一种单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的修正方法与流程

本发明具体涉及一种单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的修正方法。

背景技术：

与声压水听器相比，矢量水听器具有三个通道，分别为声压p通道、振速vx通道、振速vy通道，因此矢量水听器可以同时、共点测量声场的声压与振速，获得更多的声场信息，依靠单个矢量水听器就可以完成水下目标的方位估计，且不存在多值模糊的问题。但是，单只矢量水听器方位估计的性能严重依赖于良好的通道特性和外部环境。当单只矢量水听器的声压和振速通道的幅度和相位特性基本一致时，单只矢量水听器可以正确反映声压和振速的信息，进而进行高分辨方位估计；但是，在实际的工程应用中，由于传感器敏感元件的差异、硬件放大电路构造的差异、安装的差异以及传输信道的不同等原因，单只矢量水听器的声压和振速通道的幅度和相位特性很难做到严格一致。因此研究单只矢量水听器通道的幅相误差给方位估计带来的影响十分必要。

为了解决单只矢量水听器通道幅相特性不一致导致空间谱的谱峰变宽，甚至出现“伪峰”的问题，本发明提供了一种单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的修正方法。本发明方法通过最优搜索，实现对单只矢量水听器各通道幅度增益一致性的修正，解决了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致条件下，信号方位估计精度低、存在“伪峰”等问题，实现了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的方位估计。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的修正方法。

本发明的目的是这样实现的：

步骤S1：用常规的MVDR方法及MUSIC方法对单矢量水听器接收到的数据进行方位估计；

步骤S2：确定Vx通道及Vy通道修正因子的搜索范围；

步骤S3：设定修正因子，并用其对接收数据进行修正，以修正后信号归一化MUSIC谱的取值范围为目标函数进行最优搜索，确定最优修正因子；

步骤S4：用最优修正因子对接收数据进行修正并进行方位估计；

本发明的核心技术在于根据常规MVDR及MUSIC方法方位估计得到的结果，对比分析可判断各通道幅度增益相对大小，从而确定Vx通道及Vy通道修正因子的搜索范围；并以修正因子修正后的数据进行方位估计得到的归一化MUSIC谱的取值范围为目标函数进行最优搜索，当目标函数取最大值时，对应的修正因子即为最优修正因子，由最优修正因子修正后的数据，可实现单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的方位估计。

本发明的有益效果在于：与目前存在的常规的单只矢量水听器目标方位估计方法相比，本发明在单只矢量水听器各个通道幅度增益不一致的条件下，可通过修正因子对接收数据进行修正，解决了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致条件下，信号方位估计精度低、存在“伪峰”等问题，实现了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的方位估计。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为通道幅度增益不一致时常规MVDR及MUSIC方法估计结果。

图3为常规方法与本文方法对单目标方位估计结果

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述：

本发明提供的是一种单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的修正算法。首先，用MVDR算法(即最小方差无失真响应方位估计器)及MUSIC算法(即多重信号分类算法)对单矢量水听器接收到的数据进行方位估计；其次，根据常规MVDR算法及MUSIC算法方位估计得到的结果判断各通道幅度增益相对大小，确定Vx通道及Vy通道修正因子的搜索范围；再次，设定修正因子，并用其对接收数据进行修正，以修正后信号归一化MUSIC谱的取值范围为目标函数进行最优搜索，目标函数取最大值时对应的修正因子即为最优修正因子；最后，用最优修正因子对接收数据进行修正并进行方位估计。本发明方法通过最优搜索，实现对单只矢量水听器各通道幅度增益一致性的修正，解决了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致条件下，信号方位估计精度低、存在“伪峰”等问题，实现了单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的方位估计。

步骤S1：用常规的MVDR方法及MUSIC方法对单矢量水听器接收到的数据进行方位估计。当单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时，通道幅度误差可以通过在单只矢量水听器接收数据模型中引入与方位无关的通道幅度增益对角阵来描述，其数据模型如下：

X(t)＝Γ(A(θ)x(t)+N(t))

式中:Γ是通道的幅度增益对角阵。θ为入射声波的水平方位角；A(θ)是单只矢量水听器阵列流型；x(t)为传感器接收的声压波形；N(t)为噪声数据矢量。假定Γ满足:

Γ＝diag(η_p,η_x,η_y)

式中：η_x,η_y,η_p分别是3个通道的幅度增益系数。由于此处幅度增益为实数，所以此时的接收数据模型为：

求其协方差矩阵为：

R₁＝E{XX^H}＝ΓRΓ^H

式中：H表示共轭转置，E{·}表示集合平均，R为理想接收数据模型的协方差矩阵，注意到R₁与R是酉相似矩阵，R₁的逆矩阵为：

R₁'＝(ΓRΓ^H)'＝(Γ^H)'R'Γ'

对R₁进行特征分解有：

式中：V_S＝ΓU_S；V_N＝ΓU_N，U_S是由大的特征值对应的特征矢量张成的子空间，即信号子空间，而U_N是由小的特征值对应的特征矢量张成的子空间，即噪声子空间。则此时得到单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的MVDR谱与MUSIC谱分别为：

对上面的两个式子进行峰值搜索，其峰值对应的方位即为估计到的目标方位。由上面两式可知，当单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时，将会对单只矢量水听器目标方位估计结果产生严重影响。图2给出了η_x，η_y，η_p不同取值情况下，对MVDR、MUSIC方法方位估计结果的影响。其中，信号频率为f＝3000Hz，采样频率为f_s＝30000Hz，入射角度为θ＝100°，所加噪声为零均值的高斯白噪声，信噪比为SNR＝20dB。

步骤S2：根据步骤S1得到的常规MVDR及MUSIC目标方位估计结果，以理论分析为基础，通过对比分析确定Vx通道及Vy通道修正因子的搜索范围

步骤S3：确定修正后信号归一化MUSIC谱的取值范围为目标函数，并进行最优搜索。具体的说就是我们定义目标函数为修正后信号归一化MUSIC谱的取值范围：

式中：为由修正因子修正后的数据进行MUSIC谱估计得到的归一化MUSIC谱。

然后，根据目标函数进行最优搜索，从而确定最优修正因子的取值。具体地说就是通过最优搜索，找到目标函数最大值对应的修正因子和具体步骤如下：

(1)设置初始修正因子根据初始修正因子修正后的数据进行MUSIC谱估计，进而求出初始修正因子条件下的目标函数值，定义该目标函数值为最大值，并将初始修正因子值定义为最优修正因子，即

(2)重置修正因子求出在新的修正因子条件下的目标函数

(3)比较f_max和f_new的大小，将其中大的一个定义为新的目标函数的最大值，并将其对应的修正因子定义为新的最优修正因子，即：

f_max＝max(f_max、f_new)

<k_x、k_y>＝<k_x、k_y>|max(f_max、f_new)

(4)重复步骤(2)、(3)，直到将搜索范围内的所有参数全部搜索完毕，此时得到的k_x、k_y即为最优修正因子。

步骤S4：用步骤S3中所得最优修正因子k_x、k_y对单只矢量水听器接收数据进行修正，并对修正后的数据进行方位估计，最终得到单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时的目标方位估计。

本发明性能设计实例：

单目标方位估计的仿真实例

单只矢量水听器方位估计，入射信号频率为f＝3000Hz，采样频率为f_s＝30000Hz，入射角度为θ＝100°，所加噪声为零均值的高斯白噪声，信噪比为SNR＝20dB。当单只矢量水听器各通道幅度增益分别为：η_p＝0.1，η_x＝η_y＝1，的特殊情况时，常规的MVDR、MUSIC谱估计方法与本发明所提出的修正的MVDR、MUSIC方法得到的方位估计结果如图3所示。

如图3所示的仿真结果可以看出，当单只矢量水听器各通道幅度增益不一致时，常规的MVDR方法和MUSIC方法目标分辨性能恶化，且有时产生伪峰。修正后的MVDR方法和MUSIC方法仍具有较高的目标分辨性能，且不存在伪峰。