假设每个接收基地中都使用阵列进行接收,汇总K个基地的接收数据,每个基地的接收数据分别为X1(t),X2(t),…,XK(t),Mk为第k个基地的阵元数量(k=1,2,…,K)k
步骤2:设k=1;
步骤3:对第k个基地执行解相干过程;设表示不超过x的最大正整数,则令将第k个阵列划分成3个互相重叠的子阵,每个子阵数量为N,计算每个子阵的相关矩阵,令分别为Rk1,Rk2,Rk3,令计算Rk的噪声子空间,记为Uk;
步骤4:令k←k+1,判断k>K是否成立,若成立则执行步骤5,否则执行步骤3;
步骤5:设定扫描区域P,要求该区域覆盖所有可能的目标位置,在计算能力允许的情况下,区域P越大越好;
步骤6:从P中任意选择一个点pn∈P,然后从P中删除点pn,根据pn的位置、K个基地的位置每个基地中每个阵元的位置,计算对应的时延τnki,τnki表示第k个基地中第i个阵元与第n个目标之间传播时延,它包含了第k个基地的位置信息、第k个基地使用的阵型信息以及目标的位置信息,这些信息被同时加入到算法中,提高了算法的信息利用效率;
步骤7:由τnki计算每个基地的导向矢量矩阵wk(pn),k=1,2,…,K,wk(pn)的第i行第m列为:{wk(pn)}im=exp(-j2πf0τnki),其中f0为声源的信号的频率,计算解相干MUSIC算法的空间谱函数多基地***中直达声最强,会抑制目标反射声,使用解相干MUSIC算法,谱峰与信号强度无关,使用解相干MUSIC算法计算空间谱解决了直达声太强抑制目标反射声的问题;
步骤8:检查P是否为空集,若不为空,则执行步骤6,否则执行步骤9;
步骤9:y即为空间谱,y的N个峰值所在位置为N个目标的位置,包括声源,同时,解相干MUSIC算法又能够实现目标的高精度定位。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提出了一种多基地声源高精度定位方法。由于传统的多基地定位算法多采用求解几何问题的方法计算目标位置,其存在较多缺点,如:直达声过强掩盖了目标散射回波。本发明构造多基地接收数据矩阵,同时利用了多基地位置信息、每个基地阵型信息和目标位置信息,实现了信息的高效率利用。同时,利用解相干MUSIC算法峰值高度与信号强度无关的特点,在进行高精度定位的同时也实现了对直达声的抑制。
附图说明
图1是本发明的执行流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
由传统多基地定位算法可以看到,传统方法可以分为2步:第一步从接收信号中提取时延或者目标方位角等信息,第二步求几何图形的交点得到实现多基地定位。这种两步实现的定位算法比较稳定,能够用于较低信噪比,可以选择不同的算法计算时延和空间谱,从而满足不同的精度需求。但是,该两步算法存在一定的弊端:即没有充分利用多基地之间几何和数据关系,或者说,该方法将基地之间的几何关系和数据关系分成2个阶段加入了定位过程,因而存在对信息利用效率不够高的问题。
本发明提出了一种基于MUSIC算法的多基地声源定位方法,该方法同时利用了多基地之间的几何关系和数据关系,因而高效地利用了信息,定位更加准确。
假设每个接收基地中都使用阵列进行接收,则第k个基地的接收信号为
其中,xki(t)表示第k个基地第i个阵元的接收信号,Mk表示第k个基地的阵元数量。于是,该基地接收信号也可以表示为:
Xk(t)=Ak(pk)S(t) (12)
其中,S(t)为源信号矩阵,S(t)=[s1(t),s2(t),…,sN(t)]T,该信号矩阵包含了声源。Ak(pk)为第k个基地的导向矢量矩阵, 表示N个目标相对于第k个基地的位置。Ak(pk)的第i行第m列元素为
{Ak(pk)}im=exp(-jwkmτnki) (13)
其中,τnki表示第k个基地中第i个阵元与第n个目标之间传播时延,它由第k个基地使用阵列的的阵型和第i个目标相对于第k个基地的位置决定,即第k个基地的位置信息、使用的阵列信息由该因子得以加入算法。由于各目标均由声源激励产生,所以各源信号相干,于是有wkm=wk,同时也有rank(S(t))=1。所以,应当使用解相干MUSIC算法计算空间谱。设共有K个基地(K≥2),则构造多基地接收数据矩阵:
步骤1:汇总K个基地的接收数据,每个基地的接收数据分别为X1(t),X2(t),…,XK(t)。Mk为第k个基地的阵元数量(k=1,2,…,K)。
步骤2:设k=1。
步骤3:对第k个基地执行解相干过程。设表示不超过x的最大正整数,则令将第k个阵列划分成3个互相重叠的子阵,每个子阵数量为N。计算每个子阵的相关矩阵,令分别为Rk1,Rk2,Rk3。令计算Rk的噪声子空间,记为Uk。
步骤4:令k←k+1。判断k>K是否成立,若成立则执行步骤5,否则执行步骤3。
步骤5:设定扫描区域P,要求该区域覆盖所有可能的目标位置。在计算能力允许的情况下,区域P越大越好。
步骤6:从P中任意选择一个点pn∈P,然后从P中删除点pn。根据pn的位置、K个基地的位置每个基地中每个阵元的位置,计算对应的时延τnki。τnki表示第k个基地中第i个阵元与第n个目标之间传播时延,它包含了第k个基地的位置信息、第k个基地使用的阵型信息以及目标的位置信息。这些信息被同时加入到算法中,提高了算法的信息利用效率。
步骤7:由τnki计算每个基地的导向矢量矩阵wk(pn),k=1,2,…,K。wk(pn)的第i行第m列为:{wk(pn)}im=exp(-j2πf0τnki),其中f0为声源的信号的频率。计算解相干MUSIC算法的空间谱函数多基地***中直达声最强,会抑制目标反射声。使用解相干MUSIC算法,谱峰与信号强度无关,因而避开了这一难题,即:使用解相干MUSIC算法计算空间谱解决了直达声太强抑制目标反射声的问题。
步骤8:检查P是否为空集。若不为空,则执行步骤6,否则执行步骤9。
步骤9:y即为空间谱,y的N个峰值所在位置为N个目标的位置(包括声源)。同时,解相干MUSIC算法又能够实现目标的高精度定位。
步骤10:结束。
综上所述:本发明提出了一种多基地声源高精度定位方法。由于传统的多基地定位算法多采用求解几何问题的方法计算目标位置,其存在较多缺点,如:直达声过强掩盖了目标散射回波。本发明构造多基地接收数据矩阵,同时利用了多基地位置信息、每个基地阵型信息和目标位置信息,实现了信息的高效率利用。同时,利用解相干MUSIC算法峰值高度与信号强度无关的特点,在进行高精度定位的同时也实现了对直达声的抑制。
Claims (1)
1.一种多基地声源高精度定位方法,其特征是,包括如下步骤:
步骤1:假设每个接收基地中都使用阵列进行接收,汇总K个基地的接收数据,每个基地的接收数据分别为X1(t),X2(t),…,XK(t),Mk为第k个基地的阵元数量;
步骤2:设k=1;
步骤3:对第k个基地执行解相干过程;设表示不超过x的最大正整数,则令将第k个阵列划分成3个互相重叠的子阵,每个子阵数量为N,计算每个子阵的相关矩阵,令相关矩阵分别为Rk1,Rk2,Rk3,令计算Rk的噪声子空间,记为Uk;
步骤4:令k←k+1,判断k>K是否成立,若成立则执行步骤5,否则执行步骤3;
步骤5:设定扫描区域P,要求该区域覆盖所有可能的目标位置,在计算能力允许的情况下,区域P越大越好;
步骤6:从P中任意选择一个点pn∈P,然后从P中删除点pn,根据pn的位置、K个基地的位置每个基地中每个阵元的位置,计算对应的时延τnki,τnki表示第k个基地中第i个阵元与第n个目标之间传播时延,它包含了第k个基地的位置信息、第k个基地使用的阵型信息以及目标的位置信息,这些信息被同时加入到算法中,提高了算法的信息利用效率;
步骤7:由τnki计算每个基地的导向矢量矩阵wk(pn),k=1,2,…,K,wk(pn)的第i行第m列为:{wk(pn)}im=exp(-j2πf0τnki),其中f0为声源的信号的频率,计算解相干MUSIC算法的空间谱函数多基地***中直达声最强,会抑制目标反射声,使用解相干MUSIC算法,谱峰与信号强度无关,使用解相干MUSIC算法计算空间谱解决了直达声太强抑制目标反射声的问题;
步骤8:检查P是否为空集,若不为空,则执行步骤6,否则执行步骤9;
步骤9:空间谱函数y(pn)的N个峰值所在位置为N个目标的位置,包括声源,同时,解相干MUSIC算法又能够实现目标的高精度定位。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN109031231A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-12-18 | 西安电子科技大学 | 雷达低空目标时间反演相干角度估计方法 |
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CN111323784A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-23 | 哈尔滨工程大学 | 一种近场分布式声源定位方法 |
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