高阶声场传感器的噪声空间相关性及其阵列超指向性方法

为改善声呐对水下低频安静型目标的探测能力,本文提出采用高阶声场传感器阵列。本文通过特征波束分解与综合超指向性模型定义了以圆环阵作为单个高阶声场传感器的物理含义,分析了高阶传感器接收噪声的空间相关性,然后通过改进的Gram-Schmidt超指向性模型分析了高阶传感器直线阵在端射和舷侧方向的波束响应、指向性因子、稳健性水平等性能指标。仿真结果表明,高阶声场传感器直线阵在消除栅瓣、降低旁瓣、抑制左右舷模糊等方面具有很大的优势,由7个4阶传感器组成的直线阵的指向性指数在较宽的频带内高于传统声压阵8 dB以上。高阶声场传感器阵列及其超指向性方法对未来声呐阵列设计和探测低频水下目标提供了参考。

基于协方差矩阵特征向量的圆环阵目标方位估计方法

为解决传统高分辨方位估计(DOA)算法计算量大、不稳健的问题,文章首先利用圆环阵空间均匀噪声场中噪声协方差矩阵的特征向量重新定义了不同阶数的特征向量和阵列流形向量,并将数据采样协方差矩阵根据阶数的大小进行了降维处理,最后利用新的阵列流形向量和降维的数据采样协方差矩阵采用最小方差无失真响应(MVDR)进行目标方位估计。仿真结果表明,在没有误差的情况下,所提方法的最高阶方位估计结果与传统MVDR一致;存在幅度和相位误差时,更稳健的低阶方位估计的结果要优于传统MVDR方法,在提升了抗误差稳健性的同时,降维的数据协方差矩阵也大大减少了求逆的计算量。海试结果验证了文中方法的有效性,采用的12元均匀圆环阵,其2阶和3阶方位估计的结果要优于传统的MVDR方法。文中方法可为水下无人系统等平台上的圆环阵水下目标方位估计提供应用参考。

质点振速传感器直线阵超指向性波束形成

声矢量传感器及其组阵方式的研究已成为水声领域的热门课题。该文研究了当单自由度矢量传感器(质点振速传感器)的观测方向沿直线阵轴线方向时的空间均匀噪声场中两阵元的噪声相关系数,然后采用Gram-Schmidt模态波束分解与综合方法推导了高阶超指向性的最优解,得到了直线阵端射方向的指向性指数和稳健性水平。仿真研究表明,当d/λ<0.5(d为阵元间距,λ为波长)时,质点振速传感器直线阵(简称质点振速阵)采用超指向性方法在端射方向的指向性指数略高于声压传感器直线阵(简称声压阵);而当d/λ>0.5时,质点振速阵的指向性指数远远高于声压阵。该文的研究内容对水下声呐系统中质点振速传感器的有效组阵和实际应用具有一定的参考价值。

圆柱阵特征波束分解与综合超指向性波束形成方法

为了将较小尺寸兼顾较高空间指向性的传感器阵列应用于空间受限的水下无人系统等平台上,文中采用超指向性波束形成方法以提高小尺寸传感器阵列的空间指向性和阵增益,从而改善阵列的目标探测性能。首先介绍了基于特征波束分解与综合(EBDS)的圆环阵超指向性波束形成方法,然后提出了圆柱阵在任意俯仰角方向分两级子阵波束形成的数学模型,并推导了各向同性空间均匀噪声场中的圆柱阵噪声互谱矩阵。圆柱阵波束图和阵增益的仿真结果表明,文中提出的方法在低频段的指向性和阵增益远高于常规波束形成方法,其拓展了EBDS方法的适用范围,增强了圆柱阵的探测性能,为小尺寸阵列进一步应用到低频水下无人系统探测中提供参考。

圆柱阵子阵分级处理的稳健超指向性波束形成方法

提出了圆柱阵子阵分级处理的稳健超指向性波束形成方法。首先建立了圆柱阵分两级子阵进行波束形成的信号模型,接着利用空间均匀噪声场中噪声互谱矩阵的循环特性得到基于特征波束分解与综合模型的圆柱阵超指向性的最优解,然后仿真研究了其误差敏感度函数、阵增益和波束图等性能指标,并与圆柱阵的传统全局处理方法进行了对比。提出的分两级子阵处理的超指向性方法与传统全局处理方法相比不仅降低了数据存储量和波束形成计算量,而且进一步提升了稳健性,并且在低频段的阵增益远远高于常规波束形成的值,对水下声呐阵列的设计具有一定的参考价值。

一种协方差矩阵实部消除的目标方位估计方法

针对实际复杂海洋环境条件下的目标方位估计性能变差的问题,提出了一种基于实部消除技术的目标方位估计方法。首先将噪声场分解为对称噪声部分和非对称噪声部分。然后利用协方差矩阵虚部,采用延迟求和波束形成方法获得目标方位估计,但是同时产生了对称的虚假目标。最后基于功率估计重构协方差矩阵实部,并与虚部组成新的协方差矩阵,利用新的协方差矩阵做目标方位估计,消除了虚假目标的影响。理论分析与湖试数据处理结果表明:该方法明显抑制了噪声,提高了目标方位估计的性能。实部消除技术易于实现,有较强的工程应用价值。