[發明專利]一種基于秩一分解定理的水聲目標陣列幅度相位誤差校準方法

在審

• 申請號: 202210646608.6
• 申請日: 2022-06-09
• 公開（公告）號: CN115085827A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 張光普;劉愷忻;付進;郝宇;邱龍皓;王燕;鄒男;王晉晉;王逸林;李娜;張涵
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H04B17/12
• 分類號: H04B17/12;H04B17/21;G01S3/80;G01S3/82
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 姜明君

1.一種基于秩一分解定理的水聲目標陣列幅度相位誤差校準方法，其特征在于，所述校準方法具體包括以下步驟：

步驟1：對采集的水聲目標的陣元信號進行特征值分解；

步驟2：利用步驟1采集的陣元信號，求解每個陣元的幅度偏差和相位偏差；

步驟3：利用步驟2求解出的幅度偏差和相位偏差，獲得與未校準陣列相匹配的校準導向矢量；

步驟4：利用步驟3的校準導向矢量進行DOA估計。

2.根據權利要求1所述校準方法，其特征在于，所述步驟1采集的水聲目標的陣元信號具體為，假設一個遠場平面波入射到一個M個陣元的任意形狀的陣列，平面波入射方向θ是信號方向與y軸方向的夾角；其中第m個陣元的位置表示為(x_m,y_m)；

如果空間中有K個窄帶信號，第k個信號表示為s_k(t)；陣列接收數據表示為：

表示K個目標的陣列流行向量，S(t)和N(t)是接收信號和噪聲矩陣，S(t)＝[s₁(t),...,s_K(t)]^T，N(t)＝[n₁(t),...,n_M(t)]^T。

3.根據權利要求2所述校準方法，其特征在于，假設陣列采集到的噪聲是滿足時空不相關性的零均值高斯白噪聲，并且K個信號之間互不相關，那么x(t)的協方差矩陣R_x＝E[x(t)x^H(t)]表示為R_x＝R_s+R_n，其中是的協方差矩陣；

將R_x進行特征值分解，得到：

其中U_s和表示信號子空間；U_w表示噪聲子空間。

4.根據權利要求1所述校準方法，其特征在于，所述步驟2求解每個陣元的幅度偏差和相位偏差具體包括以下步驟：

步驟2.1：設計用于求解幅度偏差和相位偏差的優化算法；

步驟2.2：利用凸優化方法求解基于步驟1的優化算法，并結合秩一分解定理求解幅度偏差和相位偏差。

5.根據權利要求4所述校準方法，其特征在于，所述步驟2.1的優化算法具體為，沒有偏差的導向矢量為a(θ)＝[μ₁,…,μ_M]，其中κ＝2π/λ；

假設M個陣元的幅度偏差為A_e＝[a₁,…,a_M]，相位偏差表示為ψ_e＝[η₁,…,η_M]，其中那么第m個陣元的導向矢量偏差為

假設陣列校準時單目標的方位為φ，如果只考慮相位偏差，那么未校準的導向矢量表示為：

其中中的表示哈達瑪乘積，也就是兩個向量對應元素相乘，那么利用a_p(φ)獲取準確的估計方位，即

表示獲得最小的f_p(φ)對應的角度φ。同樣，如果只考慮幅度偏差，那么未校準的導向矢量表示為：

利用a_f(φ)獲得準確的估計方位，即

由于g^HRg＝tr(Rgg^H)，那么表示為：

的對角線元素都是1；

同樣，表示為：

的對角線元素都是實數。

6.根據權利要求5所述校準方法，其特征在于，根據公式(4)、公式(6)、公式(7)和公式(8)，利用公式(9)求解a_p(φ)和a_f(φ)：

然而公式(9)不能被直接求解，因為a_p(φ)和a_f(φ)是未知變量，公式(9)中包含了未知變量的高階運算和因此公式(9)NP難的非凸優化問題。