多波束成像声呐的旁瓣抑制方法、阵列稀疏方法
【专利摘要】本发明公开了一种多波束成像声呐阵列旁瓣抑制方法，通过风驱动优化算法搜索适用于所有波束方向的最优阵元位置，同时，通过凸优化方法计算适用于各个波束方向的最优加权系数，对阵列旁瓣进行抑制，极大地减少了寻优过程陷入局部最优的可能性，旁瓣抑制效果更显著；还公开了一种多波束成像声呐的阵列稀疏方法，利用基于混合算法的迭代稀疏方法，在给定主旁瓣性能要求的前提下，通过优化阵元位置分布和加权系数来抑制多波束的旁瓣峰值水平，在方向图性能损失不大的前提下实现阵列稀疏，具有良好的工程实用性。
【专利说明】
多波束成像声呐的旁瓣抑制方法、阵列稀疏方法
技术领域
[0001] 本发明属于声呐技术中信号处理的领域，具体涉及一种多波束成像声呐的旁瓣抑 制方法、阵列稀疏方法。
【背景技术】
[0002] 为了获得高的成像分辨率，成像声呐中一般包含着几百多达上千个换能器单元， 每一个单元对应了一个调理通道，包括前置放大电路、TVG(Time variable gain时间可变 增益)/AGC(Auto gain control自动增益控制)放大电路、滤波和采集电路，系统硬件复杂 度非常高，成本和功耗都很大。
[0003] 稀疏阵设计通过在接收换能器的全矢量中去除掉一部分阵元，对保留换能器的位 置和权重进行再次优化设计，是降低系统硬件复杂度，减少成本的有效解决方法。然而阵列 稀疏通常会引起波束方向图主瓣宽度和旁瓣峰值的增大，而且已有的稀疏阵优化设计方案 大多针对于单波束情况，对于多波束成像声呐系统并不适用，并且多波束要求又极大地增 加了稀疏难度，难以用已有的稀疏方案加以解决。
[0004] 因此，提出一种适用于多波束成像声呐系统在给定主旁瓣要求下的阵列稀疏方法 是很有必要的。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是:提供一种多波束成像声呐的旁瓣抑制方法，解决 了现有技术中多波束阵列稀疏中旁瓣增大的问题。
[0006] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0007] 多波束成像声呐阵列旁瓣抑制方法，通过风驱动优化算法搜索适用于所有波束方 向的最优阵元位置，同时，通过凸优化方法计算适用于各个波束方向的最优加权系数，对阵 列旁瓣进行抑制，具体过程如下：
[0008] 步骤a、设置初始化参数，包括阵元数目、粒子种群大小、最大更新次数、旁瓣约束 值；
[0009] 步骤b、初始化粒子种群，以阵元位置作为优化变量；
[0010]步骤c、更新种群粒子的速度和位置向量；
[0011]步骤d、通过凸优化算法获取各粒子阵列布局下的最优权值；
[0012]步骤e、计算各粒子位置的峰值旁瓣电平，找出种群的最优解；
[0013] 步骤f、判断峰值旁瓣电平是否达到旁瓣约束值或者更新次数是否达到最大，如果 峰值旁瓣电平达到旁瓣约束值或者更新次数达到最大，则执行步骤g，否则，重复执行步骤c 至步骤f;
[0014] 步骤g、将步骤e获取的最优位置的峰值旁瓣电平作为阵列旁瓣抑制的结果。
[0015] 所述种群粒子的速度更新公式如下：
[0016]
[0017] 其中，i表示粒子根据当前位置的压力值进行的升序排列，υ?4Ρυ_分别表示粒子 的当前速度和下一代的速度，表示粒子的当前位置，乂￥表示粒子的最优位置，表 示粒子当前所在维度中的速度受其他任一维度影响的速度，a、R和C为常数，g和T分别为重 力加速度和温度。
[0018] 所述位置向量更新公式如下：
[0019]
[0020] 其中，xjH 分别表不下一代粒子的位置向量Xnew和速度向量U ne3w的第d个分 量，d=l,2,. . . ,N;rand()表示一个分布于(0，1)间的随机常量；
I;示Sigmoid 函数。
[0021] 所述步骤d将权值优化问题转化成凸函数的形式，采用MATLAB的工具包进行求解。
[0022] 本发明还公开了一种多波束成像声呐的阵列稀疏方法，解决了现有技术中多波束 阵列稀疏难度大、没有有效的方法对多波束阵列进行稀疏的问题。
[0023] 为解决该技术问题，采用如下技术方案：
[0024] 多波束成像声呐的阵列稀疏方法，包括如下步骤：
[0025] 步骤1、建立多波束成像声呐阵列在给定主旁瓣性能要求下的阵列稀疏模型；
[0026] 步骤2、应用权利要求1所述的方法在给定阵元数目的情况下优化阵元位置和加权 系数，获取多个波束方向的峰值旁瓣电平以及最优阵元位置分布和加权系数；
[0027] 步骤3、根据步骤2中获取的峰值旁瓣电平，判断是否满足下列(a)、（b)中的任意一 个终止阵列稀疏的条件，如果满足，执行步骤5，否则，执行步骤4，
[0028] (a)PSLLr SPSLLd并且 |PSLLr-PSLLd I <0.001
[0029] (b)PSLLr>PSLLd,
[0030] 其中，PSLLr为步骤2中搜索得到的峰值旁瓣电平，PSLLd为给定的旁瓣约束值；
[0031] 步骤4、将阵元数目减少一个，重复执行步骤2至步骤3;
[0032] 步骤5、判断满足终止阵列稀疏的条件是(a)或(b)，如果是(a)，执行步骤6,如果是 (b)，执行步骤7;
[0033]步骤6、将步骤2中的阵元数目下得到的最优阵元位置分布和加权系数作为该阵列 稀疏方法的结果；
[0034]步骤7、将阵元数目增加一个，执行步骤2,并将更新后的阵元数目下得到的最优阵 元位置分布和加权系数作为该阵列稀疏方法的结果。
[0035] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0036] 1、可处理多波束阵列在主旁瓣性能约束条件下的阵列稀疏问题，弥补了现有技术 在多波束情况下的阵列稀疏技术方面的空白。
[0037] 2、通过将权值优化问题转化成了可用MATLAB的工具包进行简便求解的凸函数形 式，提高了计算效率，有效减少了稀疏方法的运行时间。
[0038] 3、通过利用WD0(Wind driven optimization风驱动优化)和凸优化分别进行全局 优化和局部优化，极大地减少了寻优过程陷入局部最优的可能性，旁瓣抑制效果更显著。
[0039] 4、利用基于混合算法的迭代稀疏方法，在给定主旁瓣性能要求的前提下，通过优 化阵元位置分布和加权系数来抑制多波束的旁瓣峰值水平，在方向图性能损失不大的前提 下实现阵列稀疏，具有良好的工程实用性。
【附图说明】
[0040] 图1为均匀半圆阵列的数学模型图。
[0041 ]图2为WDO和凸优化算法的混合方法的流程图。
[0042] 图3为两种方法的收敛速度比较的仿真结果图。
[0043] 图4为本发明方法进行阵列稀疏得到的阵元位置分布的仿真结果图。
[0044] 图5(a)为在消声水池中用初始满阵对圆环和三角架进行成像的画面。
[0045] 图5(b)为在消声水池中应用本发明的稀疏阵列对圆环和三角架进行成像的画面。
【具体实施方式】
[0046] 下面结合附图对本发明的结构及工作过程作进一步说明。
[0047] 考虑阵元数为N的均匀半圆阵列，在信号到达角为Θ时第1个波束方向上的阵列响 应由下式给出：
[0048]
(!)
[0049] 式（1)中，wf5为第k个阵元上的第1个波束方向的加权系数，为第k个阵元和阵列 圆心的连线与参考阵元所在的X轴之间的夹角，'，R和λ分别表示 阵列半径和信号波长。
[0050] 具体实施例一，
[0051] 多波束成像声呐阵列旁瓣抑制方法，通过给出的基于风驱动优化(WDO)和凸优化 的混合算法来实现半圆阵列的旁瓣抑制，在给出的混合算法中，WDO算法是作为全局优化算 法搜索适用于所有波束方向的共同的最优阵元位置，凸优化则是作为局部优化算法优化各 个波束方向的加权系数。通过利用WDO和凸优化分别进行全局优化和局部优化，给出的混合 算法极大地减少了寻优过程陷入局部最优的可能性。所述混合算法包括两个阶段:第一阶 段，通过WDO算法搜索适用于所有波束方向的共同的最优阵元位置，第二阶段，在计算压力 函数值时通过凸优化方法优化适用于各个波束方向的加权系数，对阵列旁瓣进行抑制，具 体过程如下：
[0052] 步骤a、根据实际情况设置初始化参数，包括多波束均匀半圆阵阵元数目Ν，旁瓣约 束值PSLLd以及WDO算法中的粒子种群大小，最大更新次数；
[0053]步骤b、初始化粒子种群，以阵元位置作为优化变量；
[0054] 步骤c、更新种群粒子的速度和位置向量，其中，种群粒子的速度更新公式如下：
[0055]
[0056] 其中，i表示粒子根据当前位置的压力值进行的升序排列，IUjPUne3w分别表示粒子 的当前速度和下一代的速度，表示粒子的当前位置，乂￥表示粒子的最优位置，C hn表 示粒子当前所在维度中的速度受其他任一维度影响的速度，a、R和c为常数，g和T分别为重 力加速度和温度；
[0057] 位置向量更新公式如下：
[0058]
Λ ?
[0059] 其中，、W=分别表不下一代粒子的位置向量Xnew和速度向量Unew的第d个分 量，d=l，2,. . .，N;rand〇表示一个分布于(0，1)间的随机常量
表示Sigmoid 函数；
[0060] 步骤d、在计算压力函数值时，将权值优化问题转化成可用MATLAB的工具包进行简 便求解凸函数的形式，获取各粒子阵列布局下的最优权值，该凸优化问题形式如下：
[0061]
[0062]
[0063] 其中，1为波束序号，1 = 1,2, ...，L，L为总的期望的波束数目，<%为第1个波束旁瓣 区域Q1内的采样角，i = l，2，. ..，1,?,为第1个波束的波束指向，
[0064] 在获得粒子阵列布局下的最优权值后，将多个波束方向的峰值旁瓣电平作为压力 函数值返回，形式如下：
[0065]
[0066] :取单波束方向的旁瓣水平，为函数返回值， 表示所有波束方向的峰值旁瓣水平；
[0067]步骤e、计算各粒子位置的峰值旁瓣电平，找出种群的最优解；
[0068] 步骤f、判断峰值旁瓣电平是否达到旁瓣约束值或者更新次数是否达到最大，如果 峰值旁瓣电平达到旁瓣约束值或者更新次数达到最大，则执行步骤g，否则，重复执行步骤c 至步骤f;
[0069] 步骤g、将步骤e获取的最优位置的峰值旁瓣电平PSLLr作为阵列旁瓣抑制的结果。
[0070] 具体实施例二，
[0071] 多波束成像声呐的阵列稀疏方法，包括如下步骤：
[0072] 步骤1、建立多波束成像声呐阵列在给定主旁瓣性能要求下的阵列稀疏模型；
[0073] 通过从阵列上的规则栅格中抽去部分阵元来实现稀疏，用二进制数'Γ'0'来表示 阵列中阵元的有无，为了满足保持主瓣宽度不变的要求，将阵列两端的两个阵元保留（X 1 = XN= 1 )，则将稀疏问题转化成了由（2)式给出的多约束情况下的数学优化问题：
[0074]
(2)
[0075]式(2)中，I I · I |〇表示取0范数;Χι = (χι，Χ2, · · ·，ΧΝ)Τ为阵元位置的二进制表示，Xk =0表示第k个位置上无阵元，Xk=I表示第k个位置上有阵元，k = 2,3, . . .，Ν-1，χν+ι, ΧΝ+2, · · ·Χ2Ν和Χ2Ν+1,Χ2Ν+2, · · ·Χ3Ν分别为N个阵元对应的加权系数的实部和虚部，需要注意的 是，对于不同的波束方向，有着共同的最优阵元位置，但可能有着不同的加权系数;PSLLr为 具体实施例一中步骤g中得到的最优位置的峰值旁瓣电平，PSLLd为给定的旁瓣约束值；
[0076] 步骤2、应用具体实施例1所述的方法在给定阵元数目的情况下优化阵元位置和加 权系数，获取多个波束方向的峰值旁瓣电平以及最优阵元位置分布和加权系数；
[0077] 步骤3、根据步骤2中获取的峰值旁瓣电平，判断是否满足下列(a)、（b)中的任意一 个终止阵列稀疏的条件，如果满足，执行步骤5，否则，执行步骤4，
[0078] (a)PSLLr SPSLLd并且 |PSLLr-PSLLd I <0.001
[0079] (b)PSLLr>PSLLd,
[0080] 其中，PSLLr为步骤2中搜索得到的峰值旁瓣电平，PSLLd为给定的旁瓣约束值；
[0081] 步骤4、将阵元数目减少一个，重复执行步骤2至步骤3;
[0082] 步骤5、判断满足终止阵列稀疏的条件是(a)或(b)，如果是(a)，执行步骤6,如果是 (b)，执行步骤7;
[0083] 步骤6、将步骤2中的阵元数目下得到的最优阵元位置分布和加权系数作为该阵列 稀疏方法的结果；
[0084] 步骤7、将阵元数目增加一个，执行步骤2,并将更新后的阵元数目下得到的最优阵 元位置分布和加权系数作为该阵列稀疏方法的结果。
[0085] 本发明基于多波束成像声呐阵列，针对均匀半圆阵，在给定主旁瓣约束情况下，通 过给出的基于WDO和凸优化的混合算法来抑制旁瓣峰值水平，可实现多波束阵列的稀疏设 计。其中，将WDO算法作为全局优化算法优化适用于所有波束的共同最优位置，凸优化作为 局部优化算法优化各个波束的加权系数，从而减少了寻优过程陷入局部最优的可能性;其 次，本发明通过将多个波束的权值优化问题转化成可用MATLAB的工具包进行简便求解的凸 函数形式，提高了算法计算效率，缩短了计算过程所用时间，具有良好的工程实用性。
[0086] 具体实施例三，
[0087] 为了便于理解该技术方案，下面以基于多波束均匀半圆阵的阵列稀疏为例来进行 详细的说明。
[0088] 本实施例中的半圆阵如图1所示，由N个相同的均匀分布的阵元1#，2#，...，N#构 成，阵元k#和阵列圆心的连线与参考阵元1#所在的X轴之间的夹角为A ，其中k = N-I 1，2, ...，Ν，Θ为信号到达角。假定该均匀半圆阵一共有180个阵元，要在45°-135°方向范围 之间生成538个窄波束以实现对该方向范围的扫描，波束的旁瓣约束值PSLLd设为_25dB。阵 列半径R为〇. 12m，信号波长λ为〇. 〇〇33m。
[0089] 在WDO算法中，设定一个种群包含30个粒子，最大更新次数设为100。更新过程中的 参数值设定如下：〇 = 0.854 = 0.65，(： = 0.4，町=1.5，最大速度设为^、=6.0，(1=1， 2,...，N。当寻找到的峰值副瓣电平满足约束条件或者达到最大更新次数时停止搜索过程。
[0090] 首先为了评估给出的混合算法(如图2所示）的旁瓣抑制能力和计算速度，以已有 的BPS0(Binary particle swarm optimization二进制粒子群优化）结合PS0(Particle swarm optimization粒子群优化)的混合方法作为参考，在使用MATLAB仿真比较时，固定阵 元数目为120(从阵列上的规则栅格中抽去60个阵元），仿真测试结果如图3所示。在图3中给 出了两种方法的收敛曲线，其中的横纵坐标分别为更新次数和用dB表示的峰值副瓣电平。
[0091] 结果显示，给出的混合算法可将阵列的峰值副瓣电平抑制在-22.1643dB，低于已 有算法得到的-16.0519dB;此外在单次更新过程中，给出的混合算法所用的计算时间约为 已有算法用时的10%。因此相比于已有算法，给出的混合算法在旁瓣抑制能力和计算效率 方面都有着明显的改进。
[0092] 接着，本实施例应用给出的基于混合算法的迭代稀疏方法对声呐阵列进行稀疏设 计，设计实现的稀疏阵列阵元数由满阵情况下的180降低至151，其阵元位置分布如图4所 示，由于最两端的阵元被保留，阵列孔径未改变，因此该稀疏阵列的主瓣宽度保持不变，同 时，该稀疏阵列的旁瓣峰值被抑制至-25.0091dB，因此满足主旁瓣性能要求。为了进一步地 说明给出的稀疏方法的工程实用性，还对设计实现的阵元数为151的稀疏半圆阵列与阵元 数为180的初始满阵阵列分别进行了成像性能试验。
[0093] 图5(a)、图5(b)分别为在消声水池中用初始满阵和本文得到的稀疏阵列对圆环和 三角架进行成像的画面。较之于满阵阵列所得图像，由稀疏阵列所得的图像虽然清晰度略 有下降，但依然可以容易地辩认出目标，成像质量处于可接受的范围内。
[0094] 本发明给出的基于混合算法的迭代稀疏方法，适用于多波束阵列在主旁瓣性能约 束条件下的稀疏设计。该算法计算效率高，寻优过程陷入局部最优的可能性小;可有效减少 阵元数目，节约了多波束成像声呐系统的成本和功耗。因此，本文给出的稀疏方法对于多波 束成像声呐系统的阵列稀疏设计具有很大的工程实践意义。
【主权项】
1. 多波束成像声响阵列旁瓣抑制方法，其特征在于:通过风驱动优化算法捜索适用于 所有波束方向的最优阵元位置，同时，通过凸优化方法计算适用于各个波束方向的加权系 数，对阵列旁瓣进行抑制，具体过程如下： 步骤a、设置初始化参数，包括阵元数目、粒子种群大小、最大更新次数、旁瓣约束值； 步骤b、初始化粒子种群，W阵元位置作为优化变量； 步骤C、更新种群粒子的速度和位置向量； 步骤d、通过凸优化算法获取各粒子阵列布局下的最优权值； 步骤e、计算各粒子位置的峰值旁瓣电平，找出种群的最优解； 步骤f、判断峰值旁瓣电平是否达到旁瓣约束值或者更新次数是否达到最大，如果峰值 旁瓣电平达到旁瓣约束值或者更新次数达到最大，则执行步骤g，否则，重复执行步骤C至步 骤f; 步骤g、将步骤e获取的最优位置的峰值旁瓣电平作为阵列旁瓣抑制的结果。2. 根据权利要求1所述的多波束成像声响阵列旁瓣抑制方法，其特征在于:所述种群粒 子的速度更新公式如下：其中，i表示粒子根据当前位置的压力值进行的升序排列，Ucur和Unew分别表示粒子的当 前速度和下一代的速度，Xcur表示粒子的当前位置，XDpt表示粒子的最优位置，tC" dim表示粒 子当前所在维度中的速度受其他任一维度影响的速度，a、R和C为常数，g和T分别为重力加 速度和溫度。3. 根据权利要求1所述的多波束成像声响阵列旁瓣抑制方法，其特征在于:所述位置向 量更新公式如下：其中，λ'?、分别表示下一代粒子的位置向量Xnew和速度向量Unew的第d个分量，d = 1，2,. . .，N;rand〇表示一个分布于(0，1)间的随机常量；衰示Sigmoid函数。4. 根据权利要求1所述的多波束成像声响阵列旁瓣抑制方法，其特征在于:所述步骤d 将权值优化问题转化成凸函数的形式，采用MTLAB的工具包进行求解。5. 多波束成像声响的阵列稀疏方法，其特征在于:包括如下步骤： 步骤1、建立多波束成像声响阵列在给定主旁瓣性能要求下的阵列稀疏模型； 步骤2、应用权利要求1所述的方法在给定阵元数目的情况下优化阵元位置和加权系 数，获取多个波束方向的峰值旁瓣电平W及最优阵元位置分布和加权系数； 步骤3、根据步骤2中获取的峰值旁瓣电平，判断是否满足下列(a)、（b)中的任意一个终 止阵列稀疏的条件，如果满足，执行步骤5，否则，执行步骤4， (a化化k < PS化d并且 IP化Lr-PS化d I < 0.001 (b)Pai^r〉P^Ld， 其中，为步骤2中捜索得到的峰值旁瓣电平，P化Ld为给定的旁瓣约束值； 步骤4、将阵元数目减少一个，重复执行步骤2至步骤3; 步骤5、判断满足终止阵列稀疏的条件是(a)或化），如果是(a),执行步骤6,如果是化）， 执行步骤7; 步骤6、将步骤2中的阵元数目下得到的最优阵元位置分布和加权系数作为该阵列稀疏 方法的结果； 步骤7、将阵元数目增加一个，执行步骤2,并将更新后的阵元数目下得到的最优阵元位 置分布和加权系数作为该阵列稀疏方法的结果。
【文档编号】G06N3/12GK105842702SQ201610319795
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年5月13日
【发明人】夏伟杰, 金雪, 潘彦均
【申请人】南京航空航天大学