一种基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法
【专利摘要】本发明属于声矢量传感器阵列信号处理领域，具体涉及涉一种应用于水下目标的远程被动探测的基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法。本发明包括：建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据、径向振速数据、切向振速，构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵，对进行特征值分解；对协方差矩阵分解后得到的特征值集合进行多阈值划分处理，获得信号和噪声对应特征值集合。该方法将基于特征值多阈值修正的信息论检测方法与声矢量圆阵良好抗噪性能有机结合起来，明显地降低了检测算法的信噪比门限，克服了传统的MDL、对角加载MDL、GDE等检测方法对噪声特征值变化较为敏感的缺点。
【专利说明】
-种基于特征值多闕值修正的声矢量圆阵信源数检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于声矢量传感器阵列信号处理领域，具体设及设一种应用于水下目标的 远程被动探测的基于特征值多阔值修正的声矢量圆阵信源数检测方法。
【背景技术】
[0002] 信源数估计问题是阵列信号处理中的一个重要问题，高分辨空间谱估计技术一般 需要先准确估计信源个数，否则将会导致方位估计算法性能下降，因此在雷达、声响、通信 等领域有着广泛的应用。
[0003] 随着声矢量传感器技术的不断发展，矢量水听器被广泛地应用于水声工程各领 域。矢量水听器阵列信号处理可有效提高水下目标远程探测能力，近年来，声矢量阵列的信 源数估计问题也受到了人们的关注。李楠等人提出了一种基于核一致判别的声矢量阵信源 数估计方法(李楠，程锦房，何光进，张巧.基于矢量阵列的信源数估计算法[J].武汉理工大 学学报，2013,37(1) :175-178.),该方法利用并行因子分析方法表示信号协方差张量，通过 计算该模型的秩来确定信源数;张错提出了一种基于二阶盲源分离算法和解析振速模型的 声矢量阵信源数目估计和方位估计算法(张错.基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计 算法[J].现代导航，2015,3:269-275.)，该算法根据盲源分离得到的声压和解析振速波形 之间的相似程度，实现对信源数目估计;但上述方法并未充分利用声矢量阵中声压与振速 联合信息处理的抗噪能力，低信噪比的检测能力有限，还无法满足水下目标远程被动探测 需要。
[0004] 矢量水听器阵列信号处理与传统的声压水听器阵列信号处理本质上并没有区别， 但其关键技术是如何充分利用声压与振速联合信息处理的抗噪能力。白兴宇等人提出了一 种基于特征向量的声矢量阵信源数检测与子空间划分准则（白兴宇，姜燈，赵春辟.基于声 压振速联合处理的声矢量阵信源数检测与方位估计[J].声学学报，2008，33( 1): 56-61.)， 将子空间方法的高分辨能力与声矢量阵的抗噪能力有机结合起来，降低了可处理的信噪比 n限，实现了远程目标的信源数检测与方位估计;张错提出了基于声压、振速联合处理的声 矢量阵正则相关技术的信源数目估计(张错.基于声矢量阵正则相关技术的信源数目估计 [J].舰船电子对抗，2013,36(2) :69-77.),该算法将正则相关技术与声压、振速信息联合处 理有机结合起来，实现了信号源数目的有效检测。但上述方法仅适用于声矢量直线阵信源 数估计，由于声矢量圆阵信号子空间与噪声子空间特征值分布特点，上述方法无法直接应 用于声矢量圆阵。均匀圆阵具有360°全方位、无模糊的目标检测和方位估计性能，具有很大 的优越性，因此在声响和雷达系统中有着比较广泛的应用。与声矢量线阵的研究成果相比， 声矢量圆阵信源数检测方面研究成果未见报道。本发明提出了一种基于特征值多阔值修正 的声矢量圆阵信源数检测方法，该方法克服了传统最小描述长度准则(M化）、对角加载 MDU盖氏圆检测准则(GDE)等检测方法对噪声特征值变化较为敏感，而无法应用声矢量圆 阵声压振速联合处理方法的缺点。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提出提高低信噪比条件下的信源数检测性能，可实现水下目标 远程被动探测的基于特征值多阔值修正的声矢量圆阵信源数检测方法。
[0006] 本发明的目的是运样实现的：
[0007] 基于特征值多阔值修正的声矢量圆阵信源数检测方法，在声矢量圆阵声压振速联 合处理的基础上，通过设置不同的阔值实现对协方差矩阵特征值的划分与修正，并通过信 息论检测准则实现信源数检测，包括如下步骤：
[0008] (1)建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据P(t)、径向振速 数据Vr(t)、切向振速V。的，构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵Rpv,对Rpv进行 特征值分解；
[0009] (2)对协方差矩阵Rpv分解后得到的特征值集合Ca进行多阔值划分处理，获得信号 和噪声对应特征值集合Cs、Cn ;
[0010] (3)对噪声对应特征值集合Cn进行平均化修正处理，得到噪声对应修正后特征值 入n;
[0011] (4)采用信息论检测准则MDL实现信源数检测。
[0012] 所述的步骤（1)包括将声矢量圆阵阵元振速的径向和切向分量接收数据Vr(t)、 %(〇投影到笛卡尔坐标系xOy平面内的x、y轴方向上，得到声矢量圆阵的振速x、y通道信号 Vx(t)、Vy(t)，并通过电子旋转得到组合振速：
[0013]
[0014] 式中，4为指定观测方向，可采用Givens变换确定；
[0015] 根据声压与振速联合处理平均声能流概念，获得声矢量圆阵互协方差矩阵：
[0016] Rpv = E[P(t)Vc^(t)]
[0017] 对协方差矩阵Rpv进行特征值分解：
[001 引
[0019] 将特征值、由小到大排列形成特征值集合Ca。
[0020] 所述步骤(2)包括，对协方差矩阵Rpv分解后得到的特征值集合Ca进行多阔值划分 处理，获得信号和噪声对应特征值集合Cs、Cn ;其次对噪声对应的特征值集合Cn进行平均化 修正处理，得到噪声对应修正后特征值An;然后使用信息论检测准则MDL实现信源数检测， 具体步骤如下：
[0021] (2.1)设置大小不同的两个阔值Lti、Lt2,对特征值集合Ca进行划分，得到信号特征 值集合Csl )、争议区域CDis化tl > Ai >以2 ) W及噪声特征值集合Cn2化t2 >、）；
[00剖 （2.2)定义待修正特征值集合CRev = CDiS U Cn2,将CRev中特征值由小到大排列；设置 一个新阔值Lti,若阔值Lti>Lt2,贝阿通过阔值Lti对待修正特征值集合CRev的特征值进行重 新划分，形成两个特征值集合Csi和Cni，则可得特征值集合Ca经过多阔值修正后的信号和噪 声对应特征值集合Cs = Csl U CsiXRev = Cni ;若阔值，则修正结束；
[0023] (2.3)若阔值Lti>Lt2,重复步骤(2)进行多次划分，形成信号对应特征值集合Cs与 噪声对应特征值集合Cn = CRev;
[0024] (2.4)对噪声对应的特征值集合Cn进行平均化修正处理，求特征值集合Cn中的特征 值的平均值4,对平均值4进行加载处理，得到噪声对应修正后特征值
[0025] (2.5)使用信息论检测准则MDL实现信源数检测。
[0026] 本发明的有益效果在于:该方法将基于特征值多阔值修正的信息论检测方法与声 矢量圆阵良好抗噪性能有机结合起来，明显地降低了检测算法的信噪比口限，克服了传统 的MDL、对角加载MDUGDE等检测方法对噪声特征值变化较为敏感的缺点；另外，本发明在多 目标检测及阵列接收各信源的功率存在一定的差异时仍具有良好的检测性能。
【附图说明】
[0027] 图1声矢量圆阵信源数检测方法流程图；
[002引图2声矢量圆阵布放示意图；
[0029] 图3声压、矢量处理方法对检测性能的影响分析结果；
[0030] 图4不同算法检测性能的仿真分析结果；
[0031 ]图5多目标检测性能的仿真分析结果；
[0032] 图6声压、矢量处理方法的试验分析结果；
[0033] 图7不同算法检测性能的试验分析结果。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图对本发明做进一步描述。
[0035] 本发明设及一种基于特征值多阔值修正的声矢量圆阵信源数检测方法，该方法构 造了声矢量圆阵声压与振速联合处理的协方差矩阵，将协方差矩阵进行特征值分解得到特 征值集合;基于声矢量圆阵信号子空间与噪声子空间特征值分布特点，通过设置大小不同 的阔值对特征值集合进行划分，得到信号特征值集合与噪声特征值集合;对噪声特征值集 合进行平均化修正处理，得到修正后噪声特征值;然后使用信息论检测准则MDL实现信源数 检测。该方法将基于特征值多阔值修正的信息论检测方法与声矢量圆阵良好抗噪性能有机 结合起来，明显地降低了检测算法的信噪比口限，而且克服了传统的MDL、对角加载MDUGDE 等检测方法对噪声特征值变化较为敏感的缺点。理论仿真和试验结果表明本发明具有更好 的噪声抑制能力与目标检测性能，在水下远程目标被动探测方面具有良好的优越性。
[0036] 该方法首先构造了声矢量圆阵声压与振速联合处理的协方差矩阵，并对协方差矩 阵的特征值进行多阔值修正处理，然后利用信息论检测准则实现了声矢量圆阵的信源数检 测。
[0037] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括W下步骤：
[0038] (1)建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据P(t)、径向振速 数据Vr(t)、切向振速构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵Rpv,对Rpv进 行特征值分解；
[0039] (2)对协方差矩阵Rpv分解后得到的特征值集合Ca进行多阔值划分处理，获得信号 和噪声对应特征值集合Cs、Cn ;
[0040] (3)对噪声对应的特征值集合Cn进行平均化修正处理，得到噪声对应修正后特征 值入n;
[0041 ] (4)采用信息论检测准则MDL实现信源数检测。
[0042] 下面结合附图和实例对本发明进一步说明，本发明信源数检测方法流程图如图1 所示，具体实施方案如下：
[0043] 第一步，建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据P(t)、径向 振速数据Vr(t)、切向振速Vp (0 ,构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵Rpv,对Rpv 进行特征值分解。具体步骤如下所述：
[0044] (1)假设M元声矢量圆阵位于XOy平面内，半径为r，Wx方向作为圆阵的0°方向。声 矢量传感器振速分量x、y通道正轴方向分别沿着圆阵的径向、切向方向布放，如图2所示。针 对浅海远程目标探测，本文不考虑振速垂直分量，只考虑振速水平分量。假设有K个不相关 的远场窄带声源信号S(t)入射到声矢量圆阵上，则声矢量圆阵接收数据：
[0045]
(1)
[0046] 式中，P(t)、Vi.(t)、Vp(X)分别为声矢量圆阵接收的声压信号、径向振速信号和切 向振速信号;咕(〇、爪1.(〇、]^,^(?；)分别为声矢量圆阵接收的各向同性噪声的声压、径向振 速和切向振速分量。它们可W表示为：
[0047]
[004引 [0049]
[(K)加]
[0051]式中；
[0化2]
[0化3]
[0054] 式中，apm表示第m个声矢量传感器接收的声压信号的导向矢量，av：rm、:0.vpw分别表示 第m个声矢量传感器振速径向、切向分量对应的导向矢量；01表示第i个声源信号的入射角 度(i = l，2,…，K)，A表示信号波长。
[0055] (2)将声矢量圆阵阵元振速切向和径向分量接收数据投影到笛卡尔坐标系XOy平 面内x、y轴方向上，则第m个阵元接收振速信号变为：
[0化6]
[0化7]式中，Vrm、V胃分别表示第m个声矢量传感器振速径向、切向分量接收信号。经过投 影变换后.亩^冨圆随按d命*々报巧"拖^ ?
[0化引
（2)
[0059] 式中，Vx(t)、Vy(t)分别表示投影后声矢量圆阵的振速x、y通道信号。
[0060] 通过电子旋转可得到组合振速Vc(t)、Vs(t):
[0061 ]
(3)
[0062] 式中，d)为指定观测方向，可采用Givens变换确定。
[0063] (3)根据平均声能流概念，可得声压振速联合处理的互协方差矩阵：
[0064] Rpv = E[P(t)Vc^(t)] (4)
[0065] 对协方差矩阵Rpv进行特征值分解为如下形式：
[0066]
(5)
[0067] 式中，E[]表示取统计平均，、和Ui为第i个特征值及对应的向量，并将特征值、由 小到大排列形成特征值集合Ca。
[0068] 第二步，对协方差矩阵Rpv分解后得到的特征值集合Ca进行多阔值划分处理，获得 信号和噪声对应特征值集合Cs、Cn。具体步骤如下：
[0069] (1)设置大小不同的两个阔值Lti、Lt2,对特征值集合Ca进行划分，得到信号特征值 集合Csl (、> Ltl )、争议区域CDis ( Ltl >、> Lt2似及噪声特征值集合Cn2 (Lt2 >、）；阔值Ltl、 以2分别为：
[0070]
C6)
[00川 （2)定义待修正特征值集合CRev = CDiS U Cn2。
[0072] r3)悠。。"由賠佈估由/1、丕Ii十排巧I. %晋一个就阔值Ui为；
[0073]
巧）
[0074] ( i )若阔值Lti>Lt2，则可通过阔值Lti对待修正特征值集合CRev的特征值进行重新 划分，形成两个特征值集合Csi和Cni,则可得特征值集合Ca经过多阔值修正后的信号和噪声 对应特征值集合Cs = Csl U Csi、CRev = Cni ;
[00对 （i i)若阔值Lti《Lt2，则修正结束。
[0076] (4)若阔值Lti>Lt2,重复步骤(3)进行多次划分，形成信号对应特征值集合Cs与噪 声对应特征值集合Cn = CReVD
[0077] 第=步，对噪声对应的特征值集合Cn进行平均化修正处理，得到噪声对应修正后 特征值An。具体步骤如下：
[0078] (1)求特征值集合Cn中的特征值的平均值1".
[00巧](2)对平均值4进行加载处理，得到修正后噪声对应特征值式=才。+4奶;根据理 论仿真及实验分析，获得加载值为：
[0080] Add = fix(4 ? min{、I、GCn}) (8)
[0081] 式中，fixQ表示向下取整数。
[0082] 第四步，采用信息论检测准则MDL实现信源数检测。
[0083] MDL检测准则计算公式如下：
[0084]
(9)
[0085] 式中丄为采挣敬，n为待估计的信号源数（自由度），八（n)似然函数为：
[0086]
[0087]上面对
【发明内容】
各部分的【具体实施方式】进行了说明。下面通过仿真实例和试验实 例对本发明具体实施做进一步描述。
[008引仿真实例：
[0089] 假设声矢量均匀圆阵元数为12元，阵半径r = 0.7A，信源入射方向60%快拍数Ik， 指定观测方向60°。盖式圆检测准则(GDE)的检测因子D(L)取值为1。
[0090] 图3为声压、矢量处理方法对检测性能的影响分析结果，声压振速联合处理抗噪性 能优于声压及矢量独立处理方法。图4为不同算法检测性能的仿真分析结果，本发明方法在 低信噪比下检测性能优于其他方法。图5为多目标检测性能的仿真分析结果，本发明方法在 该条件下检测性能优于基于对角加载的MDL方法。
[0091] 试验实例：
[0092] 在消声水池完成了水下远程目标信源数检测实验测试，实验用声矢量圆阵为8元 声矢量圆阵(如图6所示），阵半径为0.35m。每个声矢量传感器X和y正方向分别与该处的径 向、切向重合。实验中目标声源发射单频信号，声源距声矢量圆阵约16m，位于6号声矢量传 感器Vx方向。滤波器通带频率500~5000化。定义信噪比SNR为：
[0093]
[0094] 式中，(64郝。^分别为声源和水池背景噪声功率。数据处理快拍数为Ik,指定观测 方向为220°。
[00M]图7为声压、矢量处理方法的试验分析结果。
[0096]仿真实例及试验实例的分析结果表明：（1)本发明利用采用了基于声矢量圆阵声 压振速联合处理的P-V协方差矩阵构造方法，较传统的声压处理方法及将声矢量传感器振 速通道作为独立阵元的处理方法有更好的抗各向同性噪声的能力；（2)本发明采用特征值 多阔值修正的信息论检测方法与声矢量圆阵声压、振速联合处理的良好抗噪性能，明显地 提高了声矢量圆阵信源数的低信噪比检测能力，在水下远程目标被动探测方面具有良好的 优越性。
【主权项】
1. 一种基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法，其特征在于:在声矢量 圆阵声压振速联合处理的基础上，通过设置不同的阈值实现对协方差矩阵特征值的划分与 修正，并通过信息论检测准则实现信源数检测，包括如下步骤： (1) 建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据P(t)、径向振速数据 Vr(t)、切向振速V,, 〇)，构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵Rpv，对Rpv进行特 征值分解； (2) 对协方差矩阵RPV分解后得到的特征值集合Q进行多阈值划分处理，获得信号和噪 声对应特征值集合C s、Cn; (3) 对噪声对应特征值集合匕进行平均化修正处理，得到噪声对应修正后特征值λη; (4) 采用信息论检测准则MDL实现信源数检测。2. 根据权利要求1所述的一种基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法， 其特征在于：所述的步骤（1)包括将声矢量圆阵阵元振速的径向和切向分量接收数据V r (t)、O)投影到笛卡尔坐标系X〇y平面内的x、y轴方向上，得到声矢量圆阵的振速X、y通道 信号v x(t)、vy(t)，并通过电子旋转得到组合振速：式中，Φ为指定观测方向，可采用Givens变换确定； 根据声压与振速联合处理平均声能流概念，获得声矢量圆阵互协方差矩阵： Rpv=E[P(t)VcH(t)] 对协方差矩阵RPV进行特征值分解：将特征值Μ由小到大排列形成特征值集合Q。3. 根据权利要求1所述的一种基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法， 其特征在于:所述步骤(2)包括，对协方差矩阵R PV分解后得到的特征值集合Q进行多阈值划 分处理，获得信号和噪声对应特征值集合Cs、C n;其次对噪声对应的特征值集合(^进行平均 化修正处理，得到噪声对应修正后特征值λη;然后使用信息论检测准则MDL实现信源数检 测，具体步骤如下： (2.1) 设置大小不同的两个阈值Ltl、Lt2,对特征值集合Q进行划分，得到信号特征值集 合C sl仏多Ltl)、争议区域CDis(Ltl>h彡L t2)以及噪声特征值集合Cn2(Lt2>Xi); (2.2) 定义待修正特征值集合CRe3V = CDisUCn2，将CRe3V中特征值由小到大排列；设置一个 新阈值L ti，若阈值Lti > Lt2，则可通过阈值Lti对待修正特征值集合CRe3V的特征值进行重新划 分，形成两个特征值集合C sjPCni，则可得特征值集合Q经过多阈值修正后的信号和噪声对 应特征值集合Cs = Csl U Csi、CRev = Cni;若阈值Lti < Lt2，则修正结束； (2.3) 若阈值Lti >Lt2，重复步骤(2)进行多次划分，形成信号对应特征值集合Cs与噪声 对应特征值集合(^=0^; (2.4) 对噪声对应的特征值集合Cn进行平均化修正处理，求特征值集合Cn中的特征值的 平均值4，对平均值4进行加载处理，得到噪声对应修正后特征值4 =4+ (2.5)使用信息论检测准则MDL实现信源数检测。
【文档编号】G01S3/80GK105954709SQ201610293286
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年5月6日
【发明人】时胜国, 李赢, 祝文昭, 朱中锐, 时洁, 胡博, 张昊阳, 莫世奇, 张揽月, 方尔正
【申请人】哈尔滨工程大学