[发明专利]加权宽带时反算子分解多目标声成像方法有效

专利信息
申请号: 201610356675.9 申请日: 2016-05-26
公开(公告)号: CN106019290B 公开(公告)日: 2018-11-13
发明(设计)人: 李春晓;郭明飞 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G01S15/89 分类号: G01S15/89
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 33201 代理人: 王兵;黄美娟
地址: 310014 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种加权宽带时反算子分解多目标声成像方法,其核心为:将收发合置阵接收到的信号进行傅里叶分解,经过窄带滤波器划分为各个子带,将各个子带对应的时反算子奇异值分解,根据特征值的变化趋势判断信号子空间的个数,将所有信号子空间对应的特征向量与基于声传播模型的传递向量相关后获得模糊度函数,提取各子带模糊度函数的最大值及所对应的二维声场空间,同时以特征值设计加权系数,加权模糊度函数的最大值,将所有子带的加权结果相干累加,再将所有信号子空间的结果相干累加,呈现为空间图像。
搜索关键词: 加权 宽带 算子 分解 多目标 成像 方法
【主权项】:
1.加权宽带时反算子分解多目标声成像方法,该方法包括如下步骤:(1)建立坐标系;设P个换能器组成的收发合置线阵,垂直放置在水中,以线阵为z轴,水平方向为r轴建立坐标系,水面为坐标原点,第一个换能器距水面的深度为z1,第P个换能器距水面的深度为zP;(2)将换能器阵列接收到数据快拍排列成列向量,并根据预定采样频率对每个数据快拍进行采样yi(n)=[y1i(n)…ypi(n)…yPi(n)]H,p=1,…,P,i=1,…,M,n表示时刻,H表示转置,M表示数据快拍数;(3)对采样后的信号进行短时傅里叶变换,n时刻可表示为其中ω表示角频率,w(l)为窗口函数序列,L为窗函数的长度;(4)将所有的M个数据快拍排列成矩阵则时反算子为K(ω)=Y(ω)YH(ω);(5)将时反算子划分为Q个子带,进行奇异值分解:K(ωq)=U(ωq)Λ(ωq)V*(ωq),q=1,…,Q    (3)其中ωq表示第q个子带对应的角频率,Q为子带的个数;(6)输出各子带非相干累加后的特征值与水平距离r的函数曲线,根据最大特征值的曲线判断包含目标的时间窗所对应的时反算子Ko(ωq),所对应的特征值Λo(ωq)以及特征向量Uo(ωq)和Vo*(ωq);(7)设置阈值,根据特征值Λo(ωq),q=1,…,Q的变化趋势判断信号子空间,假设信号子空间的个数为T;(8)根据特征值Λo(ω)设计加权系数,找出信号子空间的特征值λtq),q=1,…,Q在频率维的最大值t=1,…T,其余各子带的特征值与最大值的比值为加权系数:(9)将感兴趣的空间区域划分为网格,网格的交点即为假定目标所在的位置(r,z),其中r表示假定目标距收发合置阵的水平距离,z表示假定目标的水深;(10)根据成像方法所面临的水声环境,确定所适用的传播模型,分别得到假定目标与收发合置阵之间的传递向量g(r,z,ωq)=[g1(z1,r,z,ωq)…gp(zp,r,z,ωq)…gP(zP,r,z,ωq)]T,其中gp(zp,r,z,ωq)表示假定目标与第p个换能器之间的传递函数;(11)各个信号子空间,各个子带的模糊度函数为:It(r,z,ωq)=|gH(r,z,ωq)ut(ωq)|2,q=1,...,Q,t=1,...,T  (5)其中ut(ωq)表示第t个信号子空间第q个子带特征值λt(ωq)对应的特征向量,H表示共轭转置;(12)提取所有信号子空间,各个子带模糊度函数的最大值Itmax(r,z,ωq)及其对应的声场空间位置(rtmax(ωq),ztmax(ωq));(13)将所有子带的声场空间位置(rtmax(ωq),ztmax(ωq))整理为一个集合Ω(rtmax(ωq),ztmax(ωq)),并重新定义模糊度函数:(14)先将所有子带的模糊度函数进行加权累加,再将所有信号子空间的结果进行累加:将最终结果呈现为空间图像。
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