一种基于二次相关最优加权的时延估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于二次相关最优加权的时延估计方法，通过构建一基于二次相关函数的阵列信号及一基于频率和时延的驾驶向量，利用约束优化方法得到一最优权矢量，以最优权矢量对时延搜索进行最优加权，得到任意两个信号之间的时延差。本发明专利技术将二次相关和最优权矢量波束形成时延估计结合的时延估计方法提升了低信噪比条件下的时延估计精度；二次相关能够有效抑制噪声，最优权矢量时延估计无需升采样即可大幅提升时延估计精度，两点的结合可以有效提升低信噪比条件下时延估计精度。提升低信噪比条件下时延估计精度。提升低信噪比条件下时延估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二次相关最优加权的时延估计方法


[0001]本专利技术涉及计算；推算或计数的
，特别涉及一种声纳信号处理领域的基于二次相关最优加权的时延估计方法。

技术介绍

[0002]利用水下目标所辐射噪声来检测和定位目标是潜艇隐蔽发现和攻击的一种重要手段。
[0003]目前被动定位方法主要有三元阵被动定位法、目标运动分析定位法和匹配场处理定位法3种；其中，三元阵被动定位法仍是潜艇声纳装备上普遍采用的被动定位方法，其关键是3个子阵接收信号之间的两个时延差估计，时延差估计的精度直接决定了对目标的定位精度。
[0004]现在常用的时延估计方法主要有直接相关法、广义相关法、相位谱法等，上述方法无法在有限采样率的情况下提升定位精度，必须采取升采样或数字内插技术，同时，在实际应用中极易出现相位模糊的问题，三元阵在实际环境下的被动测距能力较差，这对于目标的定位不利，宽容性比较差，时延差估计的精度反而不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决了现有技术中存在的问题，提供了一种优化的基于二次相关最优加权的时延估计方法，将二次相关和最优权矢量波束形成时延估计进行结合，提高时延估计精度。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是，一种基于二次相关最优加权的时延估计方法，构建一基于二次相关函数的阵列信号及一基于频率和时延的驾驶向量，利用约束优化方法得到一最优权矢量，以最优权矢量对时延搜索进行最优加权，得到任意两个信号之间的时延差。
[0007]所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1：构建任意两个信号x1和x2的自相关函数R
11
和互相关函数R
12
；
[0009]步骤2：以R
11
和R
12
为新的输入信号，构建信号向量，将R
11
和R
12
分别分解为若干窄带，并基于信号向量计算每个窄带的频域互谱矩阵R
1112
(f
k
)，构建驾驶向量V，其中，f
k
为窄带内的频点；
[0010]步骤3：在设定的搜索时延矢量范围内对各个窄带分别计算时延搜索谱P
1112
(f
k
,t)，其中，t为阵列在f
k
频段的窄带时延；
[0011]步骤4：多个窄带的时延搜索谱聚集后得到宽带的时延谱P
12
(t)；
[0012]步骤5：搜索P
12
的时延谱谱峰位置，确定信号x1和信号x2之间的时延差值τ
12
。
[0013]优选地，所述步骤2中，自相关函数R
11
的信号向量X
11
＝[R
11
；R
11
]，互相关函数R
12
的信号向量X
12
＝[R
11
；R
12
]。
[0014]优选地，R
1112
(f
k
)＝E|X
11
(f
k
)
·
X
12H
(f
k
)|，V＝[a(f
k
,t)]。
[0015]优选地，所述步骤3中，
[0016]优选地，
[0017]本专利技术涉及一种优化的基于二次相关最优加权的时延估计方法，通过构建一基于二次相关函数的阵列信号及一基于频率和时延的驾驶向量，利用约束优化方法得到一最优权矢量，以最优权矢量对时延搜索进行最优加权，得到任意两个信号之间的时延差。
[0018]本专利技术将二次相关和最优权矢量波束形成时延估计结合的时延估计方法提升了低信噪比条件下的时延估计精度。
[0019]本专利技术的优点在于：
[0020](1)二次相关能够有效抑制噪声；
[0021](2)最优权矢量时延估计无需升采样即可大幅提升时延估计精度；
[0022](3)上述两点的结合可以有效提升低信噪比条件下时延估计精度。
[0023]本专利技术通过理论分析和仿真结果表明，在低信噪比情况下，能有效抑制噪声，时延估计精度较常规互相关方法有大幅提升，能更好地定位目标。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的流程图；
[0025]图2为本专利技术中的时延估计结果与常规互相关时延估计对比，从图中可以看出二次相关最优加权的时延估计方法主瓣宽度和旁瓣高度明显低于常规互相关，可以有效降低时延估计误差。
具体实施方式
[0026]下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细描述，但本专利技术的保护范围并不限于此。
[0027]如图1所示，本专利技术涉及一种基于二次相关最优加权的时延估计方法，构建一基于二次相关函数的阵列信号及一基于频率和时延的驾驶向量，利用约束优化方法得到一最优权矢量，以最优权矢量对时延搜索进行最优加权，得到任意两个信号之间的时延差。
[0028]所述方法包括以下步骤：
[0029]步骤1：构建任意两个信号x1和x2的自相关函数R
11
和互相关函数R
12
；
[0030]步骤2：以R
11
和R
12
为新的输入信号，构建信号向量，将R
11
和R
12
分别分解为若干窄带，并基于信号向量计算每个窄带的频域互谱矩阵R
1112
(f
k
)，构建驾驶向量V，其中，f
k
为窄带内的频点；
[0031]所述步骤2中，自相关函数R
11
的信号向量X
11
＝[R
11
；R
11
]，互相关函数R
12
的信号向量X
12
＝[R
11
；R
12
]。
[0032]R
1112
(f
k
)＝E|X
11
(f
k
)
·
X
12H
(f
k
)|，V＝[a(f
k
,t)]。
[0033]步骤3：在设定的搜索时延矢量范围内对各个窄带分别计算时延搜索谱P
1112
(f
k
,t)，其中，t为阵列在f
k
频段的窄带时延；
[0034]所述步骤3中，
[0035]步骤4：多个窄带的时延搜索谱聚集后得到宽带的时延谱P
12
(t)；
[0036][0037]步骤5：搜索P
12
的时延谱谱峰位置，确定信号x1和信号x2之间的时延差值τ
12
。
[0038]如图2所示为本专利技术中的时延估计结果与常规互相关时延估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二次相关最优加权的时延估计方法，其特征在于：构建一基于二次相关函数的阵列信号及一基于频率和时延的驾驶向量，利用约束优化方法得到一最优权矢量，以最优权矢量对时延搜索进行最优加权，得到任意两个信号之间的时延差。2.根据权利要求1所述的一种基于二次相关最优加权的时延估计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：构建任意两个信号x1和x2的自相关函数R
11
和互相关函数R
12
；步骤2：以R
11
和R
12
为新的输入信号，构建信号向量，将R
11
和R
12
分别分解为若干窄带，并基于信号向量计算每个窄带的频域互谱矩阵R
1112
(f
k
)，构建驾驶向量V，其中，f
k
为窄带内的频点；步骤3：在设定的搜索时延矢量范围内对各个窄带分别计算时延搜索谱P
1112
(f
k
,t)，其中，t为阵列在f
k
频段的窄带时延；步骤4：多个窄带的时延搜索谱聚集后得到宽带的时延谱P
12
(t...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵游，刘福臣，郑广赢，汲夏，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所，
类型：发明
国别省市：