超波束处理在被动声纳频谱分析中的应用

超波束技术(HBF)作为一种新的高分辨力波束形成方法,在阵列尺寸一定的条件下,能够同时降低主波束宽度和旁瓣,从而提高目标检测能力和定位精度。但超波束输出丢失了信号相位信息,无法进行侦听和频谱分析等后置处理。对常规HBF进行了改进,利用HBF输出对常规的波束形成(CBF)进行加权,在保证高分辨力和低旁瓣的同时,又保留了波束输出的相位信息。仿真结果表明,该算法可以在被动声纳低频分析与历程显示(LOFAR)中得到应用,给声纳目标检测和识别提供主要依据。

基于修正超波束技术的精确定向算法探讨

为提高目标定向精度,在保持基阵孔径不变的前提下,对传统超波束技术进行了修正,将超波束非线性运算和后置处理算法相结合,避开了超波束非线性带来的弊端。仿真结果表明,修正后的方法有效地减小了主瓣宽度,降低了旁瓣高度,提高了系统的目标检测性能,降低了虚警概率,对于系统的精确定向具有重要意义。

超波束处理方法的快速实现及试验验证

提出了超波束处理方法在主动声纳中的快速实现方法。通过对阵元信号进行下变频降采样,并采用阵元信号先匹配滤波再波束形成的步骤,降低了信号处理的计算复杂度,使超波束处理方法易于在实时信号处理系统上实现。使用湖试数据处理结果验证了实现方法的正确性,并对超波束处理方法的性能进行了比较。

超波束(HBF)用于波束锐化

介绍了一种波束锐化技术,即超波束形成技术(Hyper Beamforming,HBF),可以在减小波束宽度的同时抑制旁瓣,提高目标检测性能及方位估计能力。该方法结合常规空间加权可以进一步降低旁瓣,从而可以利用较小规模的基阵尺寸,实现大基阵的检测性能。文中给出了恒定束宽HBF实现所需系数,并将该方法应用于CW及FM信号处理,给出了预期的仿真结果。

一种基于虚拟阵元的超波束形成方法

针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。

基于超波束幅度权的盲空间谱减干扰抵消方法

针对影响拖曳线列阵声纳系统目标检测性能的拖船自噪声与友邻舰艇辐射噪声这两种典型近场强干扰源,提出基于超波束幅度权的盲空间谱减干扰抵消方法。利用超波束技术形成强干扰方位区域的多波束,获取干扰波束的幅度谱。通过合适的谱减策略,将基元域的幅度谱减去干扰波束的幅度谱,得到干扰抵消后的基元域信号幅度谱,继而转换为基元域的频域信号。通过频域块自适应滤波算法完成目标方位估计。宽带仿真结果与海试表明,这种方法在强干噪比和低信噪比条件下比最小方差无失真响应和传统基元域干扰抵消方法在阵增益方面提高约10 dB,能够同时抵消拖船干扰和邻近目标强干扰,且有效降低了检测背景的起伏。

水下超波束形成技术性能仿真研究

基于声呐分裂波束阵列信号处理的特点,对超波束形成(hyper beam forming,HBF)的二维(2D)和三维(3D)算法进行介绍,探讨其工作特性以及影响因子。将HBF技术应用在水下阵列信号处理中,通过仿真计算分析了其分辨能力和分辨特性。研究结果表明:HBF使得主瓣束宽得到锐化,同时旁瓣级也有很大的降低,与常规波束形成技术相比,其分辨能力有较大提高,是一种有广阔应用前景的水下阵列信号处理新方法。

基于圆阵的超波束技术

圆阵是现代探测系统中最常见的设计之一,它被广泛的应用于雷达、通信、声呐等领域。提高圆阵的方位分辨率和对弱目标的检测能力是目前的研究热点。超波束算法(HBF)是一种基于CBF算法和分裂波束理论的信号处理算法,它可以有效抑制旁瓣,减小波束宽度。本文将HBF算法应用到圆阵信号处理之中,并与CBF算法相对比。分析仿真结果发现,HBF算法可以有效提高圆阵的方位分辨率和对弱目标的探测能力,并且超波束指数对这种能力产生了影响。

改进的超波束形成算法探讨及性能研究

为进一步提高超波束形成(Hyper Beam Forming,HBF)算法的性能,在传统的HBF基础上提出一种改进的HBF(Improved Hyper Beam Forming,Im-HBF)算法。将基于半阵指向性函数高阶运算修正到基于全阵指向性函数的高阶运算。仿真结果表明,Im-HBF算法具有更窄的主瓣,并且对端射来波信号栅瓣抑制能力更强,进一步提高了对目标的检测能力。同时,Im-HBF算法对指数n具有更为广泛的适用性,当指数n>2时也能获得优于常规波束形成(Conventional Beam forming,CBF)的波束性能。

超波束技术在岸基光纤阵中的应用

本文针对常规波束形成在岸基光纤阵信号处理应用中的宽主瓣、高旁瓣的问题,采用基于超波束技术对常规波束输出进行加权,不但能保证波束的高分辨力,而且可保留波束输出的相位信息。该方法较常规波束输出能够提升“V”型岸基被动阵左右分辨的能力。结合仿真和实际数据处理进行了检验,并指出该方法在岸基被动阵列实际工程应用中需要注意的问题,如阵形误差等。

超波束在小孔径OTHR的应用

小孔径天波超视距雷达由于阵列尺寸的减小导致接收处理性能的下降，具体表现在方位分辨率和阵列增益降低，故常规波束形成方法将不能满足目标探测的要求。为此，从雷达距离方程入手，推导了小孔径接收时的信杂比（SCR）变化情况，并利用声纳阵列处理中的超波束的思想改善了小孔径圆阵主瓣宽度宽、副瓣电平高、增益低等缺点，最后通过仿真验证了相关结论的正确性。

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。

波束锐化技术在多波束测深声呐中的应用

针对常规波束形成器的分辨性能和旁瓣性能间的矛盾,研究了超波束形成器的波束特征以及空间分辨性能。通过计算机仿真验证了加权超波束形成器既有较高的空间分辨力,又有良好的旁瓣特性。通过对外场实验数据的处理,验证了该算法对于多波束测深声呐测量结果中存在的"隧道效应"假象具有明显的抑制作用。针对算法实现结构进行了优化,进一步减小了算法复杂度。利用DSP进行了算法实现,算法具有较好的实时性和工程实用性。

基于FieldⅡ的多波束海底检测性能仿真

基于Field Ⅱ声场仿真工具建立了仿真模型,模拟了平坦以及海底有凸起目标时的海底地形,分别采用常规波束形成器和超波束形成器对模拟的海底回波数据进行处理,结果表明超波束形成器分辨目标的性能更优;应用Monte Carlo方法进行仿真实验,结果表明基于超波束形成器的WMT算法深度估计均值更接近真值、标准差更低,可以有效提升多波束海底检测性能。

声强向量阵的波束形成与检测原理研究

提出了基于声强向量阵的信号检测方法,分析了基于声压的常规与最优(超增益)波束形成的阵增益与指向性。基于互谱声强测量方法分析了声强向量阵在各向同性噪声中对声信号的检测与定向原理,得出了它相对于声压检测的时空增益。理论分析、计算机仿真和实验均表明了超增益波束形成与声强检测方法的有效性,且声强检测方法的运算量小,性能更为稳健。

水下线谱噪声源识别的波束域时频分析方法研究

从联合空时频三维信息从发,提出了波束域时频分析识别水下运动航行器低频线谱噪声源位置的方法.首先,利用小孔径圆环阵的超指向性波束形成,将各线谱噪声源匀速通过正横位置附近时产生的多普勒信号在时域上分离.其次,分别使用伪Wigner-Ville分布和调频小波变换两种时频分析方法对波束输出的信号进行处理,得到各噪声源信号的时频图像.最后,转换时间坐标到空间并参考配置信标,即可识别低频线谱噪声源在水下航行器上的位置.该方法解决了阵列识别水下低频噪声源的孔径受限问题,同时对处理同频相干噪声源也适用.仿真试验结果表明:两种波束域时频分析方法都能较精确地识别低频线谱噪声源的位置;在测量系统信息的配合下,波束域调频小波变换的识别效果更优.

间接对称约束法设计阵列赋形波束

提出了一种用于雷达阵列天线的超余割赋形波束综合方法——间接对称约束法。该方法可通过控制赋形区域内的波纹度来实现最优的波束赋形,在此基础上,对阵列激励系数采用了对称约束和间接约束,这不仅使得其馈电网络设计量减小一半,而且使得网络更易于实现并提高了网络功率容量。仿真结果表明了本文方法的有效性。

一种提高分裂阵频域波束形成测向分辨力的方法

为了提高声呐系统对目标方位的分辨能力,本文提出一种分裂阵频域波束形成方法,即超波束互谱测向法。通过将超波束方法得到的方位谱加权到互谱方法得到的波束形成结果上,从而得到最终的波束输出结果。超波束互谱测向方法的优点是既能够降低主瓣宽度,抑制旁瓣,提高测向分辨力;又能够保留相位信息,为后续谱分析应用提供参考。实验室水池测试结果表明,利用阵元间距为0.016 m的16元均匀直线阵,对于37.5 k Hz的声信号,采用超波束互谱方法进行波束形成与单纯采用互谱方法进行波束形成相比较,在0°和60°方位上的波束主瓣宽度分别减小了3.8°和6.9°,旁瓣幅度降低超过30 d B,测向分辨力得到明显提高,从而验证采用超波束互谱测向方法提高测向分辨力的可行性和有效性。

利用波束形成和神经网络进行语音增强

语音增强在语音信号处理的前端非常重要,直接影响后端语音识别等效果。目前用神经网络进行单通道语音分离对于解决鸡尾酒会问题取得了很大的进步,但是用于复杂混合语音时分离效果仍不令人满意。针对单通道情形下的不足,使用多通道结构形成4个方向的超指向波束,结合神经网络算法实现对于指定方向的目标语音增强。仿真和实验结果表明,该算法相较于超指向波束形成算法和谱减法在多种评价指标上均有了明显的提升。

面向语音通信与交互的麦克风阵列波束形成方法

临境语音通信与智能语音交互都面临复杂声学环境中的远距离高保真拾音难题,解决这一难题的有效途径是使用由多个麦克风传感器组成的麦克风阵列或多通道拾音系统,这种系统的核心是信号处理,通过对空间采样的声场信息进行时、空、频三域的联合处理来实现声源定向/定位、信号增强、噪声抑制、混响抑制、声源分离、声场参数估计等功能。麦克风阵列信号处理的方法有很多,其中研究的最多、使用得最广的方法是波束形成。本文对麦克风阵列波束形成的原理、进展以及当前常用的方法进行简要综述,内容涵盖延迟求和、超指向、差分、正交级数展开、Kronecker和自适应波束形成方法。论文侧重于方法原理、机理和架构方面的探讨,具体的算法实现细节感兴趣的读者可以参考相应的文献。