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    基于圓陣的超波束技術(shù)

    2014-12-07 05:22:20徐偉東章新華鄭文強(qiáng)
    艦船科學(xué)技術(shù) 2014年10期
    關(guān)鍵詞:基陣聲吶方位

    徐偉東,章新華,周 敏,鄭文強(qiáng),李 澍

    (海軍大連艦艇學(xué)院 水聲信息研究中心,遼寧 大連116018)

    0 引 言

    目前,圓柱陣被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代被動(dòng)聲吶系統(tǒng)。被動(dòng)聲吶系統(tǒng)最主要的工作是對(duì)水聲目標(biāo)進(jìn)行方位估計(jì),主要通過采用常規(guī)波束形成(Conventional Beamforming,CBF)技術(shù)來實(shí)現(xiàn),它有容易實(shí)現(xiàn)、魯棒性強(qiáng)和對(duì)于相干信號(hào)不敏感的優(yōu)點(diǎn)[1]。但隨著潛艇隱身技術(shù)的發(fā)展,它方位分辨率較低的不足,使其難以有效探測水下目標(biāo)。如何提高聲吶系統(tǒng)的方位分辨率,提高對(duì)弱目標(biāo)的探測能力成為了目前迫切解決的問題之一。

    當(dāng)前對(duì)于如何提高圓柱陣聲吶的方位分辨率和水下弱目標(biāo)的探測能力,主要有2 種方法,傳統(tǒng)的方法是放大基陣尺寸,增加陣元數(shù)量,這種方式可以有效的增強(qiáng)聲吶的方位分辨率,但是一般情況下受運(yùn)載平臺(tái)的限制,基陣尺寸難以擴(kuò)大。另一種方式,也是目前水聲領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),是通過改進(jìn)信號(hào)處理算法,在基陣尺寸一定的條件下,提高聲吶系統(tǒng)的方位分辨率已經(jīng)對(duì)弱目標(biāo)的探測能力[5]。目前在較為普遍的做法是采用自適應(yīng)算法,提高聲吶的方位分辨率[5]。但是自適應(yīng)算法也存在著計(jì)算量大,魯棒性弱得不足。目前在國外已有人提出一種基于 CBF和分裂波束的超波束技術(shù)(Hyper Beamforming,HBF),它可以有效的抑制波束旁瓣,提高聲吶的方位分辨率[2-3]。在國內(nèi),上海船舶電子設(shè)備研究所的周勝增已研究在線陣上采用HBF的技術(shù)。但是在圓柱陣上的HBF 技術(shù)應(yīng)用研究還未有人著手。

    1 算法原理

    1.1 基于圓陣的常規(guī)波束形成

    圖1 給出了一個(gè)平面的均勻間隔的圓陣,其半徑為r,陣元數(shù)為M,按順時(shí)針方向依次為H1,H2,…,HM,把圓心O 通過陣元H1的方向設(shè)定為0°方向,陣元間距為a = 2π/M。

    圖1 圓陣幾何模型Fig.1 Gemetry model of circular array

    如果基陣在t 時(shí)刻接收到的信號(hào)為X(t)=[x1(t),x2(t),…,xM(t)]H,基陣的陣列流型W =[w1,w2,…,wi,…,wM]H,wi= e-jτi,τi是陣元Hi相對(duì)于O 點(diǎn)的延時(shí),可表示為

    1.2 基于圓陣的超波束的原理

    通常我們利用聲吶基陣,陣元信號(hào)在參加波束形成時(shí)的原始形式加以處理,提高聲吶的方位分辨率。通過借鑒分裂波束的思想,基陣均等的分為2個(gè)均等的子陣,同時(shí)生成2個(gè)波束,再進(jìn)行相關(guān)處理。采用這種這種方式可以使分辨精度接近克拉默—拉奧下界[5]。

    在圖2 中,將陣元個(gè)數(shù)為2N的某段基陣均等分為左右2個(gè)子陣,子陣的陣元數(shù)均為N。同時(shí)利用CBF 方法分別利用左右子陣在相同方向上輸出2個(gè)波束,分別記為左波束Rl和右波束Rr。如圖2所示。

    圖2 圓陣的分裂波束示意圖Fig.2 Split beam of circular array

    HBF 在CBF 產(chǎn)生的子波束的基礎(chǔ)上,對(duì)左右子陣產(chǎn)生的左右波束Rl和Rr采取包括絕對(duì)值運(yùn)算、和運(yùn)算、差運(yùn)算、加權(quán)運(yùn)算、系數(shù)選擇等處理,生成超分辨波束。HBF 算法主要步驟如下:

    1)將基陣均等分為左右2個(gè)子陣,利用CBF算法生成左波束Rl和右波束Rr。

    2)對(duì)左右波束分別取絕對(duì)值后采取加計(jì)算得到“和”波束RS=| Rl| +| Rr|。

    問題銀行市場化退出的關(guān)鍵是解決好“觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)”。僅僅依靠“不能清償?shù)狡趥鶆?wù)”或“已經(jīng)或可能發(fā)生信用危機(jī)”等定性標(biāo)準(zhǔn)來啟動(dòng)問題銀行的風(fēng)險(xiǎn)處置,可能錯(cuò)過最佳救助時(shí)機(jī),導(dǎo)致問題更加嚴(yán)重??梢越梃b國際監(jiān)管經(jīng)驗(yàn),將可量化的風(fēng)險(xiǎn)處置標(biāo)準(zhǔn),如銀行的資本充足狀況,引入風(fēng)險(xiǎn)處置相關(guān)法律條文,增強(qiáng)問題銀行風(fēng)險(xiǎn)處置的科學(xué)性和可操作性。

    3)對(duì)左右波束采取減計(jì)算后做絕對(duì)值處理得到“差”波束RD=| Rl-Rr|。

    4)選取合適的超波束指數(shù)n。其中0.3 <n <1[6]。

    5)通過加權(quán)計(jì)算得到超波束輸出RH=|-|1/n。

    2 仿真分析

    接收陣采用32 條陣元均勻排列的圓陣,半徑r = 0.8 m,聲速c =1 500 m/s。假定目標(biāo)信號(hào)頻率為5 000 Hz,方位為0°,選取超波束系數(shù)n =0.5。分別用CBF和HBF 預(yù)生成波束。

    圖3 CBF和HBF 指向性圖Fig.3 Directed graph of CBF and HBF

    從圖3 可以看到,HBF的主瓣寬度比CBF 更窄,旁瓣幅度也減少了20 dB。通過分析可知,得出HBF 可有效減小主瓣寬度,抑制旁瓣幅度。

    設(shè)置超波束指數(shù)n為{0.3,0.5,0.9 },分別在0°方向預(yù)成波束。

    圖4 超波束指數(shù)n=0.3,0°方位Fig.4 Hyper beam index n=0.3,direction is 0°

    圖5 超波束指數(shù)n=0.5,0°方位Fig.5 Hyper beam index n=0.5d,irection is 0°

    圖6 超波束指數(shù)n=0.9,0°方位Fig.6 Hyper beam index n=0.5,direction is 0°

    通過分析圖4~圖6 可以發(fā)現(xiàn),在n =0.3 時(shí),波束的旁瓣較n =0.5 時(shí)至少降低了15 dB,較n =0.9 時(shí)至少降低了25 dB。主波束的寬度也至少隨著超波束指數(shù)n的減小而減小。

    假定目標(biāo)信號(hào)為2個(gè)不同強(qiáng)度的單頻余弦信號(hào),頻率為{5 000 Hz,4 900 Hz},背景噪聲為各向同性高斯白噪聲,目標(biāo)方位為{30°,17°},目標(biāo)強(qiáng)度為{-5 dB,-13 dB},{-5 dB,-15 dB},{-5 dB,-18 dB},超波束指數(shù)n 取0.3,在-45°到45°方向上生成均等分布的128個(gè)波束。

    圖7 中,當(dāng)弱目標(biāo)強(qiáng)度為-13 dB 時(shí),CBF和HBF 都能發(fā)現(xiàn)目標(biāo),但是HBF的情況好于CBF。圖8 中弱目標(biāo)強(qiáng)度為-15 dB 時(shí),CBF 中的弱目標(biāo)開始被噪聲掩蓋,但HBF 仍然能夠清晰發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。圖9中,CBF 中的弱目標(biāo)已經(jīng)完全被噪聲掩蓋,但HBF仍然能夠發(fā)現(xiàn)目標(biāo),說明HBF 可以有效提高對(duì)弱目標(biāo)的探測能力。

    圖7 目標(biāo)1:強(qiáng)度-13 dB,方位15°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位30°Fig.7 Target 1:intensity is-13 dB,direction is 15°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 30°

    圖8 目標(biāo)1:強(qiáng)度-15 dB,方位15°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位30°Fig.8 Target 1:intensity is-15 dB,direction is 15°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 30°

    圖9 目標(biāo)1:強(qiáng)度-19 dB,方位15°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位30°Fig.9 Target 1:intensity is-19 dB,direction is 15°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 30°

    假定目標(biāo)信號(hào)為2個(gè)不同強(qiáng)度的單頻余弦信號(hào),頻率為{5 000 Hz,4 900 Hz},背景噪聲為各向同性高斯白噪聲,陣元輸入信噪比為{-5 dB,-15 dB},入射方向?yàn)閧20°,0°},{20°,10° },{20°,15° },超波束指數(shù)n 取0.3,在-45°到45°方向上生成均等分布的128個(gè)波束。

    在圖10 中,在弱目標(biāo)與強(qiáng)目標(biāo)間隔20°時(shí)HBF和CBF 都能有效發(fā)現(xiàn)目標(biāo),但是CBF 目標(biāo)強(qiáng)度不明顯。在圖11 中,強(qiáng)弱目標(biāo)間隔為10°時(shí),CBF 中的弱目標(biāo)基本被強(qiáng)目標(biāo)掩蓋,而HBF 仍然能夠有效發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。在圖12 中,強(qiáng)弱目標(biāo)間隔5°時(shí),CBF 中弱目標(biāo)被強(qiáng)目標(biāo)完全掩蓋,而HBF 仍然能夠有效發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。通過分析可以得出結(jié)論,HBF 可以有效提高對(duì)于2個(gè)相鄰不同強(qiáng)度目標(biāo)的方位分辨率。在保持其他條件不變的基礎(chǔ)上,將目標(biāo)信號(hào)的目標(biāo)信號(hào)方向改為{10°,20°},目標(biāo)信號(hào)的強(qiáng)度改為{-5 dB,-5 dB}。

    圖10 目標(biāo)1:強(qiáng)度-15 dB,方位0°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位20°Fig.10 Target 1:intensity is-15 dB,direction is 0°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 20°

    圖11 目標(biāo)1:強(qiáng)度-15 dB,方位10°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位20°Fig.11 Target 1:intensity is-15 dB,direction is 10°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 20°

    圖12 目標(biāo)1:強(qiáng)度-15 dB,方位15°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位20°Fig.12 Target 1:intensity is-15 dB,direction is 15°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 20°

    圖13 目標(biāo)1:強(qiáng)度-5 dB,方位1°;目標(biāo)2:強(qiáng)度-5 dB,方位20°Fig.13 Target 1:intensity is-5 dB,direction is 10°;target 2:intensity is-5 dB,direction is 20° targets

    通過圖13 可以清楚地看到,在兩同強(qiáng)度目標(biāo)信號(hào)間隔10o的情況下,CBF 已經(jīng)無法有效分辨2個(gè)目標(biāo),而HBF 仍可以有效分辨。從而可以得出結(jié)論HBF 可以有效提高圓陣對(duì)同強(qiáng)度相鄰目標(biāo)的方位分辨率。

    3 結(jié) 語

    本文在介紹了圓陣的CBF 算法和分裂波束基本原理的基礎(chǔ)上,給出了基于圓陣的HBF 算法和運(yùn)用。通過仿真分析CBF與HBF的指向性圖和不同超波束指數(shù)下HBF的指向性圖。得出結(jié)論HBF 可以有效的減小波束主瓣寬度和抑制旁瓣,并且這種能力是隨著超波束指數(shù)的減小而加強(qiáng)的。通過仿真分析,CBF和HBF 對(duì)于不同強(qiáng)度弱目標(biāo)的方位譜圖,相鄰?fù)瑥?qiáng)度和不同強(qiáng)度弱目標(biāo)的方位譜圖。得出結(jié)論HBF可以有效提高圓陣的弱目標(biāo)探測能力和方位分辨率。

    [1]周浩.基于MVDR 自適應(yīng)波束的高分辨方位估計(jì)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009,23(4):118-121.ZHOU Hao,High resolution DOA estimation algorithms based on MVDR beam former outputs[J].Journal of Wuhan University of Technology,2009,23(4):118-121.

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