[发明专利]基于浅海多途到达角和到达时延的近距离声源联合定位方法有效
申请号: | 201611163766.7 | 申请日: | 2016-12-16 |
公开(公告)号: | CN106646373B | 公开(公告)日: | 2018-08-14 |
发明(设计)人: | 杨坤德;郭晓乐;段睿 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G01S5/18 | 分类号: | G01S5/18 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 刘新琼 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多途 声源 近距离 浅海 时延信息 时延 自相关函数 计算信号 模糊函数 准确定位 高分辨 角信息 子空间 加权 联合 | ||
1.一种基于浅海多途到达角和到达时延的近距离声源联合定位方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:浅海近距离声源的多途到达角定位:
步骤1a:在浅海波导中,声源在远场条件下,K个多途到达角能够表示为K个平面波,利用N阵元的均匀垂直线列阵进行接收,则均匀垂直线列阵的接收信号为:
x(t)=A·s(t)+n(t) (1)
式中A是一个N×K维的阵列流形矩阵,s(t)是一个K×1维的信号向量,n(t)是N×1维、均值为0,方差为σ2的稳态高斯白噪声;对接收信号的协方差矩阵Rx进行特征分解可得:
式中(·)H表示取共轭转置,Λs是一个k×k维的对角矩阵,其对角线上的值为Rx特征值中的最大的k个特征值,Us为N×k维的矩阵,每一列为对应中Λs特征值的特征向量,也是获得的信号子空间,Un为N×(N-k)维的矩阵,由Rx的除了Us剩下的特征向量构成,是获得的噪声子空间;
步骤1b:通过最小化信号子空间和阵列流形向量张成空间的距离计算到达角的估计值
式中||·||F表示弗罗贝尼乌斯范数,V是一个正定加权矩阵,为了得到到达角的最小渐进方差估计,V的计算公式为:
式中(·)-1表示求逆算子,I一个k×k维的单位矩阵;将(4)式代入(3)式,并将(3)式对T求偏导并令导数为0,能够得到T的估计值为:
步骤1c:将公式(5)代入公式(3)可得:
式中PA是对A的像空间的投影矩阵,是对其零空间的投影矩阵;
步骤1d:由于接收信号的多途到达角是声源位置的函数,则多途到达角表示为:
θ=h(r,z) (7)
式中h(·)表示声场环境模型算子,计算时通过声场程序Bellhop进行计算,r表示声源距离,z表示声源深度;所以上式(6)表示为:
式中分别表示声源深度和距离的估计值;声源定位的模糊表面为:
则用分贝表示的归一化模糊表面为:
步骤2:浅海近距离声源的多途到达时延定位:计算的接收信号的自相关函数,通过提取自相关函数的相关峰值点,得到接收信号的多途到达时延为Te;然后通过Bellhop模型计算得到声场空间相应位置处的多途到达时延为Tp(r,z),从而得到多途到达时延的归一化模糊平面为:
步骤3:利用多途到达角和多途到达时延的联合定位方法:通过联合多途到达角和多途到达时延两种信息,对声源进行准确定位;计算公式为:
通过求声源空间的模糊函数,峰值位置即为声源所在的位置。
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