李光遠(yuǎn) 王 瑩 王文冠 吳 迪
(大連測控技術(shù)研究所 大連 116013)
隨著固定式噪聲測試技術(shù)及裝備的不斷發(fā)展,固定式水下多元陣列逐漸成為了艦船水下噪聲測量的重要手段,可為艦船噪聲源精確定位及識別提供可靠的平臺(tái)。然而,對于固定式布放于試驗(yàn)場區(qū)的水下多元陣列噪聲測試系統(tǒng),由于陣列規(guī)模較大,受布放施工誤差及海洋環(huán)境(海風(fēng)、海流、海底地形)的影響,將不可避免地產(chǎn)生布放誤差,而陣列的布放誤差將直接導(dǎo)致基于理想陣形狀態(tài)下的噪聲源定位識別算法性能急劇下降[1]。一直以來,水下噪聲源精細(xì)化定位識別的主要手段是采用波達(dá)方向估計(jì)(Directional of Arrival,DOA)方法[2],實(shí)現(xiàn)對噪聲源方位的精確分辨,其主要方法為基于特征分解理論的子空間類超分辨算法,典型的如多重信號分類算法[3]、信號參數(shù)旋轉(zhuǎn)不變算法[4]等,可初步解決艦船噪聲源精細(xì)化識別問題。隨著相關(guān)理論研究的不斷深入,研究人員又先后提出了波達(dá)方向矩陣算法[5]、加權(quán)子空間擬合方法[6~7]等,極大地提升了DOA算法精度。但在實(shí)際應(yīng)用中,上述方法大多基于絕對精確的陣列流形,即各陣元間精確的位置關(guān)系。即使陣元位置存在較小偏差,DOA估計(jì)方法的性能都可能會(huì)急劇下降甚至失效[8],因此,采用有效的措施對陣形進(jìn)行校準(zhǔn)成為了相關(guān)領(lǐng)域研究的關(guān)鍵和熱點(diǎn)。
目前存在許多陣形估計(jì)校準(zhǔn)方法,然而由于它們各自的局限性,在實(shí)際使用過程中往往效果不佳。傳感器直測法可實(shí)時(shí)、快速校準(zhǔn)陣列各陣元位置誤差,但此種算法的校準(zhǔn)精度受到傳感器本身數(shù)量和精度的限制,且會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)定性降低[9],只適合作為大尺度空間陣列的輔助校準(zhǔn)手段。基于水聲同時(shí)基測距定位的陣形校準(zhǔn)方法,主要利用水聲測距系統(tǒng),結(jié)合基線定位理論,可解算出任意陣元的空間位置坐標(biāo),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)陣形校準(zhǔn)[10]。該方法在實(shí)際應(yīng)用中受海洋聲場及測距系統(tǒng)精度影響較大。利用校準(zhǔn)源進(jìn)行陣列校準(zhǔn)主要包括有源校準(zhǔn)方法和自校準(zhǔn)方法[11~12],上述方法可利用多個(gè)方位參數(shù)已知或未知的校準(zhǔn)源信號聯(lián)合處理,并構(gòu)建代價(jià)函數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對陣形的在線校準(zhǔn)。但在實(shí)際應(yīng)用過程中,用于校準(zhǔn)的信號源往往體積較大,在實(shí)際應(yīng)用中移動(dòng)及操作不便,導(dǎo)致校準(zhǔn)效率較低。針對此問題,提出一種基于單校準(zhǔn)源的陣形校準(zhǔn)方法,該方法將校準(zhǔn)源放置在某一特定位置,通過改變校準(zhǔn)源信號頻率,使信號分別符合遠(yuǎn)場及近-遠(yuǎn)場模型,代入對應(yīng)的代價(jià)函數(shù)中聯(lián)合處理,完成陣形校準(zhǔn)。仿真結(jié)果表明,該算法具有較好的穩(wěn)健性和較高的估計(jì)精度。
實(shí)際應(yīng)用中,固定式多元線陣是噪聲源定位與識別的重要手段,廣泛應(yīng)用于港口警戒、艦船噪聲源識別、目標(biāo)特性獲取等相關(guān)領(lǐng)域。因此,本文以直線陣列為例構(gòu)建陣列模型,定義以陣列中首陣元為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系,設(shè)定校準(zhǔn)源到陣列參考陣元距離為ρ1,與陣列的陣元夾角為θ,陣元數(shù)目為N,陣列孔徑為為陣列各陣元的笛卡爾坐標(biāo),建立信號模型為x(t)=A*s(t)+n(t),當(dāng)校準(zhǔn)源處于近-遠(yuǎn)場時(shí),信號可看做球面波,有:
這里α為路徑損失常量,c為聲速。其中:
由式(1)~(4)可知,通過調(diào)節(jié)校準(zhǔn)源頻率Fc,可使校準(zhǔn)源分別處于陣列的遠(yuǎn)場及近-遠(yuǎn)場,并建立不同的陣列信號模型,通過對兩種模型的聯(lián)合處理,可實(shí)現(xiàn)對陣形位置誤差的校準(zhǔn)。
對于布放于水下的固定式大尺度空間陣列,各陣元實(shí)際位置坐標(biāo)為:其中為陣列的理論坐標(biāo),?為陣列的位置擾動(dòng)。陣列實(shí)際陣列流形為,來源于已知位置的校準(zhǔn)源信號功率為Ps,則協(xié)方差矩陣,其中Rnn可看做高斯白噪聲的協(xié)方差矩陣。已知特征值對應(yīng)的特征向量可擴(kuò)展為相同的線性空間,且有:,對于平面波,,對于球面波,有
考慮到實(shí)際布放的多元直線陣列,以首陣元為基準(zhǔn)點(diǎn)建立坐標(biāo)系,校準(zhǔn)源與首陣元的距離為ρ1,角度為θ,假設(shè)校準(zhǔn)源發(fā)射信號頻率為FC1,使校準(zhǔn)源處于系統(tǒng)遠(yuǎn)場,此時(shí)有:
因此,式(6)可寫作:
其中rx和ry為陣列各陣元的實(shí)際坐標(biāo)。
接下來保持校準(zhǔn)源位置不變,改變校準(zhǔn)源發(fā)射信號頻率為FC2,使校準(zhǔn)源符合近-遠(yuǎn)場模型,信號可看做球面波,其模型符合式(1)。截取信號快拍數(shù)為L,有N*L維信號:
以各個(gè)陣元分別作為基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算,可得到N個(gè)協(xié)方差矩陣如下,其中第i個(gè)協(xié)方差矩陣,其中,由文獻(xiàn)[13]可知:
這里λi為Ri中最大的特征值與其他N-1個(gè)特征值的平均數(shù)的差值。ρi為校準(zhǔn)源到第i個(gè)陣元的距離。,可推導(dǎo)出為校準(zhǔn)源到各陣元的實(shí)際距離。結(jié)合(3)可知:
結(jié)合(8)、(11),可推導(dǎo)出:
上述推導(dǎo)可得出以下結(jié)論:式(12)及(13)可分別得到兩個(gè)解,其中與理論位置更接近的解可看做校準(zhǔn)后陣元的實(shí)際位置;該方法需要校準(zhǔn)源至少提供兩種頻率的信號,一種使校準(zhǔn)源處于陣列的近-遠(yuǎn)場,一種使校準(zhǔn)源處于陣列的遠(yuǎn)場。當(dāng)然,校準(zhǔn)源也可以提供更多頻率的信號,通過對結(jié)果的平均處理,可進(jìn)一步提升算法的精度。
由上述論述可知,該算法的步驟如下:
1)當(dāng)信號處于較低頻率FC1(此時(shí)信號可看做平面波),計(jì)算協(xié)方差矩陣Rxx和特征向量,再分別計(jì)算出K和u;
2)調(diào)節(jié)信號為較高頻率FC2(此時(shí)信號可看做球面波),解算出協(xié)方差矩陣Ri,并分別找到其對應(yīng)的特征值λi;
3)利用ρ1解算校準(zhǔn)源到各陣元的距離,再進(jìn)一步解算出v;
4)利用式(12)、(13)解算出rx、ry。
利用Matlab對算法進(jìn)行仿真試驗(yàn)驗(yàn)證,建立陣列模型為9元直線陣列,陣元間距設(shè)計(jì)為2m,以首陣元為坐標(biāo)原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系,并為陣元位置坐標(biāo)添加隨機(jī)誤差。設(shè)置校準(zhǔn)源據(jù)首陣元距離為800m,校準(zhǔn)源與陣列夾角為30°,根據(jù)系統(tǒng)遠(yuǎn)場判別條件,校準(zhǔn)源分別發(fā)射單頻信號,頻率分別為FC1=1500Hz,F(xiàn)C2=5000Hz ,聲速為c=1500m/s,快拍數(shù)L=10000;信號信噪比為20dB,各陣元理論位置坐標(biāo)為,實(shí)際位置坐標(biāo)分別為[Xi,Yi],校準(zhǔn)后位置坐標(biāo)為遵循上一節(jié)中的步驟,利用單校準(zhǔn)源校準(zhǔn)方法對陣元位置坐標(biāo)進(jìn)行校準(zhǔn),校準(zhǔn)結(jié)果如表1所示。
表1 位置誤差校準(zhǔn)結(jié)果
完成對陣列位置誤差校準(zhǔn)后,利用MUSIC算法,分別對理論陣列、陣形校準(zhǔn)前陣列及陣形校準(zhǔn)后陣列的DOA估計(jì)能力進(jìn)行分析,假設(shè)信號源為3個(gè),角度分別為[-10°,10°,30°]。校準(zhǔn)結(jié)果如圖2所示。
如圖1、2所示,利用單校準(zhǔn)源誤差校準(zhǔn)方法,可有效完成對陣列位置坐標(biāo)的校正,校正后的陣列與校正前的陣列相比,陣列性能大幅提高,證明該方法具有良好的校準(zhǔn)精度,同時(shí)由于校準(zhǔn)源位置不需要改變,可有效提升陣形校準(zhǔn)效率。在上述基礎(chǔ)上控制信號源分別發(fā)射頻率為信號,以首陣元為坐標(biāo)原點(diǎn),各陣元第一次估計(jì)誤差分別為,平均后估計(jì)誤差分別為利用對不同信號組合的平均處理,可得到信號校準(zhǔn)精度,平均處理后估計(jì)誤差如表2及圖3所示。結(jié)果可知,首次誤差校準(zhǔn)后,各陣元誤差均小于0.12m,X方向平均誤差為0.076m,Y方向平均誤差為0.049m。平均處理后各陣元誤差均小于0.05m,其中X方向平均誤差為0.031m,Y方向平均誤差為0.025m。由此可見,通過平均處理后,該算法誤差估計(jì)能力大幅提升。
圖1 陣元位置示意圖
圖2 校正前后DOA譜圖
圖3 平均處理前后估計(jì)誤差值
表2 平均處理前后估計(jì)誤差值
本文提出了一種基于單校準(zhǔn)源的水下多元陣列陣形校準(zhǔn)方法,該方法通過設(shè)置位置已知的校準(zhǔn)源發(fā)射至少兩種不同頻率的信號,使信號分別滿足陣列遠(yuǎn)場及近遠(yuǎn)場條件,并建立相應(yīng)陣列信號模型。經(jīng)過對代價(jià)函數(shù)的聯(lián)合處理,對陣元位置進(jìn)行校正。通過增加不同頻率信號源信號,可有效提高算法估計(jì)精度。經(jīng)Matlab方針仿真驗(yàn)證可知,該方法可有效提升陣形校準(zhǔn)效率,并可進(jìn)一步推廣到其它形式的空間陣列,具有較好的應(yīng)用前景。