一种声矢量传感器测向方法技术

本发明专利技术公开了一种声矢量传感器测向方法，具体为利用单个声矢量传感器对处于海洋环境噪声场中的目标进行稳健的高精度测向。本方法通过声矢量传感器实现，所述的声矢量传感器由声压传感器和三个振速传感器空间共点组成，同时测量声压及x、y、z方向的三个振速分量。本发明专利技术的具体过程为首先利用接收信号协方差矩阵第一主特征向量的Hadamard积构造空间谱，从而消除通道相位误差对测向结果的影响，然后利用解模糊操作得到无模糊的测向结果。本发明专利技术的效果不受通道相位误差的影响，具有较强的稳健性，保证了在通道相位误差条件下，此测向方法仍具有较高的估计精度，有助于实现单矢量传感器高精度测向技术的实用化。

【技术实现步骤摘要】
一种声矢量传感器测向方法
本专利技术涉及一种声矢量传感器测向方法，属于传感器信号处理

技术介绍
由于声矢量传感器振速通道的指向性，单个声矢量传感器即可实现目标测向。单矢量传感器最常用的方位估计方法是声能流法。在高信噪比条件下，声能流法具有较高的估计精度；但在低信噪比下，其估计精度急剧下降。若将单矢量传感器声压通道和振速通道的接收数据构成向量，可利用阵列信号处理的方式实现目标方位估计。单矢量传感器多重信号分类(multiplesignalclassification，MUSIC)测向方法就是利用阵列信号处理方式来实现水下目标的高精度测向。实际应用中，单矢量传感器的声压和振速通道之间的相位误差不可避免(赵微.矢量传感器阵高分辨方位估计及其稳定性研究.哈尔滨工程大学硕士学位论文,2008)。但MUSIC测向技术易受通道相位误差的影响，估计精度降低。因此要使单矢量传感器高精度测向技术实用化，必需增强其稳健性。本专利技术提出了一种改进的单矢量传感器MUSIC测向方法，可实现相位误差条件下，对水下目标的稳健高精度测向。
技术实现思路
针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是提供一种能在通道相位误差条件下实现稳健的高精度声矢量传感器测向方法。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种声矢量传感器测向方法，声矢量传感器由声压传感器和振速传感器空间共点组成，其中，振速传感器成空间轴向垂直；声矢量传感器空间共点同时测量声压及振速分量，测向方法包括以下步骤：步骤1：声矢量传感器输出为N个快拍的向量r(n),n＝1,...,N；步骤2：根据N个快拍数据估计协方差矩阵步骤3：计算其中C为噪声功率一致化矩阵；步骤4：对进行特征分解得到第一个主特征向量v1；并定义其中v1(1)是v1的第一个元素；其中⊙为哈达马积，即两个向量的每个元素对应相乘；步骤5：根据v2构造空间谱得到目标方位估计值；步骤6：对估计目标方位值进行解模糊操作得到无模糊的目标方位估计值。本专利技术还包括：1.步骤3中的噪声功率一致化矩阵C具体为：当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，其中，diag(.)定义一个对角矩阵，对角元素为括号内的值；分别为声压传感器和三个振速传感器接收到的海洋环境噪声功率；当声矢量传感器为二维声矢量传感器，其中分别为声压传感器和二个振速传感器接收到的海洋环境噪声功率。2.步骤5的具体实现为：当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，目标方位估计值满足：其中，IM是M×M维的单位阵，是声矢量传感器在(θ，φ)方位的导向向量，θ∈[-π,π]是搜索水平方位角，φ∈[-π/2,π/2]是搜索俯仰角；当探测目标的俯仰角已知时，估计目标水平方位角满足：当探测目标的水平方位角已知时，估计目标俯仰角满足：当声矢量传感器为二维声矢量传感器时，目标方位估计值满足：其中，φ1为已知目标俯仰角，u(θ，φ1)＝[1，cos(θ)cos(φ1)，sin(θ)cos(φ1)]T是声矢量传感器在(θ，φ1)方位的导向向量。3.当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，步骤6的具体实现步骤包括：6.1根据目标方位估计值得到通道相位误差估计如下：其中，Θ表示两个向量的每个元素对应相除，angle{·}为取角度操作；6.2无模糊的目标方位估计值满足：其中，x(i)表示向量x的第i个元素；当声矢量传感器为二维声矢量传感器时，步骤6的具体实现步骤包括：6.1根据目标方位估计值得到M个通道的相位误差估计如下：其中，Θ表示两个向量的每个元素对应相除，angle{·}为取角度操作；6.2无模糊的目标方位估计值满足：4.当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，无模糊的通道相位误差估计为：当声矢量传感器为二维声矢量传感器时，无模糊的通道相位误差估计为：本专利技术有益效果：本专利技术提出了一种稳健的高精度声矢量传感器测向方法，解决了MUSIC测向方法在相位误差条件下测向精度低甚至无法测向的难题，此测向方法的测向精度不受通道相位误差的影响，具有较高的估计精度和稳健性。本专利技术主要应用于实际中相位误差情况下的水下目标被动探测。附图说明图1为本专利技术测向方法的流程图；图2为无相位误差时本专利技术测向方法的二维空间谱；图3为无相位误差时MUSIC测向方法的二维空间谱；图4为相位误差b＝[0,10°,20°,15°]时MUSIC测向方法的二维空间谱；图5为相位误差b＝[0,60°,-70°,60°]时MUSIC测向方法的二维空间谱；图6为无相位误差时本专利技术测向方法和MUSIC测向方法的一维空间谱；图7为相位误差b＝[0,10°,20°]时本专利技术测向方法和MUSIC测向方法的一维空间谱；图8为相位误差b＝[0,60°,-70°]时本专利技术测向方法和MUSIC测向方法的一维空间谱；图9为本专利技术测向方法和MUSIC测向方法的消声水池试验结果。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明。本专利技术利用声矢量传感器接收信号协方差矩阵第一主特征向量的哈达马积(Hadamard)构造空间谱，从而消除通道相位误差对测向结果的影响，然后利用解模糊操作得到无模糊的测向结果。结合图1，本专利技术的处理流程包含如下步骤：对于三维声矢量传感器，声压传感器和三个空间轴向垂直的振速传感器空间共点组合而成。声矢量传感器空间共点同时测量声压以及x、y、z方向的三个振速分量。通道数目M＝4。声矢量传感器在海洋环境噪声场中接收一个远场信号。设其中，分别为声压传感器和三个振速传感器接收到的海洋环境噪声功率。对于二维声矢量传感器，声压传感器和两个空间轴向垂直的振速传感器空间共点组合而成。声矢量传感器空间共点同时测量声压以及x、y方向的两个振速分量。通道数目M＝3。本专利技术测向方法的步骤如下：步骤一：声矢量传感器输出为N个快拍数据r(n)，r(n)是由声压传感器和振速传感器组成的M×1的向量，,n＝1,...,N。r(n)可表述为：r(n)＝Φu(θ1，φ1)s1(n)+e(n)(1)其中，；Φ＝diag(b)，b为由M个通道的相位误差组成的向量，diag(.)定义一个对角矩阵，对角元素为括号内的值；s1(n)为目标信号，u(θ1，φ1)是目标的导向向量，θ1，φ1分别为目标的水平方位角和俯仰角，对于三维声矢量传感器，u(θ1，φ1)＝[1，cos(θ1)cos(φ1)，sin(θ1)cos(φ1)，sin(φ1)]T(2)对于二维声矢量传感器，u(θ1，φ1)＝[1，cos(θ1)cos(φ1)，sin(θ1)cos(φ1)]T(3)步骤二：根据N个快拍数据估计协方差矩阵步骤三：计算对于三维声矢量传感器对于二维声矢量传感器步骤四：对进行特征分解得到第一个主特征向量v1，即最大特征值对应的特征向量；并定义其中v1(1)是v1的第一个元素；其中⊙为Hadamard积，即两个向量的每个元素对应相乘。步骤五：对于三维声矢量传感器，目标方位估计如下：其中，u(θ，φ)＝[1，cos(θ)cos(φ)，sin(θ)cos(φ)，sin(φ)]T是声矢量传感器在(θ，φ)方位的导向向量，θ∈[-π,π]是搜索水平方位角，φ∈[-π/2,π/2]是搜索俯仰角；IM是M×M维的单位阵。对于二维声矢量传感器，目标水平方位角估计如下：其中，φ1为已知目标俯仰角，是声矢量传感器在(θ，φ1)方位的导向向本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种声矢量传感器测向方法，其特征在于：所述的声矢量传感器由声压传感器和振速传感器空间共点组成，其中，振速传感器成空间轴向垂直；声矢量传感器空间共点同时测量声压及振速分量，所述测向方法包括以下步骤：步骤1：声矢量传感器输出为N个快拍的向量r(n),n＝1,...,N；步骤2：根据N个快拍数据估计协方差矩阵

【技术特征摘要】
1.一种声矢量传感器测向方法，其特征在于：所述的声矢量传感器由声压传感器和振速传感器空间共点组成，其中，振速传感器成空间轴向垂直；声矢量传感器空间共点同时测量声压及振速分量，所述测向方法包括以下步骤：步骤1：声矢量传感器输出为N个快拍的向量r(n),n＝1,...,N；步骤2：根据N个快拍数据估计协方差矩阵步骤3：计算其中C为噪声功率一致化矩阵；步骤4：对进行特征分解得到第一个主特征向量v1；并定义其中v1(1)是v1的第一个元素；其中⊙为哈达马积，即两个向量的每个元素对应相乘；步骤5：根据v2构造空间谱得到目标方位估计值；步骤6：对估计目标方位值进行解模糊操作得到无模糊的目标方位估计值。2.根据权利要求1所述的一种声矢量传感器测向方法，其特征在于，步骤3中的噪声功率一致化矩阵C具体为：当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，其中，diag(.)定义一个对角矩阵，对角元素为括号内的值；分别为声压传感器和三个振速传感器接收到的海洋环境噪声功率；当声矢量传感器为二维声矢量传感器，其中分别为声压传感器和二个振速传感器接收到的海洋环境噪声功率。3.根据权利要求1所述的一种声矢量传感器测向方法，其特征在于：步骤5的具体实现为：当声矢量传感器为三维声矢量传感器时，目标方位估计值满足：其中，IM是M×M维的单位阵，u(θ，φ)＝[1，cos(θ)cos(φ)，sin(θ)co...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳艾飞，杨德森，时胜国，李思纯，李赢，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23