本發(fā)明屬于陣列信號處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種聲矢量傳感器陣列的近場源頻率、二維到達角和距離的估計方法。

背景技術(shù)：

聲矢量傳感器由一個無指向性的聲壓傳感器和三個互相垂直的具有偶極子指向性的質(zhì)點振速傳感器復(fù)合而成，可同步測量聲波信號的聲壓強度和質(zhì)點振速信息，因而在雷達、聲納、通信、航天航空等領(lǐng)域得到了日益廣泛的應(yīng)用，當(dāng)信源落入陣列孔徑的菲涅爾區(qū)域時被稱為近場源，對近場源的定位需要估計距離和到達角多個參數(shù)，基于聲矢量傳感器陣列的近場聲源位置定位已成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。

基于子空間理論的陣列高分辨參數(shù)估計方法已被應(yīng)用到近場信源目標(biāo)定位，劉楠楠在吉林大學(xué)2014年碩學(xué)位士論文(題目：基于聲矢量傳感器的近場源多參數(shù)估計)中利用二維多信號分類方法進行高斯白噪聲背景下的近場源參數(shù)估計，該方法能抑制高斯平穩(wěn)噪聲，但需要做基于雙四元數(shù)的music搜索，需要在二維到達角和距離上做三維搜索，到達角估計分辨率的提高依賴于精細的陣列搜索區(qū)間，因而具有計算量大的缺點。本發(fā)明采用均勻圓形聲矢量傳感器陣列，提出了近場源到達角、頻率和距離的旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計信號參數(shù)(esprit)和多信號分類方法(music)參數(shù)估計方法，本發(fā)明首先充分利用聲矢量傳感器本身所固有的旋轉(zhuǎn)不變結(jié)構(gòu)，利用esprit算法進行參數(shù)估計，給出了近場源信號到達角和聲源距離的粗略估計值，然后利用music算法在粗略值附近搜索得到信號到達角和聲源距離的精確估計值，此方法不需要在全參數(shù)空間內(nèi)三維搜索，且參數(shù)自動配對；因此，計算量大大地減少，且在陣元個數(shù)有限的情況下，提高了近場源情景下聲矢量傳感器陣列近場源參數(shù)估計精度。對于近場聲源信號，陣元間的相位差不僅與陣元間距和入射信號的方向有關(guān)而且與聲源到陣元的距離有關(guān)，所以遠場條件具有平移不變結(jié)構(gòu)的均勻線陣、均勻l陣等，對于近場不具有平移不變結(jié)構(gòu)，所以現(xiàn)有的文獻很少涉及近場源的esprit參數(shù)估計算法，本發(fā)明充分利用聲矢量傳感器的陣列所固有的旋轉(zhuǎn)不變關(guān)系進行參數(shù)估計。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于esprit和music的近場源圓形聲矢量傳感器陣列多參數(shù)聯(lián)合估計方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取如下的技術(shù)解決方案：

圓形聲矢量傳感器陣列近場源多參數(shù)估計方法，k個不同頻率、互不相關(guān)窄帶、隨機平穩(wěn)近場聲源信號分別從不同的方向和不同的距離(θk，φk，rk)入射到圓形聲矢量傳感器陣列上，θk為入射信號的俯仰角，φk為入射信號的方位角，rk為第k個信號與坐標(biāo)原點陣元之間的距離，所述圓形陣列由m個等間隔布置于半徑為r的圓周上的陣元構(gòu)成，以圓周的圓心為坐標(biāo)原點且在坐標(biāo)原點放置相同的聲矢量傳感器作為參考陣元，所述陣元是由聲壓傳感器和x軸、y軸和z軸方向振速傳感器組成的聲矢量傳感器，所有傳感器的對應(yīng)通道相互平行：所有的聲壓傳感器相互平行，所有的x軸方向振速傳感器相互平行，所有的y軸方向振速傳感器相互平行，以及所有的z軸方向振速傳感器相互平行，且x軸、y軸和z軸振速傳感器兩兩相互垂直；圓形陣列上相鄰陣元間的間隔為λmin/(8sin(π/m))，λmin為入射聲波信號的最小波長，且圓半徑r和陣元間隔與入射聲波信號的波長和聲源的距離之間滿足近場條件；

近場源多參數(shù)估計方法的步驟如下：

步驟一、利用圓形陣列獲取近場聲波信號的接收數(shù)據(jù)；

該圓形接收陣列接收信號的n次快拍數(shù)據(jù)構(gòu)成直接采樣數(shù)據(jù)z1，接收信號延遲δt后的n次同步快拍數(shù)據(jù)構(gòu)成延時采樣數(shù)據(jù)z2，由z1和z2這兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成接收信號全數(shù)據(jù)其中fs為奈奎斯特采樣頻率；

步驟二、利用接收信號全數(shù)據(jù)獲取信號子空間和噪聲子空間；

估計全數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣其中，a是全數(shù)據(jù)信號導(dǎo)向矢量矩陣，rs＝ss^h/n為入射信號相關(guān)矩陣，σ²是高斯白噪聲的功率，i是8m×8m的單位矩陣，根據(jù)子空間理論，對數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣rz進行特征分解獲取信號子空間us和噪聲子空間un，其中，evd表示特征分解，λi是特征分解得到的第i個特征值，vi是特征值對應(yīng)的第i個特征矢量，us＝[v1，...，vk]為k個大特征值對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成的信號子空間，un＝[vk+1，...，v8m]為8m-k個小特征值對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成的噪聲子空間；

步驟三、估計信號導(dǎo)向矢量矩陣和信號頻率

將8m×k的信號子空間us分成上下兩塊4m×k的矩陣u1和u2，利用時間旋轉(zhuǎn)不變關(guān)系結(jié)構(gòu)，由u1和u2通過矩陣運算得到ψt＝ωt，其中對矩陣ψ進行特征分解，特征值構(gòu)成矩陣特征矢量構(gòu)成矩陣其中是ω的估計值，是t的估計值，從而得到信號導(dǎo)向矢量矩陣和信號頻率的估計：

其中，arg(·)表示取幅角，表示矩陣取的第k行第k列元素，us＝at，u1＝a1t，u2＝a2t，a就是步驟二中的全數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，a1是直接采樣數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，a2是延時采樣數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，t是k×k的非奇異矩陣，是矩陣u1的偽逆矩陣，

步驟四、根據(jù)信號導(dǎo)向矢量的構(gòu)成和陣列排布，獲得第k個信號的x軸、y軸振速和聲壓對z軸振速的歸一化矢量，并利用歸一化矢量獲得到達角和聲源距離的粗略估計值；

根據(jù)聲矢量傳感器的結(jié)構(gòu)和陣列的排布形式，將信號導(dǎo)向矢量估計值的第k(1≤k≤k)列分成每個陣元對應(yīng)的矩陣塊，表示的第k列，

表示第m個陣元的第k列，的x軸、y軸方向振速和聲壓三個分量都與z軸方向振速分量相比得到歸一化矢量由m個陣元的歸一化矢量平均得到第k個信號的歸一化矢量根據(jù)這些比值關(guān)系得到信號到達角粗略估計值和聲源距離粗略估計值

第k個信號的歸一化矢量為：

從而得到到達角和距離的估計值：

其中，為第k個信號與坐標(biāo)原點陣元之間的距離，λk為第k個信號的波長，ρ0是環(huán)境流體密度，c是聲波傳播速度，向量γk的第1、2、4個元素，exp(·)為求指數(shù)運算，tan(·)和arctan(·)分別表示求正切和反正切運算；

步驟五、利用music算法在粗略值附近搜索信號到達角和距離的精確估計值；

利用圓形陣列的結(jié)構(gòu)形式，給出粗略估計值附近的小區(qū)域內(nèi)的全數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量利用music譜峰搜索方法在粗略值附近搜索得到信號的精確估計值；

其中，是信號到達陣元m和參考陣元的相位差構(gòu)成的空域?qū)蚴噶浚?imgfile="bsa0000142078060000058.gif"wi="700"he="71"img-content="drawing"img-format="gif"orientation="portrait"inline="no"/>為入射聲源信號到達陣元m和參考陣元的相位差，un是步驟二得到的噪聲子空間，單位能量信號的x軸、y軸和z軸方向的振速分量和聲壓標(biāo)量為：

θ，φ，r是搜索變量，

和分別是步驟四中的方位角、俯仰角和距離的粗略估計值，εθ、εφ和εr分別用來設(shè)置俯仰角、方位角和距離的搜索區(qū)間長度；

前述步驟中的k＝1，...，k，m＝1，...，m，n＝1，...，m，j表示虛數(shù)單位。

本發(fā)明采用的陣列是均勻圓形陣列，陣列的陣元為由聲壓傳感器和x軸、y軸和z軸方向的振速傳感器構(gòu)成的聲矢量傳感器，并且所有的聲壓傳感器相互平行，所有的x軸方向振速傳感器相互平行，所有的y軸方向振速傳感器相互平行，所有的z軸方向振速傳感器相互平行。

本發(fā)明給出了一種圓形聲矢量傳感器陣列近場源多參數(shù)esprit估計算法，對于一般的標(biāo)量傳感器陣列如麥克風(fēng)陣列無法利用esprit算法估計近場聲源信號的參數(shù)，因為近場的波面是球面波；陣元間的相位不僅與陣元間距和入射信號的方向有關(guān)而且與聲源到陣元的距離有關(guān)，所以遠場條件具有平移不變結(jié)構(gòu)的均勻線陣、均勻l陣等，對于近場不具有平移不變結(jié)構(gòu)，無法利用esprit算法，本發(fā)明充分利用聲矢量傳感器本身所固有的旋轉(zhuǎn)不變結(jié)構(gòu)，利用esprit算法進行參數(shù)粗估并與music小區(qū)域精搜方法相結(jié)合實現(xiàn)到達角和距離的精確估計，與現(xiàn)有的四階累計量和二階統(tǒng)計量方法相比，本發(fā)明方法計算量小，且具有算法簡單、使用方便的優(yōu)點。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中需要使用的附圖做簡單介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例聲矢量傳感器陣列的示意圖；

圖2為本發(fā)明方法的流程圖；

圖3為仿真實驗的本發(fā)明方法的到達角估計散布圖；

圖4為本發(fā)明方法的方位角估計均方根誤差隨信噪比的變化曲線圖；

圖5為本發(fā)明方法的俯仰角估計均方根誤差隨信噪比的變化曲線圖；

圖6為本發(fā)明方法的到達角估計均方根誤差隨信噪比的變化曲線圖；

圖7為本發(fā)明方法的距離估計均方根誤差隨信噪比的變化曲線圖；

圖8為本發(fā)明方法的到達角估計成功概率隨信噪比的變化曲線圖。

具體實施方式

為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征及優(yōu)點能更明顯，下文特舉本發(fā)明實施例，并配合所附圖示，做詳細說明如下。

圖1所示為本發(fā)明實施例的聲矢量傳感器陣列的示意圖。本發(fā)明的聲矢量傳感器陣列由m個等間隔布置于半徑為r的圓周上的陣元構(gòu)成，以圓周的圓心為坐標(biāo)原點且在坐標(biāo)原點放置相同的聲矢量傳感器作為參考陣元，所述圓形陣列的相鄰陣元間的間隔為λmin/(8sin(π/m))，陣列的陣元是由聲壓傳感器和x軸、y軸和z軸方向振速傳感器組成的聲矢量傳感器，其中，λmin為入射信號的最小波長。

參照圖2，本發(fā)明的多參數(shù)估計方法的步驟如下：圓形聲矢量傳感器陣列接收k個不同頻率、互不相關(guān)窄帶、隨機平穩(wěn)近場聲源信號，k為入射聲源信號的數(shù)量，k≤m-1，

步驟一、利用圓形陣列獲取近場聲波信號的接收數(shù)據(jù)；

該圓形接收陣列接收信號的n次快拍數(shù)據(jù)構(gòu)成直接采樣數(shù)據(jù)z1，接收信號延遲δt后的n次同步快拍數(shù)據(jù)構(gòu)成延時采樣數(shù)據(jù)z2，由z1和z2這兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成接收信號全數(shù)據(jù)其中fs為奈奎斯特采樣頻率；

步驟二、利用接收信號全數(shù)據(jù)獲取信號子空間和噪聲子空間；

估計全數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣其中，a是全數(shù)據(jù)信號導(dǎo)向矢量矩陣，rs＝ss^h/n為入射信號相關(guān)矩陣，σ²是高斯白噪聲的功率，i是8m×8m的單位矩陣，根據(jù)子空間理論，對數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣rz進行特征分解獲取信號子空間us和噪聲子空間un，其中，evd表示特征分解，λi是特征分解得到的第i個特征值，vi是特征值對應(yīng)的第i個特征矢量，us＝[v1，...，vk]為k個大特征值對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成的信號子空間，un＝[vk+1，...，v8m]為8m-k個小特征值對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成的噪聲子空間；

步驟三、估計信號導(dǎo)向矢量矩陣和信號頻率

將8m×k的信號子空間us分成上下兩塊4m×k的矩陣u1和u2，利用時間旋轉(zhuǎn)不變關(guān)系結(jié)構(gòu)，由u1和u2通過矩陣運算得到ψt＝ωt，其中對矩陣ψ進行特征分解，特征值構(gòu)成矩陣特征矢量構(gòu)成矩陣其中是ω的估計值，是t的估計值，從而得到信號導(dǎo)向矢量矩陣和信號頻率的估計：

其中，arg(·)表示取幅角，表示矩陣取的第k行第k列元素，us＝at，u1＝a1t，u2＝a2t，a就是步驟二中的全數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，a1是直接采樣數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，a2是延時采樣數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量矩陣，t是k×k的非奇異矩陣，是矩陣u1的偽逆矩陣，

步驟四、根據(jù)信號導(dǎo)向矢量的構(gòu)成和陣列排布，獲得第k個信號的x軸、y軸振速和聲壓對z軸振速的歸一化矢量，并利用歸一化矢量獲得到達角和聲源距離的粗略估計值；

根據(jù)聲矢量傳感器的結(jié)構(gòu)和陣列的排布形式，將信號導(dǎo)向矢量估計值的第k(1≤k≤k)列分成每個陣元對應(yīng)的矩陣塊，表示的第k列，

表示第m個陣元的第k列，的x軸、y軸方向振速和聲壓三個分量都與z軸方向振速分量相比得到歸一化矢量由m個陣元的歸一化矢量平均得到第k個信號的歸一化矢量根據(jù)這些比值關(guān)系得到信號到達角粗略估計值和聲源距離粗略估計值

第k個信號的歸一化矢量為：

從而得到到達角和距離的估計值：

其中，為第k個信號與坐標(biāo)原點陣元之間的距離，λk為第k個信號的波長，ρ0是環(huán)境流體密度，c是聲波傳播速度，向量γk的第1、2、4個元素，exp(·)為求指數(shù)運算，tan(·)和arctan(·)分別表示求正切和反正切運算；

步驟五、利用music算法在粗略值附近搜索信號到達角和距離的精確估計值；

利用圓形陣列的結(jié)構(gòu)形式，給出粗略估計值附近的小區(qū)域內(nèi)的全數(shù)據(jù)陣列導(dǎo)向矢量利用music譜峰搜索方法在粗略值附近搜索得到信號的精確估計值；

其中，是信號到達陣元m和參考陣元的相位差構(gòu)成的空域?qū)蚴噶浚?imgfile="bsa00001420780600000914.gif"wi="700"he="70"img-content="drawing"img-format="gif"orientation="portrait"inline="no"/>為入射聲源信號到達陣元m和參考陣元的相位差，un是步驟二得到的噪聲子空間，單位能量信號的x軸、y軸和z軸方向的振速分量和聲壓標(biāo)量為：

θ，φ，r是搜索變量，

和分別是步驟四中的方位角、俯仰角和距離的粗略估計值，εθ、εφ和εr分別用來設(shè)置俯仰角、方位角和距離的搜索區(qū)間長度；

前述步驟中的k＝1，...，k，m＝1，...，m，n＝1，...，m，j表示虛數(shù)單位。

本發(fā)明利用延時前后數(shù)據(jù)具有的時間旋轉(zhuǎn)不變結(jié)構(gòu)估計信號陣列導(dǎo)向矢量和信號頻率，通過將陣列導(dǎo)向矢量分成x軸、y軸、z軸和聲壓四個子陣，利用子陣間對應(yīng)元素的比值關(guān)系得到信號到達角和聲源距離的粗略估計值，在粗略估計值附近區(qū)域利用music算法進行精確搜索以獲取精確的信號到達角和距離估計值，該算法避開了四階累計量算法的復(fù)雜性以及單純music算法的全域三維搜索問題，結(jié)合了esprit和music算法的有的且不需要參數(shù)配對運算。

本發(fā)明的效果可以通過以下的仿真結(jié)果進一步說明：

仿真實驗條件如下：

兩個不同頻率、互不相關(guān)窄帶、隨機平穩(wěn)近場聲源信號入射到由9個等間隔布置于半徑為r的圓周上的陣元構(gòu)成的圓形聲矢量傳感器陣列，如圖1所示，相鄰陣元的間隔為λmin/(8sin(π/9))，入射信號的參數(shù)為：(θ1，φ1)＝(20°，50°)，(θ2，φ2)＝(30°，70°)，其歸一化頻率為(f1，f2)＝(0.3，0.4)，快拍數(shù)為1024次，200次獨立實驗。

仿真實驗結(jié)果如圖3至圖8所示，圖3為信噪比是15db時，本發(fā)明方法到達角估計的散布圖，從圖3可以看出本發(fā)明方法的方位角和俯仰角估計值都在真實值附近的較小范圍內(nèi)散布，本發(fā)明方法的到達角估計有較高的參數(shù)估計精度；從圖4和圖7可以看出本發(fā)明方法的方位角、俯仰角、到達角和距離估計的均方根誤差較小，也就是估計值在真值附近的較小范圍內(nèi)擾動，本發(fā)明方法的到達角和距離估計有較高的參數(shù)估計精度，這是因為本發(fā)明方法充分利用了聲矢量傳感器本身所固有的旋轉(zhuǎn)不變結(jié)構(gòu)，利用esprit算法進行參數(shù)粗估，并通過music小區(qū)域范圍的精確搜索處理提高了參數(shù)估計精度；到達角估計成功概率是指在200次獨立試驗中俯仰角和方位角估計值滿足的實驗次數(shù)占總實驗次數(shù)的百分比；其中，θ0和φ0是真值，和是指第i次實驗的估計值，從圖8可以看出，本發(fā)明方法有較高的成功概率，在信噪比為-10db時，信號一和信號二的成功概率分別是20％和30％，而信噪比為0db時，兩個信號的的成功概率都高于80％。

以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明做任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明，任何熟悉本專業(yè)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當(dāng)可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容做出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。