基于高分辨定向算法的旋翼無(wú)人機(jī)被動(dòng)聲探測(cè)與 跟蹤技術(shù)

袁 彥

（中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三研究所，北京 100015）

0 引 言

近年來(lái)，民用無(wú)人機(jī)正朝著小型化、輕型化的方向演變。無(wú)人機(jī)快速發(fā)展的同時(shí)，也帶來(lái)諸多安全問(wèn)題。對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)的探測(cè)需求日益增大，利用雷達(dá)、無(wú)線電、光電及聲學(xué)等多手段綜合探測(cè)，才能更有效地對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行探測(cè)發(fā)現(xiàn)。傳統(tǒng)聲探測(cè)多針對(duì)直升機(jī)等較大型飛行器，而旋翼無(wú)人機(jī)具有機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、角速度變化快、聲音小等特點(diǎn)，傳統(tǒng)聲探測(cè)手段已經(jīng)不適用。本文針對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)的發(fā)現(xiàn)和探測(cè)，詳細(xì)介紹了基于高分辨定向算法的被動(dòng)聲探測(cè)與跟蹤技術(shù)。

1 基于高分辨定向算法的旋翼無(wú)人機(jī)被動(dòng)聲探測(cè)技術(shù)

以最普遍的民用大疆精靈3作為旋翼無(wú)人機(jī)的典型代表，電動(dòng)力多旋翼無(wú)人機(jī)的主要噪聲源為旋翼噪聲，可分為旋轉(zhuǎn)噪聲和寬帶噪聲兩個(gè)部分。多旋翼無(wú)人機(jī)由于存在多個(gè)旋翼聲場(chǎng)的相互作用，其頻譜既表現(xiàn)出旋翼噪聲的線譜和多諧波特性，同時(shí)又具有以各線譜為中心頻譜展寬的特點(diǎn)[1]。大疆精靈3的噪聲信號(hào)時(shí)頻圖如圖1所示。

圖1 大疆精靈3的噪聲時(shí)頻圖

經(jīng)過(guò)聲特征頻率分析，旋翼無(wú)人機(jī)的頻譜多分布在100～1 000 Hz，設(shè)計(jì)8 000 Hz的采樣率。含有目標(biāo)噪聲的信號(hào)經(jīng)過(guò)AD模塊采樣后得到陣列數(shù)字信號(hào)，為了適應(yīng)小目標(biāo)快速機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)，選取 0.5 s作為信號(hào)處理周期[2]。下面詳細(xì)介紹基于窄帶的高分辨定向算法解決探測(cè)寬頻信號(hào)的方法步驟。

1.1 聲特征頻率的選取算法

聲特征頻率的選取算法由以下步驟實(shí)現(xiàn)，如圖2所示。

圖2 聲特征頻率的選取流程圖

1.1.1 時(shí)頻變換

為了減少頻譜泄露，時(shí)域信號(hào)加hanning窗。陣列信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）時(shí)頻變換，多通道頻域疊加。

式中：M為陣列通道數(shù)，F(xiàn)s為信號(hào)采樣率。

1.1.2 特征頻率選取

噪聲歸一化，檢測(cè)1 000 Hz頻率范圍內(nèi)的特征頻點(diǎn)。為了提高頻率點(diǎn)的準(zhǔn)確性、減少干擾頻點(diǎn)，將相鄰特征頻點(diǎn)合并，提高頻點(diǎn)置信度。緩存5個(gè)處理周期的頻率數(shù)組，選取頻次較多的頻率點(diǎn)。

1.2 經(jīng)典music法

利用信號(hào)子空間和噪聲子空間的正交性，假設(shè)噪聲、信號(hào)噪聲為空間不相關(guān)，由陣列的接收的窄帶遠(yuǎn)場(chǎng)信號(hào)為X(t)=A(θ)s(t)+N(t)，數(shù)據(jù)的協(xié)方差陣進(jìn)行特征分解為確定信號(hào)子空間和噪聲子空間空間譜的表達(dá)式為：

式中：a(φ)為陣列流型矩陣，uN為噪聲子空間，Pmusic(φ)的峰值顯示了信號(hào)的來(lái)波方向。

根據(jù)信號(hào)參數(shù)范圍對(duì)Pmusic(φ)進(jìn)行譜峰搜索，找出最大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的角度即為信號(hào)入射方向。

2 基于灰色預(yù)測(cè)模型的航跡跟蹤技術(shù)

2.1 航跡的建立

航跡的建立采用基于密度的聚類(lèi)法：在連續(xù)秒的方位中，如果在一定誤差范圍內(nèi)的方位角連續(xù)超過(guò)5個(gè)探測(cè)周期，就建立一條新的航跡。

2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)使用最近鄰法：把當(dāng)前秒的方位和已經(jīng)形成的航跡預(yù)測(cè)值或航跡的最后一點(diǎn)比較，選取最接近差值的方位角度，續(xù)在已存在航跡的 末尾[3]。

2.3 航跡預(yù)測(cè)

2.3.1 灰色預(yù)測(cè)

對(duì)于低空飛行目標(biāo)航跡點(diǎn)，二階曲線擬合在有錯(cuò)誤點(diǎn)時(shí)顯得不足，灰色預(yù)測(cè)需要的數(shù)據(jù)量較少，可根據(jù)實(shí)際情況選用適量的數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成，選取4～6個(gè)數(shù)就進(jìn)行建模測(cè)試，通過(guò)研究認(rèn)為GM（1，1）模型符合對(duì)空中飛行目標(biāo)航跡的預(yù)測(cè)：

3 實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)分析和算法仿真

實(shí)驗(yàn)室分析旋翼無(wú)人機(jī)的聲信號(hào)特點(diǎn)，連續(xù)時(shí)頻圖如圖3所示，呈現(xiàn)寬譜信號(hào)特性，也存在一定的基頻和諧頻特征，但總體來(lái)說(shuō)特征頻點(diǎn)分布較廣。傳統(tǒng)的直升機(jī)線譜探測(cè)方法不再適用，改用上述寬譜探測(cè)方法。

圖3 大疆精靈3無(wú)人機(jī)時(shí)頻圖

對(duì)每一個(gè)特征頻率點(diǎn)進(jìn)行經(jīng)典music定位計(jì)算，得到的空間譜上將出現(xiàn)目標(biāo)的方位信息，其中最大譜峰對(duì)應(yīng)的位置信息即目標(biāo)在空間的對(duì)應(yīng)方位角和俯仰角。在實(shí)驗(yàn)室用MATLAB仿真2個(gè)和3個(gè)目標(biāo)的仿真寬帶信號(hào)，針對(duì)每一頻率點(diǎn)進(jìn)行高分辨方位估計(jì)，得到的空間譜圖如圖4所示。從圖4可清晰地看到，從空間譜的角度能分辨出2個(gè)和3個(gè)目標(biāo)，從而獲得目標(biāo)的方位角度和俯仰角度。

圖4 多目標(biāo)三維空間譜

4 外場(chǎng)試驗(yàn)驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室結(jié)果，選取比較安靜開(kāi)闊的場(chǎng)地，在天氣晴朗、風(fēng)力3級(jí)以下的環(huán)境下，對(duì)大疆精靈3做實(shí)時(shí)探測(cè)試驗(yàn)，能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)探測(cè)到大疆精靈3并在一定的探測(cè)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)航跡跟蹤，結(jié)果如圖5所示。

圖5 大疆精靈3點(diǎn)跡探測(cè)圖

5 結(jié) 語(yǔ)

在傳統(tǒng)的聲探測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上，本文提出的針對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)的基于高分辨定向算法的被動(dòng)聲探測(cè)與跟蹤技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室仿真和外場(chǎng)實(shí)飛試驗(yàn)中均取得了滿(mǎn)意的效果。下一步可繼續(xù)在噪聲抑制、探測(cè)精度及探測(cè)距離這幾個(gè)方面進(jìn)行不斷改進(jìn)和 提高。