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      基于SBL算法的大間隔非等間距陣 DOA 估計技術(shù)

      2020-10-17 12:09:16羅光成杜馬千里茆琳李智忠
      聲學(xué)與電子工程 2020年3期
      關(guān)鍵詞:柵瓣范數(shù)聲源

      羅光成 杜馬千里 茆琳 李智忠

      (1.91001部隊,北京,100036;2.92196部隊,青島,262100)

      (3.海軍潛艇學(xué)院,青島,262199)

      大間隔非等間距陣 DOA估計技術(shù)可應(yīng)用在以下場景中:多個聲吶浮標(biāo)節(jié)點組合成陣探測,水下固定式聲吶在同樣范圍內(nèi)使用盡可能少的陣元以降低成本或部分陣元損壞等。當(dāng)陣元間距與所要探測信號的波長不滿足空間奈奎斯特采樣定律,即陣元間距大于二分之一波長時(定義為大間隔),經(jīng)典的基于二次型的波束搜索算法,如CBF、MVDR等易出現(xiàn)柵瓣虛警現(xiàn)象,因而大間隔非等間距陣 DOA估計技術(shù)需具備柵瓣抑制能力。作為新的采樣理論,壓縮感知(或者壓縮采樣)可通過開發(fā)信號的稀疏特性,在遠(yuǎn)小于Nyquist采樣率的條件下,用隨機采樣獲取信號的離散樣本,然后通過非線性重建算法完美地重建信號[1]。基于這一思想,本文擬利用稀疏空域信號重構(gòu)方法開展大間隔不等間距陣的 DOA估計技術(shù)研究。

      稀疏信號重構(gòu)技術(shù)近些年來得到快速發(fā)展,并被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域,包括圖像重建與恢復(fù)、小波降噪、雷達(dá)成像、聲吶目標(biāo)定位等[2-5],在頻譜估計和陣列處理的背景下也出現(xiàn)了一些新的算法,包括 l1范數(shù)最小化[6]、匹配追蹤[7]、凸優(yōu)化方法[8]等。比較經(jīng)典的是Gorodnitsky等人利用迭代最小范數(shù)加權(quán)稱為FOCUSS進(jìn)行 DOA估計[9],后來Chen提出了基于追蹤準(zhǔn)則的稀疏信號估計方法 (Basis Pursuit Denoising ,BPDN)[10],通過最小化空間信號的l1范數(shù)進(jìn)行稀疏性約束,結(jié)合噪聲功率限制的陣列數(shù)據(jù)的稀疏重構(gòu)擬合約束,利用凸優(yōu)化工具獲得稀疏的 DOA信號估計結(jié)果。

      但是上述這些方法存在諸如不適用于多快拍相干處理、超參數(shù)的選擇沒有規(guī)則、計算量大無法實際應(yīng)用等一系列問題。本文基于文獻(xiàn)[11]利用SBL,假設(shè)聲源幅度、接收陣元信號均滿足復(fù)高斯分布,基于證據(jù)最大推導(dǎo)求解分布參數(shù),提出了一種使用由多個測量快拍組成協(xié)方差矩陣,進(jìn)行大間距陣 DOA估計。該方法可以在高分辨 DOA估計時帶來多項益處,包括:(1)能對相干信號進(jìn)行 DOA估計;(2)相對于基于特征分解的波束形成方法可以使用任意數(shù)量的快拍數(shù);(3)可實現(xiàn)在線迭代算法;(4)具有比MVDR、MUSIC等經(jīng)典算法更高的方位分辨率。

      1 算法原理

      假設(shè)傳感器個數(shù)為N,采樣快拍數(shù)為L,暫時只考慮窄帶信號,則得到陣列接收頻域信號

      2 仿真驗證

      仿真參數(shù):陣元位置坐標(biāo)如圖1所示,5個陣元非等間距近似布置在一條直線上,總長255 m,平均陣間距對應(yīng)的半波長頻率約為11.8 Hz,假設(shè)聲源頻率64 Hz,不滿足奈奎斯特采樣定理,因而存在柵瓣模糊現(xiàn)象。假設(shè)目標(biāo)方位 90°,輸入信噪比 6 dB,估計協(xié)方差矩陣所用快拍數(shù)為 40個,進(jìn)行了100次蒙特卡洛仿真。結(jié)果如圖2、3所示。

      圖1 陣元位置示意圖

      從圖2(a)、(b)的處理結(jié)果可以看出,CBF和MVDR都在60°和120°方向上出現(xiàn)明顯的柵瓣,相對CBF,MVDR具備一定的柵瓣抑制能力,而圖2(c)SBL結(jié)果中無明顯的柵瓣軌跡,說明稀疏處理能夠較好的抑制柵瓣模糊。

      圖2 三種算法仿真結(jié)果

      3 海試數(shù)據(jù)驗證

      數(shù)據(jù)說明:陣元位置同圖1,存在兩個目標(biāo)。處理頻率64 Hz,2 s產(chǎn)生一個頻域快拍,50個快拍組成采樣協(xié)方差矩陣,20 min數(shù)據(jù)長度,不同算法的處理結(jié)果如圖3所示。

      對比不同算法的海試數(shù)據(jù)處理結(jié)果,可以看到:圖3(a)、(b)中CBF和MVDR雖然有較高的目標(biāo)1和目標(biāo)2的空間能量譜輸出,但是如果沒有聲源數(shù)目的先驗知識,很難排除柵瓣的真實性,從圖3(c)可以看到,SBL算法具有柵瓣抑制能力,能夠得到更清晰軌跡。

      圖3 三種算法仿真結(jié)果

      4 總結(jié)

      本文將空域稀疏處理應(yīng)用于大間距陣 DOA估計,提出了基于SBL算法的大間隔非等間距陣DOA 估計技術(shù),利用仿真和實際數(shù)據(jù)對多種算法進(jìn)行了對比分析,最后得出本文所提算法具有最佳的柵瓣抑制效果。實際工程應(yīng)用需考慮陣元位置誤差、快拍間相干性以及處理帶寬等其它更多因素的影響,需要開展更加全面深入的研究。

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