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        子帶銳化互相關(guān)算法

        2012-11-09 02:44:22黃迪陳伏虎
        影像技術(shù) 2012年3期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)

        黃迪,陳伏虎

        (杭州應(yīng)用聲學(xué)研究所,杭州 310012)

        1 引言

        互譜相關(guān)法是一種常用的時(shí)延估計(jì)算法,現(xiàn)在成為被動(dòng)聲探測(cè)領(lǐng)域中估計(jì)目標(biāo)方位及目標(biāo)跟蹤的一種重要方法。但是由于各頻段相關(guān)函數(shù)曲線寬度通常比較寬(特別是低頻聲源的情況)(如圖1所示),峰值比較平緩,在多目標(biāo)或存在干擾的情況下,將各頻段的相關(guān)函數(shù)求和得到的峰值將不是目標(biāo)方位,估計(jì)效果嚴(yán)重下降,這成為制約算法應(yīng)用的重要因素。而人類(lèi)和動(dòng)物可以在很復(fù)雜的聲學(xué)環(huán)境下,對(duì)聲源進(jìn)行精確的定向,其定向精度和抗干擾能力令目前的聲學(xué)設(shè)備望塵莫及,研究表明這主要是由于其采用分頻段處理的方法。本文就是將人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)中分頻段處理的思想引入到互譜相關(guān)算法中,并將各頻段的處理結(jié)果進(jìn)行尖銳化和加權(quán)處理,提出子帶銳化互相關(guān)算法。通過(guò)仿真和海試數(shù)據(jù)處理,可以看出子帶銳化互相關(guān)算法可以在多個(gè)頻帶不同目標(biāo)或存在干擾條件下仍可很好的估計(jì)目標(biāo)方位。

        2 關(guān)鍵步驟分析

        本文在常規(guī)互譜相關(guān)算法的基礎(chǔ)上主要進(jìn)行了以下改進(jìn):

        (1)對(duì)信號(hào)進(jìn)行窄帶濾波。主要作用是:

        a.盡量使得每個(gè)頻帶只包含少量聲源的能量,減少干擾成分,提高角度估計(jì)的精確性。另外窄帶濾波使得算法可以估計(jì)多個(gè)聲源的方位,與MUSIC等高分辨算法相比突破了陣元數(shù)要大于聲源數(shù)的限制。

        圖1 各頻段互譜相關(guān)算法估計(jì)效果

        b.使用窄帶濾波可以一定程度上提高信噪比。當(dāng)信號(hào)為窄帶信號(hào)或單頻信號(hào)時(shí),在濾波前信噪比為:

        互譜相關(guān)的信噪比增益為

        可以推出對(duì)于窄帶信號(hào),濾波造成的算法輸出信噪比增益為

        所以當(dāng)帶寬滿足一定條件時(shí),濾波使得算法輸出信噪比在一定程度上有所提高。

        (2)對(duì)互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行尖銳化處理,主要是將超過(guò)一定門(mén)限(這里取最高峰值的0.9倍)的峰值用寬度很窄的高斯函數(shù)來(lái)代替。這樣做的作用是:

        a.提高算法的對(duì)弱目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)能力。當(dāng)一個(gè)頻帶的互相關(guān)函數(shù)的最大峰值很小,小于另一頻帶的一個(gè)偽峰值時(shí),將各頻段的互相關(guān)函數(shù)求和使得第一個(gè)頻帶的互相關(guān)函數(shù)峰值被第二個(gè)頻帶的偽峰掩蔽,使得弱信號(hào)的方位角無(wú)法估計(jì)。而用尖銳的高斯函數(shù)代替,只保留超過(guò)一定門(mén)限的峰值,將其余的偽峰全部歸零,這樣使得每個(gè)頻帶的峰值都不會(huì)被掩蔽,從而增強(qiáng)對(duì)弱信號(hào)的檢測(cè)能力。

        b.提高角度分辨率,增加同時(shí)估計(jì)聲源方位的數(shù)量。這里對(duì)各頻段的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行尖銳化處理之前,互相關(guān)函數(shù)峰值較寬,角度分辨效果比較差,不利于多個(gè)聲源到達(dá)角度的估計(jì)。而進(jìn)行銳化后可使每個(gè)峰值都很窄,有利于提高角度分辨,可以估計(jì)多個(gè)聲源的到達(dá)角度。

        (3)顯示各頻段處理結(jié)果,并對(duì)各頻帶的結(jié)果使用此頻段加權(quán)的平均功率譜進(jìn)行加權(quán)。由于噪聲的峰值在各頻段是雜亂無(wú)章的,而目標(biāo)的方位是固定的,顯示各頻段的處理結(jié)果可以一定程度上將噪聲和信號(hào)形成的峰值分離開(kāi)來(lái)。對(duì)各頻段的處理結(jié)果進(jìn)行加權(quán),是為了抑制不包含信號(hào)能量的頻帶的峰值的影響,抑制相關(guān)性很差的干擾和噪聲,提高抗噪能力,從而使得各聲源的時(shí)延估計(jì)更精確,角度分辨能力更高。

        3 算法描述

        算法過(guò)程具體如下:

        (1)對(duì)兩陣元接收的信號(hào)進(jìn)行FFT變換,得到信號(hào)的頻譜,確定其頻帶范圍。

        (2)根據(jù)接收信號(hào)的頻帶范圍,選擇頻帶進(jìn)行分解,計(jì)算兩陣元接收信號(hào)的窄帶互功率譜。

        (3)對(duì)各窄帶互功率譜進(jìn)行IFFT得到相關(guān)函數(shù),并對(duì)相關(guān)函數(shù)進(jìn)行峰值尖銳化處理,從而得到各頻帶的銳化互相關(guān)函數(shù)。

        (4)對(duì)各頻帶的峰值函數(shù)進(jìn)行加權(quán),根據(jù)各頻帶峰值函數(shù) (或?qū)⒏黝l帶峰值函數(shù)求和得到全頻段峰值函數(shù))來(lái)估計(jì)聲源的時(shí)延和方位角信息。

        4 仿真與海試數(shù)據(jù)處理與分析

        下面通過(guò)仿真數(shù)據(jù)處理,比較算法與互譜相關(guān)算法在多目標(biāo)和存在強(qiáng)干擾的情況下的估計(jì)效果。

        4.1 多目標(biāo)情況下的估計(jì)效果

        設(shè)有三個(gè)帶限白噪聲信號(hào),頻帶范圍分別為1kHz-1.3kHz,1.3kHz-1.6kHz,1.6kHz-1.8kHz, 幅值均為1,入射角度分別為-60,20,30度,信噪比為6dB。接收陣元有兩個(gè),陣元間距為0.2m。分別使用子帶銳化互相關(guān)算法和互譜相關(guān)算法對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

        從圖3的仿真結(jié)果可以看出對(duì)于互譜相關(guān)算法,由于各頻段的相關(guān)函數(shù)比較寬,峰值比較平緩,另外從圖2可以看出由于頻帶連續(xù),無(wú)法通過(guò)頻譜圖判斷目標(biāo)的個(gè)數(shù)及頻帶范圍,使其無(wú)法估計(jì)多個(gè)聲源的方位。從圖4可以看出子帶銳化互相關(guān)算法通過(guò)子帶處理和尖銳化處理,很好的解決了這兩個(gè)問(wèn)題,可以精確的估計(jì)三個(gè)目標(biāo)的方位。

        圖2 信號(hào)頻譜圖

        圖3 多目標(biāo)情況下互譜相關(guān)算法估計(jì)效果

        圖4 多目標(biāo)情況下子帶銳化相關(guān)算法估計(jì)效果

        4.2 存在強(qiáng)干擾情況下的估計(jì)效果

        設(shè)目標(biāo)為帶限白噪聲信號(hào),頻帶范圍分別為1kHz-1.4kHz,幅值均為1,入射角度為30度。在-10度方向有一頻帶為1.4kHz-1.8kHz的強(qiáng)干擾(聲強(qiáng)比目標(biāo)大20dB)。分別使用子帶銳化互相關(guān)算法和互譜相關(guān)算法對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。接收陣元有兩個(gè),陣元間距為0.2m,輸入信噪比為6dB。

        從圖6可以看出,在存在強(qiáng)干擾的情況下,互譜相關(guān)算法只能估計(jì)強(qiáng)干擾目標(biāo)的方位,而弱目標(biāo)則被強(qiáng)干擾的偽峰掩蔽,無(wú)法得到其方位。從圖7可以看出對(duì)于子帶銳化互相關(guān)算法,在弱目標(biāo)與強(qiáng)干擾的頻帶不完全重疊時(shí),由于對(duì)各頻段的峰值函數(shù)進(jìn)行尖銳化處理,只保留每個(gè)頻帶峰值的位置,消除了偽峰的影響,使得弱目標(biāo)在未重疊的頻帶的峰值不會(huì)被掩蔽,從而可以得到弱目標(biāo)的方位信息。另外根據(jù)算法的處理過(guò)程可以看出,當(dāng)干擾與目標(biāo)的頻帶不重疊時(shí),干擾對(duì)目標(biāo)的方位估計(jì)基本不會(huì)產(chǎn)生影響。

        4.3 不同聲源從相同方位角入射的仿真效果

        信號(hào)頻率分別為800Hz-850Hz,1.35kHz-1.45kHz,1.6kHz-1.7kHz,入射角度分別為-60,30,30度。信噪比為-6dB。

        從圖8仿真結(jié)果可以看出,根據(jù)不同聲源頻帶的不同,算法可以分辨相同方位角入射的不同聲源。

        圖5 信號(hào)頻譜圖

        圖6 強(qiáng)干擾情況下互譜相關(guān)算法估計(jì)效果

        圖7 強(qiáng)干擾下子帶銳化相關(guān)算法估計(jì)效果

        圖8 相同方位角入射的不同聲源的仿真結(jié)果

        4.4 海試數(shù)據(jù)驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證算法的性能我們對(duì)XX的海試數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,并將處理結(jié)果與頻域CBF進(jìn)行了比較。這里試驗(yàn)條件為:陣以4.5m/s的速度做勻速直線運(yùn)動(dòng),陣元間距為1m。目標(biāo)距陣18海里,為375Hz-750Hz的寬帶信號(hào)。如果以陣的法線方向作為0度方向,目標(biāo)大約在方向上。同時(shí)在的方向有一很強(qiáng)的干擾。

        從圖中可以看出此算法只用兩個(gè)相鄰的陣元的數(shù)據(jù)就可精確的估計(jì)聲源的方位角,并且角度分辨能力要高于六陣元的頻域CBF。另外數(shù)據(jù)處理結(jié)果也顯示了算法在強(qiáng)干擾下的弱目標(biāo)檢測(cè)能力。

        下面為數(shù)據(jù)的處理結(jié)果:

        圖9 信號(hào)頻譜圖

        圖10 六陣元頻域CBF處理效果

        圖11 各頻段銳化互相關(guān)算法處理效果

        圖12 全頻段銳化互相關(guān)算法處理效果

        5 結(jié)束語(yǔ)

        通過(guò)理論推導(dǎo),仿真與海試數(shù)據(jù)處理,我們可以看出,算法具有以下的優(yōu)點(diǎn):

        (1)可以同時(shí)估計(jì)多個(gè)不同聲源的方位。

        (2)根據(jù)頻帶的不同,可以分辨相同方位角入射的不同聲源。

        (3)具有很強(qiáng)的抗干擾和抗噪聲能力,在頻帶不重疊時(shí),對(duì)弱目標(biāo)有很好的估計(jì)效果。

        (4)在采樣頻率足夠高的條件下(可通過(guò)升采樣獲得),角度分辨能力和角度估計(jì)精確度都很高。

        (5)可以同時(shí)得到聲源的頻率和方位角信息。由于算法只需要兩個(gè)陣元的數(shù)據(jù),所以特別適合小陣元數(shù),小孔徑接收陣的情況。

        但算法也存在以下的不足,即當(dāng)兩個(gè)不同聲源頻帶重合時(shí),估計(jì)的精度會(huì)受影響,另外當(dāng)一個(gè)聲源有多個(gè)不連續(xù)頻帶時(shí)僅憑一組數(shù)據(jù)無(wú)法確定是單個(gè)目標(biāo)還是多個(gè)目標(biāo),但我們可以通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤利用不同頻帶方位的同步性來(lái)確定目標(biāo)的個(gè)數(shù)。

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