USICAL实验结果
[0130] 实验 2:
[0131] 产生四条等功率射线路径，四条射线路径到达传感器的时间与在传感器间的时间 延迟分别是（10,0)、（30,0.5)、（50,0.7)和(70，1.2);设置15个传感器组成传感器阵列用来 接收信号用于实验处理。
[0132] root-MUSICAL和smoothing-MUSICAL的实验结果显示如图5所示，实验结果表明， smoothing-MUSICAL方法完成信号源的检测耗时679.619s ,root-MUSICAL方法完成信号源 的检测耗时36.017s。
[0133] root-MUSICAL方法与smoothing-MUSICAL方法估算得到的射线参数及误差分析如 表2所示。
[0134] 表2四个信号源时root-MUSICAL和smoothing-MUSICAL实验结果
[0136]图4与图5中白色圆形区域表示smoothing-MUSICAL方法检测出的射线路径，黑色 实屯、小圆点表示root-MUSICAL方法检测出的射线路径。从完成射线路径检测所需时间上 看，root-MUSICAL方法相比于smoothing-MUSICAL方法具有很大的时间优势。
[0137] 根据表1与表2的误差分析结果可W看到smoothing-MUSICAL方法比root-MUSICAL 方法估算得到的结果更准确，但两者的误差均在可接受范围内。
[0138] 对于高分辨射线路径分离算法，准确性与实时性均非常重要，但是在实际射线路 径检测环境中，在误差允许的范围内，算法的实时性优先级要远远高于准确性，因为算法的 实时性越高，就代表能在越短的时间内检测出信号源的位置，更具现实意义，而本发明 root-MUSICAL方法相对于smoothing-MUSICAL方法具有时间上的巨大优势，可极大缩减时 间成本。
[0139] 本发明可广泛应用于浅海水声信号处理、雷达、声响、通信W及地震、生物医学工 程领域等多个领域，例如，利用本发明可得到W下两个技术方案：
[0140] -种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法，利用声音在海洋中传播速度的变 化来反演海洋环境参数，首先利用本发明多路径传播宽带主动声信号的分离方法，从声传 感器阵列所接收到的多路径传播宽带主动声信号中分离出每一条声线路径;然后根据声线 路径的到达时间反演出海洋环境参数。
[0141] -种声源定位方法，首先利用本发明多路径传播宽带主动声信号的分离方法，从 声传感器阵列所接收到的多路径传播宽带主动声信号中分离出每一条声线路径;然后根据 声线路径的到达角度和到达时间在空域和时域构成的二维平面内确定声源的方位。
【主权项】
1. 一种多路径传播宽带主动声信号的分离方法，用于从声传感器阵列所接收到的多路 径传播宽带主动声信号中分离出每条声线路径，其特征在于，首先估计出各声线路径在各 传感器间的时间延迟，具体包括W下步骤： 步骤1、对声传感器阵列所接收的宽带主动声信号做傅里叶变换后进行空域平滑处理， 获得一组窄带估计矩阵. 步骤2、根据步骤1所得到的窄带估计矩阵为所述宽带主动声信号的每个频率子带构造 TCT变换矩阵，并分别利用每个频率子带的TCT变换矩阵将该频率子带上经傅里叶变换后的 样本数据映射到W所述宽带主动声信号的中屯、频率表示的样本数据，然后求出W该中屯、频 率表示的各频率子带样本数据的频谱矩阵;最后对各频率子带声信号的频谱矩阵求平均， 得到整个宽带主动声信号的频谱矩阵； 步骤3、对整个宽带主动声信号的频谱矩阵进行EVD特征分解，并W所得到的所有Μ个特 征值中较大的前Ρ个特征值所对应的特征向量构造信号子空间，W剩下的Μ-Ρ个较小特征值 所对应的特征向量构造噪声子空间；其中，Μ为声传感器阵列中的传感器数量，Ρ为主动声源 的个数； 步骤4、为声线路径构造 W下的副本矢量a(t，T):其中，t表示声线路径在各传感器间的时间延迟，T表示声线路径到达声传感器阵列的 时间，e(vc)是所述宽带主动声信号在其中屯、频率Vc处的发射信号幅值，Μ为声传感器阵列中 的传感器数量； 步骤5、根据步骤3所构造信号子空间与噪声子空间的正交性构造估计器，根据所构造 估计器定义多项式;然后通过寻找单位圆内最接近单位圆的Ρ个根的方式得到使得估计器 达到峰值的多项式的Ρ个根，则运Ρ个根对应的Ρ个时间延迟t就是Ρ个射线路径在不同传感 器间的延迟； 然后，根据估计出的各声线路径在各传感器间的时间延迟估计出各声线路径到达声传 感器阵列的时间，具体包括W下步骤： 步骤6、利用平滑的主动宽带多信号分离算法smoothing-MUSICAL中的数据预处理方法 对声传感器阵列所接收的宽带主动声信号进行处理，估计出所述宽带主动声信号的频谱矩 阵，具体如下：利用空域-频域平滑方法对所述宽带主动声信号进行去相关操作，然后用去 相关后的信号估计出所述宽带主动声信号的频谱矩阵； 步骤7、对步骤6所估计出的频谱矩阵进行EVD特征分解，并W所得到的MF个特征值中较 大的前P个特征值所对应的特征向量构造信号子空间，W剩下的MF-P个较小特征值所对应 的特征向量构造噪声子空间；其中，Μ为声传感器阵列中的传感器数量，P为主动声源的个 数，F为所述空域-频域平滑方法在进行频域平滑时选取的频率数； 步骤8、为声线路径构造 W下的副本矢量aL(t，T):其中，t表示声线路径在各传感器间的时间延迟，τ表示声线路径到达声传感器阵列的 时间，e(vi)，i = 1，2，…，F是所述宽带主动声信号在频率Vi处的幅值，Μ为声传感器阵列中的 传感器数量，VI，V2…VF表示频域平滑时选取的F个不同的频率值； 步骤9、根据步骤7所构造信号子空间与噪声子空间的正交性构造估计器，并将步骤5所 得到的各声线路径在各传感器间的时间延迟t作为已知参量代入该估计器后，根据该估计 器定义多项式;然后通过寻找单位圆内最接近单位圆的P个根的方式得到使得估计器达到 峰值的多项式的P个根，则运P个根对应的P个到达时间T即为P个声线路径到达传感器阵列 的时间。2. 如权利要求1所述分离方法，其特征在于，所述空域-频域平滑方法中的频域平滑使 用频域子带平均方法。3. 如权利要求1所述分离方法，其特征在于，步骤1中所述空域平滑与步骤6所述空域- 频域平滑方法的空域平滑阶次相同。4. 一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法，利用声音在海洋中传播速度的变化 来反演海洋环境参数，其特征在于，首先利用如权利要求1~3任一项所述多路径传播宽带 主动声信号的分离方法，从声传感器阵列所接收到的多路径传播宽带主动声信号中分离出 每一条声线路径;然后根据声线路径的到达时间反演出海洋环境参数。5. -种声源定位方法，其特征在于，首先利用如权利要求1~3任一项所述多路径传播 宽带主动声信号的分离方法，从声传感器阵列所接收到的多路径传播宽带主动声信号中分 离出每一条声线路径;然后根据声线路径的到达角度和到达时间在空域和时域构成的二维 平面内确定声源的方位。
【专利摘要】本发明公开了一种多路径传播宽带主动声信号的分离方法。本发明分两步实现声线路径的分离，第一步首先对传感器阵列所接收信号进行空域平滑与TCT变换，计算频谱矩阵，构造相应的副本矢量与噪声子空间，根据信号子空间与噪声子空间的正交性，计算多项式的根，估算出声线路径在传感器间的时间延迟；第二步、对传感器接收信号进行空域-频域平滑，计算频谱矩阵，构造相应的副本矢量与噪声子空间，根据信号子空间与噪声子空间的正交性，并结合传感器间的时间延迟，计算多项式的根，估算出声线路径到达传感器的时间。本发明还公开了一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法及一种声源定位方法。本发明在允许的误差范围内可大幅提高声信号分离的效率。
【IPC分类】G01S7/539, H04B7/06, H04B11/00
【公开号】CN105703841
【申请号】CN201610132769
【发明人】姜龙玉, 贺润国, 洪亚萍, 张喆, 伍家松, 舒华忠
【申请人】东南大学
【公开日】2016年6月22日
【申请日】2016年3月9日