基于联合信息处理的声矢量阵测向技术

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1、哈尔滨工程大学博士学位论文基于联合信息处理的声矢量阵测向技术姓名：白兴宇申请学位级别：博士专业：信号与信息处理指导教师：赵春晖20060501．基于联合信息处理的声矢量阵测向技术摘要声矢量传感器由无指向性声压传感器和具有偶极子指向性的质点振速传感器复合而成，可以空间共点同步拾取声场中的标量信息(声压)和矢量信息f质点振速)。因此，与传统的声压传感器相比，声矢量传感器可以获取更为全面的声场信息。它的出现，为解决水下目标的检测、定位及噪声识别等诸多问题提供了一种新的方式和手段，深受国内外学者关注。目前，关于声矢量传感器的物理基础和工程制作等方面的

2、问题已基本解决，基于声矢量传感器阵列(或简称声矢量阵)的信号处理问题己成为另一个令人瞩目的研究热点，～些成果相继被发表。但是，现有的声矢量阵信号处理技术都是将声矢量传感器的振速分量作为与声压相同的独立阵元信息来处理，而没有充分利用声压振速联合信息处理技术。事实上，在远程声场，相干源(尺度有限的信号源1信号的声压和振速是相干的，而对于各向同性噪声场，声压与振速是不相关的，所咀基于平均声能流概念(即声强)的声压振速联合信息处理技术具有较强的抗各向同性噪声能力。基于单矢量传感器的声压振速联合信息处理技术己经为学者们广泛认可。与此同时，在DOA估计的

3、诸多方法中，MUSIC、ESPRIT等基于特征分解理论的予空间类方法，以其较高的分辨能力和相对较小的计算复杂度而颇受关注，近来，已有学者将其引入到声矢量阵信号处理中，并取得了一定的效果。本文在回顾声矢量传感器的基本原理、声压振速联合信息处理的物理基础以及基于子空间类方法的声矢量阵信号处理技术研究现状的基础上，着眼于将声压振速联合信息处理技术引入到声矢量传感器阵列信号处理中。通过将联合信息处理技术与子空间类高分辨测向技术相结合，为解决声矢量阵在低信噪比条件下的信源检测、目标定位和噪声测量等方面的应用问题，提供一种新的思路和方法。本文的主要创新点

4、如下：11在对声矢量传感器的基本原理以及声压振速联合信息处理的物理基础进行了深入分析的基础上，提出了一种声矢量阵声压与振速互协方差矩阵，论述了基于该互协方差矩阵的特征子空间分解原理。基于该互协方差矩哈尔滨工程大学博士学位论文阵，可以将声压振速联合信息处理技术引入到声矢量阵信号处理中。2)研究了基于声压振速联合信息处理的声矢量阵远程、高分辨方位估计算法。包括基于声压振速联合信息处理的声矢量阵MUSIC算法、ESPRIT算法、最小范数算法等测向方法。通过将声压振速联合信息处理技术与子空间类方法相结合，明显降低了子空间类方法的信噪比门限，实现了基于

5、声矢量阵的远程、高分辨测向。3)基于空间虚拟延迟抽头技术，提出并论述了阵列协方差矩阵的特征向量与空时协方差矩阵的正交原理，引入了一种特征向量投影的概念。然后给出了两种利用这种特征向量投影的阵列信号信源检测方法，类GDE(Like-GDE)方法和自举估计器(BBE)方法。所提方法不再依赖于阵列协方差矩阵的特征值，无需对信号和噪声的分布作出预先假设，在低信噪比和空间非均匀噪声条件下具有更好的检测性能。4)通过将Like．GDE方法和BBE方法引入到声矢量阵信号处理中，提出并论述了基于声压振速联合信息处理的声矢量阵远程信源检测方法。5)为解决水下宽

6、带源的远程测向问题，提出了一种基于声压P与振速v的互谱矩阵的声矢量阵相干信号子空间方法。与现有的声矢量阵宽带测向方法不同，新方法完全基于声压振速联合信息处理，充分利用了声矢量阵中P．V互谱的抗噪能力，能将相干信号子空间方法的宽带高分辨能力及去相干能力与声矢量阵的抗噪能力有机地结合起来，实现对宽带源的远程、高分辨方位估计。理论分析给出了基于P—V互谱矩阵的宽带聚焦原理和特征分解原理，以及信源数检测准则。本文的研究工作是建立在严密的理论推导基础之上的。联合信息处理，不仅是单矢量传感器信号处理的基础，它同样可以适用于声矢量传感器阵列信号处理，而且所

7、带来的增益是显著的。基于湖试数据的仿真实验结果证明，基于联合信息处理的声矢量阵高分辨方法，能够更好地将矢量传感器的抗噪能力与阵列系统的高分辨能力有机结合起来，优势明显。关键词：声矢量阵；联合信息处理：高分辨方位估计：子空间方法：低信噪比；信源数检测II基于联合信息处理的声矢量阵测向技术AbstractTheacousticvectorsensor(AVsllScombinedbytraditionalandomnidirectionalpressuresensorandparticlevelocitysensor，whichhasnatura

8、ldipole．Itcanmeasurebothpressureandparticlevelocityofaeousticfieldatapointinspace，