強噪聲干擾條件下的水下弱聲源定位技術

鄭勝家 鄭文杰 舒劍

摘? 要：文章針對強噪聲干擾條件下的水下弱聲源匹配場定位問題，提出離散噪聲源干擾抑制的多傳感器陣列匹配場處理技術。通過建立最優化問題，約束最優權向量，使其滿足對觀測方位的波束響應無失真，而對強干擾噪聲源方位的響應為零，推導得出上述條件下匹配場模糊度函數的最小方差解。通過弱聲源位于強干擾噪聲源正下方的實例，驗證了所提出方法的有效性。仿真結果表明，在信干比為-10dB情況下，利用所提出的方法實現了水下弱聲源的匹配場定位。

關鍵詞：匹配場處理;分布式多傳感器陣列;定位

中圖分類號：TB556? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）03-0033-02

Abstract： Aiming at the localization problem of underwater weak sound source matched field processing under the condition of strong noise interference， this paper proposes a multi-sensor array matched field processing technology for discrete noise source interference suppression. By establishing the optimization problem and constraining the optimal weight vector so that the beam response to the observed azimuth is undistorted and the response to the strong interference noise source azimuth is zero， the minimum variance solution of the output power of the matched field processor under the above constraints is obtained. The effectiveness of the proposed method is verified by an example where a weak sound source is located directly below a strong interference noise source. The simulation results show that， with the signal-to-interference ratio of -10dB， the proposed method is successfully used to locate the underwater weak sound source.

Keywords： matched field processing; distributed multi-sensor array; localization

1 概述

在水聲多傳感器陣列信號處理中，主要采用匹配場處理實現聲源定位。匹配場處理技術是利用水聲信道傳播特性，把水下聲場模型計算所得的聲源到接收陣列的拷貝場，與陣列實際接收數據做匹配，通過功率估計方法實現聲源的距離、深度估計。由于海洋環境的復雜性，基于多傳感器陣列的匹配場處理聲源定位技術，定位性能在目標聲源附近區域有干擾噪聲源存在時，將削弱或丟失對聲源的定位能力，尤其是強噪聲干擾條件下的弱聲源定位更是如此。

2 干擾噪聲源抑制匹配場處理技術

多傳感器陣列的匹配場處理是基于水聽器采集的數據，與數學模型在設定聲源位置預測的拷貝向量之間相互匹配，從而獲得到包含目標深度和距離信息的模糊度表面，定義為：

P（？漬）=wH（？漬）Rw（？漬） （1）

線性匹配場處理（CMFP，Conventional Matched Field Processing）的基陣加權向量表示為：

wCMFP（？漬）=（2）

在實際應用中經常使用對角加載的最小方差無畸變響應（DL-MVDR，DiagonalLoading- Minimum Variance Distortionless Response）匹配處理器，其權向量表示為：

wDL-MVDR（？漬）=?（3）

干擾噪聲源抑制匹配場處理技術可用于抑制水聲信道中的離散噪聲干擾，其基本原理是設計最優權向量，使其對觀測方位信號沒有影響，而對離散噪聲干擾方位的響應盡量小。上述約束條件可表示為：

wH？琢1（？漬）=d1…wH？琢M（？漬）=dM （4）

其中？琢1（？漬）為觀測信號的方向向量，[？琢2（？漬），？琢3（？漬）…？琢M（？漬）]為干擾源聲場的拷貝向量，求匹配場處理器對模糊度函數P的最小均方誤差響應：

（5）

利用Lagrange乘子法求出干擾噪聲源抑制的最優權向量：

w=R-1E[EHR-1E]-1dH? ?（6）

3 仿真數據處理

現通過仿真數據處理檢驗干擾噪聲源抑制方法在匹配場處理中的效果。試驗中，所用的水聽器垂直線列陣陣元數為50，陣元間距為2m，海區深度為100m，假設干擾噪聲源和水下聲源都是點聲源，距離垂直陣均為8公里，兩聲源信號均為帶限白噪聲，中心頻率為300Hz，干擾噪聲源的深度為7m，水下聲源的深度為40m。干擾噪聲源的聲源級比水下聲源高出10dB。

利用所提出的干擾噪聲源抑制方法，設計最優權向量，使其對干擾噪聲源所在方位響應盡量小。由于干擾噪聲源和水下聲源具有不同的聲源級，水下弱聲源的定位結果受強噪聲的干擾嚴重。圖1和圖2分別給出了常規匹配場處理和DL-MVDR匹配場處理的定位結果，可以看出兩種處理都無法對水下聲源實現定位。圖3給出了所提出干擾噪聲源抑制方法的匹配場處理結果，可以看出所設計的最優權向量抑制了干擾噪聲源， 實現水下弱聲源的精確定位。

圖1 CMFP定位結果

圖2 DL-MVDR匹配場定位結果

4 結論

本文提出了一種基于匹配場處理的干擾噪聲源抑制方法，用于解決水聲傳播信道中離散噪聲源對水下聲源定位干擾的問題。建立了具有離散噪聲源抑制功能的匹配場處理器最優化模型，推導得出最優權向量。基于仿真數據，檢驗了所提出方法的有效性。當干擾噪聲源和水下聲源信號均為帶限白噪聲時，利用該方法可以抑制噪聲源干擾，并實現水下弱聲源的精確定位。

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