本發(fā)明屬于水聲目標方位估計領域。

背景技術：

1、在海洋環(huán)境下，船艦輻射噪聲等目標信號可視作寬帶信號，其波達方向是海洋水聲目標的重要參數(shù)，亦是被動聲納設備關心的重要參數(shù)。寬帶信號的聚焦變換方法作為一種常用的寬帶信號方位估計方法，其方位估計誤差會隨著角度預估偏差的增加而迅速增大，在水下環(huán)境中的應用受到較大限制?，F(xiàn)有技術公開了在寬帶目標信號(如船艦輻射噪聲、海洋動物聲音等)入射的條件下，利用水聽器陣列獲取的信號數(shù)據(jù)被動實現(xiàn)目標入射方位的估計?，F(xiàn)有技術文獻中曾出現(xiàn)基于寬帶信號的被動聚焦變換方位估計方法，現(xiàn)總結(jié)如下：

2、文獻1(張進，葉中付，汪彥龍.基于一致聚焦的寬帶信號doa估計方法[j].電路與系統(tǒng)學報，2011.)：利用一致聚焦的思想，在經(jīng)典的雙邊相關變換寬帶信號方位估計方法的基礎上，構(gòu)建了一致角度集合在一定程度上避免了角度預估的影響。其研究依然不能完全避免角度預估的影響，方位估計性能與經(jīng)典的雙邊相關變換方法相當。

3、文獻2(陳洪光.穩(wěn)健的陣列處理波達方向估計算法研究[d].國防科學技術大學博士學位論文,2005.)：利用聚焦變換的思想，在陣列流型插值方法的基礎上，對陣列流型分解后的與角度無關的矩陣進行聚焦。但在聚焦過程中只考慮了陣列流型的信息，所利用的信息不夠全面，導致方位估計精度還有較大的可提升空間。以上問題亟需解決。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的是為了解決現(xiàn)有寬帶信號方位估計方法聚焦過程中只考慮了陣列流型的信息，所利用的信息不夠全面，限制方位角估計精度提升的問題，本發(fā)明提供了一種基于陣列流型插值的雙邊相關變換寬帶信號方位估計方法。

2、基于陣列流型插值的雙邊相關變換寬帶信號方位估計方法，該方法包括如下步驟：

3、步驟一、對于水聽器陣列接收到的寬帶信號轉(zhuǎn)化為頻域信號，將寬帶信號的帶寬劃分為j個子帶，各子帶對應的頻域信號的中心頻率為fj′，計算帶寬下各中心頻率fj′所對應的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣rx(fj′)，fj′為第j′個子帶的中心頻率，j′＝1,2,3……j；

4、步驟二、利用陣列流型插值方法將各中心頻率fj′所對應的陣列流型矩陣aθ(fj′)分解為只包含頻率分量的矩陣g(kj′)和只包含角度分量的矩陣w(θ)；其中，g(kj′)為波數(shù)kj′對應的陣列流型插值矩陣；kj′為中心頻率fj′對應的波數(shù)，w(θ)為多個真實入射角構(gòu)成的集合θ所對應的角度分離矩陣；

5、步驟三、對各中心頻率fj′所對應的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣rx(fj′)去噪，得到各中心頻率fj′所對應的去噪后數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣p(fj′)，并結(jié)合矩陣g(kj′)求解信號協(xié)方差矩陣rj′；rj′為中心頻率fj′所對應的信號協(xié)方差矩陣；利用所有中心頻率所對應的去噪后數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣，從所有中心頻率中選定最佳參考頻率f0，得到最佳參考頻率f0所對應的去噪后數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣p(f0)；

6、步驟四、對p(fj′)和p(f0)均進行特征值分解，分別得到對應的特征向量v(fj′)和v(f0)，進而得到聚焦變換矩陣t(fj′)＝v(f0)vh(fj′)；t(fj′)為中心頻率fj′所對應的聚焦變換矩陣；

7、步驟五、利用各聚焦變換矩陣t(fj′)對其所對應的rx(fj′)進行聚焦，得到最佳參考頻率f0下的所有中心頻率聚焦后數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣rx(f0)；

8、步驟六：對rx(f0)實施窄帶信號方位估計方法，利用譜峰搜索得到寬帶信號方位估計結(jié)果θmusic。

9、優(yōu)選的是，步驟一中，

10、

11、x(fj′)＝[x1(fj′),x2(fj′),...,xm(fj′)]t；

12、m為水聽器陣列中陣元數(shù)量，x(fj′)為水聽器陣列接收到的寬帶信號的帶寬內(nèi)第j′個中心頻率fj′的接收數(shù)據(jù)向量，xh(fj′)為x(fj′)的轉(zhuǎn)置共軛，xm(fj′)為水聽器陣列中第m個陣元接收信號在中心頻率fj′處對應的頻域信號，m＝1,2,3……m。

13、優(yōu)選的是，步驟二中，陣列流型矩陣aθ(fj′)的級數(shù)形式為：

14、

15、aθ(fj′)是大小為m×k的陣列流型矩陣，m為水聽器陣列中陣元數(shù)量，k為寬帶目標信號源總數(shù)，[aθ(fj′)]mi表示陣列流型矩陣aθ(fj′)中第m行第i列的元素，kj′＝2πfj′/c，c為聲速，ju(kj′rm)為關于變量kj′rm的u階第一類bessel函數(shù)，n為第一類bessel函數(shù)的最高階數(shù)，u為整數(shù)，rm為以水聽器陣列幾何中心為原點建立的極坐標系下第m個陣元與原點的距離，為第m個陣元的極角，θ＝[θ1,θ2,…,θk]，e為自然常數(shù)，j為虛數(shù)單位。

16、優(yōu)選的是，步驟二中，

17、aθ(fj′)＝g(kj′)w(θ)；

18、g(kj′)和w(θ)分別是大小為m×(2n+1)和(2n+1)×k的矩陣，m為水聽器陣列中陣元數(shù)量，k為寬帶目標信號源總數(shù)，n為第一類bessel函數(shù)的最高階數(shù)，并且

19、

20、[g(kj′)]m(u+n+1)表示矩陣g(kj)中第m行第u+n+1列的元素，[w(θ)](u+n+1)i表示矩陣w(θ)中第u+n+1行第i列的元素；ju(kj′rm)為關于變量kj′rm的u階第一類bessel函數(shù)，u為整數(shù)，rm為以水聽器陣列幾何中心為原點建立的極坐標系下第m個陣元與原點的距離，為第m個陣元的極角，θi為θ中第i個真實入射角，e為自然常數(shù)，j為虛數(shù)單位。

21、優(yōu)選的是，步驟三中，

22、p(fj′)＝rx(fj′)-σj′2i；

23、σj′為中心頻率fj′所對應的噪聲功率，σj′的取值為對rx(fj′)進行特征分解后的所有特征值由小到大排序后前k個特征值的平均值，i是m×m的單位矩陣。

24、優(yōu)選的是，步驟三中，rj′＝(g(kj′)hg(kj′))-1g(kj′)hp(fj′)g(kj′)(g(kj′)hg(kj′))-1；

25、g(kj′)h為g(kj′)的轉(zhuǎn)置共軛。

26、優(yōu)選的是，步驟三中

27、g(k0)為波數(shù)k0對應的陣列流型插值矩陣，k0為最佳參考頻率f0對應的波數(shù)，gh(k0)為g(k0)的轉(zhuǎn)置共軛，k0＝2πf0/c，c為聲速。

28、優(yōu)選的是，確定最佳參考頻率f0的實現(xiàn)方式為：

29、

30、式中，σ′i(p(f0))為矩陣p(f0)中第i個寬帶目標信號源所對應的寬帶信號在最佳參考頻率f0處對應的奇異值，σ′i(p(fj′))為矩陣p(fj′)第i個寬帶目標信號源所對應的寬帶信號在中心頻率fj′處對應的奇異值，μi為第i個中間變量。

31、優(yōu)選的是，步驟五中th(fj′)為t(fj′)的轉(zhuǎn)置共軛。

32、優(yōu)選的是，步驟六中

33、其中，aθ′(f0)為最佳參考頻率f0下的搜索角度θ′的導向矢量，為aθ′(f0)的轉(zhuǎn)置共軛，un為rx(f0)對應的噪聲子空間，為un的轉(zhuǎn)置共軛，e為自然常數(shù)，j為虛數(shù)單位，τm(θ′)為水聽器陣列中第m個陣元接收到的寬帶信號與最佳參考頻率f0關于搜索角度θ′的時延差，m＝1,2,...,m。

34、本發(fā)明的優(yōu)點：

35、本發(fā)明充分發(fā)揮了水聽器陣列的信息獲取優(yōu)勢，同時高效利用了水聲寬帶信號多個頻率的信息，在對寬帶信號的聚焦變換處理的思想基礎上，同時融合了陣列流型插值和雙邊相關變換方法，通過陣列流型矩陣分解后的結(jié)果重構(gòu)了經(jīng)典雙邊相關變換方法的信號協(xié)方差矩陣，利用聚焦變換的思想來提升算法對寬帶信號方位估計的準確性。具體的，利用陣列流型插值方法對陣列流型矩陣進行分解，然后基于分解后的結(jié)果重構(gòu)了信號協(xié)方差矩陣，成功避免了角度預估，并且有效提高了算法對寬帶信號的方位估計精度，使算法更有利于實際工程應用?？梢酝耆苊饨?jīng)典的雙邊相關變換需要提供預估角度的問題，并且在低信噪比環(huán)境下仍具備高精度的方位估計能力。

36、本發(fā)明所述的基于陣列流型插值的雙邊相關變換寬帶信號方位估計方法不同于背景技術中的文獻1和文獻2，本發(fā)明在利用陣列流型插值方法實現(xiàn)完全避免角度預估影響的同時，利用雙邊相關變換方法提升寬帶信號方位估計的準確性。