[发明专利]一种适用于非同步阵列的匹配场水下声源定位方法

说明书

本发明公开了一种适用于非同步阵列的匹配场水下声源定位方法，针对现有匹配场定位算法无法应用于非同步阵列的问题，通过将非同步接收信号归一化取幅值成功消除了未知声源频谱以及非同步接收产生的相位偏差，同时利用压缩感知算法提升定位分辨率，获得高分辨低旁瓣定位结果。本发明并不要求阵列接收信号严格同步，同时有着较高的定位精度和分辨率，适用于高信噪比下的非同步阵列定位场景，方法步骤简单，可靠性好。

技术领域

本发明涉及一种声纳信号处理算法，特别是一种适用于非同步阵列的匹配场水下声源定位方法，属于声纳信号处理领域。

背景技术

一般而言，像匹配场定位或DOA估计等阵处理方法均需要一个同步阵列以确定信号在不同阵元之间的到达时延差。然而一个大尺寸的同步阵列需要进行精确的时间较准，其工程造价昂贵，并且当这个同步阵的某个或某几个阵元出现时钟偏差，这个阵列便不能应用到阵列处理中。在实际海试中，用户会经常遇到接收信号通过几个自容水听器组成的非同步阵列进行采集，常规的同步阵列信号处理方法在此不适用。因此研究适用于非同步阵列的匹配场水下声源定位方法具有重要的工程意义和实际价值。

发明内容

本发明的目的是为了提供了一种适用于非同步阵列的匹配场水下声源定位方法，能够在阵列接收信号不严格同步的情况下，利用被动方式实现水下声源定位。

为了解决上述技术问题，本发明包括以下步骤：

步骤1：提取出自容水听器组接收到的数据并组成阵列接收信号，使接收信号大致位于同一时间窗内，注意此时并不要求阵列接收信号严格同步。同时对阵列接收数据进行预处理，通过时频分析等技术获取声源信号的频率信息。

步骤2：依据海深和声源频率等信息选用合适的声传播模型，并确定好网格划分以及声源搜索范围，输入阵列参数、阵列接收数据以及环境参数信息(海深、声速剖面、底质参数等)。

步骤3：将非同步阵列接收数据和由声传播模型计算得到的拷贝场数据归一化并取幅值处理。

步骤4：利用压缩感知算法提高定位分辨率，将参数初始化并通过稀疏贝叶斯学习更新公式进行迭代求解。

步骤5：依据迭代结果输出声源估计位置。

进一步的：

步骤3所述的归一化取幅值处理可描述为：

当不考虑噪声时，N元非同步垂直接收阵在频率ω处的第l个频域快拍y_l可以由声源频谱和信道传递函数的频谱来表示。此时将非同步阵列接收信号和信道传递函数进行归一化取幅值处理，在处理中采用向量2范数归一化。

式中，S(ω)表示声源频谱，表示声源位于处的信道传递函数频谱，其中表示声源位置信息，表示由于非同步接收而在各个阵元产生的相位偏移，属于未知量，上标T表示向量转置。为归一化系数，和分别为归一化取幅值后的非同步接收信号和信道传递函数。通过归一化取幅值处理成功消除了未知声源频谱以及非同步接收产生的相位偏差。

步骤4所述的稀疏贝叶斯学习更新公式可描述为：

式中，为γ中K个非零值对应的拷贝场字典向量组成的矩阵，上标+表示矩阵的摩尔-彭罗斯广义逆。为归一化取幅值后的采样协方差矩阵，其中在迭代过程中当噪声方差小于某一阈值或者迭代达到最大次数时终止迭代，一般而言可取噪声阈值为0.001，最大迭代次数100。

本发明的有益效果是：