一种未知声速环境下快速DOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种未知声速环境下快速DOA估计方法，步骤如下：采用任意交叉线阵结构进行一维DOA估计；对互协方差矩阵R进行奇异值分解，其奇异值从大到小排列，前K个奇异值对应的左奇异向量张成的空间为信号子空间，这K个奇异向量组成矩阵Us，将Us划分为矩阵U1和矩阵U2；求出目标信号在x轴上的波达方向角θxi以及在y轴上的波达方向角θyi的表达式；将目标信号在y轴上的波达方向角表达式和在x轴上的波达方向角表达式相除得到一个与声速无关的表达式；根据两条线阵的几何关系推导出θxi和θyi的关系式，再最终求解出目标信号的波达方向角。该发明专利技术在得到声速无关的DOA估计表达式的同时解决了DOA估计处理过程中的参数配对问题，减小了DOA估计处理的复杂度。

A Fast DOA Estimation Method in Unknown Sound Velocity Environment

【技术实现步骤摘要】
一种未知声速环境下快速DOA估计方法
本专利技术涉及目标定位
，具体涉及一种基于任意夹角的二维均匀线阵在未知声速环境进行的快速水下一维波达方向估计的方法。
技术介绍
波达方向估计(DOA估计)在众多领域已得到广泛应用，而一维水下DOA估计就是指在水面放置传感器阵列利用阵列信号处理技术来对水下声源目标进行一维波达方向估计的方法。与空间目标DOA估计有所不同的是，水下声源目标的DOA估计采用声波作为传播载体，由于声波信号在水下环境传播时，水声信道中的各种障碍物及崎岖不平的海底造成的声波散射作用，导致了信号的衰减。除了水声环境造成信号的快速衰减，水下DOA估计面临的另一个问题就是声速影响。由于河流和海洋等水下环境复杂且不稳定，声波的速度随位置和时间而变化，水下DOA算法的估计精度受到很大影响，当实际声速偏离预先设定速度，估计精度将因此降低。现有研究已提出了利用不同构型的二维阵列构造二维角度关系，对声速因子进行消除的一维水下目标DOA估计方法。这类方法提高了未知声速环境下的水下目标DOA估计精度，如专利申请201811241541.8和201811338421.X等。但是在多目标声源的情况下，由于这类方法采用了全组合遍历对多组参数进行配对，使得算法复杂度非常高，装置的估计实时性得不到保证。如何在消除声速影响的同时降低算法的算法复杂度成了一个急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种未知声速环境下快速DOA估计方法，通过对任意夹角的二维均匀线阵的接收信号进行处理，在DOA波达方向估计中消除声速这个因子，从而消除水下声速不确定性对目标定位精度的影响。同时由于采用了快速配对方法，算法复杂度得到很大的下降，有利于在实际测量中快速估计目标。同时在估计过程中采用双线阵接收信号的互协方差矩阵进行处理，本专利技术无需对多条线阵的接收信号进行独立估计再进行配对，有效减小了算法复杂度。本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：一种基于未知声速环境进行的快速水下一维波达方向估计的方法，所述的估计方法步骤如下：S1、用于一维DOA估计的任意交叉线阵结构如图3所示，与常规一维DOA估计方法采用单条均匀线阵不同，本文所提的方法采用两条均匀线阵，每条线阵上各自分布有M个阵元，两条线阵接口处有一个公共阵元，阵元间距为d。两条线阵之间的夹角设为δ且建立坐标系，设一条线阵所在直线为x轴，另一条线阵所在直线设为y轴。由于水下DOA估计大部分情况是在水面位置对水面下方的目标进行定位，因此本文只考虑半个平面空间内目标源信号的情况，即x轴的上半平面空间。目标信号满足窄带条件，即当信号延迟远小于带宽倒数时，延迟作用相当于使基带信号产生一个相移。假设目标信号的个数为K，目标信号的中心频率为fi，i＝1,2,...,K，各个信号入射路径的声速定义为ci,i＝1,2,...,K，目标信号在x轴上的波达方向角设为θxi,i＝1,2,...,K，在y轴上的波达方向角设为θyi,i＝1,2,...,K。目标信号的待估计的波达方向角设为θi且θi＝θxi,i＝1,2,...,K。第i个信号与x轴线阵的夹角为αi且αi∈[0,π]。当有K个远场窄带相互独立的信号入射到图3所示阵列，x轴和y轴阵列接收到的信号可以写成如下的矢量形式：X(t)＝AxS+Nx(1)Y(t)＝AyS+Ny(2)其中S是一个K×1维的源信号矩阵，另外Nx和Ny则是M×1维的噪声矩阵，Ax和Ay分别为x轴和y轴阵列的M×K阶方向矩阵，写成矢量形式有：其中a(θxi)和a(θyi)分别是x轴和y轴阵列的第i个声源的导向向量，i＝1,2,...,K。对于两条线阵各自接收的信号X(t)和Y(t)，求它们的互协方差矩阵Rxy＝E{X(t)YH(t)}，然后将互协方差矩阵Rxy划分为子矩阵Rxy,1和Rxy,2，最后将子矩阵Rxy,1和Rxy,2组合成新的互协方差矩阵R。S2、对矩阵R进行奇异值分解，其奇异值从大到小排列，前K个奇异值对应的左奇异向量张成的空间为信号子空间，这K个奇异向量组成矩阵Us。将Us划分为矩阵U1和矩阵U2。S3、对矩阵进行特征值分解，得到K个特征值λ1,λ2,...,λK和对应的特征向量α1,α2,...,αK，并由这K个特征向量组成的矩阵估计出非奇异阵T，根据K个特征值求出目标信号在x轴上的波达方向角θxi的表达式，以及求出目标信号在y轴上的波达方向角θyi的表达式。S4、将步骤S3得到的目标信号在y轴上的波达方向角表达式和在x轴上的波达方向角表达式相除得到一个与声速无关的表达式(33)。S5、根据两阵列的几何关系推导出θxi和θyi的关系式，再最终求解出目标信号的波达方向角。进一步地，所述的步骤S1中对接收信号矩阵进行处理得到新的互协方差矩阵R的过程如下：根据线阵夹角δ和αi将目标源信号入射区域分成4部分：当入射信号与x轴的夹角αi∈[0,δ)时，信号入射区域设为区域①，时为区域②，时为区域③，时为区域④。设入射信号与x轴法线的夹角为xni且与y轴法线的夹角为yni且以原点处的阵元为参考阵元，对于x轴阵列，当入射信号最先到达参考阵元时，则波达方向角θxi为正值，此时波达方向角等于信号与阵列法线的夹角，即θxi＝xni。否则当信号最后到达参考阵元时，波达方向角θxi为负值，且θxi＝-xni。对于y轴阵列也有相同的结论。因此有：sinθyi＝sin(θxi-δ)(5)得到X(t)和Y(t)的M×M阶互协方差矩阵为：由于噪声为零均值白噪声，各噪声之间相互统计独立且都与目标信号统计独立，所以式(6)的后三项都为零，公式(6)改写为：其中Rs＝E{S(t)SH(t)}为信源部分的互协方差矩阵，由各信源是统计独立的，且Rs是对角矩阵。取Ay的前(M-1)行和后(M-1)行分别设为Ay1和Ay2，即：由Ay的表达式推出：Ay2＝Ay1ΩH(9)其中接下来将矩阵Rxy的前M-1列划分为子阵Rxy,1，后M-1列划分为子阵Rxy,2，即：结合式(9)进一步可以得出：将Rxy,1和Rxy,2按下式组合成新的2M×(M-1)阶矩阵，将此矩阵定义为新的互协方差矩阵R，进一步地，所述的步骤S2中对矩阵R进行奇异值分解和排列，得到矩阵U1和矩阵U2的过程如下：根据式(12)定义新的方向矩阵为：则式(12)可以重写为：对R进行奇异值分解：其中U和V分别表示R的左右奇异矢量，且它们都是酋矩阵。Σ为对角矩阵，其对角线元素表示奇异值且它们从大到小排列，在无噪声的情况下，前K个奇异值大于零，剩余的奇异值为零。在有噪声影响的情况下，前K个奇异值也远远大于剩余奇异值。因此可以用前K个奇异值对应的奇异矢量构成信号子空间Us，剩余(M-1-K)个奇异值对应的奇异矢量构成噪声子空间Un。Σs和Σn对角线上的元素分别表示信号子空间和噪声子空间的奇异值，Vs和Vn分别为信号子空间和噪声子空间的右奇异矢量。由奇异值分解性质可知：RVn＝ΣnUn(16)两边都取共轭转置并右乘Un得到：由式(15)和式(17)可知，由于噪声之间的独立性，矩阵R不受噪声的影响，因此噪声子空间的奇异值都为0，即Σn＝0。因此式(17)改写为：VnHRHUn＝0(18)又Vn为矩阵R奇异值分解得到的奇异值向本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种未知声速环境下快速DOA估计方法，其特征在于，所述的估计方法包括以下步骤：S1、采用任意交叉线阵结构进行一维DOA估计，该任意交叉线阵结构采用两条均匀线阵，每条线阵上各自分布有M个阵元，两条线阵接口处有一个公共阵元，阵元间距为d，两条线阵之间的夹角设为δ且

【技术特征摘要】
1.一种未知声速环境下快速DOA估计方法，其特征在于，所述的估计方法包括以下步骤：S1、采用任意交叉线阵结构进行一维DOA估计，该任意交叉线阵结构采用两条均匀线阵，每条线阵上各自分布有M个阵元，两条线阵接口处有一个公共阵元，阵元间距为d，两条线阵之间的夹角设为δ且建立坐标系，设一条线阵所在直线为x轴，另一条线阵所在直线设为y轴，假设只考虑半个平面空间内目标源信号的情况，即x轴的上半平面空间，假设目标信号满足窄带条件，即当信号延迟远小于带宽倒数时，延迟作用相当于使基带信号产生一个相移。假设目标信号的个数为K，目标信号的中心频率为fi,i＝1,2,...,K，各个信号入射路径的声速定义为ci,i＝1,2,...,K，目标信号在x轴上的波达方向角设为θxi,i＝1,2,...,K，在y轴上的波达方向角设为θyi,i＝1,2,...,K，目标信号的待估计的波达方向角设为θi且θi＝θxi,i＝1,2,...,K，第i个信号与x轴线阵的夹角为αi且αi∈[0,π]，当有K个远场窄带相互独立的信号入射到上述任意交叉线阵结构，x轴和y轴阵列接收到的信号写成如下的矢量形式：X(t)＝AxS+Nx(1)Y(t)＝AyS+Ny(2)其中S是一个K×1维的源信号矩阵，Nx和Ny是M×1维的噪声矩阵，Ax和Ay分别为x轴和y轴阵列的M×K阶方向矩阵，写成矢量形式有：其中a(θxi)和a(θyi)分别是x轴和y轴阵列的第i个声源的导向向量，i＝1,2,...,K，对于两条线阵各自接收的信号X(t)和Y(t)，求它们的互协方差矩阵Rxy＝E{X(t)YH(t)}，然后将互协方差矩阵Rxy划分为子矩阵Rxy,1和Rxy,2，最后将子矩阵Rxy,1和Rxy,2组合成新的互协方差矩阵R；S2、对互协方差矩阵R进行奇异值分解，其奇异值从大到小排列，前K个奇异值对应的左奇异向量张成的空间为信号子空间，这K个奇异向量组成矩阵Us，将Us划分为矩阵U1和矩阵U2；S3、对矩阵U1+U2进行特征值分解，得到K个特征值λ1,λ2,...,λK和对应的特征向量α1,α2,...,αK，并由这K个特征向量组成的矩阵估计出非奇异阵T，根据K个特征值求出目标信号在x轴上的波达方向角θxi的表达式，以及求出目标信号在y轴上的波达方向角θyi的表达式；S4、将步骤S3得到的目标信号在y轴上的波达方向角表达式和在x轴上的波达方向角表达式相除得到一个与声速无关的表达式；S5、根据两条线阵的几何关系推导出θxi和θyi的关系式，再最终求解出目标信号的波达方向角。2.根据权利要求1所述的一种未知声速环境下快速DOA估计方法，其特征在于，所述的步骤S1中对接收信号矩阵进行处理得到新的互协方差矩阵R的过程如下：根据线阵夹角δ和αi将目标源信号入射区域分成4部分：当入射信号与x轴的夹角αi∈[0,δ)时，信号入射区域设为区域①，时为区域②，时为区域③，时为区域④；设入射信号与x轴法线的夹角为xni且与y轴法线的夹角为yni且以原点处的阵元为参考阵元，对于x轴阵列，当入射信号最先到达参考阵元时，则波达方向角θxi为正值，此时波达方向角等于信号与阵列法线的夹角，即θxi＝xni，否则当信号最后到达参考阵元时，波达方向角θxi为负值，且θxi＝-xni，对于y轴阵列也有相同的结论，因此有：sinθyi＝sin(θxi-δ)(5)得到X(t)和Y(t)的M×M阶互协方差矩阵为：由于噪声为零均值白噪声，各噪声之间相互统计独立且都与目标信号统计独立，将式(6)的后三项都为零，式(6)改写为：其中Rs＝E{S(t)SH(t)}为信源部分的互协方差矩阵，由各信源是统计独立的，且Rs是对角矩阵；取Ay的前(M-1)行和后(M-1)行分别设为Ay1和Ay2，即：由Ay的表达式推出：Ay2＝Ay1ΩH(9)其中接下来将矩阵Rxy的前M-1列划分为子阵Rxy,1，后M-1列划分为子阵Rxy,2，即：结合式(9)得出：将Rxy,1和Rxy,2按下式组合成新的2M...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁更新，姜伸接，李晓鹏，杨萃，陈芳炯，傅娟，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44