中计算矩阵束{Chxx，Chxy}的广义特征值分解过程如下：
[0065] S401、Xh(t)的协方差矩阵表不为：
[0066] Rhxx = E [ Xh (t) XhH (t) ] = AxRssAh+〇x2 I
[0067] 其中Rss = E{S(t)SH(t)}，为信源部分协方差矩阵；
[0068] S402、Xh(t)和Yh(t)的互协方差矩阵表示为：
[0069 ] Rhxy = E {Xh (t) YhH (t)} = AxRss Φ xHAxH+〇x2Z ；
[0070] S403、对上述协方差矩阵以及互协方差矩阵进行特征值分解得到最小特征值为 σ2,利用σ2可以得到矩阵束:
，Chxy = Rhxy-ox2Z = AxRss ΦχΗΑχΗ；
[0071] S404、计算所述矩阵束{Chxx，Chxy}的广义特征值分解，得到非零特征值λχ1，λχ2，…， λχκ,因此由公式(2)可记：
[0073] 其中 Φ xi为矩阵Φχ上的对角兀素，且 Φ xiE {λχι，λχ2，···，λχκ}，i = 1，2，…，K;
[0074] 所述步骤S4中计算矩阵束{Cvxx，Cvxy}的广义特征值分解过程如下：
[0075] S4Xl、Xv(t)的协方差矩阵表示为：
[0076] Rvxx = E[Xv(t)XvH(t) ] =AyRssAyH+〇y2I
[0077] 其中Rss = E{S(t)SH(t)}，为信源部分协方差矩阵；
[0078] S4X2、Xv(t)和Yv(t)的互协方差矩阵表示为：
[0079] Rvxy = E{Xv(t)YvH(t) } =AyRss〇yHAyH+〇y2Z；
[0080] S4X3、对上述协方差矩阵以及互协方差矩阵进行特征值分解得到最小特征值〇y2， 利用Oy2得到矩阵束}.，'y其中 - /尸 J i?rtf，CVXy = RVXy-〇y2Z = AyRss φ，αΛ
[0081 ] S4X4、计算所述矩阵束{Cvxx，Cvxy}的广义特征值分解，得到非零特征值λγ1，λ γ2，…， λΥκ，因此由公式(3)可记：
[0083] 其中<^为矩阵4^上的对角兀素，且<^：1￡{^1入2，，-_入1(}4 = 1，2，~，1(。
[0084] 进一步地，所述步骤S5具体为
[0085] 步骤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9yi之间的关系式；
[0086] S51、分别以所述水平均匀线阵以及所述竖直均匀线阵所在的方向建立一个直角 坐标系，其中，Θν1和0 hl分别为第一象限中声波与两个均勾线阵法线的夹角，0^和0112分别为 第二象限中声波与两个均匀线阵法线的夹角；
[0087] S52、当声波从第一象限中入射时，此时有0xi = 0hl，0yi = Θν1，则0^和0yi的关系为：
[0089] S53、当声波从第二象限中入射时，此时有0xi = -0h2，0yi = 0v2,则0xi和0yi的关系为：
[0091] S54、根据公式(6)和公式(7)得到：
[0093] 进一步地，所述步骤S6具体为
[0094] S61、将公式(8)带入公式(5)，则有：
[0096] S62、根据公式(4)和公式(9)可知，若配对成功，则有以下式子成立：
[0098] 其中，Μ是第i个目标源反射回来的声波波长，且有
[0099] S63、将arg(Axl)，arg(AX2)，…，arg(AxK)按照各自的平方大小顺序从大到小排列得 到序列Η;将arg(Ayl)，arg(Ay2)，…，arg(A yK)按照各自的平方大小顺序从小到大排列得到 序列V，于是有：
[0101]其中hi为序列Η中的第i个元素;Vl为序列V中的第i个元素。
[0102] 进一步地，所述θχ；?的表达式；
[0104] 当arg( Φ xi)大于0时，θχ:?取正值，即目标声源在X轴负方向；当arg( Φ )xi小于0时， 9xi取负值，即目标声源在X轴正方向。
[0105] 根据公开的实施例，本发明第二方面提出了一种基于正交均匀线阵的水下波达方 向估计系统，所述估计系统包括数据采集处理与控制模块、发射模块、接收模块、输出模块 和电源模块，
[0106] 其中，所述数据采集处理与控制模块包括处理器、D/A转换器和一个A/D转换器，并 且分别与所述发射模块、所述接收模块、所述输出模块和所述电源模块相连，能够通过设定 参数来控制所述发射模块，使所述发射模块发射指定的声波信号;还能够对所述接收模块 传送回来的数据进行采集与处理，计算出精确的波达方向角；该模块还能够将处理完毕的 数据传送给所述输出模块，然后通过USB接口输出到外部装置或者在显示器上显示出来。 [0107]所述发射模块包括至少一个超声波发送探头，并且与所述数据采集处理与控制模 块和所述电源模块相连，能够根据所述数据采集处理与控制模块的指令，获取指定的信号 并对其进行超声发射；
[0108] 所述接收模块包括两个以相互垂直方式放置的超声波接收探头阵列，并与所述数 据采集处理与控制模块和所述电源模块相连，能够接收目标声源发射回来的信号，并将其 传送给所述数据采集处理与控制模块；
[0109] 所述输出模块包括至少一个USB接口和至少一个显示器组成，并且与所述数据采 集处理与控制模块模块和所述电源模块相连，能够提供人机交互，将所述数据采集处理与 控制模块模块中处理好的数据通过USB接口输出到外部装置或者在显示器上显示出来；
[0110] 所述电源模块与上述各模块相连，为上述各模块供电。
[0111] 进一步地，所述数据采集处理与控制模块中处理器为TMS320VC5509A型号的DSP芯 片，所述接收模块中超声波接收探头阵列为正交的均匀直线阵列，其中每个阵列包括多个 超声接收探头，并且数量相同。
[0112] 本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
[0113] 1、本发明相对于利用传统ESPRIT算法来进行水下目标定位的方法更具有实用性， 并且精确度也更高。在复杂的水声环境中，声波的速度并不确定，即每个目标声源反射回来 的声波速度大小不相同，而传统ESPRIT算法假定声速是不变且相同的，没有考虑声速的不 确定性对估计算法的影响，这使得在水声环境下传统ESPRIT算法不具有实用性。本发明采 用了两个正交的均匀线阵，对ESPRIT算法进行了改进，在算法中消去了声速，使得最后的估 计结果和声速无关，从而排除了声速的不确定对波达方向估计的影响，使得其实用性更高， 并且可在不同水声环境下进行测量，目标定位的精度也更高。
[0114] 2、本发明对传统ESPRIT算法进行了改进，从而保留了 ESPRIT算法分辨率高的优 点，并且改进后算法的运算量和复杂度也没有增加，保证了算法的可行性。
[0115] 3、本发明的估计系统可行性强，安装简单。除此之外，现代处理器计算处理能力的 不断提高，这使得本发明所使用的处理器等芯片的集成度高，并且计算能力强，从而保证了 本发明的可行性。
【附图说明】
[0116] 图1是本发明估计系统的硬件结构模块图；
[0117] 图2是本发明估计系统所用的正交均匀线阵模型；
[0118] 图3是本发明中水平均匀线阵的接收信号模型；
[0119] 图4是本发明公开的基于正交均匀线阵的水下波达方向估计方法的流程图。
【具体实施方式】
[0120] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对 本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用 于限定本发明。
[0121] 实施例一
[0122] 本实施例提供的基于正交均匀线阵的水下波达方向估计方法，该估计方法的流程 步骤图参照附图4所示，包含以下几个具体步骤：
[0123] 步骤S1、建立正交均匀线阵的场景模型；
[0124] 在水中放置两个正交的均匀线阵，其模型场景如图2所示。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&，&，···，S K，中心频率为f，这些目标 声源对应于水平线阵的方向角分别为θχ1，θχ2，…，θ χΚ，对应于竖直线阵的方向角分别为θγ1， Gy2，…，QyK〇
[0125] 步骤S2、推导水平均匀线阵的接收信号模型；
[0126] 水平均匀线阵的模型场景如图3所示。以第一个阵元为参考点，则第一个阵元接收 的信号为：
[0128]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。
[0129]接收信号满足窄带条件，即当信号延迟远小于带宽倒数时，延迟作用相当于使基 带信号产生一个相移。那么第m个阵元在同一时刻接收到的信号为：
[0131]其中λ,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。将 各阵元的接收信号排列成列向量形式，则整个水平线阵接收的信号可用以下矢量式子表 示：
[0132] X(t)=AS(t)+N(t)(公式 1)
[0133]
为MX K的导向矢 量矩阵，
[0134] X(t)