[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

本發明屬于水下目標方向估計領域，公開了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，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。該方法用以估計陣列的幅度相位誤差，校正該誤差從而提高方位估計性能。

技術領域

本發明屬于水下目標方向估計領域，具體涉及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。

背景技術

波達方向(DOA)估計是對水聲目標進行識別、定位、跟蹤和監等研究的前提和基礎，是陣列信號處理的重要研究內容之一。它主要目的從噪聲和干擾背景中獲取感興趣目標的方位信息。均勻線陣(ULA)由于其規則的結構和成熟的技術，是DOA估計中最常用的陣列幾何。

現如今有很多種波達方位估計的方法，最具有代表性的是ConventionalBeamforming(CBF)方法，其優勢在于算法穩健性高，對陣列偏差非常魯棒，并且在估計單目標方位時可以獲得很高的精度。該方法簡單，易于實現，因此常被用于實際情況中的目標DOA估計。然而CBF方法旁瓣較高，對噪聲抑制能力有限，另外，當陣元個數較少時該方法方位分辨率較低，不適合分辨空間角度間隔較小的兩個目標方位。與CBF相比，MVDR(MinimumVariance Distortionless Response)具有更好的空間分辨力與未知強干擾抑制能力，但是MVDR這一類自適應波束形成器的方位估計精度經常會受到陣元幅度相位偏差、陣元位置偏差等各類偏差因素的影響，其穩健性不如CBF。高分辨的目標方位估計有很多種方法，其中子空間類算法是最常見一種，例如多重信號分類方法(MUSIC)。該方法擁有比CBF和MVDR更好的分辨力，但是如果信號個數不明確或者目標信號之間相關性強也會對信號和噪聲子空間產生嚴重破壞，從而進一步降低子空間類方法的分辨力和估計精度。另外，MUSIC方法是基于特征分解的高分辨陣列處理技術，很小的陣元偏差可能會使這類方法的估計性能急劇下降。

實際情況中，海面上可能會存在多個干擾目標，使用分辨力低的CBF方法則無法準確地估計感興趣目標的目標，尤其是當陣列尺寸較小時。這種情況下需要使用高分辨DOA估計算法。然而，陣列偏差會影響大多數高分辨算法性能，使高分辨算法無法發揮其高分辨能力，甚至無法有效估計目標方位。其主要原因是多數高分辨算法都假設陣列流行向量是精確已知的，但是實際中往往存在各種誤差，例如陣元幅度相位誤差、陣列位置擾動、陣元之間互相耦合等。為了解決這個問題，學者們提出了很多陣列誤差校正方法。陣列誤差校正分為兩大類，第一類是自校正算法，第二類是有源校正算法。

自校正算法即是將校正源方位看作未知參數，構造優化函數將陣列誤差和信源方位進行聯合優化求解，同時得到信源方位和陣列誤差。在陣列幅度相位未知的情況下準確估計目標方位，該方法不限制陣列形狀。然而，這種方法只有在陣列擾動不嚴重時才能很好地工作。由于高分辨壓縮感知DOA估計方法(CS-DOA)的性能嚴重受到陣列幅度相位誤差的影響，在均勻直線陣的基礎上提出了一種魯棒的CS-DOA方法，在估計DOA的同時，可以找到具有誤差的陣元，但是該方法不能估計具體的幅度相位誤差數值。

有源校正算法即是通過在空間中人為放置方位已知的校正源對陣列誤差進行離線估計。基于子空間正交理論，通過對誤差建模將陣列校正問題轉換成誤差參數估計問題，并利用Lagrange乘子法得到估計誤差的最優解。該方法需要一個已知方位的校正源，更適用于實際陣列安裝應用前對陣列進行校正。研究了均勻圓陣的陣列誤差校正方法，該方法不僅考慮了陣列互耦誤差、幅度相位誤差，其優勢在于還考慮了陣列方向圖誤差。當環境信噪比降低時，陣列方向圖與預設方向圖存在偏差。該方法可以校正上述誤差，改善DOA估計性能。

發明內容

本發明提供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，該方法用以估計陣列的幅度相位誤差，校正該誤差從而提高方位估計性能。

本發明通過以下技術方案實現：