[发明专利]一种基于声矢量阵的数据降维稳健自适应波束形成算法在审
申请号: | 202211217283.6 | 申请日: | 2022-10-02 |
公开(公告)号: | CN115639549A | 公开(公告)日: | 2023-01-24 |
发明(设计)人: | 蒋西海;张凯岳;杨天开;张肖;王伟;尹松 | 申请(专利权)人: | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 |
主分类号: | G01S7/52 | 分类号: | G01S7/52;G01S7/537 |
代理公司: | 杭州兴知捷专利代理事务所(特殊普通合伙) 33338 | 代理人: | 林振兴 |
地址: | 310023 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 矢量 数据 稳健 自适应 波束 形成 算法 | ||
本发明公开了一种基于声矢量阵的数据降维稳健自适应波束形成算法,包括以下步骤:对各路通道数据作FFT变换转换成频域数据;计算各子频带样本的协方差矩阵;利用共轭梯度算法对协方差矩阵进行矩阵降维,并求解降维矩阵;利用降维矩阵计算对角矩阵;求解降维后的估计期望信号导向矢量和约束矩阵;对约束矩阵进行特征值分解;求解拉格朗日因子;利用得到的拉格朗日因子求解得到估计的加权矢量。本发明结合矢量阵稳健波束形成算法和Krylov子空间降维技术,解决了因导向矢量失配导致检测性能下降的问题,同时降低了运算量,使算法的性能进一步提高。
技术领域:
本发明属于矢量阵信号处理领域,具体涉及一种基于声矢量阵的数据降维稳健自适应波束形成算法。
背景技术:
对于新一代低频被动拖曳阵声纳系统的大阵列孔径、左右分辨以及远程目标探测的要求,传统的声压水听器阵列信号处理技术不能获取足够的目标信息,已不再满足现代海军远程探测能力的需求。相较于经典的声压水听器只能采集声场中的声压数据,矢量水听器能同时获得声压和振速信息,矢量水听器具有更高的处理增益和抗干扰能力,更加有利于低信噪比条件下的信号处理。由于矢量传感器能同步共点获取声压和声速信息,拖曳矢量阵声纳具备左右舷分辨能力。
实际工程应用中,具有高分辨力和强干扰抑制能力的CAPON波束形成器是最常用的空间谱估计方法。在试验中,CAPON波束形成器对误差非常灵敏,阵型失配和少快拍数据会使CAPON波束形成器的驾驶向量估计存在误差,误将期望信号当作干扰进行抑制,出现信号“自消”现象。特别对于以矢量阵为接收阵元的柔性长阵,柔性阵列布放后阵形有一定的畸变,CAPON波束形成器的信号自消现象不可避免。CAPON波束形成器的信号自消现象不可避免。为实现CAPON波束形成器在工程应用中的稳健可靠,涌现了几种提升CAPON波束形成器稳健的方法。稳健自适应波束形成(Robust Capon Beamforming)通过强加导向矢量不确定集以改善其稳健性。该算法属于对角加载算法的一种,能根据导向向量误差确定对角加载因子的大小。其最优对角加载量通过牛顿迭代法求解,但是基于声矢量阵的稳健自适应波束形成算法(VECTOR RCB)迭代的运算量一般比较大而且收敛速度慢。满足不了新一代低频被动声纳系统的实时性的要求。
发明内容:
本发明所要解决的技术问题是,提供一种基于声矢量阵的数据降维稳健自适应波束形成算法,该算法结合矢量阵稳健波束形成算法和Krylov子空间降维技术,解决了因导向矢量失配导致检测性能下降的问题,同时降低了运算量,使算法的性能进一步提高。
本发明的技术解决方案是,提供一种基于声矢量阵的数据降维稳健自适应波束形成算法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤一:对各路通道数据作FFT变换并转换成频域数据Xv(w);
步骤二:计算各子频带样本的协方差矩阵
步骤三:利用共轭梯度算法对协方差矩阵进行矩阵降维,并求解降维矩阵D;
步骤四:利用降维矩阵D计算对角矩阵ΛCG;
步骤五:求解降维后的估计期望信号导向矢量和约束矩阵M;
步骤六:对约束矩阵M进行特征值分解;
步骤七:求解拉格朗日因子;
步骤八:利用得到的拉格朗日因子求解得到估计的加权矢量。
作为优选,步骤二中,协方差矩阵如下,
其中,K为快拍数,Xk(w)为接收的阵列频域数据,H表示转置。
作为优选,步骤三中,利用共轭梯度算法,对协方差矩阵进行降维,并求解降维矩阵D=[d1,…,dN],N为降维矩阵阶数,具体步骤如下,
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