[发明专利]一种微孔径声阵列运动目标定向方法

说明书

技术领域

本发明涉及阵列信号处理技术领域，特别是涉及一种微孔径声阵列运动目标定向方法。

背景技术

目标定向方法在雷达、声呐、地面无人值守传感器网络等领域有着广泛应用。轮式车、履带车、低空飞行器等主要运动目标产生的声信号是典型宽带随机信号，目前针对宽带随机信号的定向方法主要包括：1.基于不相干信号的定向方法2.基于相干信号的定向方法3.针对宽带声源的最大似然方法。其中基于不相干信号的定向方法需要将宽带信号分解到不重叠频带上的窄带数据，对每个窄带分别进行处理，从而获得方位角估计，该方法思路简单，但精度较差，运算复杂度大；基于相干信号的定向方法需要将频带内不重叠的频率点上的信号空间聚焦到参考频率点，聚焦后得到单一频率点的数据协方差，再利用窄带信号处理的方法进行方位角估计，该方法或者需要预先估计，或者需要复杂的聚焦方法，方法复杂并且运算复杂度大；针对宽带声源的最大似然方法运算精度高，适用范围广，但是运算复杂度巨大，从而很大程度上限制了其广泛使用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种微孔径声阵列运动目标定向方法，能够在保证定向精度不变的前提下降低运算复杂度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种微孔径声阵列运动目标定向方法，包括以下步骤：

（1）选择传声器阵列，确定运动目标的信号带宽B=f_H-f_L，其中，f_H为信号带宽的最高值，f_L为信号带宽的最低值；

（2）确定流型矩阵，使流型矩阵的频率参数

（3）利用流型矩阵和传声器阵列信号之间的数学关系，通过角度搜索方式得到运动目标的方位角估计。

所述步骤（1）中传声器阵列的最大孔径D和运动目标的信号带宽B之间满足其中，V_sound为声速。

所述步骤（2）中的流型矩阵的频率参数f满足信号宽带的归一化频谱使得其概率密度函数标准差最小。

所述步骤（3）中采用多信号分类算法，波束形成算法，最大似然算法或最大熵算法实现角度搜索方式得到运动目标的方位角估计。

所述步骤（1）中的传声器阵列为线阵、圆阵、平面阵或三角阵。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明利用流型矩阵与传声器信号的正交关系，进行方位角搜索，即可得到运动目标的有效方位角估计。本发明的定向方法既无需对每一个频率点单独进行方位角估计，又无需将频率聚焦到参考频率后再进行方位角估计，从而大大减小运算复杂度。本发明在保证定向精度不变的前提下，极大的减小了运动目标方位角估计所需要的运算复杂度。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种微孔径声阵列运动目标定向方法，包括以下步骤：

（1）选择传声器阵列，确定运动目标的信号带宽B=f_H-f_L，其中，f_H为信号带宽的最高值，f_L为信号带宽的最低值。其中，传声器阵列的最大孔径D和运动目标的信号带宽B之间满足其中，V_sound为声速。保证可以使得所述的流型矩阵A与传声器信号的数学关系的不变性，并且的值越小所得的方位角估计结果越准确。传声器阵列可以是但不限于如下类型：线阵、圆阵、平面阵、三角阵。