基于正交均匀线阵的水下波达方向估计方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及目标定位的技术领域，特别涉及一种基于正交均匀线阵的水下波达方 向估计方法及系统。
【背景技术】
[0002] 空间信号的波达方向（简称:D0A)估计问题是阵列信号处理所研究的一类重要问 题。所谓阵列信号处理就是指在空间的不同位置放置多个传感器组成阵列，利用阵列对空 间信号进行接收和处理，目的是抑制无用的干扰和噪声，提取有用的信号特征或信息。D0A 估计便是用这种处理方法来估计信号的入射角。
[0003] 现有的D0A估计方法主要有波束形成法、高分辨率谱估计法、子空间拟合类算法和 子空间分解类算法。第一，波束形成法将传统时域傅立叶谱估计扩展成相应的空域形式，即 通过空域各阵列的接收数据代替传统时域处理中的时域数据。但扩展至空域后，阵列的角 度分辨力受到空域"傅立叶限"的限制。空域"傅立叶限"就是阵列的物理孔径限，即对位于 一个波束宽度内的空间目标不可分辨。所以，提高空域处理精度的有效方法就是增大天线 孔径(等效于减小波束宽度），但对于许多实际应用环境而言，增大天线孔径是不现实的。第 二，高分辨率谱估计法是一种空域谱估计方法，它由许多时域非线性谱估计方法推广而成。 它假定信号源在空间中是连续分布的，信号是空间平稳的随机过程。但这样的假设在大多 数空间谱估计中是不成立的，因而这些方法具有局限性;并且这种方法不能有效利用加性 噪声的统计特性，因而其分辨性能较差。第三，子空间拟合类算法将各种不同的方位估计方 法用统一的算法结构联系起来，使其协方差矩阵的估计误差达到最小。这种算法精确度高， 分辨率强，但是一种迭代算法，运算量非常大。第四，子空间分解类算法通过对阵列接收数 据的数学分解(如奇异值分解、特征分解及QR分解等），将接收数据划分为两个相互正交的 子空间：一个与信号源的阵列流型空间一致的信号子空间和一个与信号子空间正交的噪声 子空间。它利用两个子空间的正交性可以大大提高算法的分辨力。典型代表算法为ESPRIT 算法。ESPRIT算法建立在子空间旋转不变技术的基础上，不需要全空间搜索，减少了运算 量。因此，ESPRIT算法具有现实可行、分辨率高和运算量较小的特点，从而克服了前三种方 法存在的不足，更具优越性。但是ESPRIT算法假定信号在介质中的传播速度是确定不变的， 没有考虑速度对算法结果的影响，在速度变化较大、不确定的情况下容易产生较大的误差， 大大降低了目标定位的精确度。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于正交均匀线阵的水 下波达方向估计方法及系统，实现声波在水中传播速度不确定的情况下对目标进行精确定 位，从而提高水下目标定位的精确性，且该方法分辨力高，运算量适中。
[0005] 根据公开的实施例，本发明第一方面提出了一种基于正交均匀线阵的水下波达方 向估计方法，所述估计方法包括下列步骤：
[0006] si、建立具有正交均匀线阵的超声波接收探头阵列，所述正交均匀线阵为水平均 匀线阵和竖直均匀线阵；
[0007] S2、推导所述水平均匀线阵的接收信号模型；
[0008] S3、计算所述水水平均匀线阵和所述水竖直均匀线阵的接收信号表达式；
[0009] S4、分别计算所述水平均匀线阵的两个协方差矩阵Rhxx和Rhxy以及所述竖直均匀线 阵的两个协方差矩阵R vxx和Rvxy，对上述协方差矩阵进行特征值分解，利用求出的最小特征 值得出Chxx和Chxy、C vxjPCvxy，分别计算矩阵束{ Chxx，Chxy }和{ Cvxx，Cvxy }的广义特征值分解，得 至丨J特征值λχ?，λχ2，…，λχκ和λγι，λ γ2，…，λγκ ;
[0010] S5、建立声波在所述水平均匀线阵以及所述竖直均匀线阵上的阵列方向角ΘΧ1和 0yi之间的关系式；
[0011] S6、根据阵列方向角ΘΧ1和θη之间的关系式，对所述水平均匀线阵的第一旋转算子 以及所述竖直均匀线阵的第二旋转算子中的对角元素进行配对；
[0012] S7、根据配对结果，并联系对角元素与9xi之间的关系式，计算出0xi的表达式。
[0013] 进一步地，所述步骤S1具体为：
[0014] 在水中放置两个正交的所述水平均匀线阵和所述竖直均匀线阵，其中，每个均匀 线阵都有Μ个接收阵元，且阵元间间距为d，K个窄带目标声源分别为SL&，…，S K，中心频率 为f，上述目标声源对应于所述水平均匀线阵的方向角分别为Θχ1，θχ2，…，θ χΚ，对应于所述竖 直均勾线阵的方向角分别为Qyl，9y2,…，0yK。
[0015] 进一步地，所述步骤S2具体为：
[0016] S21、以第一个阵元为参考点，则第一个阵元接收的信号为：
[0018] 其中Sl(t)表示第i个源信号，m(t)表示第一个阵元上的噪声；
[0019] S22、第m个阵元在同一时刻接收到的信号为：
[0021] 其中Μ表示第i个目标源反射回来的声波波长，nm(t)表示第m个阵元上的噪声；
[0022] S23、将各阵元的接收信号排列成列向量形式，则所述水平均匀线阵接收的信号可 用以下矢量式子表示：
[0023] X(t)=AS(t)+N(t)(公式 1)
[0024；
为MX K的导向矢 量矩阵，
[0025] X(t) = [xi(t)，X2(t)，···，XM(t)]T为MX 1的接收信号矩阵，
[0026] S(t) = [S1(t)，S2(t)，...，SK(t)]%KXl 的源信号矩阵，
[0027] N(t) = [m(t)，n2(t)，···，nM(t) ]τ为MX 1的噪声矩阵。
[0028] 进一步地，所述步骤S3中计算所述水平均匀线阵的接收信号表达式过程如下：
[0029] S301、将所述水平均匀线阵中的Μ个阵元分为两个平移矢量为d的子阵列Zhx和Zhy，
[0030]所述子阵列Zhx由所述水平均匀线阵的第一到第M-1个阵元组成，则有：
[0031 ] Xhl(t) = Xl(t) ,Xh2(t) = X2(t) , ··· ,Xh(M-l)(t) = XM-l(t)
[0032]其中，Xhl(t) ,Xh2(t),…，Xh(M-l)(t)分别是所述子阵列Zhx上第一个阵元到第M-1个 阵元接收到的信号;xi(t)，X2(t)，…，XM(t)分别是水平阵列上第一个阵元到第Μ个阵元。
[0033] 所述子阵列Zhy由所述水平均匀线阵的第二到第Μ个阵元组成，则有：
[0034] yhl(t) = x2(t)，yh2(t) = X3(t)，…，yh(M-i)(t) = XM(t)
[0035]其中，yhi(t)，yh2(t)，…，yh(M-i)(t)分别是所述子阵列Zhy上第一个阵元到第M-1个 阵元接收到的信号；
[0036] S302、将所述子阵列Zhx和Zhy中第m个阵元的接收信号分别表示为：
[0039]
和nhym (t)分别为子阵Zhx和Zhy上第m个阵元的 加性噪声；
[0040] S303、将上式改写成矢量形式：
[0041] Xh(t) = AxS(t)+Nhx(t)
[0042] Yh(t) =AxC>xS(t)+Nhy(t)
[0044]矩阵Φχ为KXK的对角矩阵，又称第一旋转算子，其对角元素包含K个信号的波前 在任意一个阵元偶之间的相位延迟信息，表示为：
[0046] 所述步骤S3中计算所述竖直均匀线阵的接收信号表达式过程如下：
[0047] S3X1、将所述竖直均匀线阵中的Μ个阵元分为两个平移矢量为d的子阵列Ζνχ和Zvy，
[0048] 所述子阵列Zvx由所述竖直均匀线阵的第一到第M-1个阵元组成，则有：
[0049] Xvi(t) = yi(t) ,Xv2(t) = y2(t), ··· ,xv(M-i)(t) =yM-i(t)
[0050] 其中，Xvi(t) ,xV2(t),…，xv(M-i)(t)分别是所述子阵列Zvx上第一个到第M-1个阵元 接收到的信号;yi(t)，y2(t)，···，yM(t)分别是竖直阵列上第一个阵元到第Μ个阵元。
[0051] 所述子阵列Zvy由所述竖直均匀线阵的第二到第Μ个阵元组成，则有：
[0052] yvl(t)=y2(t)，yv2(t)=y3(t)，···，y v(M-i)(t)=yM(t)
[0053]其中，yvi(t)，yV2(t)，…，yv(M-i)(t)分别是所述子阵列Z Vy上第一个阵元到第M-l个 阵元接收到的信号；
[0054] S3X2、将所述子阵列Zvx和Zvy中第m个阵元的接收信号分别为：
[0057]和n vym (t)分别为子阵Z vx和Z Vy上第m个阵元的 加性噪声；
[0058] S3X3、将上式写成矢量形式：
[0059] Xv(t) = AyS(t)+Nvx(t)
[0060] Yv(t) = Ay?yS(t)+Nvy(t)
[0062]矩阵ΦΥ*ΚΧΚ的对角矩阵，又称第二旋转算子，其对角元素包含了K个信号的波 前在任意一个阵元偶之间的相位延迟信息，表示为：
[0064]进一步地，所述步骤S4