[发明专利]一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法

权利要求书

1.一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法,其特征在于：

(1)获取一段阵列接收信号，阵列的形状和维度不限；

(2)根据阵列参数和时间信息构建多维窗函数，当基阵形状较为规则时，利用基阵的指向性函数和时间窗函数直接构建出关于时间和空间的多维窗函数，当基阵的形状和维度都不规则时，利用阵元数、阵元间距、维度、数据时间长度，通过常规波束形成和经典谱估计方法推导出卷积关系，从而获得在频率和方位上的多维窗函数功率谱的解析表达式；

(3)对接收信号和多维窗函数进行多维傅里叶变换，对接收信号进行多维傅里叶变换即是获得利用常规波束形成和经典谱估计方法的多维谱估计结果，对于阵型比较常规的基阵，则容易获得关于时间和空间的多维窗函数，再对窗函数进行多维傅里叶变换，获取其功率谱估计结果；

(4)对接收信号和多维窗函数的功率谱进行多维去卷积，可采用任意一种点扩展函数(PSF)已知的去卷积算法；

(5)根据实际需求合理设计去卷积参数，去卷积参数需要针对采用的去卷积算法进行设置调试；

(6)去卷积的结果作为接收信号最终的时空联合谱估计结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法,其特征在于：所述的获取接收信号的过程具体为：

使用一个一维线阵接收信号，阵元数为M，阵元间距为d，一个频率为f₀，入射方向为θ₀的单频信号入射到基阵上，接收信号的时间长度为T秒，采样率为f_s，则每个阵元接收到的信号点数为N＝f_sT，c为信号在介质中的传播速度，在不考虑噪声的情况下，第m个阵元接收到的信号可以表示为：

其中，m＝0,1,...,M-1，A_m为信号幅度，接收信号为r(m,t)。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空处理的高分辨低旁瓣去卷积谱估计方法,其特征在于：所述的接收信号和多维窗函数进行多维傅里叶变换过程如下：

对接收信号r(m,t)在时间和空间进行二维傅里叶变换，得到接收信号在频率和空间上的谱估计结果，空间域上即为对接收信号进行常规波束形成，这一过程为：

其中λ＝c/f₀，是声源信号的波长，

(2)式为接收信号进行二维傅里叶变换的结果，若计算接收信号的功率谱，(2)式则重新表示为：

其中，

在(3)式中，最终得到的关于频率和空间的二维功率谱是声源信号功率谱同一个二维窗函数的功率谱的卷积，此时的声源信号为一个关于频率和方位的二维δ函数，此时的二维窗函数的功率谱本质上是孔径函数和时域窗函数二者功率谱的乘积，当d/λ＝1/2时，二维窗函数W(sinθ,f)中关于波束方位的一项则与声源信号频率无关，在实际情况下，|R(sinθ,f)|²可以利用接收信号计算得到，|W(f,sinθ)|²是已知项，作为点扩展函数(Point SpreadFunction,PSF)，对(3)式进行去卷积运算可以得到声源信号的功率谱。