多维波形编码合成孔径声呐技术研究

为了提高测绘效率,提出了两种基于多维波形编码技术的高分辨率宽测绘带合成孔径成像声呐体制,包括使用多发射阵的频分多输入多输出成像方式和方位向波形编码序列的成像方式,并论述了相应的成像处理流程。最后根据高速平台下的成像需求,设计了一种频分双发多收的合成孔径声呐系统,它可以将原有的单发多收系统的测绘效率提高一倍。考虑到水声信号的随机起伏性,利用已有的单发多收系统的实测数据,对多维波形编码技术在水声领域的可行性进行了实际验证。成像结果表明,经水底散射后的相邻频带的回波信号的空间相关性可以满足双发多收体制的合成孔径声呐的成像要求。

多输入多输出与时反联合的波导声呐有源目标定位

为了提高对浅海静止小目标的探测能力,提出了将多输入多输出和时反处理相结合的波导声呐处理框架。利用收发合置垂直阵,假设目标为点目标,每一个阵元轮流时反发射正交信号照射目标,整个阵接收对应的目标回波。当所有的阵元发射正交信号结束以后,对所有接收的目标回波数据进行分集处理,然后与时反发射驾驶向量做匹配滤波完成对目标的定位。分时发射策略克服了水声信道时延扩展和多普勒扩展导致常规多输入多输出处理接收端不同回波信号分离的困难。采用物理时反发射和数值时反接收聚焦,有助于抑制混响、提高回混比。数值仿真和波导水池实验结果表明多输入多输出时反处理较常规的有源匹配场处理以更高的精度对波导中的目标进行定位。

单基地多输入多输出声呐的方位分辨力

为了研究波形分集和发射子阵对多输入多输出(multiple-input multiple-output:MIMO)声呐方位分辨力的影响,建立了同时适用于MIMO声呐和传统有源声呐的远场和近场波束图推导模型,证明了这两种声呐具有相同的方位分辨力。首先,将MIMO声呐发射阵划分为子阵无重合与子阵有重合两种情况,并对传统有源声呐的发射阵也进行相同的划分。据此,推导出两者的远场和近场阵列流型向量均可表示为发射与接收阵列流型向量的直积。接着,利用阵列流型向量的一致性证明了波束图(远场和近场)的一致性。进一步地,证明了发射子阵有重合的情况等效于对发射阵列进行幅度加权(发射阵列中间部分的阵元权值大于两端部分的阵元权值),其可获得更低的波束图旁瓣级但不能提高方位分辨力。理论分析与仿真结果表明:MIMO声呐的有效孔径等于发射与接收联合孔径,其方位分辨力由发射与接收阵列结构所决定,波形分集和发射子阵并未带来更高的方位分辨力。

一种适用于多输入多输出声呐的稳健空时自适应检测方法

针对多输入多输出声呐在水下探测场景中获得的空时快拍数量不足导致空时自适应检测性能下降的问题,提出一种适用于小空时快拍数情况下的稳健空时自适应检测(STAD)方法。首先将斜对称特性推广到多输入多输出(MIMO)声呐空时自适应检测中,并利用该特性将空时快拍数量扩展至原来的两倍;然后利用迭代自适应方法实现对空时协方差矩阵的重构;最后根据广义似然比检测(GLRT)准则推导出检验统计量。计算机仿真结果表明,所提方法可以在小空时快拍数情况下准确估计空时协方差矩阵,大幅减小空时自适应检测对空时快拍数量的需求,提高多输入多输出声呐在小空时快拍数情况下的检测稳健性。

密布式多输入多输出声呐阵列目标波达方向估计

针对低信噪比条件下多输入多输出声呐受对称噪声分量影响导致测向性能降低的情况,提出了一种基于协方差矩阵重构方法的波达方向估计算法。首先,将噪声场分为对称噪声和非对称噪声两部分,利用协方差矩阵虚部与对称信号无关的性质,去掉协方差矩阵的实部来降低对称噪声对目标波达方向估计精度的影响,采用降维转换方法和矩阵虚部置换原理重构协方差矩阵的实部,避免了双频谱的干扰。然后利用Toeplitz方法对重构的协方差矩阵进行解相干修正,通过奇异值分解获得噪声子空间,最后对目标的波达方向进行估计,可实现微弱信号的准确测向。理论分析和实验结果表明,该方法明显抑制了对称噪声,提高了目标的波达方向估计性能,具有运算速度快、自由度高和目标分辨力强的特点。

基于相关干扰抑制的MIMO声呐波形设计

为了解决在多输入多输出声呐系统中,发射信号无法实现理想的正交问题,要求发射波形之间有尽可能低的互相关峰值电平和自相关旁瓣峰值电平。分析表明:传统的正交频分复用线性调频信号(OFDM-LFM)波形存在较高的ASPL。针对这个问题,采用信号分段设计的思想,提出2种新的波形结构设计方案,分别采用优化子脉冲调频带宽和调频时宽的设计方法,对每个发射阵元的LFM信号结构进行优化设计,在保证波形容易产生的基础上,增加发射信号自由度,仿真结果表明:与传统正交频分复用线性调频信号波形相比,2种方法所设计的波形具有更低的自相关旁瓣峰值电平和互相关峰值电平。

密集式MIMO声呐高分辨成像实验研究

为验证密集式多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)声呐高分辨成像算法的有效性,进行了水池实验并获得了期望的高分辨成像结果。首先,将成像算法分为角度维高分辨成像和距离维高分辨成像两种,分别建立了各自的成像处理流程。角度维高分辨成像基于虚拟阵列波束形成算法,距离维高分辨成像基于大带宽信号合成算法。然后,根据两种处理流程选择合适的发射信号和阵型,并据此搭建密集式MIMO声呐高分辨成像平台进行水池实验。最后,通过与传统单输入多输出(Single-Input Multi-Output,SIMO)声呐的成像结果进行对比,证明了MIMO声呐可结合发射信号、阵型和相应的处理流程获得更高的角度分辨率和距离分辨率。

MIMO声呐目标检测性能分析

重点研究MIMO声呐的目标检测性能,为MIMO声呐布阵方式和工作模式等的选择提供理论依据。通过理论分析给出了MIMO声呐接收机工作特性(ROC)曲线的表达式,分别包括并列式和分布式MIMO声呐,同时给出了相控阵、SIMO和MISO等形式声呐的ROC表达式。通过示例比较了相同情况下并列式MIMO声呐、分布式MIMO声呐、相控阵声呐和常规多基地声呐的ROC曲线。结果表明,相同条件下相控阵声呐波束指向方向上的目标检测概率高于并列式MIMO声呐,做脉冲积累的并列式MIMO声呐可以得到与相控阵声呐相同的检测性能,低信噪比时并列式MIMO声呐和相控阵声呐的目标检测概率高于分布式MIMO声呐,高信噪比时分布式MIMO声呐可以得到较高的检测概率,采用多个发射阵元的分布式MIMO声呐性能优于使用一个发射阵元的常规多基地声呐。

分布式TR-MIMO声呐系统性能分析

为了定量分析分布式时反-多输入多输出(TR-MIMO)声呐系统检测性能,给出了宽带信号处理模型检测器,并推导了相应的检测性能与信噪比和收发阵列数间关系。理论推导和数值仿真表明,在采用收发合置阵情况下,分布式TR-MIMO声呐系统检测性能优于TR声呐系统;当接收阵列和发射阵列不相关且MIMO声呐系统仅采用发射分集时,只有在高信噪比情况下,其检测性能才优于TR声呐系统。

一种频分MIMO声呐的波达方向估计算法

为了使声呐阵列在有限的载体空间内获得较高的角度分辨率,设计了基于频率分集的多输入多输出(Multiple Input Multiple-Output, MIMO)声呐。该MIMO声呐采用N发M收的布阵方式,接收阵为M元均匀线阵,发射阵由N个阵元组成,且各发射阵元发射中心频率不同、包络相同的窄带信号。建立密集式频分MIMO声呐的回波模型,并以此模型为基础提出了波达方向估计算法方向-相位域多重信号分类(Direction and Phase Domain-Multiple Signal Classification, DPD-MUSIC)算法。仿真实验中以双频MIMO声呐为例,将频分MIMO声呐的DPD-MUSIC算法的估计性能与单输入多输出(Single-Input Multiple-Output, SIMO)声呐MUSIC算法的估计性能进行了对比。仿真结果表明,频分MIMO声呐利用DPD-MUSIC算法可以获得优于等接收阵元数SIMO声呐的角度分辨率和角度估计精度。

基于加权循环算法的高分辨成像波形设计

为实现感兴趣区域目标的高分辨成像,MIMO-SAS声呐(Multiple Input Multiple output SyntheticAper-tureSonar,MIMO-SAS)一般采用长的发射信号对目标进行照射,但发射信号过长会导致近距离目标和远距离目标回波产生混叠,从而引起距离模糊,影响目标成像质量。为了抑制距离向的模糊,通常的做法是降低脉冲重复率,然而脉冲重复率过低会导致MIMO-SAS方位向欠采样,使回波信号频谱相互混叠,声呐成像时会在方位向出现珊瓣,很难把目标回波有效分离出来。针对这个问题,提出一种基于加权循环算法(Muti-sequenceWeightedCyclic Algorithms,Multi-WeCAN)的阵列发射波形设计方法,通过计算机仿真发现,相比传统的发射波形,在不改变脉冲重复率的情况下,通过Multi-WeCAN波形设计方法能够有效抑制回波混叠,提高MIMO-SAS目标的成像质量。