[发明专利]一种水听器阵列数据远场信号分离方法及装置

说明书

本申请实施例提供的一种水听器阵列数据远场信号分离方法及装置，属于海洋水声探测领域。该方法包括获取水听器阵列数据；对所述水听器阵列数据进行傅里叶变换，得到空间频率域数据；对所述空间频率域数据进行倾斜叠加，得到频率域平面波数据；对所述频率域平面波数据进行反傅里叶变换，得到线性振幅增强的平面波域阵列数据；根据所述平面波域阵列数据，生成目标远场信号数据。本申请能够从根本上解决两种相干信号分离问题，以得到干净的远场信号，提高远场目标方向检测能力。

技术领域

本申请涉及海洋水声探测领域，具体而言，涉及一种水听器阵列数据远场信号分离方法及装置。

背景技术

声波相比电磁波是海洋中更可靠的远距离信息传输工具，在海洋军事、海洋资源以及海洋工程和科学方面有重要的应用价值，因而形成了水声学这一门重要的声学分支科学。水声探测和水声通信是水声学两类重要的内容，通过研究复杂海洋环境下的声传播特性，解决这两类内容涉及的各类科学和应用问题，是水声领域研究课题的关键。

水听器阵列是检测水下声场压力的重要系统。其中，固定式岸基被动声学传感器阵列主要面向远距离水下目标监视和地下深层岩石特性探测的需要，基阵孔径可能达到公里级，探测频率甚至可以低于10 Hz以下，可以全天候适时观测特定海域。最著名的固定式岸基声学传感器阵列是美国的岸基声纳监视系统（SOSUS），垂直阵列或者水平阵列部署在大陆架边缘，沿深海声通道来监测敌方潜艇；美国海洋声学实验室（ALMA）是面向浅海（200m)的声学传感器阵列系统,面向时间海洋环境数据开发水声模型和信号处理算法；近年来，基于海底观察网的军事或者科学观测水听器阵列被部署和研究。

固定式岸基被动声学传感器阵列主要面向远距离目标探测，阵列数据中通常包括近场和远场两种声场数据的混合信息，传统的目标到达方向（DOA）检测方法，如MUSIC，ESPRIT等方法的数学模型主要假设声波是平面波传播，但近场不满足平面波假设，因而近场目标检测需要不同的方法。为了满足不同检测方法的需要，远近声场信号实施分离才能为DOA方向检测和目标识别提供符合数学模型的基础数据。混合声场主要特征表现为远场是微弱信号，近场和环境噪音能级远远高于远场；在阵列时空数据中，远场在记录中具有线性特征，而近场在时空域中则显现为非线性，一般为双曲特征，从而无法准确分离阵列数据的远场和近场信号。

因此，如何解决上述问题是目前亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供一种水听器阵列数据远场信号分离方法及装置，旨在改善上述问题。

第一方面，本申请提供的一种水听器阵列数据远场信号分离方法，所述方法包括：

获取水听器阵列数据；

对所述水听器阵列数据进行傅里叶变换，得到空间频率域数据；

对所述空间频率域数据进行倾斜叠加，得到频率域平面波数据；

对所述频率域平面波数据进行反傅里叶变换，得到线性振幅增强的平面波域阵列数据；

根据所述平面波域阵列数据，生成目标远场信号数据。

在一可能的实施例中，所述对所述水听器阵列数据进行傅里叶变换，得到空间频率域数据，包括：

获取预设相对振幅；

根据所述相对振幅对所述水听器阵列数据进行数据切除得到新的阵列数据；

通过时间方向的傅里叶变换把所述新的阵列数据变换到空间频率域，得到空间频率域数据。

在一可能的实施例中，所述对所述空间频率域数据进行倾斜叠加，得到频率域平面波数据，包括：

基于误差函数对所述空间频率域数据进行倾斜叠加，得到频率域平面波数据。

在一可能的实施例中，所述误差函数满足：