一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法及系统，所述方法包含如下步骤：步骤101）获取一个频点的阵列接收数据信号并对接收的空间信号进行处理获得快拍数据估计阵列协方差矩阵的特征值分解矩阵；步骤102）对每个扫描点建模得到期望导向矢量；步骤103）依据得到的期望导向矢量和特征值分解矩阵寻找最优的导向矢量，且该最优的导向矢量是由鲁棒自适应波束形成的原理从期望的导向矢量中得到的；步骤104）根据最优导向矢量形成最优加权向量，并依据该最优加权向得到各位置的判决函数值，继而得到该频点的目标位置的估计结果；步骤105)依据所有频点的定位估计结果进行非相干综合，得到最终的定位结果；步骤101）和步骤102）的执行无先后顺序。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法及系统，所述方法包含如下步骤：步骤101）获取一个频点的阵列接收数据信号并对接收的空间信号进行处理获得快拍数据估计阵列协方差矩阵的特征值分解矩阵；步骤102）对每个扫描点建模得到期望导向矢量；步骤103）依据得到的期望导向矢量和特征值分解矩阵寻找最优的导向矢量，且该最优的导向矢量是由鲁棒自适应波束形成的原理从期望的导向矢量中得到的；步骤104）根据最优导向矢量形成最优加权向量，并依据该最优加权向得到各位置的判决函数值，继而得到该频点的目标位置的估计结果；步骤105)依据所有频点的定位估计结果进行非相干综合，得到最终的定位结果；步骤101）和步骤102）的执行无先后顺序。【专利说明】一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法及系统
本专利技术属于声纳数字信号处理领域，特别涉及一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法及系统。
技术介绍
根据声纳工作原理的不同,分为主动声纳和被动声纳。被动声纳本身不发射声信号，只是被动地接受可疑目标的辐射噪声，以进行目标检测，继而进行目标声源的定位以及识别。近年来，被动声纳系统对目标三维定位的需求越来越强烈，现有设计的水下目标定位方法中，模基定位法是较为可行的一种，所述模基定位法涉及的模基信号处理方法是将物理现象和测量结果(包括噪声)代入数学模型，以求取期望信息的方法，其关键是数学模型的建立。在海洋波导中，模基定位方法特指为声传播建立计算模型并随之进行的信号处理技术。目前，模基定位法主要包括匹配场处理技术、匹配模处理技术、被动时间反转镜处理技术、匹配滤波器脉冲响应等，主要用于海洋波导中的声源定位。现有的模基信号处理方法基本流程如图1所示，按照(107)步骤的不同，可以分为两类:线性模基信号处理方法(也称常规模基信号处理方法)和自适应模基信号处理方法。如果(107)步骤不采取优化措施，则称为常规模基信号处理方法，如果(107)步骤按照一定的优化准则和约束条件(比如最大阵增益准则、最优信噪比准则等)，则称为自适应模基信号处理方法。常规模基信号处理方法(CMBP)表达式简单，采用固定的加权系数，工程实现计算量小，对模型参数的扰动具有最大的宽容性，所以应用比较广泛，然而线性模基处理方法存在两个问题，一个问题是存在高旁瓣，输出信噪比较低；另一个问题是常规模基信号处理方法的分辨力不足，目标检测性能不好。在这种情况下，自适应处理技术成为必然的选择。自适应信号处理技术被广泛应用于雷达，声纳，无线通信，医学成像，射电天文学等领域，具有很好地输出信噪比和分辨力。自适应信号处理技术的权系数与数据相关，对每批数据自动调整权系数，使得阵列响应在目标方位具有最优的检测性能，当存在干扰时，能够在干扰方向形成陷零，最大程度地抑制噪声与干扰，降低输出旁瓣，保证输出信噪比，同时具有较高的分辨力。在模型参数精确已知和观测数据充分的情况下，自适应信号处理技术具有分辨率高，阵增益大的优点。但是它对参数扰动的宽容性很差，对模型参数的扰动很敏感。在实际的应用中，模型参数通常是不可能精确已知的。模型参数的误差源有很多，最常见的误差源如阵元位置误差、扫描点误差、阵元幅相误差、阵元间信号耦合等，在不同的应用场合，占主要地位的误差源也不尽相同。声阵布放于海底，由于受地形、海流和布放方法等的影响，声阵在布放后通常会偏离预定阵形。阵元位置误差将导致较大的导向矢量误差，数据处理时，若仍然采用理论阵元位置，必然会使处理结果出现大的偏差。搜索网格误差是另外一种常见的误差源。所谓搜索网格误差是指扫描点与感兴趣的目标位置存在误差。受计算量的限制，扫描点数是有限的，有限的扫描点数不能有效地覆盖所有的观测区域。若当前扫描点与真实的目标位置相差较大，由于自适应算法只让当前扫描点的信号无畸变通过，其它位置信号功率最小，所以目标被认为是干扰而被抑制。本专利技术利用文献“J.Li, P.Stoica, and Z.Wang, “On robust Capon beamformingand diagonal loading,，，IEEE Trans.Signal Processing, vol.51, n0.7, pp.1702 -1715，July2003”中提出的鲁棒自适应波束形成方法直接对导向矢量进行估计，并用估计的导向矢量作自适应模基处理。鲁棒自适应波束形成方法的实质是在期望导向矢量的附近寻找最优的导向矢量，由于方法本身是自适应的方法，所以目标位置分辨率高，另外，由于对导向矢量采用了范数约束，从而有效避免了模型参数失配而导致的性能下降，使其在检测性能和鲁棒性之间找到一个平衡点。长期以来，科研人员为了改善自适应模基算法的鲁棒性，做出了不懈的努力，然而大多的方向集中于环境参数的失配，而没有做到对导向矢量直接进行修正。
技术实现思路
本专利技术目的在于，在被动声纳探测中，常规模基信号处理方法有最好的模型参数扰动宽容性，但其输出旁瓣太高，且目标分辨率很低；自适应模基信号处理方法具有优良的目标分辨性能，但其对模型参数的扰动非常敏感，几乎不能实用。为克服上述问题，本专利技术提出一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法，所述方法包含如下步骤:步骤101)获取一个频点的阵列接收数据信号并对接收的空间信号进行处理获得快拍数据估计阵列协方差矩阵的特征值分解矩阵；步骤102)对每个扫描点建模得到期望导向矢量； 步骤103)依据得到的期望导向矢量和特征值分解矩阵寻找最优的导向矢量，且该最优的导向矢量是由鲁棒自适应波束形成的原理从期望的导向矢量中得到的；步骤104)根据最优导向矢量形成最优加权向量，并依据该最优加权向得到各位置的判决函数值，继而得到该频点的目标位置的估计结果；步骤105)依据所有频点的定位估计结果进行非相干综合，得到最终的定位结果；其中，上述的步骤101)和步骤102)的执行无先后顺序。上述技术方案中，所述步骤101)进一步包含如下子步骤:步骤101-1)用线阵接收空间信号，得到N个阵元的L个时域快拍信号；步骤101-2)对N个阵元的L个时域快拍信号做快速傅里叶变换，得到一个N*L的频域数据矩阵X;步骤102-3)使用傅里叶变换后的频域快拍数据矩阵X估计阵列协方差矩阵R ；R=E 上述技术方案中，所述特征值分解矩阵的计算公式为:R=U Σ U(I)式中，R为阵列协防差矩阵，U为特征矢量矩阵，其中由特征值组成的对角阵Σ如下:【权利要求】1.一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法，所述方法包含如下步骤: 步骤101)获取一个频点的阵列接收数据信号并对接收的空间信号进行处理获得快拍数据估计阵列协方差矩阵的特征值分解矩阵； 步骤102)对每个扫描点建模得到期望导向矢量； 步骤103)依据得到的期望导向矢量和特征值分解矩阵寻找最优的导向矢量，且该最优的导向矢量是由鲁棒自适应波束形成的原理从期望的导向矢量中得到的； 步骤104)根据最优导向矢量形成最优加权向量，并依据该最优加权向得到各位置的判决函数值，继而得到该频点的目标位置的估计结果； 步骤105)依据所有频点的定位估计结果进行非相干综合，得到最本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于鲁棒自适应波束形成原理的模基定位方法，所述方法包含如下步骤：步骤101）获取一个频点的阵列接收数据信号并对接收的空间信号进行处理获得快拍数据估计阵列协方差矩阵的特征值分解矩阵；步骤102）对每个扫描点建模得到期望导向矢量；步骤103）依据得到的期望导向矢量和特征值分解矩阵寻找最优的导向矢量，且该最优的导向矢量是由鲁棒自适应波束形成的原理从期望的导向矢量中得到的；步骤104）根据最优导向矢量形成最优加权向量，并依据该最优加权向得到各位置的判决函数值，继而得到该频点的目标位置的估计结果；步骤105)依据所有频点的定位估计结果进行非相干综合，得到最终的定位结果；其中，上述的步骤101）和步骤102）的执行无先后顺序。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：巩玉振，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：