基于模型的聲矢量傳感器信號DOA估計方法研究.pdf

1、相比于傳統(tǒng)聲壓傳感器，聲矢量傳感器可為后置信號處理系統(tǒng)額外地提供聲場的矢量信息，因而受到各國水聲領域研究人員的廣泛關注。經(jīng)典的聲矢量信號處理方法通常考慮理想情況下的海洋信道和背景噪聲，忽略了真實海洋環(huán)境的復雜多變性對處理效果的影響?；谀Ｐ偷男盘柼幚矸椒▽⒙晥龅奈锢砟Ｐ团c信號處理算法相結合，利用聲場特性改善信號處理算法性能。目前，?；幚砑夹g一般針對聲壓信號展開，將其應用于矢量信號處理中仍較為少見。鑒于此，本文在研究常規(guī)矢量陣方位估計算

2、法的基礎上，分別探索基于聲矢量場模型和聲矢量信號模型的方位估計算法。論文的主要內容如下：
　　1.基于聲矢量場極化模型的DOA估計方法
　　針對子空間類高分辨方法對噪聲敏感，提出了基于水聲信號偏振(極化)特性的降噪預處理方法，建立了矢量傳感器極化加權方位估計模型。在淺海環(huán)境下，分別通過射線理論和簡正波模型對聲波的質點運動軌跡進行深入地研究，從理論上證明由于波導的影響水下聲場中也存在“偏振”現(xiàn)象。在此基礎上，詳細地探討了目標信

3、號與瞬態(tài)干擾在時域極化特性上的區(qū)別，并依此設計時域極化濾波器，以達到瞬態(tài)干擾位置判斷和抑制的目的。根據(jù)目標信號極化參數(shù)建立數(shù)據(jù)恢復模型，對瞬態(tài)干擾處目標信號進行預測。通過仿真分析和實驗數(shù)據(jù)處理結果表明本文方法能夠有效地去除瞬態(tài)干擾并恢復目標信號。
　　由于時域極化處理對噪聲的抑制能力有限，為提高極化預處理算法性能，本文進一步分析了目標與噪聲在頻域極化特性上區(qū)別，以時域極化處理方法為原型，提出了基于頻域極化濾波的DOA估計算法。仿真

4、研究表明，在發(fā)射與接收距離較近、背景噪聲為實測環(huán)境噪聲和雙目標情況下，基于頻域極化濾波的DOA方法均比常規(guī)矢量處理方法具有更好的表現(xiàn)。實測信號處理結果也證實了此方法具有良好的估計性能。本方法在使用中基本不需要目標的先驗知識，更適合用于被動目標定位與追蹤中。
　　2.基于聲矢量信號模型的DOA估計方法
　　基于高階統(tǒng)計模型的DOA算法既能擴展陣列孔徑，又具備色噪聲抑制能力，但擴展后陣列中存在大量冗余項，計算量較大。針對這一問題

5、，通過分析四階累積量對均勻聲矢量線陣的擴展特性，提出了兩種協(xié)方差矩陣重構方法：直接剔除法和重合項平均法。理論分析和仿真研究表明，對于均勻矢量線陣，本文提出的兩種算法能夠有效的降低協(xié)方差矩陣維數(shù)；基于重合項平均法的DOA算法性能甚至優(yōu)于未去冗余的四階累積量DOA方法。
　　雖然高階統(tǒng)計模型能擴展陣列孔徑，但在應用中仍存在一些局限性，若條件允許，還應采用大尺寸陣列以獲得較為理想的DOA估計結果。單矢量水聽器輸出三或四路信號，相比于陣元

6、個數(shù)相同的聲壓陣，隨著陣元個數(shù)增多，矢量陣DOA算法的運算量增大程度更為明顯。
　　為提高DOA算法的運算速度，四元數(shù)被引入聲矢量信號處理中，以其特有的運算法則降低DOA算法計算量和所占內存空間。但聲矢量信號的現(xiàn)有四元數(shù)DOA算法未充分利用矢量傳感器的固有指向性，致使方位估計結果存在模糊。本文對現(xiàn)有模型下數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣進行詳細推導，分析模糊的產(chǎn)生原因，并以此為基礎，利用四元數(shù)的乘法運算規(guī)則，提出現(xiàn)有模型的改良方法，以消除估計結果中