[發(fā)明專利]基于近場測量數據的陣列診斷方法

有效

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• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112230227B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設計）人: 陳耀武;林振偉;蔣榮欣;劉雪松
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01S15/89
• 分類號: G01S15/89;G01S15/02;G01S7/52
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 曹兆霞

本發(fā)明公開了一種基于近場測量數據的陣列診斷方法，包括以下步驟：(1)平面陣列陣元接收聲波入射信號，基于接收的聲波入射信號構建參考陣列和待測陣列的近場波束圖；(2)計算參考陣列的近場波束圖和待測陣列的近場波束圖之差得到差分波束圖，并將差分波束圖看作參考陣列與待測陣列的陣元系數差分向量與觀測矩陣相乘的結果；(3)利用貝葉斯壓縮感知算法求解參考陣列與待測陣列的陣元系數差分向量，從而定位到故障陣元的位置和系數，實現陣列診斷的診斷。該陣列診斷方法基于貝葉斯壓縮感知的方法采用近場測量數據，將故障陣元診斷問題轉化為貝葉斯概率框架下的稀疏向量求解，有效地提高了診斷的準確率和計算效率。

技術領域

本發(fā)明涉及聲納陣列信號處理領域，具體涉及一種使用近場測量數據的陣列診斷方法。

背景技術

近年來，相控陣三維成像聲納技術由于其在水下物理、生物、地質等方面的應用而得到了迅速發(fā)展。為了獲得高分辨率和高性能的波束圖，聲吶陣列需要大量的陣元組成，因此其中不可避免地存在故障陣元。為了保持系統成像的性能，必須準確檢測故障陣元的位置和系數。因此，研究故障陣元診斷技術具有重要意義。

現有的故障診斷技術有論文A Compressed Sensing Approach for ArrayDiagnosis From a Small Set of Near-Field Measurements提出的基于l1-范數法的故障陣元診斷技術。論文Accurate diagnosis of conformal arrays from near-fielddata using the matrix method提出的基于矩陣方法的故障陣元診斷技術。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種基于近場測量數據的陣列診斷方法，該陣列診斷方法基于貝葉斯壓縮感知的方法使用近場測量數據，將故障陣元診斷問題轉化為貝葉斯概率框架下的稀疏向量求解，有效地提高了診斷的準確率和計算效率。

為實現上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供以下技術方案：

一種基于近場測量數據的陣列診斷方法，包括以下步驟：

(1)平面陣列陣元接收聲波入射信號，基于接收的聲波入射信號構建參考陣列和待測陣列的近場波束圖；

(2)計算參考陣列的近場波束圖和待測陣列的近場波束圖之差得到差分波束圖，并將差分波束圖看作參考陣列與待測陣列的陣元系數差分向量與觀測矩陣相乘的結果；

(3)利用貝葉斯壓縮感知算法求解參考陣列與待測陣列的陣元系數差分向量，從而定位到故障陣元的位置和系數，實現陣列診斷。

步驟(1)中，對于一個N個陣元均勻分布且不存在故障陣元的平面參考陣列，其近場波束圖F如下所示：

其中，w_n表示陣元系數，w表示陣元系數矩陣，λ表示信號波長，表示第p個近場測量點位置，p＝1，2，…，P，P為自然數，表示第n個陣元的位置，Φ表示觀測矩陣。

在近場波束圖F時，通過構建聲吶陣列的近場球面波傳播模型，計算出近場測量點的觀測矩陣Φ。

由公式(1)可知近場波束圖綜合的關鍵在于計算出不同陣元與測量點的路程差，即的值，的計算具體如下所示：

其中，D是陣列的孔徑大小，α_p，β_p表示第p個測量點的仰角和方位角，r_p表示測量點到陣列中心的距離，x_n，y_n表示第n個陣元的坐標。

由于陣元故障的位置的隨機性，即在實際系統中每一個陣元出現故障的概率是相等的，因此為保證算法的普適性，近場測量點的位置應該滿足均勻分布，本發(fā)明中，當測量點數P為平方數時，測量點的均勻分布是易于實現的，此時