周紅進(jìn)，鐘云海，易成濤，李偉

(海軍大連艦艇學(xué)院 航海系，遼寧 大連116018)

0 引言

拖船自噪聲與鄰近目標(biāo)輻射噪聲干擾是拖曳線列陣聲納系統(tǒng)進(jìn)行目標(biāo)檢測時的兩種典型近程干擾源［1］。傳統(tǒng)的干擾抵消方法是將拖船噪聲模型假設(shè)為理想點源平面波干擾模型，采用端射波束作為參考輸入，從陣元域或者波束域中通過自適應(yīng)濾波算法抵消相應(yīng)的干擾分量，比較著名的有Godara 提出的后置波束形成干擾抵消(PIC)算法［2］和叢衛(wèi)華提出的基元域干擾抵消(EIC)算法［3］，PIC 方法已經(jīng)應(yīng)用于美國海軍AN/SQR-19 戰(zhàn)術(shù)拖曳線列陣聲納系統(tǒng)中。這兩類方法存在兩個缺點，首先是忽略了拖船干擾的多途角擴(kuò)展特性，無法抵消多個相干干擾;其次是PIC 和EIC 算法中的自適應(yīng)濾波算法均需獲取理想的參考干擾信號，否則會導(dǎo)致自適應(yīng)過程發(fā)散，發(fā)生信號相抵的現(xiàn)象?；谧顑?yōu)陣處理的自適應(yīng)波束形成算法有最小方差無失真響應(yīng)(MVDR)波束形成和主模式抑制(DMR)波束形成方法［4-5］。然而，最佳陣處理算法普遍存在寬容性不好的問題，比如時變的海洋環(huán)境、擾動的陣列和小觀測快拍數(shù)等因素均會造成算法性能嚴(yán)重下降。針對最佳陣處理算法實際應(yīng)用中的失配問題，Nuttall等提出了一種干擾抵消預(yù)處理方案，稱為逆波束形成(IBF)［6］。但是，如果要消除拖船多途角擴(kuò)展干擾需要將IBF 方法進(jìn)行多次循環(huán)抵消，運(yùn)算量顯著增長。到目前為止，在拖曳線列陣干擾抵消領(lǐng)域還沒有發(fā)現(xiàn)同時針對拖船干擾和鄰近目標(biāo)干擾抵消方法的文章發(fā)表。

基于超波束形成(HBF)的幅度權(quán)的盲空間譜減干擾抵消方法原理是利用超波束形成技術(shù)構(gòu)造覆蓋強(qiáng)干擾方位區(qū)域的多波束，獲取多波束的幅度譜和每路基元頻域信號的幅度譜，對二者歸一化，通過合適的“譜減策略”，進(jìn)行幅度譜相減，從而得到干擾抵消后的基元域信號幅度譜，將差分幅度譜轉(zhuǎn)換為頻域信號，然后利用MVDR 完成目標(biāo)方位估計。計算機(jī)仿真與海試數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，本文提出的方法相比傳統(tǒng)的MVDR 與PIC 干擾抵消方法在陣增益與弱目標(biāo)檢測能力上有明顯提高，能夠做到抵消拖船干擾的同時抵消靠近拖曳線列陣的鄰近強(qiáng)干擾。

1 基于HBF 的干擾波束幅度權(quán)

HBF 的前提是分裂波束處理［7］，即將M 元線陣分成兩個M/2 陣元的子陣，每個陣分別對目標(biāo)方位θ 形成常規(guī)和波束，記波束輸出分別為y1(t)，y2(t)，做N 點快速傅里葉變換(FFT)后，對應(yīng)的頻域離散信號為Y1(k)，Y2(k)，則第k 個頻點的頻域波束輸出［7］為

式中:X(k)為經(jīng)過FFT 后的基元信號;K1=［IM/2|0M/2］，K2=［0M/2|IM/2］分別為兩個子陣的陣元選擇矩陣;a 為多途衰減系數(shù)。

根據(jù)(1)式中兩個子陣波束輸出結(jié)果，可以得到“和”波束與“差”波束，記為YS(k)和YD(k):

通過“和”波束與“差”波束相減和加權(quán)，從而獲得超波束輸出結(jié)果，則其可表示為

式中:n 為超波束性能控制指數(shù)，n 的取值范圍為0.3≤n≤1.

從(4)式中不難發(fā)現(xiàn)，HBF 在波束形成過程中利用絕對值輸出進(jìn)行旁瓣抵消，多波束的輸出為不包含相位信息的幅度權(quán)UH(k).

2 盲空間譜減干擾抵消

所謂“盲空間譜減干擾抵消”，指的是對于空域中干擾分量與基元域分量之間的聯(lián)系和統(tǒng)計特性沒有先驗知識的前提下，通過“合適的譜減策略”完成基元域信號的干擾抵消。

2.1 基元幅度譜和干擾波束幅度譜

記聲源信號為sj(n)，噪聲信號為ni(n)，則基陣第i 個通道采樣得到的時間序列為

式中:i 為水聽器通道索引;j 為目標(biāo)源的索引;τij為目標(biāo)輻射聲源傳播到基陣第i 個陣元的時延;信號采樣頻率為fN=1/Δ.

由(5)式可知拖曳線列陣聲納的第i 個通道采樣得到的時間序列為xi(n)，對基元域信號X ={x1(n)，x2(n)，…，xM(n)}T進(jìn)行離散短時傅里葉變換(STFT)處理，設(shè)定工作頻段為(fL，fH)，可以得到第j 個頻點fj處的基元域頻域信號和干擾波束信號:

式中:M 為陣元個數(shù);K 表示總共預(yù)成的干擾波束數(shù)。需要注意的是，UYH(fj)僅為干擾波束的幅度譜。

求取頻點fj處的基元域頻域信號的幅度譜與相位譜為

式中:Im (·)和Re (·)分別表示取信號的虛部和實部操作;arctan(·)表示反正切操作，單位rad.

實際應(yīng)用中，基元域信號與干擾波束的幅度譜往往存在動態(tài)范圍不一致問題，需要對其進(jìn)行歸一化，則頻點fj處歸一化后的第m 路基元域信號幅度譜與第k 路干擾波束信號幅度譜為

2.2 合適的譜減策略

通過(12)式可以得到每路基元幅度譜與每路干擾波束幅度譜分量的相關(guān)系數(shù)。

其次，考察頻點fj處第p 個頻域快拍的基元域幅度譜分量與干擾波束幅度譜分量的比值αmk(fj，p):

根據(jù)(13)式，可以設(shè)定閾值來表示兩路譜信號是否相關(guān):

式中:η(m)表示判斷第m 路基元幅度譜與所有的K 路干擾波束幅度譜是否相關(guān)的閾值;max (·)表示取最大值操作;條件中的“0.5”為人工設(shè)定的均值比較閾值，可以根據(jù)βmk的總體相關(guān)程度進(jìn)行調(diào)整。

“合適的譜減策略”為:

1)當(dāng)βmk≥η(m)時，此時的第m 路基元幅度譜與第k 路干擾波束幅度譜是相關(guān)的。如果αmk(fj，p)≥1，表示基元幅度譜分量中干擾分量的強(qiáng)度不大，只需要通過η(m)控制進(jìn)行譜減;如果αmk(fj，p)＜1，表示表示基元幅度譜分量中干擾分量的強(qiáng)度較大，需要通過(fj，p)對(fj，p)進(jìn)行譜減。

2)當(dāng)βmk＜η(m)時，此時的第m 路基元幅度譜與第k 路干擾波束幅度譜不相關(guān)。如果αmk(fj，p)≥1，表示基元幅度譜分量是未知信號，需要保留(fj，p)分量;如果αmk(fj，p)＜1，表示基元幅度譜分量是多途引起的其他擴(kuò)展干擾分量，需要通過αmk(fj，p)和η(m)對(fj，p)分量進(jìn)行幅度控制。

“合適的譜減策略”公式化后為

根據(jù)(15)式形成干擾抵消后的基元域信號幅度譜以后，再由(9)式構(gòu)成第m 路基元域頻域信號:

本文利用MVDR 方法來完成目標(biāo)方位估計。為表示方便，基于超波束幅度權(quán)的盲空間譜減干擾抵消方法，簡稱為BSSS 方法。

3 數(shù)據(jù)檢驗

數(shù)據(jù)處理分為四個步驟:第一，將接收到的拖曳線列陣信號通過頻域?qū)拵幚碜優(yōu)槎嘧訋ьl域信號;第二，利用HBF 技術(shù)根據(jù)已知的強(qiáng)干擾方位形成覆蓋干擾區(qū)域的多波束，并且得到干擾波束的幅度權(quán);第三，求取每路基元頻域信號的幅度譜與相位譜;第四，利用盲空間譜減方法完成基元域信號的干擾抵消。數(shù)據(jù)處理流程圖如圖1所示。

圖1 BSSS 方法數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.1 Data processing flow chart of BSSS

3.1 海洋仿真環(huán)境

為了模擬真實的海洋水聲環(huán)境，利用基于簡正波聲傳播模型的KRAKEN 工具仿真拖曳線列陣接收數(shù)據(jù)。海洋背景設(shè)定為典型淺海環(huán)境，海深75 m，弱負(fù)梯度。海底沉積層為沙質(zhì)淤泥，密度1.787 g/m3，厚度15 m，沉積層上層聲速1 572.0 m/s，沉積層下層聲速1 593.8 m/s.沉積層下基底為硬底，聲速1 881.0 m/s;密度2.060 g/m3;聲吸收系數(shù)1.7 dB/波長。海況定為2 級。仿真環(huán)境聲速剖面和聲傳播深度與距離二維圖如圖2(a)和圖2(b)所示。

拖曳線列陣由40 個水聽器構(gòu)成，拖曳于拖船后1 000 m，相鄰水聽器間隔0.875 m.拖曳線列陣布放深度為30 m，拖曳速度為8 kn.目標(biāo)A 方位設(shè)定為30°不變，目標(biāo)B 方位設(shè)定為45°不變;目標(biāo)A 與目標(biāo)B 之間的信信比為SSRAB=0 dB;目標(biāo)A 的距離為5.4 n mile，目標(biāo)B 的距離為2.7 n mile.目標(biāo)A航速為18 kn，目標(biāo)B 航速為14 kn.

3.1.1 陣增益分析

陣增益(AG)是常用的評價寬帶弱目標(biāo)檢測能力的性能指標(biāo):

圖2 聲速剖面和聲傳播深度與距離二維圖Fig.2 Sound profile and propagation depth versus range

式中:P(θ0)和P(θI)分別表示目標(biāo)到達(dá)方位處的波束輸出功率和干擾到達(dá)方位處的波束輸出功率;表示根據(jù)目標(biāo)θ0附近區(qū)域的波束輸出計算得到的噪聲功率;表示根據(jù)干擾θI附近區(qū)域的波束輸出計算得到的噪聲功率。

圖3分別從信噪比(SNR)、干噪比(INR)和快拍數(shù)三個方面與陣增益的關(guān)系，比較了MVDR、PIC和BSSS 算法的性能。需要說明的是圖3的仿真中只考慮目標(biāo)A(30°)的陣增益性能，目標(biāo)B 和目標(biāo)A的功率。比較圖3(a)、圖3(b)和圖3(c)可看出:1)BSSS 方法在低信噪比下的陣增益要比其他兩種方法高約8 dB.MVDR 方法在信噪比低于-20 dB條件下，無法有效檢測目標(biāo);2)隨著干噪比的升高，BSSS 方法具有最高的陣增益，平均比PIC 方法高約10 dB;當(dāng)干噪比大于15 dB，PIC 方法的陣增益下降最快;3)當(dāng)快拍數(shù)小于100 時，MVDR 和BSSS 方法的陣增益不如PIC 方法;快拍數(shù)大于100 時，BSSS方法的陣增益性能略有抬升，與PIC 方法相當(dāng)。

3.1.2 拖船干擾抑制驗證

圖3 3 種算法陣增益與信噪比、干噪比和快拍數(shù)比較圖Fig.3 Comparison of AG versus SNR，AG versus INR，and AG versus snap-shots calculated by three algorithms

圖4(a)～圖4(c)選用了第35 s(干擾盲區(qū)附近)、第50 s(基陣正橫)和第158 s 數(shù)據(jù)(遠(yuǎn)離基陣)分別比較了3 種方法的拖船干擾抑制性能。從圖4中可以看出，BSSS 方法檢測到的目標(biāo)A 和B 具有最高的能量峰值，同時BSSS 方法干擾抑制效果最好。相比MVDR 和PIC 方法，盡管BSSS 檢測出了目標(biāo)A 和目標(biāo)B，但是在43°和91°分別出現(xiàn)了兩個虛警目標(biāo)，同時檢測背景也存在起伏。

圖5(a)、圖5(b)和圖5(c)為3 種方法所處理的方位-歷程圖。比較3 個子圖可以看出，BSSS 方法在3 種方法中將拖船干擾抵消最為理想，同時檢測到的目標(biāo)A 和目標(biāo)B 的能量幅值也比MVDR 和PIC 方法要高。

圖4 3 種算法不同時刻下方位-幅度圖比較Fig.4 Comparison of bearing-amplitude calculated by three algorithms

3.1.3 鄰近強(qiáng)干擾抑制驗證

圖6(a)、圖6(b)和圖6(c)說明了同時存在拖船干擾和近場友鄰干擾時，3 種算法的干擾抑制性能。其中，鄰近強(qiáng)干擾目標(biāo)A 方位設(shè)定為120°，距離拖曳線列陣2 km 保持不變;目標(biāo)B 從110°運(yùn)動到136°，初始距離拖曳線列陣10 km，最終距離為18 km.

圖6(a)、圖6(b)和圖6(c)為BSSS、PIC 和MVDR 3 種方法在第3 s、第40 s 和第60 s 處的寬帶警戒方位-幅度全景顯示圖。從圖6的3 個子圖可以看出，BSSS 是唯一能同時將拖船干擾和鄰近強(qiáng)干擾抵消的方法，PIC 在存在鄰近強(qiáng)干擾的條件下，兩種干擾的抵消能力都變差了。BSSS 方法的檢測背景得到有效抑制。

圖5 3 種算法方位-歷程圖比較Fig.5 Comparison of bearing-time calculated by three algorithms

圖7(a)、圖7(b)和圖7(c)為3 種方法所處理的寬帶警戒方位-時間-幅度瀑布二維顯示圖。比較3 個子圖可以看出，BSSS 所檢測的目標(biāo)B 較MVDR 和PIC 方法歷程要清晰，對于拖船干擾和鄰近強(qiáng)干擾目標(biāo)B 的抑制能力也要好于其余兩種方法。BSSS 方法有效抑制了檢測背景。

3.2 海上實測數(shù)據(jù)

試驗海區(qū)位于東經(jīng)121°33＇ ～121°42＇，北緯38°46＇ ～38°52＇的主航道附近，海區(qū)平均水深46 m，聲傳播速度約1 500 m/s.海區(qū)地形復(fù)雜，水流急，過往船只多，離岸近、干擾源多，屬典型的復(fù)雜海區(qū)。接收陣列由28 個水聽器等間隔組成，陣元間距0.225 m，接收陣列深度約為20 m.水聽器接收信號經(jīng)信號調(diào)理機(jī)送達(dá)Sony sir1000i 錄音機(jī)磁帶記錄，數(shù)據(jù)記錄期間，接收船輔機(jī)一直發(fā)電，有較大噪聲。試驗時目標(biāo)船在大約5.3 km 的距離沿正橫經(jīng)過接收船。目標(biāo)船運(yùn)動時，在視覺范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)有漁船目標(biāo)運(yùn)動，漁船先于目標(biāo)船經(jīng)過接收船正橫。

圖6 3 種算法不同時刻下方位-幅度圖比較Fig.6 Comparison of bearing-amplitudes calculated by three algorithms

圖8(a)、圖8(b)和圖8(c)為3 種方法海試數(shù)據(jù)的三維方位-歷程圖。由于接收基陣離接收艇輔機(jī)較近(懸掛于輔機(jī)出水口正下方約20 m 深)，因此在-10°～10°方位區(qū)域內(nèi)形成較強(qiáng)的近程干擾。MVDR的干擾抑制能力最弱，PIC 方法在干擾盲區(qū)形成了較深的凹槽，通過凹槽的目標(biāo)也被抑制。相比MVDR 和PIC 方法，BSSS 方法檢測具有3 點改進(jìn):1)漁船和目標(biāo)艇目標(biāo)的方位歷程要更清晰(歷程“偏瘦”，多途抑制效果要好)，尤其是目標(biāo)艇初始200 s 的歷程;2)BSSS 方法在漁船和目標(biāo)艇通過盲區(qū)時依然能夠檢測到目標(biāo)，尤其是BSSS 方法在干擾抑制后，對盲區(qū)內(nèi)的目標(biāo)艇檢測增益較高;3)BSSS 方法對于-80° ～-40°內(nèi)3 個弱目標(biāo)檢測效果要好于MVDR 和PIC 方法。

4 結(jié)論

圖7 3 種算法方位-歷程圖比較Fig.7 Comparison of bearing-times calculated by three algorithms

圖8 3 種方法海試數(shù)據(jù)比較Fig.8 Comparison of sea test results of three methods

針對影響拖曳線列陣目標(biāo)檢測的兩種典型強(qiáng)干擾(拖船自噪聲干擾和近場強(qiáng)干擾)，提出了一種基于超波束幅度權(quán)的盲空間譜減干擾抵消方法，利用HBF 技術(shù)產(chǎn)生超低旁瓣和超窄主瓣的的波束來獲取干擾源信息，從而提高獲取干擾分量的準(zhǔn)確度，同時通過幅度譜譜減的方法在頻域內(nèi)實現(xiàn)了基元域的干擾抵消。仿真數(shù)據(jù)和海試數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明這種方法實現(xiàn)了同時抵消拖船干擾和鄰近拖曳線列陣目標(biāo)的強(qiáng)干擾，相比傳統(tǒng)的MVDR 方法和PIC 方法，具有以下優(yōu)點:

1)BSSS 方法的陣增益在低信噪比和強(qiáng)干噪比條件下要比MVDR 和PIC 方法提高10 dB.

2)BSSS 方法相比MVDR、PIC 方法具有更好的弱目標(biāo)檢測能力。

3)BSSS 能夠做到抵消拖船干擾的同時抵消靠近拖曳線列陣的鄰近強(qiáng)干擾。

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