基于時延差方差加權的時延差估計方法

鄭恩明 宋 佳 陳新華 孫長瑜 余華兵

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基于時延差方差加權的時延差估計方法

鄭恩明*①②宋 佳①②陳新華①孫長瑜①余華兵①

①(中國科學院聲學研究所 北京 100190)②(中國科學院大學 北京 100190)

信息處理；時延差估計；時延差方差

1 引言

針對目標信源數未知時的時延差估計，現有的時延差估計算法只是進行了簡單的分頻帶處理，而沒有對處理所得數據做進一步的挖掘和應用，已不能很好地滿足現時需求。對此，本文將文獻[15]所提出的基于方位方差加權的目標檢測方法應用到時延差估計中。本文對處理所得數據做進一步挖掘，首先利用目標輻射信號頻率單元對應時延差估計比較穩定、噪聲頻率單元對應時延差估計比較隨機的特點，計算各頻率單元的時延差方差，然后對各頻率單元的時延差估計結果進行時延差方差加權，突出信號所占頻率單元時延差估計結果，最后實現對目標信源數目未知時的時延差估計。可避免對目標輻射信號進行頻率搜索后再求取時延差。

2 信號模型

2.1 目標輻射信號模型

水下目標輻射信號簡化形式可表示為[14]

令

2.2 陣元接收信號模型

圖1為接收陣接收信號示意圖。陣元接收的信號形式可表示為[14]

式(14)中，為第個陣元信號，為相對參考陣元1經延時后信號，為陣間距，為目標入射角，為有效聲速，為第個陣元接收背景噪聲，為陣元號。

令

由此可知：以單根線譜為例，式(1)中寬帶信號與式(4)中背景噪聲，式(1)中線譜信號分量與式(4)中背景噪聲的譜級比分別為

式(4)中信噪比為

3 基于時延差方差加權的時延差估計算法

當目標信源數未知時，一般分頻帶互相關法在求取兩路信號時延差時，會將所有頻率單元時延差估計結果等價地加權到時延差估計中[4,5]，多目標情況，時延差估計效果更差。為了對處理所得數據做進一步挖掘，本文對一般分頻段法時延差估計做進一步改進處理。改進算法原理如下。

3.1 算法基本原理

當目標輻射信號每次均能穩定實現時延差估計，統計時間內時延差變化緩慢時，可以采用下述方法實現時延差估計。

如果采用一般分頻帶法進行時延差估計，最終相關譜可表示為

最后對各頻率單元時延差進行時延差方差加權統計，得到最終相關譜和時延差估計值。

3.2 算法實現

依據圖2所示的流程圖，本算法實現過程可分為以下6個步驟：

圖2 本文方法的時延差估計流程圖

3.3 算法估計性能分析

然后將目標信號估計時延差方差結果累加到式(17)中，可得到

式(18)可簡化為

由圖3可知：

(1)無論線譜譜級與干擾噪聲平均譜級比是多少，未分頻帶法已不能實現時延差估計，原因為最終相關譜是由頻帶內所有數據均等疊加而成，受噪聲和信號混疊影響較大；

3.4 算法運算量分析

一般分頻帶法(未插值)只需要對每個頻帶做兩次FFT；而為了實現相關峰細化，本文方法在求取各頻率單元的時延差時，采用類內插法對所有頻率單元互功率譜進行先細化再求取相關峰位置，得到較高精度的時延差估計值。根據上述分析可得，本文方法相比一般分頻帶法(未插值)增加的運算量主要包括：

4 實驗分析

對比圖5和圖6可知，未分頻帶法已不能很好地實現未知信源數的時延差估計；對比圖5和圖7可知，一般分頻帶法未對所得數據進一步挖掘和利用，該方法也不能很好地實現未知信源數的時延差估計；而對比圖5和圖8可知，本文方法對所得數據做了進一步挖掘和利用，時延差估計值可以很好地對應上波束形成方位估計值，克服了一般分頻帶法對多目標進行時延差估計時的估計性能較差問題。實驗結果和數值仿真結果一樣表明本文方法可以很好地實現對未知信源的時延差估計。

5 結論

圖3 不同信干比下，3種方法的時延差估計概率

圖4 實驗線陣及目標運動示意圖

圖5 波束形成所得方位歷程圖

圖6 未分頻帶法時延差估計結果

圖7 一般分頻帶法時延差估計結果

圖8 本文方法的時延差估計結果

[1] 姜可宇, 姚直象, 尹敬湘. 一種基于三元陣的水下目標被動定位方法[J]. 兵工學報, 2012, 33(9): 1107-1111.

Jiang Ke-yu, Yao Zhi-xiang, and Yin Jing-xiang. A passive locating method for underwater target based on three- element-array[J]., 2012, 33(9): 1107-1111.

[2] Chen Li-jun, Gao Xiang, and An Liang. Multipathpassivelocalization in shallow water channel[J].(), 2012, 48(5): 609-615.

[3] John G, Martin S, Reid M,.. Localization of a noisy broadband surface target using time differences of multipath arrivals[J].2013, 134(1): 77-83.

[4] Alain L, Seif E, Guy P,.. Time delay estimation for acoustic source location by means of short-time cross-correlation[C]. IEEE Sensors Conference, Limerick, Ireland, 2011: 1885-1888.

[5] Wen F, Wan Q, and Liu Y. Passive time delay estimation for complex noncircular signals[C]. 10th International Symposium on Electronics and Telecommunications, Timisoara, Romania, 2012: 243-246.

[6] 馬曉紅, 陸曉燕, 殷福亮. 改進的互功率譜相位時延估計方法[J]. 電子與信息學報, 2004, 26(1): 53-59.

Ma Xiao-hong, Lu Xiao-yan, and Yin Fu-liang. Time delay estimation by using modified cross power spectrum phase technique[J].&, 2004, 26(1): 53-59.

[7] Kou W, Duan W, and Li M. An improved time delay estimation method based on cross-power spectrum phase[C]. IEEE International Conference on Signal Processing, Communication and Computing, Hong Kong, China, 2012: 686-690.

[8] 張學森, 馮海泓, 黃敏燕, 等. 兩步法提高時延差估計精度的分析和實驗驗證[J]. 聲學學報, 2013, 38(2): 153-159.

Zhang Xue-sen, Feng Hai-hong, Huang Min-yan,.. Analysis and experimental verification on improving time-delay difference estimation accuracy with two-step algorithm[J]., 2013, 38(2): 153-159.

[9] 蔣伊琳, 司錫才. 基于互相關和MUSIC算法的時延估計[J].彈箭與制導學報, 2009, 29(5): 208-211.

Jiang Yi-lin and Si Xi-cai. Time delay estimation based on cross-correlation and multiple signal classification[J]., 2009, 29(5): 208-211.

[10] Liu W. A novel robust adaptive time delay estimation method[C]. 2011 International Conference on Electronic & Mechanical Engineering and Information Technology, Harbin, China, 2011: 12-14.

[11] Jonathan L O, Jeffrey L K, and Jeffrey S R. Maximum-likelihood spatial spectrum estimation in dynamic environments with a short maneuverable array[J]., 2012, 133(1): 311-322.

[12] McDonough R N and Whalen A D. Detection of Signals in Noise[M]. USA, 2nd Edition, California, Academic Press, 1995: 247-287.

[14] 李啟虎, 李敏, 楊秀庭. 水下目標輻射噪聲中單頻信號分量的檢測:理論分析[J]. 聲學學報, 2008,33(3): 193-196.

Li Qi-hu, Li Min, and Yang Xiu-ting. The detection of single frequency component of underwater radiated noise of target: theoretical analysis[J]., 2008, 33(3): 193-196.

[15] 陳新華, 鮑習中, 李啟虎, 等. 水下聲信號未知頻率的目標檢測方法研究[J]. 兵工學報, 2012, 33(4): 471-475.

Chen Xin-hua, Bao Xi-zhong, Li Qi-hu,.. Research on detection of underwater acoustic signal with unknown frequency[J].2012, 33(4): 471-475.

[16] Hou H, Sheng G, andJiang X. Robust time delay estimation method for locating UHF signals of partial discharge in substation[J]., 2013, 28(3): 1960-1968.

[17] Valero X and Alias F. Narrow-band autocorrelation function features for the automatic recognition of acoustic environments[J]., 2013, 134(1): 880-890.

鄭恩明： 男，1985年生，博士生，研究方向為信號與信息處理、水下聲學定位系統.

陳新華： 男，1978年生，副研究員，主要研究方向為陣列信號處理.

孫長瑜： 男，1954年生，研究員，博士生導師，主要研究方向為陣列信號處理.

余華兵： 男，1975年生，副研究員，碩士生導師，主要研究方向為陣列信號處理.

Weighted Time Delay Difference Estimation Method Based on Its Variance

Zheng En-ming①②Song Jia①②Chen Xin-hua①Sun Chang-yu①Yu Hua-bing①

①(,,100190,)②(,100190,)

A weighted estimation method based on the Time Delay Difference (TDD) variance is proposed with regard to the problem of TDD estimation of unknown source. This method utilizes the TDD of the target radiation signal frequency unit and the TDD of the noise frequency unit with respective characteristics of being stable and random to weight TDD estimation results of each frequency unit, enhancing the TDD estimation results of signal frequency unit, and achieving the TDD estimation of unknown source. The simulation results show that, compared with the conventional cross-correlation method, the estimation performance of this method is improved 3 dB. The theoretical analysis and simulation results both show that the robustness of this method is better than the conventional cross-correlation method.

Information processing; Time Delay Difference (TDD) estimation; Time delay difference variance

TB565

A

1009-5896(2014)06-1362-06

10.3724/SP.J.1146.2013.01164

鄭恩明 zhengenmingioa@163.com

2013-08-02收到，2013-12-11改回

國家海洋公益性行業科研專項項目(201005001)資助課題