本发明专利技术提供了一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法及系统，包括：对畸变的拖线阵声阵段进行建模，将畸变阵形建模为抛物线形；将相邻两个阵元之间的弧线近似为直线，计算每个阵元所对应的位置坐标和斜率；对入射信号建模；将水平面均匀离散为成多个角度，使目标方位在平面角度集合中；对接收信号进行扩展得到扩展后的接收信号；计算扩展后的接收信号所对应的似然函数；令目标信号服从相同的先验分布；根据扩展后的接收信号与似然函数，得到相关参数的后验概率密度；计算超参数估计目标方位；计算畸变后阵形的对应参数估计畸变阵形。本发明专利技术解决了弯曲畸变拖线阵阵元位置未知和目标函数对阵形参数求导的问题，同时估计阵形和目标方位，减少了误差的累积。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水声工程中声纳，具体地，涉及一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法及系统。
技术介绍
1、湿端拖曳线列阵的拖缆和拖线阵都是柔性的，拖曳在舰艇平台尾部，一般情况下默认装备在舰船上的拖曳阵工作时为一条直线，当平台机动时阵形发生畸变，此时若仍按直线阵形进行波束形成会导致拖曳线列阵声纳性能急剧下降甚至很容易丢失目标。
2、为了改善舰艇转向时拖线阵声纳目标检测性能，在阵形发生畸变时尽可能准确估计目标方位是一个亟待解决的问题。国内外学者为解决这个问题提出了一些方法：可以对拖线阵的水下状态进行力学建模，由力学传感器数据确定边界条件，求解方程从而得到阵形，再对目标方位进行估计，但水下环境复杂，力学建模法估计阵形很难精确把握与验证；还可以借助抛物线模型和指数模型对畸变阵形进行三维建模，利用弧长公式和航向传感器之间长度对参数进行估计，但舰艇平台在转向机动时由于自身工况变化引起周围磁场的明显变化，航向传感器受磁场变化影响可能存在较大的固有偏差，导致对阵形估计的准确性无法保证，进而对目标方位的估计有较大误差。
3、为了提高舰艇转向机动时的拖线阵声纳性能，本专利技术对畸变阵形和目标方位的估计方法做了进一步的改进，仅利用拖线阵阵元接收到的声学数据估计阵形和目标方位。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，包括：
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p>3、步骤s1：对畸变的拖线阵声阵段进行建模，将畸变阵形建模为抛物线形；4、步骤s2：将所述畸变后阵形中的相邻两个阵元之间的弧线近似为直线，计算每个阵元所对应的位置坐标和斜率；
5、步骤s3：对入射信号建模，得到远场窄带信号入射数量及对应的目标方位，进而得到当前时刻的接收信号；
6、步骤s4：将水平面均匀离散为成多个角度，确定平面角度集合，使得所述目标方位在所述平面角度集合中；
7、步骤s5：对所述接收信号进行扩展得到扩展后的接收信号；
8、步骤s6：计算所述扩展后的接收信号所对应的似然函数；
9、步骤s7：令目标信号服从相同的先验分布；
10、步骤s8：根据扩展后的接收信号与所述似然函数，得到相关参数的后验概率密度；
11、步骤s9:根据所述后验概率密度计算超参数γ估计目标方位；
12、步骤s10：计算畸变后阵形的对应参数估计畸变阵形。
13、优选地，所述畸变后阵形在xoy平面内模型，如下式所示：
14、
15、其中，a和b分别为畸变阵形的二次项和一次项系数；
16、所述畸变后阵形包括n个阵元，所述n个阵元按照处理信号最高频率对应的半波长布放，相邻阵元间距为d。
17、优选地，步骤s3中，有m个远场窄带信号入射，目标方位分别为θ＝{θ1,…,θm}，当前时刻的接收信号为
18、x(t)＝a(θ)s(t)+n(t),t∈{1,2,…,t}
19、其中，t为快拍数，s(t)为目标信号，n(t)为噪声，a(θ)＝[a(θ1),…,a(θm)]∈cn×m为阵列流形矩阵。
20、优选地，步骤s5中，将阵列流形矩阵a(θ)扩展成过完备矩阵同时将s(t)以补零形式扩展成当且仅当时，中的对应的项不等于0，扩展后的接收信号为：
21、
22、其中，n表示阵元数量，表示第l个扫描方位，θm表示第m个目标方位。
23、优选地，步骤s6中包括：
24、针对单快拍信号，噪声服从均值为零，方差为σ2的复高斯分布，对应的概率密度为cn(n(t)；0,σ2i)，其中σ2为噪声功率，因此，x(t)也服从复高斯分布，对于t时刻的快拍的似然函数如下式所示：
25、
26、根据sbl框架，扩展后的接收信号也服从均值为零的复高斯分布，如下式所示：
27、
28、其中为的第l个元素，γl为的方差，超参数γ＝[γ1,γ2,…,γl]；
29、针对多快拍信号，所述多快拍信号中各个快拍之间信号相互独立，x(t)在t时刻快拍的似然函数如下式所示：
30、
31、其中，x＝[x(1),…,x(t)]∈cm×t，
32、优选地，步骤s8中，所述相关参数包括超参数γ、噪声功率σ2、畸变阵形的二次项系数a、畸变阵形的一次项系数b；
33、根据贝叶斯理论，所述相关参数的后验概率密度满足：
34、p(γ,σ2,a,b|x)∝p(x；γ,σ2,a,b)p(γ)p(σ2)p(a)p(b)
35、当γ、σ2、a、b互不相关时，有p(γ,σ2,a,b|x)∝p(x；γ,σ2,a,b)，将扩展后的接收信号与所述接收信号所对应的似然函数相乘，并对积分，得到：
36、
37、其中，σ为协方差阵，其中p(x；γ,σ2,a,b)表示x的概率密度函数，表示阵列流形矩阵，(·)h表示共轭转置，i表示单位矩阵。
38、优选地，步骤s9中，包括如下子步骤：
39、步骤s9.1：对相关参数的后验概率密度取对数为：
40、
41、其中，|·|表示矩阵的行列式，最大化上式得到超参数γ，如下式所示：
42、
43、步骤s9.2：计算协方差阵σ需要迭代更新噪声方差σ2，用最大似然法估算σ2，如下所示：
44、
45、其中r＝x(t)x(t)h，为拟信号方向的投影矩阵，am是由中m个峰值所对应的列重新组成的新矩阵。
46、优选地，步骤s10中，包括如下子步骤：
47、步骤s10.1：选择γ和σ2的某一组固定值，此时a、b的估计值为：
48、
49、
50、其中f(a,b)＝tr(xhσ-1x)+l log detσ，a、b分别表示畸变阵形的二次项系数a、畸变阵形的一次项系数b，由于i中仅有中的anm与a、b有关，对a求导有
51、
52、其中xn和yn对a的偏导数需借助后向传播算法，由下式计算得到：
53、
54、
55、
56、dnl∈dn×l，且则σ对a求偏导为
57、
58、利用导数公式可知
59、
60、
61、综上f(a,b)对a的偏导为
62、
63、步骤s10.2：同理令qnl∈qn×l，xn和yn对b的偏导数由下式计算：
64、
65、
66、
67、得到f(a,b)对b的偏导为
68、
69、步骤s10.3：求得目标函数对参数a、b的偏导g(a)、本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，所述畸变后阵形在XOY平面内模型，如下式所示：
3.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S3中，有M个远场窄带信号入射，目标方位分别为θ＝{θ1,…,θM}，当前时刻的接收信号为
4.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S5中，将阵列流形矩阵A(θ)扩展成过完备矩阵同时将s(t)以补零形式扩展成s(t)，当且仅当时，中的对应的项不等于0，扩展后的接收信号为：
5.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S6中包括：
6.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S8中，所述相关参数包括超参数γ、噪声功率σ2、畸变阵形的二次项系数a、畸变阵形的一次项系数b；
7.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S9中，包括如下子步骤：
8.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤S10中，包括如下子步骤：
9.一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计系统，其特征在于，包括：
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，所述畸变后阵形在xoy平面内模型，如下式所示：
3.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤s3中，有m个远场窄带信号入射，目标方位分别为θ＝{θ1,…,θm}，当前时刻的接收信号为
4.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于，步骤s5中，将阵列流形矩阵a(θ)扩展成过完备矩阵同时将s(t)以补零形式扩展成s(t)，当且仅当时，中的对应的项不等于0，扩展后的接收信号为：
5.根据权利要求1所述的畸变拖线阵阵形和目标方位联合估计方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕晨溪，郭浩泉，朱代柱，魏元奥，马怀逸，
申请(专利权)人：上海船舶电子设备研究所中国船舶集团有限公司第七二六研究所，
类型：发明
国别省市：
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