基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法技术

本发明专利技术是基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法。本发明专利技术将各阵元的通道数据进行FFT处理，获得各阵元对应的频域数据，根据窄带条件进行频段划分，得到各通道的频带数据，根据指向性进行组合得到协方差矩阵。将所述协方差矩阵向特征子空间投影，利用特征分解得到主特征向量，根据特征值排序对不同信号分量进行选取，选取信号分量；将所述信号分量进行空间谱估计，记录信号分量空间谱的最大置信度，以最大置信度对应的角度方位以及所述角度方位频段贡献分布作为结果信息，根据结果信息判断是否存在目标，计算角度结果；综合多个传感器的角度结果信息，采用信息融合方法进行结果信息融合，获得最终角度结果。

Multi-target DOA estimation of autonomous detection sonar based on information fusion

【技术实现步骤摘要】
基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法
本专利技术涉及水声探测位
，是一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法。
技术介绍
声呐被动探测的分辨力欠缺与作用距离不足一直是水声探测领域的难点问题。考虑到海洋环境的复杂多变性及目标的隐蔽性，历史上已提出大量信号处理算法。传统的DOA估计技术，通常利用多阵元接收数据进行波束形成，进而通过导向矢量扫描获得空间谱，通过选取空间谱最大值或极大值进行DOA估计。由于受到阵列空间受限的影响，传统DOA估计技术的能力也受到限制。主要问题在于阵列空间受限的情况下，无法对弱目标或远距离目标进行准确探测。同时，在强干扰存在的情况下，无法对强干扰附近目标进行有效探测。并且，在多目标同时存在的时刻，其目标分辨能力也不足以区分临近目标。因此，近年来，使用较少的水听器进行弱目标声源探测成为新的研究热点。矢量阵技术的发展使得阵列空间受限的情况有所改善。由于其在单阵元上额外增设两个振速通道，使得在阵元数不变的情况下，子阵接收信息得以增加，相应空间增益也得以提升。一定程度上提高了声呐作用距离及对弱目标的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述方法包括如下步骤：/n步骤一：将各阵元的通道数据进行FFT处理，获得各阵元对应的频域数据，根据窄带条件进行频段划分，得到各通道的频带数据；/n步骤二：将划分好的各通道的频带数据，根据指向性进行组合得到协方差矩阵；/n步骤三：将所述协方差矩阵向特征子空间投影，利用特征分解得到主特征向量，根据特征值排序对不同信号分量进行选取，选取信号分量；/n步骤四：将所述信号分量进行空间谱估计，记录信号分量空间谱的最大置信度，以最大置信度对应的角度方位以及所述角度方位频段贡献分布作为结果信息，根据结果信息判断是否存在目标，计算角度结果；/n步...

【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述方法包括如下步骤：
步骤一：将各阵元的通道数据进行FFT处理，获得各阵元对应的频域数据，根据窄带条件进行频段划分，得到各通道的频带数据；
步骤二：将划分好的各通道的频带数据，根据指向性进行组合得到协方差矩阵；
步骤三：将所述协方差矩阵向特征子空间投影，利用特征分解得到主特征向量，根据特征值排序对不同信号分量进行选取，选取信号分量；
步骤四：将所述信号分量进行空间谱估计，记录信号分量空间谱的最大置信度，以最大置信度对应的角度方位以及所述角度方位频段贡献分布作为结果信息，根据结果信息判断是否存在目标，计算角度结果；
步骤五：综合多个传感器的角度结果信息，采用信息融合方法进行结果信息融合，获得最终角度结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述窄带条件进行频段划分具体为：根据选择中心频率，依照具体窄带条件选择频段宽度，具体条件如下：



其中，B为频带宽度，f0为中心频率。


3.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述步骤二具体为：矢量矩阵通过将各通道数据进行不同的组合，获得不同的指向性，根据不同指向性进行组合得到协方差矩阵，通过下式表示协方差矩阵



其中，R为协方差矩阵，ak为导向矢量的第k个主分量，k为主特征向量数，H为共轭转置。


4.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述步骤三具体为：
第一步：将协方差矩阵向特征子空间投影，对协方差矩阵进行特征分解，得到主特征向量，通过下式表示主特征向量：
V＝[v1,v2…vk](3)



其中，V为主特征向量的集合，vk是协方差矩阵的第k个主特征向量；
第二步：根据特征值大小，由大到小对特征向量排序，再对排序后信号特征向量进行选取，选取I个信号分量，满足I≥K。


5.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的自主探测声纳多目标DOA估计方法，其特征是：所述步骤四具体为：
第一步：在第m个传感器中，根据选取的I个信号分量，在角度搜索范围中进行空间谱估计，通过下式表示空间谱估计：




为第m个传感器所接收的fk频段数据投影得到的第i个信号分量Ui所估计得到的空间谱，为I个信号分量，fk为第m个传感器所接受的频段，为L个扫描角度，a(θl)为角度θl所对应的导向矢量，Θ为角度搜索范围；
第二步：对进行谱峰搜索，选取最大峰值，记录最大峰值的置信度confidencemax，confidencemax对应的角度值doamax、频段fk；
第三步：以doamax为中心±c1°作为选择范围，c1为第一次角度范围搜索所选择的半径，选取在所述选择范...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹男，李晨牧，张光普，王燕，梁国龙，齐滨，邱龙皓，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23