舷侧阵CBF和OBF的阵增益比较

以舷侧阵作为研究对象,首先介绍了常规波束形成器(CBF)和最佳波束形成器(OBF)的波束输出信号模型,然后推导了信号+噪声场合下的阵增益表达式,比较了在不同信号频率和不同信号源方向角下,CBF和OBF的阵增益,最后在增加了有指向性的CW干扰后,分析了此场合下的阵增益,并比较了不同的信号频率下,干扰源方向角的变化对两类波束形成器阵增益的影响。

反卷积峰值能量检测算法

在被动声纳对宽带接收信号的处理过程中,常规波束形成器存在波束较宽,方向分辨率低,输出信噪比低等问题,进而导致信号源的方向估计不准确。论文针对常规波束形成器的上述问题,提出了反卷积峰值能量检测算法(Deconvolved Peak Energy Detection Method,DPED)。该算法通过对常规波束形成器的输出进行反卷积计算,提高了输出信噪比,优化了常规波束形成器的空间谱显示。文章讨论了反卷积波束形成的基本方法,给出了反卷积峰值能量检测算法的基本实现流程。通过仿真验证了该算法的有效性。

卷积神经网络主动目标方位估计

复杂海洋环境中信道的传输特性、时空变化、频散效应等一定程度上制约了主动声呐目标方位估计的性能。该文引入卷积神经网络,提出了适用于主动声呐中目标方位的高精度估计方法。仿真声场环境为浅海负梯度,主动发射信号为具有多普勒不变性质的双曲调频信号,水平线列阵作为接收装置,目标按仿真路线运动。该文利用Kraken进行声场数据仿真,并对接收的信号在频域做均匀加权常规波束形成,进而进行卷积神经网络的模型训练和测试。数值仿真研究表明,该文所用方法可以有效估计目标波达方向,对信噪比具有一定的鲁棒性。

逆模型下的高效声源定位算法研究

与波束形成算法相比,广义互相关逆模型宽带声源定位算法提供了空间的高分辨率,但需要更高的计算量。为了提升广义互相关逆模型算法的计算效率,并尽可能保留其分辨率优势,本文提出了一种高效的声源定位算法。该算法首先去除麦克风阵列输出功率较小的网格点来压缩计算网格,其次,在几何因素条件下利用基于密度的聚类进一步压缩网格,最后仅用保留下的点进行计算,从而大大降低了计算规模。真实数据实验证明,本文所提算法能有效提升广义互相关逆模型算法的计算效率。

声成像传声器阵列布局性能研究

声成像系统中,阵列布局决定着声源的定位性能。目前,与阵列布局性能评估相关的研究还不够完备。针对此问题,在远场模型下调整声源频率(10~25 kHz),基于常规波束成形方法计算几种常见的螺旋阵列波束图,分析其主瓣宽度(Main Lobe Width,MLW)和旁瓣级(Side Lobe Level,SLL)。结果表明,对数螺旋阵列的旁瓣级较低且主瓣宽度最窄,定位性能最佳。

改进的辅助粒子滤波当前统计模型跟踪算法

提出了一种改进的辅助粒子滤波算法,采用基本的常规波束形成法对声信号函数进行处理,得到目标的方位谱估计,推导了以目标方位谱函数作为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法。并将此改进的辅助粒子滤波算法同当前统计模型相结合,提出一种基于目标方位谱的辅助粒子滤波当前统计模型自适应跟踪滤波(current statistical model-improved auxiliary particle filter,CSM-IAPF)算法。最后通过仿真验证此方法能够减少跟踪误差,具有较好的实时性和稳定性。

基于空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法

拖船自噪声属于近场多途强干扰信号,具有显著角度扩展现象,是影响拖曳阵探测性能的重要因素之一。在逆波束形成自噪声抵消方法基础上,结合空域和时域滤波,提出了空时级联滤波的拖船自噪声抵消方法。首先,由方位估计器估计拖船自噪声方位,经过波束形成空域滤波估计得到自噪声信号;然后,利用自噪声空域滤波输出设计最优维纳滤波器,将自噪声抵消在阵元级。基于简正波声场模型的仿真和实际海试数据的处理表明,该方法能够有效抵消拖船自噪声,性能优于逆波束形成方法。

一种空-频联合最优滤波的被动宽带检测方法

常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低,检测性能大幅度下降。针对此问题,该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法。该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理,利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现最优滤波;然后通过最大似然估计实时估计信号和噪声的功率谱,构造Eckart滤波对自适应波束形成的输出分配不同权重进行加权滤波,从而实现频域信噪比最大化。所提方法通过空-频联合最优滤波,降低空域旁瓣干扰和频带内噪声的影响,使得输出信噪比最大,从而有效地改善目标宽带检测能力,提高被动声呐的宽带检测性能。仿真和试验数据处理结果验证了该方法的有效性。

双线阵的CTA算法研究

在远场目标的假设前提下,研究了双线阵的CTA算法。推导了理想状态下双线阵常规波束形成的方向指向性函数,分析了理想状态下双线阵延时相加和延时相减两种常规波束形成方法左右舷分辨性能。针对传统的双线阵波束形成方法延时相加和延时相减波束形成空间分辨性能差,而传统的高分辨方法—最小方差无畸变响应(MVDR)计算量大、不易在实际系统得到应用的事实,提出双线阵子阵算法,并给出了双线阵CTA算法的表达式和信号处理流程图。理论研究表明:子阵算法尤其是基于延时相加的CTA算法具有计算量小、波束窄、空间分辨性能好而且还有很好的左右舷分辨性能。最后海试数据验证了理论分析结果的正确性。

提高被动声纳宽带检测性能的一种新方法

宽带能量检测是被动声纳实现目标探测功能的常用方法,常规能量检测(Conventional Energy Detection,CED)方法在复杂环境下的检测性能迅速降低。子带峰值能量检测(Subband Peak Energy Detection,SPED)可以有效改善常规能量检测方法的性能,提高时间方位历程显示(BTR)的方位分辨力,但是波束宽度和旁瓣将影响SPED算法的性能。提出了一种将导向最小方差(Steered Minimum Variance,STMV)的宽带自适应波束形成与SPED结合的宽带检测新方法,通过海试数据的处理,表明这种基于STMV的SPED方法的性能优于基于常规波束形成(CBF)的SPED方法。

基于FOCUSS的水中目标回波亮点高分辨提取方法

水中目标回波亮点空间分布是估计目标尺度、确定目标要害部位、目标识别分类的主要目标特性依据。分析了水中目标回波亮点提取的主要方法及其优缺点,针对提高水中目标回波亮点方位估计分辨率的问题,采用欠定系统局域解法(Focal Undetermined System Solver,FOCUSS)压缩感知信号处理方法估计目标回波亮点的方位分布,并与时域常规波束形成(Conventional Beamforming,CBF)方法、子阵最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法进行了比较。试验数据处理结果表明,FOCUSS压缩感知方法的回波亮点方位输出主瓣是"针形"的且无明显旁瓣,分辨率高于子阵MVDR、CBF波束形成处理结果。另一方面,FOCUSS压缩感知方法对信噪比的要求高,适用于良好信噪比条件下的回波亮点提取。

基于水听器阵的广义相关波束形成算法研究

传统上都是使用基于常规波束形成(CBF)输出功率的不同进行声源的被动检测和定位。广义相关波束形成,是一种旨在将平均Toep litz相关函数用于估计波束形成的输出功率。从线性矢量水听器阵出发,分析了常规波束形成,对广义相关波束形成(GCBF)进行了深入研究,通过对广义相关波束形成器进行“W ilson”和“Bartlett”加权,可以分别得到FIM(WFIM)和CBF,对这三种波束形成器进行了理论分析和计算机仿真,结果表明三个波束形成器的分辨能力从高到低依次是:FIM、WFIM、CBF。

基于非负最小二乘的矢量阵反卷积波束形成方法

针对现有反卷积波束形成方法无法直接适用于矢量阵等具有移变点扩散函数阵列的问题,本文给出了一种利用非负最小二乘法进行矢量阵这种移变模型的反卷积求解方法。推导了矢量阵的广义卷积模型,并在常规矢量阵波束输出、矢量阵点扩散函数字典、目标函数之间建立差函数方程组,通过最小化差函数的原则来实现对目标函数的求解,从而实现矢量阵反卷积波束形成处理。本文方法同样适用于其他移变模型阵列反卷积求解。对本文方法与传统波束形成、最小方差无畸变响应和多重信号分类方法在主瓣宽度、旁瓣级和稳健性等方面的性能进行了对比分析。结果表明本文方法在存在阵元位置误差情况下具有更窄的主瓣宽度和更低的主旁瓣比。

反卷积波束形成技术在水声阵列中的应用

反卷积波束形成技术是一种可以同时获得窄波束和低旁瓣效果的稳健高分辨波束形成方法,其在等间距声压线阵、矢量阵和圆阵中的应用效果已经得到验证,表现出了稳健的高分辨处理性能。为了将该技术更好地运用到水声阵处理中,本文对多种水下常用阵列形式的波束形成卷积模型进行了分析推导,将其按照卷积模型类型进行了分类综述,并将其划分为波束图(也可以被称作阵列的点扩散函数)移变阵列和波束图移不变阵列。总结了移不变和移变模型阵列的反卷积波束形成典型求解方法,并给出仿真结果。结果表明:圆阵、均匀声压线列阵、非均匀声压线列阵均是一维移不变阵列,平面阵是二维移不变阵列,矢量阵和共形阵是移变阵列。

宽带波束形成在定点DSP上的实现

阐述了宽带波束形成算法在定点DSP上实现时需要考虑的问题,讨论了定点方式实现矩阵特征值分解和非线性运算。比较了宽带常规波束形成(CBF)和宽带稳健自适应波束形成(RCB)算法的定点和浮点实现结果,给出了快速实现和验证定点数字信号处理算法的方法和步骤。通过计算实际数据验证了这些方法的正确性,可以有效提高在定点DSP上开发复杂数字信号处理算法的效率。

水声阵列信号处理对角减载技术

针对独立高斯白噪声背景和多个平面波干扰,尤其是低输入信噪比的情况,提出一种基于阵列信号协方差矩阵对角减载的波束形成技术。通过足够多次快拍的估计,得到接收信号稳定的协方差矩阵,对协方差矩阵进行适量的对角减载能提高阵列输出增益以及多目标的分辨能力。对基于对角减载的常规波束形成和最小方差无畸变波束形成器的阵列增益进行了仿真,分析了阵列增益随减载系数的变化关系,并研究了多目标分辨时对角减载系数的取值区间,最后仿真验证了对角减载技术提高MVDR多目标分辨能力的有效性。

单向水听器及其在波束形成中的应用

提出常规反向波束形成技术,构建了单向水听器,并探讨其应用于阵列波束形成的可能性。系统地构建单向水听器模型,导出常规反向波束形成技术,证明得到其空间响应单指向性的存在条件,其指向性指数在3~4.8 d B范围内。以单向水听器为基元构建标准线列阵进行常规波束形成,并与全向水听器比较,理论证明了使用单向水听器能够为线列阵提高3~4.8 d B的指向性指数。仿真实验结果验证了单向水听器自身具有心脏形空间响应、3~4.8 d B的指向性指数和空间响应的宽带一致性等三种特性,使用单向水听器能够在主瓣宽度不变的同时降低旁瓣级、提高指向性指数、保持良好的稳健性。因此,提出的常规反向波束形成技术是一种构建单向水听器的有效方法,在阵列波束形成中使用单向水听器是可行的、有利的。

阵列信号维纳滤波用于主动声呐图像增强处理

声呐图像的噪声背景抑制是提高水下目标检测能力的重要问题。针对声呐图像背景斑点噪声强、目标轮廓模糊、目标回波对比度低等问题,利用确定性目标回波信号与随机分布的干扰噪声之间的相关统计特性差异,采用基于最小均方差准则的阵列信号维纳滤波器,通过主动最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成和后置维纳滤波的两级处理,去除声呐随机噪声背景。试验数据的处理结果表明:在噪声干扰条件下,相比于常规波束形成(Common Beamforming,CBF),主动MVDR处理提高了目标回波的局部信噪比,后置维纳滤波处理降低了随机分布的斑点噪声,使声呐图像的清晰度得到增强。

改进的矢量阵常规波束形成算法

为提高矢量阵方位估计能力,介绍一种改进的矢量阵常规波束形成算法(IVACBF)。该方法首先利用声压,振速对各向同性噪声的抑制能力,给出一种矢量阵联合信息处理法(NVACIP),并得到对应的空间功率谱;最后,与(p+v_c)v_c法的空间谱进行合成,实现目标的方位估计。理论分析表明,这种算法的旁瓣抑制与抗左右舷模糊能力更强,噪声影响更低。最后的仿真与实测数据证明,相比于长阵列形式的常规波束形成(LACBF)与(p+v_c)v_c法,IVACBF算法可以获得更低的旁瓣与更窄的主瓣,从而改善了矢量阵方位估计能力。

浅海大孔径线列阵子阵阵增益分析与评估

声信号在海洋中传播时,由于受到复杂海洋环境的影响,波形会发生畸变。理想情况下常规波束形成的阵增益可以达到10logN,但是由于波形畸变,到达线列阵各阵元处的信号相关性下降,从而导致阵增益低于10logN。论文针对典型浅海环境,研究窄带信号经过浅海传播,到达大孔径线列阵各阵元处的信号水平纵向相关性,并分析此时大孔径线列阵进行子阵处理时的检测性能。以常规波束形成为例,计算大孔径线列阵的阵增益并分析影响阵增益的因素。