范澤亞 徐雅南 陳伏虎

摘? 要：傳統(tǒng)聲吶系統(tǒng)通常將全陣波束形成結(jié)果直接送顯輸出，且全陣波束處理往往未有效利用信號(hào)的相關(guān)性，針對(duì)此特點(diǎn)，本文結(jié)合平滑相干變換（Smoothed Coherence Transform，SCOT）處理原理，提出一種基于SCOT預(yù)白化處理的分裂孔徑波束形成處理方法。該方法首先將陣列孔徑一分為二，其次對(duì)兩子孔徑波束輸出進(jìn)行SCOT、互譜處理，最后獲得最終的波束輸出。與常規(guī)全陣波束處理方法相比，本文所提出的方法能有效抑制高噪聲頻率成分，同時(shí)提高目標(biāo)的方位分辨能力。仿真結(jié)果表明，該方法能有效改善波束的輸出效果。

關(guān)鍵詞：SCOT;分裂孔徑;噪聲抑制;方位分辨

中圖分類號(hào)：TP391.7? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-1472（2021）-01-29-03

Abstract： Traditional sonar systems tend to directly display and output to send the results of full-array beamforming. The full-array beam processing does not make effective use of signal correlation. In view of this feature， this paper proposes a split aperture beamforming processing method based on Smoothed Coherence Transform （SCOT） pre-whitening processing principles. This method first divides the array aperture into two， and then performs SCOT and cross-spectrum processing on the output of the two sub-aperture beams. Finally， it obtains the final beam output. Compared with the conventional full-array beam processing method， the method proposed in this paper can effectively suppress high-noise frequency components while improving the target's azimuth resolution ability. The simulation results show that this method can effectively improve the beam output effect.

Keywords： SCOT; split aperture; noise suppression; azimuth resolution

1? ?引言（Introduction）

在傳統(tǒng)聲吶系統(tǒng)中，通常將全陣波束形成結(jié)果經(jīng)積分處理后直接送顯輸出，目標(biāo)方位估計(jì)性能完全取決于所選擇的波束形成算法，常見的有常規(guī)波束形成[1]、最小方差無畸變波束形成[2]等。這種處理方式雖然過程簡單，在近似平穩(wěn)噪聲條件下性能優(yōu)異，但其不太適用于背景雜波豐富的情況。Cater等人[3]最早提出了SCOT處理框架，由于該處理過程本質(zhì)上是一種預(yù)白化加互相關(guān)處理方法，因而對(duì)噪聲具有明顯的抑制作用，其在精確時(shí)延估計(jì)[4]當(dāng)中有著廣泛的應(yīng)用。隨著分裂波束處理技術(shù)的發(fā)展[5，6]，將SCOT預(yù)白化處理原理與分裂波束處理技術(shù)相結(jié)合有著較為實(shí)際的應(yīng)用意義。

綜上所述，在全陣波束處理基礎(chǔ)之上，為了進(jìn)一步提高陣列對(duì)噪聲的抑制作用和對(duì)目標(biāo)的方位分辨效果，本文提出一種基于SCOT預(yù)白化處理的分裂孔徑波束形成處理框架，與全陣波束形成相比，該方法能獲得更高的信號(hào)處理增益，同時(shí)實(shí)現(xiàn)簡單，適于工程應(yīng)用。

2? ?SCOT原理（SCOT theory）

考慮兩寬帶平穩(wěn)離散接收信號(hào)：

其中，表示兩接收信號(hào)之間的時(shí)延;為源信號(hào)，和為加性噪聲，且三者互不相關(guān)。

基于、和之間互不相關(guān)的假設(shè)，對(duì)兩接收信號(hào)和進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算二者之間的互相關(guān)函數(shù)：

顯然，當(dāng)時(shí)，取得最大值，即獲得對(duì)應(yīng)的時(shí)延估計(jì)值。

通常情況下，互相關(guān)函數(shù)由互功率譜經(jīng)傅立葉逆變換求得：

其中，為兩接收信號(hào)的互功率譜，表示傅立葉逆變換。

在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高時(shí)延估計(jì)精度，引入廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法[7，8]，圖1給出該方法對(duì)應(yīng)頻域?yàn)V波處理模型：將信號(hào)和分別經(jīng)過濾波器和濾波，獲得輸出和，然后對(duì)和的互功率譜求傅立葉逆變換，并經(jīng)峰值檢測獲得最終的時(shí)延估值。其中，、、、、、和分別表示原始信號(hào)、噪聲1、噪聲2、信號(hào)1、信號(hào)2、信號(hào)1濾波輸出和信號(hào)2濾波輸出所對(duì)應(yīng)的頻譜。

SCOT定義為互相關(guān)函數(shù)的加權(quán)傅立葉逆變換：

可以看出，當(dāng)噪聲分量或較大時(shí)，會(huì)引起信號(hào)自譜分量或較大，進(jìn)而使得較小，即達(dá)到了抑制高噪聲頻率分量的目的。

3? ? SCOT處理分裂孔徑波束形成方法（Split apterture beamforming method based on SCOT）

為了利用SCOT處理對(duì)噪聲良好的抑制特性，獲得更優(yōu)的波束輸出結(jié)果，提出基于SCOT預(yù)白化處理的分裂孔徑波束形成框架，如圖2所示。首先，將陣列孔徑一分為二，兩子孔徑在處理帶寬各頻率點(diǎn)上獨(dú)立同步做各向波束形成，形成寬帶方位譜;其次，將兩子孔徑對(duì)應(yīng)的寬帶方位譜進(jìn)行SCOT處理、互譜處理，獲得寬帶方位輸出系數(shù);最后，利用SCOT處理所得到的寬帶方位輸出系數(shù)點(diǎn)乘全陣波束形成所得的寬帶方位譜，形成最終的寬帶方位波束輸出結(jié)果。

最后，將寬帶方位波束輸出各頻點(diǎn)、各快拍結(jié)果累加，即可得到各掃描角度對(duì)應(yīng)的最終波束輸出結(jié)果。

4? ?仿真結(jié)果（Test result）

取24元均勻線列陣，陣元間距0.6m。構(gòu)造方向入射的隨機(jī)白噪聲信號(hào)，設(shè)置信噪比0dB，采樣頻率12kHz，聲速1500m/s，處理帶寬設(shè)定為500—2 000Hz，掃描角度設(shè)定為，采用72快拍的頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真處理。

圖3對(duì)應(yīng)前后半陣首先采用CBF算法處理，然后在不同方位頻率上進(jìn)行SCOT、互譜處理后輸出的寬帶方位系數(shù)，可以看出越接近目標(biāo)真實(shí)方位，前后半陣的輸出相關(guān)性越強(qiáng)。圖4為CBF算法與基于SCOT處理的CBF算法對(duì)應(yīng)的波束輸出結(jié)果，可以看出基于SCOT處理的CBF算法波束旁瓣更低，主瓣更窄。圖5對(duì)應(yīng)前后半陣首先采用MVDR算法處理，然后在不同方位頻率上進(jìn)行SCOT、互譜處理后輸出的寬帶方位系數(shù)。圖6為MVDR算法與基于SCOT處理的MVDR算法對(duì)應(yīng)的波束輸出結(jié)果，可以看出基于SCOT處理的MVDR算法較全陣MVDR算法波束旁瓣更低，主瓣更窄。

5? ?結(jié)論（Conclusion）

本文在SCOT處理具有良好的噪聲抑制特性基礎(chǔ)之上，提出了基于SCOT預(yù)白化處理的波束形成處理方法。該方法能顯著抑制噪聲影響，同時(shí)獲得更窄的主瓣寬度，提高了信號(hào)處理增益，其原理簡單，實(shí)現(xiàn)方便，具有較好的工程實(shí)用性。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] Krim H， Viberg M. Two decades of array signal processing research： the parametric approach[J]. IEEE Signal Processing Magazine， 1996， 13（4）：67-94.

[2] Capon J. High-Resolution Frequency-Wavenumber Spectrum Analysis[J]. Proceedings of the IEEE， 1969， 57（8）：1408-1418.

[3] Carter G C， Nuttall A H， Cable P G. The smoothed coherence transform[J]. Proceedings of the IEEE， 1973， 61（10）：1497-1498.

[4] Wang H， Li J， Sun Z， et al. Accurate delay extraction for indoor pulse sound source location[C]. 12th International Conference on Signal Processing （ICSP）.IEEE， 2014：298-301.

[5] 錢韜.線陣分裂波束處理技術(shù)在水聲探測中的應(yīng)用[J].聲學(xué)技術(shù)，2015，34（06）：551-555.

[6] 匡彪，王琨，袁春姍，等.平面陣分裂波束DOA估計(jì)技術(shù)研究[J].聲學(xué)與電子工程，2018（04）：28-31.

[7] 邱天爽，汪璉.廣義相關(guān)時(shí)間延遲估計(jì)的自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)[J].海洋技術(shù)學(xué)報(bào)，1994，13（04）：20-31.

[8] 景思源，馮西安，張亞輝.廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)聲定位算法研究[J].聲學(xué)技術(shù)，2014（05）：464-468.

作者簡介：

范澤亞（1990-），男，碩士，助理工程師.研究領(lǐng)域：聲吶信號(hào)處理.

徐雅南（1989-），男，碩士，工程師.研究領(lǐng)域：聲吶信號(hào)處理.

陳伏虎（1968-），男，碩士，研究員.研究領(lǐng)域：聲吶總體設(shè)計(jì)及信號(hào)處理.