[发明专利]声矢量阵高精度远程方位估计方法

权利要求书

1.一种声矢量阵高精度远程方位估计方法，其特征是：

(1)对二维矢量水听器阵列的接收信号进行窄带滤波，获得待处理频点上的窄带输出信号；

(2)将二维矢量水听器阵列相互正交的两个振速分量在复数域进行线性组合，转换为两个新的振速输出分量，即构造复数域双振速分量；

(3)采用最大似然估计求出一定数量采样快拍下的声压及复数域双振速分量的互协方差矩阵对，即构造出基于广义声能流的声压振速互协方差矩阵对；

(4)应用矩阵束的ESPRIT算法计算基于广义声能流的声压振速互协方差矩阵对之间的旋转不变因子，从而进行方位估计。

2.根据权利要求1所述的声矢量阵高精度远程方位估计方法，其特征是所述的构造复数域双振速分量具体包括：将y方向的振速输出分量v_y与复数单位j相乘，再与x方向的振速输出分量v_x相加获得新的振速输出分量v₁；将y方向的振速输出分量v_y与负的复数单位-j相乘，再与x方向的振速输出分量v_x相加获得新的振速输出分量v₂。

3.根据权利要求1所述的声矢量阵高精度远程方位估计方法，其特征是所述的构造出基于广义声能流的声压振速互协方差矩阵对具体包括：将一定采样快拍数量的声压传感器阵列的输出分别与两个新的复数域振速输出分量的共轭转置相乘，并求其平均值，得到基于广义声能流的互协方差矩阵对R₁和R₂。

4.根据权利要求1或2所述的声矢量阵高精度远程方位估计方法，其特征是：所述应用矩阵束的ESPRIT算法计算基于广义声能流的声压振速互协方差矩阵对之间的旋转不变因子中采用奇异值分解和总体最小二乘法将一个较大维数的病态最小二乘问题转化为一个较小维数的非病态总体最小二乘问题。

5.根据权利要求3所述的声矢量阵高精度远程方位估计方法，其特征是：所述应用矩阵束的ESPRIT算法计算基于广义声能流的声压振速互协方差矩阵对之间的旋转不变因子中采用奇异值分解和总体最小二乘法将一个较大维数的病态最小二乘问题转化为一个较小维数的非病态总体最小二乘问题。