基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法技术

本发明专利技术公开了基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，它涉及水声矢量传感器阵探测领域中针对目标宽带连续谱噪声的一种测向技术及实现方法。本发明专利技术将稀疏化思想引入声矢量阵测向系统，根据宽带连续谱噪声信号带宽内各频点分量建立一种联合稀疏约束，最终得到统一的空域稀疏分解形式，从而实现对宽带连续谱噪声的测向。本方法能够形成较为尖锐的谱峰和幅度较低的噪底；在阵列快拍数较低时性能稳定，且能分辨相干信号源；在目标来波方向接近阵列轴向时，也不存在常规的波束形成(CBF)法和最小方差无失真响应(MVDR)法在低信噪比下出现的噪底起伏现象。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水声信号处理领域，特别涉及一种基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带连续谱噪声测向方法，可用于被动水声矢量传感器阵列探测目标辐射的宽带连续谱噪声信号。
技术介绍
对水面水下各类目标自身辐射的噪声包括窄带线谱噪声和宽带连续谱噪声。在被动声纳窄带线谱探测方面，传统方法主要通过空域的常规波束合成(CBF)处理获得空间增益，从而完成测向、检测等任务。而对于宽带连续谱噪声信号，CBF方法不能直接使用，通常的做法是将宽带信号拆分成窄带信号，再利用CBF进行测向。这种处理思路没有充分利用宽带信号的信息，它的方位分辨能力受瑞利限限制，不能有效分辨位于主瓣内的两个目标。最小方差无失真响应(MVDR)法在阵列快拍数较低时的目标方位估计偏差较大。上述两种方法在低信噪比下会出现噪底起伏现象。基于稀疏分解理论的空间谱估计是空间谱估计的另一个方向。信号的稀疏分解理论于上世纪90年代提出，广泛应用于信号压缩、识别、提取等领域，其特有的信号稀疏性理论适用于信号在空间内的分布情况，因此，信号的稀疏分解理论及其算法为声矢量阵列的空间谱估计提供了一个新的解决思路和方向。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法。本专利技术将稀疏化思想引入声矢量阵测向系统中，并基于多重分片(Multiple Measurement Slice)的正交匹配追踪(MMS-OMP)算法，将宽带信号带宽内各频点分量建立一种联合稀疏约束，最终得到统一的空域稀疏分解形式，从而实现对宽带连续谱噪声信号的测向。本专利技术所要解决的技术问题是由以下技术方案实现的：基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，采用分片稀疏表示方法，实现对声矢量阵接收的数据分片稀疏表示，通过联合稀疏约束求解该稀疏表示模型，对求解得到的稀疏矩阵进行空间谱计算，从而实现目标信号的测向。具体包括以下步骤：(1)将声矢量阵在预设时间段内的接收信号进行频域建模，得到接收信号在多个预定频率处的频域快拍；(2)计算每个频域快拍对应的协方差矩阵；(3)根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，并对协方差矩阵进行稀疏表示；(4)将稀疏表示后的所有协方差矩阵的同一列按频率前后顺序堆叠形成三维张量协方差矩阵，同时，过完备原子库也按照频率前后顺序堆叠形成三维张量过完备原子库后，将三维张量协方差矩阵用三维张量过完备原子库和三维系数矩阵来表示；所述的三维系数矩阵为未知量；(5)分别初始化信号支撑集合、已选原子集合和迭代次数；(6)计算过完备原子库中每个原子与当前残差信号的内积，利用准则公式对内积进行处理得到过完备原子库中每个原子与当前残差信号的近似程度值；所述的残差信号的初始值为三维张量协方差矩阵；(7)选择最大的近似程度值，根据最大的近似程度值找出对应原子的索引值，并更新信号支撑集合和已选原子集合；(8)利用最小二乘法计算更新后的已选原子集合在当前残差信号方向上的正交投影后，根据正交投影和当前残差信号计算下一次残差信号；(9)判定更新后的信号支撑集合个数是否大于迭代次数或者当前残差信号的2-范数是否小于预设阈值，如果更新后的信号支撑集合个数大于迭代次数或者当前残差信号的二范数小于预设阈值，则执行步骤(10)；否则，将下一次残差信号更新为当前残差信号，跳转到步骤(6)；(10)根据最终的正交投影和最终的已选原子集合计算得到三维系数矩阵；根据最终的信号支撑集合和宽带连续谱噪声的来波方向的对应关系，计算三维系数矩阵的F-范数，并根据F-范数得到宽带连续谱噪声的空间谱估计；(11)对空间谱估计进行谱峰搜索得到前K个空间角度值；所述的K为迭代次数。其中，步骤(3)所述的根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，具体包括步骤：(301)将协方差矩阵中的每一列表示成 r n ( f m ) = A ( f m ) R x ( f m ) A H ( f m ) = A ( f m ) s ( f m ) ; ]]>其中，Rx(fm)为协方差矩阵；fm为频率，且fm∈[f1,fM]，M为宽带连续谱噪声带宽内的频点数；A(fm)为导向矢量矩阵，其每一列对应一个来波方向；s(fm)为宽带连续谱噪声；AH(fm)为导向矢量矩阵的共轭转置；rn(fm)为协方差矩阵中的某一列，n＝1,2,…,N，N为声矢量阵的阵元数；(302)将-180度～180度的空间进行均匀划分，构造过完备化的阵列流型矩阵，满足rn(fm)＝G(fm)fn(fm)；其中，fn(fm)为系数矩阵，其非零行对应真实的信号来波方向，其它非真实来波方向的数据均为0；G(fm)为过完备化的阵列流型矩阵即过完备原子库。其中，所述的步骤(4)具体包括以下步骤：(401)将稀疏表示后的不同频率的协方差矩阵，按频率前后顺序堆叠成一个三维张量协方差矩阵；(402)将协方差矩阵中的每一列放入稀疏表示后的协方差矩阵对应的位置，同时，将过本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，采用空域稀疏分解理论，实现对水下目标辐射的宽带连续谱噪声的测向，其特征在于：包括以下步骤：(1)将声矢量阵在预设时间段内的接收信号进行频域建模，得到接收信号在多个预定频率处的频域快拍；(2)计算每个频域快拍对应的协方差矩阵；(3)根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，并对协方差矩阵进行稀疏表示；(4)将稀疏表示后的所有协方差矩阵的同一列按频率前后顺序堆叠形成三维张量协方差矩阵，同时，过完备原子库也按照频率前后顺序堆叠形成三维张量过完备原子库后，将三维张量协方差矩阵用三维张量过完备原子库和三维系数矩阵来表示；所述的三维系数矩阵为未知量；(5)分别初始化信号支撑集合、已选原子集合和迭代次数；(6)计算过完备原子库中每个原子与当前残差信号的内积，利用准则公式对内积进行处理得到过完备原子库中每个原子与当前残差信号的近似程度值；所述的残差信号的初始值为三维张量协方差矩阵；(7)选择最大的近似程度值，根据最大的近似程度值找出对应原子的索引值，并更新信号支撑集合和已选原子集合；(8)利用最小二乘法计算更新后的已选原子集合在当前残差信号方向上的正交投影后，根据正交投影和当前残差信号计算下一次残差信号；(9)判定更新后的信号支撑集合个数是否大于迭代次数或者当前残差信号的2‑范数是否小于预设阈值，如果更新后的信号支撑集合个数大于迭代次数或者当前残差信号的二范数小于预设阈值，则执行步骤(10)；否则，将下一次残差信号更新为当前残差信号，跳转到步骤(6)；(10)根据最终的正交投影和最终的已选原子集合计算得到三维系数矩阵；根据最终的信号支撑集合和宽带连续谱噪声的来波方向的对应关系，计算三维系数矩阵的F‑范数，并根据F‑范数得到宽带连续谱噪声的空间谱估计；(11)对空间谱估计进行谱峰搜索得到前K个空间角度值；所述的K为迭代次数。...

【技术特征摘要】
1.基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，采用空域稀疏分解理论，实现对水下目标辐射的宽带连续谱噪声的测向，其特征在于：包括以下步骤：(1)将声矢量阵在预设时间段内的接收信号进行频域建模，得到接收信号在多个预定频率处的频域快拍；(2)计算每个频域快拍对应的协方差矩阵；(3)根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，并对协方差矩阵进行稀疏表示；(4)将稀疏表示后的所有协方差矩阵的同一列按频率前后顺序堆叠形成三维张量协方差矩阵，同时，过完备原子库也按照频率前后顺序堆叠形成三维张量过完备原子库后，将三维张量协方差矩阵用三维张量过完备原子库和三维系数矩阵来表示；所述的三维系数矩阵为未知量；(5)分别初始化信号支撑集合、已选原子集合和迭代次数；(6)计算过完备原子库中每个原子与当前残差信号的内积，利用准则公式对内积进行处理得到过完备原子库中每个原子与当前残差信号的近似程度值；所述的残差信号的初始值为三维张量协方差矩阵；(7)选择最大的近似程度值，根据最大的近似程度值找出对应原子的索引值，并更新信号支撑集合和已选原子集合；(8)利用最小二乘法计算更新后的已选原子集合在当前残差信号方向上的正交投影后，根据正交投影和当前残差信号计算下一次残差信号；(9)判定更新后的信号支撑集合个数是否大于迭代次数或者当前残差信号的2-范数是否小于预设阈值，如果更新后的信号支撑集合个数大于迭代次数或者当前残差信号的二范数小于预设阈值，则执行步骤(10)；否则，将下一次残差信号更新为当前残差信号，跳转到步骤(6)；(10)根据最终的正交投影和最终的已选原子集合计算得到三维系数矩阵；根据最终的信号支撑集合和宽带连续谱噪声的来波方向的对应关系，计算三维系数矩阵的F-范数，并根据F-范数得到宽带连续谱噪声的空间谱估计；(11)对空间谱估计进行谱峰搜索得到前K个空间角度值；所述的K为迭代次数。2.根据权利要求1所述的基于稀疏分解理论的声矢量阵宽带测向方法，其特征在于：步骤(3)所述的根据空域扫描范围和宽带连续谱噪声的带宽建立过完备原子库，具体包括步骤：(301)将协方差矩阵中的每一列表示成 r n ( f m ) = A ( f m ) R x ( f m ) A H ( f m ) = A ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓庆，李晋，王大宇，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：河北;13