吳亞軍

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MVDR波束形成在噪聲源識(shí)別中的應(yīng)用

吳亞軍

(駐西安東風(fēng)儀表廠軍代室, 陜西 西安, 710065)

為了確定水下航行器主要輻射噪聲源的特性, 對(duì)各噪聲源進(jìn)行量化排序, 本文研究了基于陣列信號(hào)處理的可應(yīng)用于水下輻射噪聲源識(shí)別的最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(MVDR)波束形成方法。使用16個(gè)水聽器組成接收陣列并通過(guò)MVDR算法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行解算, 實(shí)現(xiàn)對(duì)各噪聲源方位和能級(jí)的識(shí)別。仿真和試驗(yàn)均證明了該方法的正確性和有效性。

水下航行器; 陣列信號(hào)處理; 最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(MVDR); 噪聲源識(shí)別

0 引言

隨著水聲技術(shù)的發(fā)展, 水下航行器的噪聲大小成為衡量其性能的一項(xiàng)重要指標(biāo)。為了有效控制噪聲, 必須識(shí)別主要噪聲源。所謂噪聲源識(shí)別, 就是對(duì)水下航行器存在的各種聲源的特性進(jìn)行分析, 包括聲源的大小、頻率特性等等, 確定出主要噪聲源, 為采取有效的降噪措施提供依據(jù)[1]。

傳統(tǒng)的噪聲源識(shí)別方法具有一定的局限性, 如分部運(yùn)轉(zhuǎn)法適用于各零件可以分別運(yùn)行的情況; 鉛包覆法比較耗時(shí), 成本較高; 近場(chǎng)測(cè)量法是靠近各個(gè)聲源進(jìn)行測(cè)量, 適用于聲源尺寸較大的情況, 精度不高; 近場(chǎng)聲全息需要陣列的孔徑必須大于被測(cè)物體且對(duì)聲源表面形狀的適應(yīng)性差。

最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(minimum variance dis- tortionless response, MVDR)波束形成方法是基于陣列信號(hào)處理的噪聲源識(shí)別方法, 已經(jīng)廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納以及通信領(lǐng)域中, 該方法利用傳感器陣列測(cè)量目標(biāo)輻射信號(hào), 估算選定方向平面波強(qiáng)度大小, 確定聲源的位置。波束形成方法不要求陣列的孔徑必須大于被測(cè)物體, 對(duì)測(cè)量距離也無(wú)特殊要求, 但為了在聲源面上得到較高的分辨率, 應(yīng)該盡可能地減小測(cè)量距離。對(duì)于水下航行器處于同一平面不同位置的幾個(gè)噪聲源, 使用MVDR波束形成方法進(jìn)行方位估計(jì), 實(shí)施較容易。

本文使用MVDR方法對(duì)噪聲源進(jìn)行識(shí)別, 并對(duì)消聲水池試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理, 試驗(yàn)結(jié)果與仿真模型吻合較好。

1 信號(hào)模型

以個(gè)陣元組成均勻直線陣, 第1個(gè)陣元為參考點(diǎn), 陣元間距為半波長(zhǎng)。當(dāng)信號(hào)為遠(yuǎn)場(chǎng), 入射信號(hào)可認(rèn)為平行入射波, 模型見圖1。

圖1 均勻直線陣模型

陣列中各陣元接收信號(hào)的模型表達(dá)式

相鄰兩陣元之間的時(shí)間延遲為

聲波信號(hào)到達(dá)各陣元時(shí), 由于聲程差, 各陣元的輸出之間有著相對(duì)時(shí)延。如果對(duì)各陣元信號(hào)作適應(yīng)的時(shí)延補(bǔ)償, 則補(bǔ)償后的各信號(hào)在要求的波束方向上變?yōu)橄嗤B加, 使該方向上的波束輸出最大, 其他方向上的波束輸出相應(yīng)變小, 起到空間濾波的作用, 這便是常規(guī)波束形成的原理[2-3]。傳統(tǒng)波束形成器的輸出可寫為

基陣的輸出功率為

2 MVDR波束形成算法

2.1 MVDR方位估計(jì)

MVDR方法是在保持來(lái)波方向信號(hào)源能量不變的前提下, 使信號(hào)源能量對(duì)波束寬度內(nèi)的其他方向最小化, 實(shí)際上是一個(gè)約束最佳化問(wèn)題的解。

則MVDR波束形成器的功率輸出為

2.2 寬帶MVDR方位估計(jì)

將每個(gè)窄帶上的輸出功率相加, 即可得到寬帶輸出功率

式中,N為陣列信號(hào)做FFT時(shí)處理帶寬內(nèi)的頻率點(diǎn)數(shù)[5-6]。

3 仿真及試驗(yàn)驗(yàn)證

水下航行器噪聲是其航行過(guò)程中由于流體、機(jī)械及螺旋槳等因素激發(fā)出的聲波, 在遠(yuǎn)場(chǎng)條件下, 可將水下航行器的輻射噪聲作為處于同一水平位置的幾個(gè)點(diǎn)聲源進(jìn)行目標(biāo)方位識(shí)別處理。

使用仿真信號(hào)對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證, 用兩寬帶信號(hào)模擬水下航行器的噪聲源, 相對(duì)于接收陣列的角度分別為0°和5°, 信噪比為10 dB, 接收陣列為16個(gè)陣元, 陣元間距為半波長(zhǎng), 則通過(guò)MVDR方法解算的波束圖如圖2所示。

圖2(a)中, 兩模擬信號(hào)幅度相同, 即發(fā)射能級(jí)相同, 由圖中可看出, MVDR算法對(duì)信號(hào)角度和相對(duì)能級(jí)解算較為準(zhǔn)確; 圖2(b)中兩入射信號(hào)幅度相差1倍, 即能量相差6 dB, 仿真結(jié)果對(duì)信號(hào)的角度和相對(duì)能量解算正確。

圖2 MVDR波束形成圖

常用的陣列信號(hào)處理算法還有常規(guī)波束形成和多信號(hào)分類(multiple signal classification, MUSIC)方法, 在同樣的仿真條件下, 用這2種方法與MVDR方法進(jìn)行對(duì)比, 如圖3所示。從仿真結(jié)果可看出, 傳統(tǒng)波束形成方法分辨率較差, 未能分辨出2個(gè)入射信號(hào), 所以該方法無(wú)法分辨距離較近的2個(gè)噪聲源。MUSIC方法對(duì)角度的分辨能力較強(qiáng), 但由于MUSIC方法是通過(guò)信號(hào)子空間和噪聲子空間的正交性來(lái)解算信號(hào)角度, 所以其輸出功率值僅能用來(lái)描繪解算的信號(hào)角度, 而無(wú)實(shí)際的物理意義。MVDR方法與常規(guī)波束形成方法一樣, 其峰值可體現(xiàn)信號(hào)的能量, 且分辨能力又遠(yuǎn)高于常規(guī)波束形成, 所以該方法較適用于噪聲源識(shí)別。

圖3 3種陣列信號(hào)處理算法對(duì)比

在消聲水池進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。使用2個(gè)發(fā)射換能器模擬噪聲源, 使用16個(gè)水聽器組成接收水聽器陣列, 陣元間距為半波長(zhǎng), 2個(gè)換能器相對(duì)水聽器陣列的入射角度為0°和5°, 2個(gè)信號(hào)相對(duì)能量差為3 dB。由于在試驗(yàn)過(guò)程中, 水池及各種試驗(yàn)儀器會(huì)給水聽器接收信號(hào)帶來(lái)一定的幅相誤差, 從而導(dǎo)致解算結(jié)果錯(cuò)誤, 所以在實(shí)際測(cè)量過(guò)程中首先需要對(duì)各通道水聽器進(jìn)行相位和能量的校準(zhǔn)。在對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的校準(zhǔn)后進(jìn)行MVDR波束形成, 如圖4所示。試驗(yàn)結(jié)果表明, MVDR算法對(duì)信號(hào)角度和能量解算正確, 與仿真結(jié)果相吻合。

圖4 水池試驗(yàn)數(shù)據(jù)MVDR解算結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

論文提出了使用MVDR波束形成方法對(duì)水下航行器進(jìn)行噪聲源識(shí)別的方法, 通過(guò)算法不僅可以估計(jì)多個(gè)噪聲源的方位, 還可以解算各噪聲源的輻射能級(jí)。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明, 該方法有效且可行。該方法已用于水下航行器的水下熱車吊沉試驗(yàn), 可分離結(jié)構(gòu)、排氣等噪聲源, 具有一定的工程應(yīng)用前景。

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Application of MVDR Beamforming to Noise Source Identification

WU Ya-jun

(Military Representative Office, Xi′an Dongfeng Instrument Factory, Xi′an 710065, China)

To identify the main noise sources and the related acoustic properties of the radiated noise from the underwater vehicle, a beamforming method of minimum variance distortionless response (MVDR) was proposed based on array signal processing for locating underwater radiated noise source. Noise signals are received by a receiving array of 16 hydrophones, and the data are analyzed with the beamforming method of MVDR. Simulations and experiments verify the validity and efficiency of the proposed method.

underwater vehicle; array signal processing; minimum variance distortionless response (MVDR); noise source identification

TJ630.34; TB53

A

1673-1948(2011)02-0101-03

2010-05-12;

2010-07-10.

吳亞軍(1979-), 男, 工程師, 主要從事魚雷科研和生產(chǎn)的管理工作.

(責(zé)任編輯: 楊力軍)