基于模型的聲矢量傳感器信號(hào)DOA估計(jì)方法研究.pdf

1、相比于傳統(tǒng)聲壓傳感器，聲矢量傳感器可為后置信號(hào)處理系統(tǒng)額外地提供聲場(chǎng)的矢量信息，因而受到各國(guó)水聲領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注。經(jīng)典的聲矢量信號(hào)處理方法通?？紤]理想情況下的海洋信道和背景噪聲，忽略了真實(shí)海洋環(huán)境的復(fù)雜多變性對(duì)處理效果的影響。基于模型的信號(hào)處理方法將聲場(chǎng)的物理模型與信號(hào)處理算法相結(jié)合，利用聲場(chǎng)特性改善信號(hào)處理算法性能。目前，模基處理技術(shù)一般針對(duì)聲壓信號(hào)展開(kāi)，將其應(yīng)用于矢量信號(hào)處理中仍較為少見(jiàn)。鑒于此，本文在研究常規(guī)矢量陣方位估計(jì)算

2、法的基礎(chǔ)上，分別探索基于聲矢量場(chǎng)模型和聲矢量信號(hào)模型的方位估計(jì)算法。論文的主要內(nèi)容如下：
　　1.基于聲矢量場(chǎng)極化模型的DOA估計(jì)方法
　　針對(duì)子空間類(lèi)高分辨方法對(duì)噪聲敏感，提出了基于水聲信號(hào)偏振(極化)特性的降噪預(yù)處理方法，建立了矢量傳感器極化加權(quán)方位估計(jì)模型。在淺海環(huán)境下，分別通過(guò)射線理論和簡(jiǎn)正波模型對(duì)聲波的質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行深入地研究，從理論上證明由于波導(dǎo)的影響水下聲場(chǎng)中也存在“偏振”現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)地探討了目標(biāo)信

3、號(hào)與瞬態(tài)干擾在時(shí)域極化特性上的區(qū)別，并依此設(shè)計(jì)時(shí)域極化濾波器，以達(dá)到瞬態(tài)干擾位置判斷和抑制的目的。根據(jù)目標(biāo)信號(hào)極化參數(shù)建立數(shù)據(jù)恢復(fù)模型，對(duì)瞬態(tài)干擾處目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)仿真分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明本文方法能夠有效地去除瞬態(tài)干擾并恢復(fù)目標(biāo)信號(hào)。
　　由于時(shí)域極化處理對(duì)噪聲的抑制能力有限，為提高極化預(yù)處理算法性能，本文進(jìn)一步分析了目標(biāo)與噪聲在頻域極化特性上區(qū)別，以時(shí)域極化處理方法為原型，提出了基于頻域極化濾波的DOA估計(jì)算法。仿真

4、研究表明，在發(fā)射與接收距離較近、背景噪聲為實(shí)測(cè)環(huán)境噪聲和雙目標(biāo)情況下，基于頻域極化濾波的DOA方法均比常規(guī)矢量處理方法具有更好的表現(xiàn)。實(shí)測(cè)信號(hào)處理結(jié)果也證實(shí)了此方法具有良好的估計(jì)性能。本方法在使用中基本不需要目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)，更適合用于被動(dòng)目標(biāo)定位與追蹤中。
　　2.基于聲矢量信號(hào)模型的DOA估計(jì)方法
　　基于高階統(tǒng)計(jì)模型的DOA算法既能擴(kuò)展陣列孔徑，又具備色噪聲抑制能力，但擴(kuò)展后陣列中存在大量冗余項(xiàng)，計(jì)算量較大。針對(duì)這一問(wèn)題

5、，通過(guò)分析四階累積量對(duì)均勻聲矢量線陣的擴(kuò)展特性，提出了兩種協(xié)方差矩陣重構(gòu)方法：直接剔除法和重合項(xiàng)平均法。理論分析和仿真研究表明，對(duì)于均勻矢量線陣，本文提出的兩種算法能夠有效的降低協(xié)方差矩陣維數(shù)；基于重合項(xiàng)平均法的DOA算法性能甚至優(yōu)于未去冗余的四階累積量DOA方法。
　　雖然高階統(tǒng)計(jì)模型能擴(kuò)展陣列孔徑，但在應(yīng)用中仍存在一些局限性，若條件允許，還應(yīng)采用大尺寸陣列以獲得較為理想的DOA估計(jì)結(jié)果。單矢量水聽(tīng)器輸出三或四路信號(hào)，相比于陣元

6、個(gè)數(shù)相同的聲壓陣，隨著陣元個(gè)數(shù)增多，矢量陣DOA算法的運(yùn)算量增大程度更為明顯。
　　為提高DOA算法的運(yùn)算速度，四元數(shù)被引入聲矢量信號(hào)處理中，以其特有的運(yùn)算法則降低DOA算法計(jì)算量和所占內(nèi)存空間。但聲矢量信號(hào)的現(xiàn)有四元數(shù)DOA算法未充分利用矢量傳感器的固有指向性，致使方位估計(jì)結(jié)果存在模糊。本文對(duì)現(xiàn)有模型下數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣進(jìn)行詳細(xì)推導(dǎo)，分析模糊的產(chǎn)生原因，并以此為基礎(chǔ)，利用四元數(shù)的乘法運(yùn)算規(guī)則，提出現(xiàn)有模型的改良方法，以消除估計(jì)結(jié)果中