[发明专利]一种用于水声被动定位的信号到达时延差跟踪算法

说明书

技术领域

本发明涉及水声信号处理技术领域中的水声被动定位方法，尤其涉及一种用于水声被动定位的信号到达时延差跟踪算法。

背景技术

水声被动定位是水声信号处理领域的一项重要课题，也是一项难题。目前，水声被动定位的方法主要有三类：基于到达时延差（TDOA）的方法、目标运动分析（TMA）方法和匹配场处理方法（MFP）。

基于TDOA的方法是最常用的水声被动定位算法之一，并广泛应用于实时水声被动定位系统中。该算法根据到达水听器阵列不同基元的信号相对时延来进行目标方位、距离和深度参数的估计。根据所使用的参数估计方法不同，基于TDOA的目标参数估计可以分为最大似然估计(MLE)和最小二乘方法(LSE)估计^[1]。最小二乘估计不需要任何先验知识，并能给出闭合形式（closed form）的解，通常用来求解超定方程组，因此在需要实时处理的被动定位系统中得到了广泛的应用。在无干扰噪声的情况下，根据r维空间中r+1个基元间的r个信号到达时延差就能够唯一确定目标声源的位置^[2]。有噪声存在时，信号到达时延的测量会产生误差，为了弥补干扰噪声造成的影响，定位所使用的基元个数要多于r+1个。

在水声被动定位实时处理系统中，TDOA通常首先采用估计两个基元信号的互相关函数，然后寻找互相关函数的最大值对应时延作为信号的到达时延差^[3]。Knapp和Cater对互相关法进行了改进，提出了广义互相关法^[4]，以克服互相关函数估计可能存在的偏差的影响。广义互相关法虽然对TDOA的估计性能有所改进，但该方法也增加了TDOA估计的计算量。此外，在接收信号中存在经过多条路径传播到达的信号相叠加时，广义互相关法的性能也受到影响。多路径干扰导致相关函数中可能出现多个极大值（称为相关峰），由于相关函数的最大值有可能对应于“伪”相关峰（非同类性质的多径信号相关导致），因此直接通过寻找互相关函数的最大值计算得到的TDOA通常会发生错误，这种情况在水声信号传播过程中是普遍存在的。因此，必须采取措施寻找真实的相关峰对应的TDOA。

参考文献

[1]Huang Y.,Benesty J.,Elko G.W.,Mersereau R.M.Real-Time Passive Source Localization:A Practical Linear-Correction Least-Squares Approach[J].IEEE Transaction on Speech and Audio Processing,2001,9(8):943-955.

[2]Smith J.O.,Abel J.S.The Spherical Interpolation Method of Source Localization[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,1987,12(1):246-252.

[3]张贤达.现代信号处理（第二版）[M].北京：清华大学出版社，2002：328-330.

[4]Knapp C.H.,Carter G.C.The Generalized Correlation Method for Estimation of Time Delay[J].IEEE Transaction on Acoustics,Speech and Signal Processing,1976,24(4):320-327.

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供一种用于水声被动定位的信号到达时延差跟踪算法。在基于TDOA的水声被动定位算法处理过程中，利用相关函数全局最大值和最小值之间的幅度、时延等相对关系，辨别相关峰的真伪，从而找到真实的信号到达时延差，并对该时延差进行跟踪，输出稳定的信号到达时延差估计值。

技术方案：一种用于水声被动定位的信号到达时延差跟踪算法，步骤如下：

（1）变量初始化，对信号进行分帧；

（2）采用离散傅里叶变换方法估计两个水听器接收到的信号帧的互相关函数值序列；

（3）搜索互相关函数值序列的全局最大值，利用互相关函数值序列的下标与到达时延差之间的对应关系，确定当前信号帧到达两个水听器的时延差；

（4）重复步骤（2）和（3），直至得到连续5个稳定的到达时延差估计值，将最新的到达时延差估计值作为跟踪初始值；