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基于对角减载的水声阵列smi-mvdr空间谱估计方法
【专利摘要】本发明提供的是一种基于对角减载的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计方法。声纳水平直线阵列接收信号，对阵列接收信号作自相关处理得到采样矩阵，通过对采样矩阵进行SVD奇异值分解得到采样矩阵的特征值，进一步算出最佳减载系数，将采样矩阵上乘以最佳减载系数，得到对角减载后的自相关矩阵，进一步进行SMI-MVDR波束形成得到空间谱估计的输出结果。本发明所述的空间谱估计方法能够有效的克服水声环境低信噪比和时变的特点，实现多目标的分辨并准确估计每个目标的方位角，在水声阵列信号处理中有着广泛的应用前景。
【专利说明】基于对角减载的水声阵列SM1-MVDR空间谱估计方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及的是一种水声阵列信号处理方法，特别涉及到一种基于对角减载的水声阵列SM1-MVDR空间谱估计方法。
【背景技术】
[0002]空间谱估计一直以来都是水声阵列信号处理研究领域的一个热点，主要目的是对信号信源数和目标的波达方向等参数进行估计，从而对多目标进行分辨并估计目标方位角(参见:A Fast Multiple-Source Detection and Localization ArraySignal Processing Algorithm Using the Spatial Filtering and ML Approach.1EEETransactions on Signal Processing, 2007，55 (5): 1815 - 1827)。传统的空间谱估计方法可分为波束形成法和子空间分解法，基于子空间分解的空间谱估计方法的理论分辨能力在高信噪比和大数据样本条件下不受阵列孔径的限制，但是该方法在信号信源数估计不正确时会严重影响其性能，这一问题在低信噪比时尤为突出，相关文献对信源数的估计进行了深入的石开究(参见:Nonparametric detection of signals by informationtheoretic criteria performance analysis and improved estimator.1EEE Trans, onSignal Processing, 2010, 58(5):2746-2756 ;基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法.系统工程与电子技术，2013，35(10): 2027-2031)，但该问题依然没有得到很好的解决。由于海洋环境的复杂性，水声阵列常常工作于低信噪比的条件下，且在实际使用中，目标源数通常是未知的而水声阵列的孔径也不可能很大，Bartlett和MVDR波束形成仍然是水声阵列信号处理最常用的处理手段(参见！Comparing the resolution of Bartlettand MVDR estimators for bottom parameter estimation using pressure and vectorsensor short array data.0CEANS2013MTS/IEEE Bergen, art.n0.6608071),但因为Bartlett的空间角分辨力取决于阵列的物理孔径,受瑞利限(Rayleigh Limitation)的限制(参见:Detection of signals by information theoretic criteria.1EEE Trans, onAcoustics, Speech, and Signal Processing, 1985, 33 (2): 387-392),无法满足高分辨的应用需求，所以MVDR波束形成在水声阵列信号领域的应用更为广泛。水声信道是个时变信道，在信号处理过程中需要进行自适应调整，因而采样矩阵求逆(SMI)和MVDR的结合使用更能够在水声阵列的空间谱估计中取得好的效果。
[0003]不管是波束形成法还是子空间分解法，都是对阵列接收信号的自相关矩阵进行处理，国内外学者对对角加载的空间谱估计方法进行了相关研究(参见:基于协方差矩阵对角加载的信源数估计方法.系统工程与电子技术，2008，30(1):46-49;对角加载对信号源数检测性能的改善.电子学报，2004，32 (12): 2094-2097; On robust Capon beamforming anddiagonal loading.1EEE Transactions on Signal Processing, 2003，51 (7):1702-1715),但由于信号和噪声的相关性，导致阵列接收信号的自相关矩阵中主对角线元素上的噪声分量最大，而对角加载法将带来波束形成处理增益的损失，降低了多目标的分辨能力。
[0004]多目标分辨以及目标方位估计是声纳系统目标识别的重要内容，对于目标跟踪等有着基础性的作用，因而，研究一种能够有效的适用于水声阵列的空间谱估计方法是很有必要的，该方法将在水声阵列信号处理中有着广泛的应用前景。

【发明内容】

[0005]本发明的目的在于提出一种适用于水声阵列，能够较好的克服水声环境中低信噪t匕、水声信道的时变性等问题，能更好地完成声纳系统的多目标分辨和目标方位估计任务的基于对角减载的水声阵列SM1-MVDR空间谱估计方法。
[0006]本发明的目的是这样实现的:
[0007]步骤一，N个水听器等间距水平排列组成声纳接收阵列，用数据采集器采集目标辐射噪声，即为阵列接收信号X，对接收信号作自相关处理得到采样矩阵食x ;
[0008]步骤二，对采样矩阵:^χ进行SVD奇异值分解得到采样矩阵的特征值仏，灸=1，2，...,#，分别求出采样矩阵特征值尾的最小值—11(允)和采样矩阵良的对角线上的元素的最大值
【权利要求】
1.一种基于对角减载的水声阵列SM1-MVDR空间谱估计方法，其特征是: 步骤一，N个水听器等间距水平排列组成声纳接收阵列，用数据采集器采集目标辐射噪声，即为阵列接收信号X，对接收信号作自相关处理得到采样矩阵 步骤二，对采样矩阵进行SVD奇异值分解得到采样矩阵的特征值
【文档编号】G01S3/802GK103901421SQ201410109042
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2014年3月24日 优先权日:2014年3月24日
【发明者】赵安邦, 宋雪晶, 惠娟, 周彬, 何呈, 李东东, 曾财高, 毕雪洁, 马林, 马骏 申请人:哈尔滨工程大学