CN115267660A - 一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法 - Google Patents

一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法 Download PDF

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Abstract

一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，用于实现基于窄带声源信号的均匀线列阵水下目标定向以及解相位模糊。对阵列数据采用功率谱密度分析，确定峰值频率并视其为声源信号的频率；使用基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，将其应用于窄带声源信号的定向处理。在频域宽带波束形成方法中，设置以峰值频率为中心的频带范围，有效抑制声源信号频段外的干扰，同时可减小计算量。针对阵元间距大于载波半波长时出现的波束形成功率谱中虚假谱峰问题，对不同载频功率谱函数进行归一化零延迟互相关，实现真实谱峰的自动提取。本发明可实现高精度水下目标测向估计以及真实谱峰自动提取，真实谱峰识别率可达100％。

Description

一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法
技术领域
本发明涉及一种水下窄带信号的波束形成定向和自动解模糊方法，具体涉及一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法。
背景技术
随着阵列传感器的不断发展，波束形成技术在通信、雷达、声纳和地震探测等领域得到广泛的应用。该技术利用空间分布的传感器阵列采集声场数据，对接收的阵列数据进行线性组合处理得到一个标量波束输出。作为水下阵列信号处理中一个重要的研究方向，波束形成主要目的是完成信号到达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计。
随着信号环境日趋复杂，信号频率分布范围不断拓宽，传统窄带波束形成技术逐渐暴露出其局限性，对宽带信号处理会引起波束方向图畸变、有效分辨率降低等问题。宽带信号处理能够提取远超窄带处理的探测定位信息，获取较高的处理增益，宽带信号的DOA估计已成为发展趋势。
尽管声源发射的是窄带信号，但是当有噪声存在时，阵列信号信噪比较低，使用窄带波束形成技术无法有效抵抗噪声干扰，导致波束形成定向精度低或者功率谱中旁瓣能量高，造成定向结果分辨率低。另外，当声源信号载波半波长小于阵元间距时，波束形成结果存在多值相位模糊。对于同一入射方向，不同载频情形下真实谱峰的位置始终都是不变的，而虚假谱峰的位置是会随着载波频率的变化而变化。基于这一原理，对于阵元间距超出声源载频半波长而造成的多值模糊问题，可针对多个载频数据分别进行波束形成然后提取真实谱峰。现有方法中大都是将不同载频下波束形成的功率谱重叠放置，采用人工识别的方式提取出真实谱峰。这不仅会浪费时间和人工成本，也有可能增加错误识别的几率。
发明内容
本发明的目的在于：克服现有技术的不足，提供了一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，能够有效压制水下窄带载波发射时阵列接收数据中的噪声干扰，以及多值相位模糊中真实谱峰的自动提取。
本发明的技术方案如下：
一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，包括如下步骤：
1)接收远场窄带入射源信号形成阵列数据；
2)根据阵列数据，确定峰值频率并视其为窄带声源信号的频率；
3)将阵列数据分段并进行FFT变换，得到频率域的阵列数据；
4)设置以峰值频率为中心的频带范围，在该频带范围内进行窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数；
5)根据得到的功率谱函数完成声源真实来波方向提取。
采用M阵元的均匀线列阵接收水下远场窄带入射源信号形成阵列数据，阵列间距为d，M≥1。
所述步骤2)中，通过对阵列数据进行功率谱密度分析，在功率谱密度曲线中提取峰值频率作为窄带入射源的载频fs。
所述步骤3)中，将阵列数据在时域上分为K个子段，并对每段采样数据作FFT变换，具体如下：设置以峰值频率fs为中心的频带范围[fs-f1,fs+f2]，f1+f2为该频带范围的宽度，0≤f1≤fs，f2≥0，在该频带范围内，将宽带信号在频域上划分为J个子带，对每个有效窄带频率fj,1≤j≤J，均得到K个频域采样数据。
在设置的频带范围[fs-f1,fs+f2]中，计算每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)及频域自相关矩阵估计值
Figure BDA0003749056270000021
使用基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，用于窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)。
所述每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000031
其中θi是第i个入射源的入射方向，τi表示到达第i阵元信号与到达参考阵元之间的时延。
所述每个有效窄带频率fj的频域自相关矩阵估计值
Figure BDA0003749056270000032
的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000033
其中，x(fj,ti)表示第ti个子段频率为fj的阵列数据，xH(fj,ti)表示x(fj,ti)的转置。
声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000034
其中θ为空间扫描角；aH(fj,θ)表示a(fj,θi)的转置。
所述步骤5)中，根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取。
所述步骤5)根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取的过程包括：
判断声源载频对应半波长
Figure BDA0003749056270000035
与阵元间距d的大小关系；如果
Figure BDA0003749056270000036
在每个有效窄带频率fj波束输出形成的二维功率谱函数P(fj,θ)中筛选能量最大值，该最大值所在位置的横、纵坐标就代表了声信号频率和来波角度；如果
Figure BDA0003749056270000037
判断为波束形成功率谱P(fj,θ)中出现虚假谱峰问题，则选择不同于fs的其他声源载频，重复步骤1)-4)，得到另一个声源载频fs'对应的功率谱函数P'(fj',θ)，将两个载频对应的波束形成功率谱函数进行归一化零延迟互相关，筛选互相关最大值，实现真实谱峰的自动提取，获取对应DOA估计结果。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明基于功率谱密度分析和宽带频域波束形成方法实现水下窄带信号目标的定向，可有效压制阵列信号中的噪声对定向的影响，提高定向精度。
(2)本发明提供的基于功率谱密度分析和宽带频域波束形成的水下窄带信号抗干扰定向方法，通过功率谱密度分析提取所发射声源信号的载频，在频域以该载频为中心限制频带范围进行波束形成计算，减少了计算量，提高了计算效率。
(3)本发明提供的自动解模糊方法不需要人工识别提取真实谱峰，节约了时间和人工成本，而且提高了真实谱峰识别率。
附图说明
图1为本发明基于功率谱密度分析和宽带频域波束形成的水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法***框图；
图2为阵元1波形数据和功率谱密度曲线；
图3为声源信号载频800Hz对应的功率谱函数曲线；
图4为声源信号载频1400Hz对应的功率谱函数曲线；
图5为声源信号载频1800Hz对应的功率谱函数曲线；
图6为不同载频功率谱函数归一化零延迟互相关曲线。
具体实施方式
本发明一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，包括如下步骤：
1)接收远场窄带入射源信号形成阵列数据；
2)根据阵列数据，确定峰值频率并视其为窄带声源信号的频率；
3)将阵列数据分段并进行FFT变换，得到频率域的阵列数据；
4)设置以峰值频率为中心的频带范围，在该频带范围内进行窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数；
5)根据得到的功率谱函数完成声源真实来波方向提取。
采用M阵元的均匀线列阵接收水下远场窄带入射源信号形成阵列数据，阵列间距为d，M≥1。
所述步骤2)中，通过对阵列数据进行功率谱密度分析，在功率谱密度曲线中提取峰值频率作为窄带入射源的载频fs。
所述步骤3)中，将阵列数据在时域上分为K个子段，并对每段采样数据作FFT变换，具体如下：设置以峰值频率fs为中心的频带范围[fs-f1,fs+f2]，f1+f2为该频带范围的宽度，0≤f1≤fs，f2≥0，在该频带范围内，将宽带信号在频域上划分为J个子带，对每个有效窄带频率fj,1≤j≤J，均得到K个频域采样数据。
在设置的频带范围[fs-f1,fs+f2]中，计算每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)及频域自相关矩阵估计值
Figure BDA0003749056270000055
使用基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，用于窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)。
所述每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000051
其中θi是第i个入射源的入射方向，τi表示到达第i阵元信号与到达参考阵元之间的时延。
所述每个有效窄带频率fj的频域自相关矩阵估计值
Figure BDA0003749056270000052
的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000053
其中，x(fj,ti)表示第ti个子段频率为fj的阵列数据，xH(fj,ti)表示x(fj,ti)的转置。
声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)的计算过程为：
Figure BDA0003749056270000054
其中θ为空间扫描角；aH(fj,θ)表示a(fj,θi)的转置。
所述步骤5)中，根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取。
所述步骤5)根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取的过程包括：
判断声源载频对应半波长
Figure BDA0003749056270000061
与阵元间距d的大小关系；如果
Figure BDA0003749056270000062
在每个有效窄带频率fj波束输出形成的二维功率谱函数P(fj,θ)中筛选能量最大值，该最大值所在位置的横、纵坐标就代表了声信号频率和来波角度；如果
Figure BDA0003749056270000063
判断为波束形成功率谱P(fj,θ)中出现虚假谱峰问题，则选择不同于fs的其他声源载频，重复步骤1)-4)，得到另一个声源载频fs'对应的功率谱函数P'(fj',θ)，将两个载频对应的波束形成功率谱函数进行归一化零延迟互相关，筛选互相关最大值，实现真实谱峰的自动提取，获取对应DOA估计结果。
下面结合附图和实际实验数据对本发明作更详细地描述。
图1是本发明实施例中的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法的流程图。参考图1，本实施例提供的基于功率谱密度分析和宽带频域波束形成的水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法具体可以包括如下步骤：
首先对阵列数据采用功率谱密度分析，确定峰值频率并视其为声源信号的载频；
将阵列接收数据在时域上分段并进行FFT变换；
设置以峰值频率为中心的频带范围，在该频带范围内，使用基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，用于窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数；
判断声源载频对应半波长与阵元间距的大小关系；
载波半波长大于等于阵元间距时，搜索波束形成功率谱曲线中的谱峰值，即声源真实来波方向并直接输出；
载波半波长小于阵元间距时，波束形成功率谱中出现虚假谱峰问题，对不同载频功率谱函数进行归一化零延迟互相关，自动提取真实谱峰。
16阵元的均匀线列阵接收远场窄带入射源信号形成阵列数据，阵列间距为d＝0.75m。以阵元1为例，对其接收的数据进行功率谱密度分析，如图2所示，其功率谱密度曲线中最大幅值对应的频率大约为800Hz，提取该频率作为窄带入射源的载频fs。
将16个阵元接收到的阵列数据在时域上分为195个子段，每个子段有1024个采样点，并对每段采样数据作FFT变换；设置以峰值频率fs＝800Hz为中心的频带范围[650Hz,1000Hz]，在该频带范围内，将宽带信号在频域上划分为19个子带，对每个有效窄带频率fj(1≤j≤J)，均可得到195个频域采样数据。
在设置的频带范围[650Hz,1000Hz]中，对每个有效窄带频率fj(1≤j≤J)，计算对应频率的方向矢量：
Figure BDA0003749056270000071
其中θ是声源的入射方向，A(fj,θ)＝[a(fj,θ),a(fj,θ),...,a(fj,θ)]构成M×1维阵列方向矩阵；
根据195个频域采样得到的阵列接收数据计算频域自相关矩阵估计值，公式如下：
Figure BDA0003749056270000072
得到对应频率的功率谱函数为
Figure BDA0003749056270000073
其中，θ为空间扫描角。
使用上述基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，用于窄带声源信号的定向处理，得到声源信号载频对应的功率谱函数，如图3所示。
根据声源载频对应半波长与阵元间距的大小关系，实现声源真实来波方向的直接输出或自动提取：载波半波长为
Figure BDA0003749056270000074
阵元间距为d＝0.75m，满足
Figure BDA0003749056270000075
因此，可以直接搜索波束形成功率谱曲线中的谱峰值，即25.3°，并以此作为声源真实来波方向。根据GPS记录的声源方向为26.9°，定向误差为1.6°，因此基于本方法得到的声源定向结果精度较高。
图4、图5分别为载频1400Hz、1800Hz的声源信号采用频域宽带波束形成方法得到的功率谱函数结果，两载频对应的半波长分别为0.53m和0.41m，此时，
Figure BDA0003749056270000081
波束形成功率谱中出现虚假谱峰问题，功率谱曲线中有两个峰值，其中载频为1400Hz时功率谱峰值对应DOA角度为-47°和42°，载频为1800Hz时功率谱峰值对应DOA角度分别-47°和21°，造成多值相位模糊。在这两个载频数据频域宽带波束形成处理的基础上，如图6所示，对这两个载频的功率谱函数作归一化零延迟互相关，以提取真实谱峰：
Figure BDA0003749056270000082
通过筛选互相关最大值，实现真实谱峰的自动提取，获取对应DOA估计结果。可得到互相关曲线最大值处DOA为-47°。根据GPS位置信息计算得到主动声源入射方位为-48°，自动提取的真实谱峰值与实际声源信号入射方向的误差为1°，精度较高。

Claims (10)

1.一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于包括：
接收远场窄带入射源信号形成阵列数据；
根据阵列数据，确定峰值频率并视其为窄带声源信号的频率；
将阵列数据分段并进行FFT变换，得到频率域的阵列数据；
设置以峰值频率为中心的频带范围，在该频带范围内进行窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数；
根据得到的功率谱函数完成声源真实来波方向提取。
2.根据权利要求1所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：采用M阵元的均匀线列阵接收水下远场窄带入射源信号形成阵列数据，阵列间距为d，M≥1。
3.根据权利要求2所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述确定峰值频率并视其为窄带声源信号的频率具体包括：通过对阵列数据进行功率谱密度分析，在功率谱密度曲线中提取峰值频率作为窄带入射源的载频fs。
4.根据权利要求3所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述将阵列数据分段并进行FFT变换，得到频率域的阵列数据具体包括：将阵列数据在时域上分为K个子段，并对每段采样数据作FFT变换，具体如下：设置以峰值频率fs为中心的频带范围[fs-f1,fs+f2]，f1+f2为该频带范围的宽度，0≤f1≤fs，f2≥0，在该频带范围内，将宽带信号在频域上划分为J个子带，对每个有效窄带频率fj,1≤j≤J，均得到K个频域采样数据。
5.根据权利要求4所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：在设置的频带范围[fs-f1,fs+f2]中，计算每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)及频域自相关矩阵估计值
Figure FDA0003749056260000011
使用基于快速傅里叶变换的频域宽带波束形成方法，用于窄带声源信号的定向处理，得到声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)。
6.根据权利要求5所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述每个有效窄带频率fj的方向矢量a(fj,θi)的计算过程为：
Figure FDA0003749056260000021
其中θi是第i个入射源的入射方向，τi表示到达第i阵元信号与到达参考阵元之间的时延。
7.根据权利要求5所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述每个有效窄带频率fj的频域自相关矩阵估计值
Figure FDA0003749056260000022
的计算过程为：
Figure FDA0003749056260000023
其中，x(fj,ti)表示第ti个子段频率为fj的阵列数据，xH(fj,ti)表示x(fj,ti)的转置。
8.根据权利要求5所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：声源信号频率对应的功率谱函数P(fj,θ)的计算过程为：
Figure FDA0003749056260000024
其中θ为空间扫描角；aH(fj,θ)表示a(fj,θi)的转置。
9.根据权利要求5所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述根据得到的功率谱函数完成声源真实来波方向提取具体包括：根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取。
10.根据权利要求9所述的一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法，其特征在于：所述根据得到的功率谱函数以及声源载频对应半波长与阵元间距的关系，完成水下声源真实来波方向的直接输出或自动提取的过程包括：
判断声源载频对应半波长
Figure FDA0003749056260000025
与阵元间距d的大小关系；如果
Figure FDA0003749056260000026
在每个有效窄带频率fj波束输出形成的二维功率谱函数P(fj,θ)中筛选能量最大值，该最大值所在位置的横、纵坐标就代表了声信号频率和来波角度；如果
Figure FDA0003749056260000031
判断为波束形成功率谱P(fj,θ)中出现虚假谱峰问题，则选择不同于fs的其他声源载频，得到另一个声源载频fs'对应的功率谱函数P'(fj',θ)，将两个载频对应的波束形成功率谱函数进行归一化零延迟互相关，筛选互相关最大值，实现真实谱峰的自动提取，获取对应DOA估计结果。
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