黃時春,張煥強,蔣偉康
(上海交通大學(xué) 振動、沖擊、噪聲研究所 機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室,上海 200240)
近岸監(jiān)視一直是水聲學(xué)重要研究領(lǐng)域之一。重物落入水中可能導(dǎo)致港口、航道阻滯,威脅著該水域的安全。沉底重物具有較高的隱蔽性,一旦完成布放就難以發(fā)現(xiàn),因此運用重物在布放落水或沉底過程中產(chǎn)生瞬態(tài)聲信號進(jìn)行目標(biāo)定位,及時發(fā)現(xiàn)并妥善處置大型水下投擲物,確保航道和應(yīng)急通道的暢通,對于國土安全有著至關(guān)重要的作用。
近岸海底定位系統(tǒng)一般具有相對靜止、隱蔽、耗能低、滿足實時定位等特點[1]。因此,單基陣尺度盡量小,在保證精度的前提下算法滿足實時定位要求。目前水聲被動定位技術(shù)主要包括:傳統(tǒng)被動定位方法[2],目標(biāo)運動分析(Target Motion Analysis, TMA)[3]、匹配場處理(Match Field Processing, MFP)[4]。傳統(tǒng)被動定位方法,如三子陣法,已經(jīng)廣泛運用于工程實踐中,該類方法具有陣列形式多樣,計算量小等特點,但基于純幾何關(guān)系得到的精確解往往存在虛根和魯棒性差的問題[5];目標(biāo)運動分析對于聲傳播特性復(fù)雜的淺海,平面波波束形成的性能將嚴(yán)重下降,且計算量較大;匹配場處理充分考慮了聲源、信道和環(huán)境等一切可利用的信息,但拷貝聲場與實際聲場的匹配程度決定了算法的定位精度,且該方法計算量大,難以滿足實時定位要求。
本文針對傳統(tǒng)基于空間幾何關(guān)系直接計算方法存在虛根和魯棒性差的問題,提出一種基于最小二乘空間搜索的快速被動定位算法。分析了陣列的設(shè)計原則和傳聲器個數(shù),對比了不同定位方法的計算效率,最后在廣場進(jìn)行了瞬態(tài)聲源定位實驗,驗證了三維傳聲器陣列定位的有效性。
重物落水和著底過程中產(chǎn)生瞬態(tài)聲信號[6],主要包括:擊水聲、氣泡脈動聲和著底聲[6],其中擊水聲和氣泡脈動聲統(tǒng)稱為落水聲。圖1和圖3表示鋼質(zhì)圓柱體2種姿態(tài)落水實測聲信號時厲,圖2和圖4分別表示對應(yīng)的時頻譜圖,各個信號短時信噪比如圖1和圖3所示,短時信噪比定義公式為
(1)
式中:x(n)表示包含噪聲的信號;v(n)表示背景噪聲信號;N表示所選取的信號長度。當(dāng)圓柱體橫向姿態(tài)(軸線與水平面平行)入水時,出現(xiàn)了明顯的3種聲信號,擊水聲信號峰值大持續(xù)時間短,以寬頻為主,氣泡脈動聲峰值較小,持續(xù)時間長,以低頻(10~30 Hz)信號為主,著底聲持續(xù)時間短,以寬頻為主。當(dāng)圓柱體以垂直姿態(tài)(軸線與水平面垂直)入水時,未出現(xiàn)明顯的氣泡脈動聲,出現(xiàn)了明顯的著底聲,具有持續(xù)時間短,屬于瞬時寬頻信號。
在聲吶系統(tǒng)、導(dǎo)航等領(lǐng)域廣泛運用基于時延估計(Time Delay Estimation,TDE)的聲源定位方法[7],該方法主要分為2步:第1步是求解得到每兩個傳聲器之間的時延;第2步是在獲得傳聲器之間時延的基礎(chǔ)上,通過空間幾何關(guān)系或空間搜索的方式獲得聲源的空間坐標(biāo)信息。
時延估計常用的有窄帶信號時延估計方法和寬帶信號實驗估計方法,窄帶信號時延估計方法一般是通過相位差計算時延,如互譜法等;寬帶信號時延估計方法有廣義互相法[6]。由于重物落水和沉底信號以寬帶信號為主,因此本文運用基于廣義互相關(guān)的試驗估計算法。
假設(shè)噪聲與聲源信號不相關(guān),且傳聲器接收到的噪聲之間不相關(guān),則廣義互相關(guān)函數(shù)可以用下式表示[8]
(2)
(3)
文獻(xiàn)[9]表明,對于淺水聲場中存在多途效應(yīng)或在弱信噪比情形下采用相位變換加權(quán)函數(shù)所獲得的廣義互相關(guān)函數(shù)精度較好,具有很好的抗干擾能力。主要原因是相位法對功率譜函數(shù)進(jìn)行了白化處理,僅保留信號的相位信息,使得廣義互相關(guān)函數(shù)的峰值更加尖銳,具有抑制噪聲和混響的能力。因此本文選用相位變化加權(quán)函數(shù)進(jìn)行廣義互相關(guān)計算。
假設(shè)自由空間中存在一個點聲源S(x,y,z),以球面波的形式傳播。假設(shè)陣列由N個傳聲器組成,由于位置不同,傳聲器接收到的信號之間存在時間差,運用上節(jié)的廣義互相關(guān)求出兩兩傳聲器之間的時間差。任意取一個傳聲器作為參考點(如1號傳聲器),則聲源與傳聲器之間存在以下空間幾何關(guān)系。
(4)
式中:(xi,yi,zi)(i=2,…N)表示第i號傳感器的空間三維坐標(biāo),Δt1i表示第號傳聲器與參考傳聲器(1號傳聲器)之間的到時差,c表示介質(zhì)中的聲速。理論上式(4)中只包含3個未知數(shù),可運用4個傳聲器建立3個方程進(jìn)行求解,即N=4。聯(lián)立方程可得聲源坐標(biāo)的隱式解。
x=p1+q1R
(5)
y=p2+q2R
(6)
z=p3+q3R
(7)
式中
ai=2(x1-xi+1),bi=2(y1-yi+1),ci=2(z1-zi+1),ei=2cΔt1(i+1)
進(jìn)一步求解式(5)可得到聲源坐標(biāo)的精確解,一般存在兩個解,可以根據(jù)聲源到達(dá)傳感器的距離遠(yuǎn)近和測量得到的聲程差是否一致來判定聲源位置的真?zhèn)蝃5],但是這種判斷有時候也會出錯。由于實際工程中,方程中的已知量存在一定誤差,如噪聲干擾導(dǎo)致的時延估計誤差,導(dǎo)致直接求解得到的閉式解魯棒性差。
(8)
當(dāng)目標(biāo)函數(shù)最小時,所對應(yīng)的(x,y,z)*即為實際聲源位置。以上求解過程實質(zhì)是基于最小二乘最優(yōu)的空間搜索算法。該計算過程避免了閉式解中存在2個根的問題,通過最小誤差的平方和尋求數(shù)據(jù)的最佳函數(shù),提高了定位算法的魯棒性。傳統(tǒng)的基于空間搜索的定位算法普遍存在計算量大的問題,難以滿足實時定位的要求,本文同樣運用了搜索的過程,但上述給定不同的R值進(jìn)行搜索本質(zhì)屬于一維搜索問題。為了進(jìn)一步提高計算效率,首先運用較大的搜索步長進(jìn)行搜索,得到初略的估計結(jié)果,然后在此基礎(chǔ)上縮小搜索范圍,減小搜索步長,進(jìn)行精細(xì)化搜索,最終得到精確的定位結(jié)果。
聲基陣可分為直線陣[7]、平面陣[10]和立體陣[11]。理論上由4個傳聲器組成的空間陣列可實現(xiàn)聲源的定位,通過增加傳聲器數(shù)量可提高算法的定位精度,但同樣增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度,以至于定位算法無法滿足實時性的要求。因此,在保證定位精度的前提下,選擇最合適的基陣類型與傳聲器數(shù)量。
如圖5所示,本文采用正四面體的空間立體陣,4傳感器分別布置于正四面體的頂點,四面體邊長a=0.59 m。適當(dāng)添加1~2個傳聲器,其中5號傳聲器位于四面體幾何中心,6號傳聲器位于原點與1號傳聲器之間的中點。球坐標(biāo)系中,在半徑R∈(2 m,10 m),仰角θ∈(-30°,30°),周向角ψ∈(-30°,30°)的空間范圍內(nèi),隨機產(chǎn)生50個瞬態(tài)聲源,傳聲器接收到瞬態(tài)聲信號,采樣頻率為102 400 Hz,按式(1)所定義的信噪比方式,信號中加入20 dB高斯白噪聲,采樣時間為0.2 s。瞬態(tài)聲源信號模型為
(9)
為了對比直接計算法[5]和本文提出的基于最小二乘搜索算法的計算精度和魯棒性,運用四傳聲器陣列進(jìn)行仿真計算,結(jié)果如圖6和圖7所示,其中角度用絕對誤差度量,距離誤差用相對誤差定義。由結(jié)果可知運用最小二乘搜索算法的定位精度優(yōu)于直接計算法。隨著距離的增加,兩種方法測距誤差都有所增大,但最小二乘搜索算法相對更加穩(wěn)定,即魯棒性更好。
為了確定合適的傳聲器數(shù)量,本文分別計算了4~6個傳聲器陣列的定位精度,如圖7-9所示。由計算結(jié)果可知增加傳聲器數(shù)量可提高聲源定位精度。運用4個傳聲器時,計算誤差較大,當(dāng)增加一個傳聲器時,定位精度明顯提高,仰角誤差小于2°。雖然當(dāng)傳聲器數(shù)量等于6時,定位精度有所提高,但精度提高不明顯。因此綜合考慮算法定位精度和系統(tǒng)復(fù)雜度,本文選擇5傳聲器正四面體基陣。
為了驗證本文提出的最小二乘空間搜索定位算法是否滿足實時性,分別對比了4種定位算法重復(fù)50次定位計算的計算時間。4種方法分別為:直接定位法,基于最大似然搜索(ML)的定位算法、基于快速ML的定位算法和本文提出的最小二乘空間搜索定位算法等4種算法在相同。搜索算法步長一致,分別執(zhí)行50次定位計算,所消耗的時間如表1所示。由計算結(jié)果可知由于直接計算法無迭代的過程,計算效率最高;最大似然搜索算法是全局搜索算法,計算量巨大,因此效率最低,雖然可以通過加速算法大大提高該算法的計算速度,但本文所提出的基于最小二乘搜索的定位算法在計算效率上更具優(yōu)勢,主要原因是該方法本質(zhì)是一維搜索,且同樣運用了由粗到精的層次化搜索。綜上所述,本文提出的定位算法同時兼顧了計算精度和計算效率。
表1 4種算法執(zhí)行50次定位所消耗的計算時間
為了驗證本文提出的定位算法的有效性,廣場瞬態(tài)聲源定位試驗。使用羊角錘敲擊地面產(chǎn)生瞬態(tài)聲源,運用五元基陣接收瞬態(tài)聲波,陣列尺寸詳見圖3,系統(tǒng)采樣頻率為102 400 Hz,試驗工況設(shè)置如圖10所示。
分別運用四傳聲器陣列和五傳聲器陣列進(jìn)行聲源定位,結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明運用5傳感器提高了定位精度和算法魯棒性,且五元基陣的整體定位精度良好,方向角(仰角和周向角)最大誤差不超過3°,隨著距離的增加,半徑的定位精度下降,如第6組工況中的半徑誤差等于1 m,這與仿真中的規(guī)律相同。
表2 瞬態(tài)聲定位結(jié)果
本文提出了一種基于小型三維陣列的瞬態(tài)聲源定位方法。該方法根據(jù)重物落水聲的時頻特性,選擇合適的廣義互相關(guān)加權(quán)函數(shù)計算出傳聲器之間的聲程差,通過運用最小二乘空間搜索算法進(jìn)行聲源定位。將傳統(tǒng)三維空間搜索轉(zhuǎn)換為一維搜索,大大減少了計算量,并運用由粗到精的層次化思想進(jìn)一步加速搜索過程。仿真和試驗結(jié)果表明,建議運用小型五元基陣,可同時兼顧聲源定位精度和算法魯棒性;試驗結(jié)果表明本文定位算法的整體定位精度良好,且滿足實時性要求,可運用于淺水區(qū)的目標(biāo)定位。