一种基于dsp的水听器阵测向系统及其doa估计方法
阅读说明：本技术 一种基于dsp的水听器阵测向系统及其doa估计方法 (Hydrophone array direction finding system based on DSP and DOA estimation method thereof ) 是由 王绪虎 白浩东 田雨 于 2021-08-27 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于DSP的水听器阵测向系统及其DOA估计方法。本发明的一种基于DSP的水听器阵列测向系统由水听器基阵,前端放大模块,滤波模块,多通道数据采集传输模块,数据处理模块、显示模块,控制模块等部分组成。水听器基阵由6个水听器构成的均匀线阵,前端放大模块和滤波模块的工作频率范围为200赫兹至50000赫兹,数据采集传输模块可以实现6通道同步采样传输,数据处理模块的核心处理器为ADSP-21562,显示模块用于显示DSP模块处理后的结果,控制模块用于设置DSP处理器的运算参数。为了提升本发明测向系统的稳定性和测向精度,针对水听器基阵阵元间存在互耦,且入射信号方向与离散网格存在误差的情况,在本发明系统的平台上,设计了一种基于贝叶斯学习的稳健、高精度DOA估计信号处理方法,该方法在水听器基阵阵元间存在未知互耦,且入射信号方向与离散网格存在误差的情况下,可以稳健的实现入射信号的方位估计,且估计精度优于常规处理方法。(The invention discloses a hydrophone array direction finding system based on a DSP and a DOA estimation method thereof. The invention relates to a hydrophone array direction finding system based on a DSP (digital signal processor), which comprises a hydrophone array, a front-end amplification module, a filtering module, a multi-channel data acquisition and transmission module, a data processing module, a display module, a control module and the like. The hydrophone array is an even linear array formed by 6 hydrophones, the working frequency range of the front-end amplification module and the filtering module is 200 Hz to 50000 Hz, the data acquisition and transmission module can realize 6-channel synchronous sampling and transmission, the core processor of the data processing module is ADSP-21562, the display module is used for displaying the result processed by the DSP module, and the control module is used for setting the operation parameters of the DSP processor. In order to improve the stability and the direction-finding precision of the direction-finding system, aiming at the conditions that mutual coupling exists among hydrophone array elements and errors exist between the direction of an incident signal and a discrete grid, a stable and high-precision DOA estimation signal processing method based on Bayesian learning is designed on a platform of the direction-finding system.)
技术领域
本发明涉及的是一种基于DSP的水听器阵测向系统及其DOA(Direction ofArrival)估计方法，具体的说一种基于DSP的水听器阵测向系统利用水听器阵列接收采集水下目标的辐射信号，并对信号进行处理，估计出目标的方位，通过显示系统直观的呈现估计结果和相关参数；基于该系统，本发明提供了一种稳健的基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计方法，具体的说是在水听器阵列的阵元间存在互耦时，且入射方向与离散网格存在误差情况下的一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健高精度DOA估计方法。
背景技术
波达方向估计问题在很多领域受到极大的关注，例如，雷达、声呐，生物医学等。在过去几十年已经提出了许多高分辨的DOA估计算法，例如，多重信号分类算法(MultipleSignal Classification,MUSIC)、求根MUSIC算法(Root-MUSIC)、旋转不变子空间算法(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)等，但上述高分辨算法在低信噪比、少快拍数的情况下，估计性能会严重下降，甚至失效。
随着压缩感知(Compress Sensing，CS)理论和稀疏重构技术的不断发展和成熟，许多学者将其与DOA估计联系起来，使DOA估计技术进入了新的发展阶段。相较于传统的高分辨算法，基于CS和稀疏重构技术的DOA估计方法，在低信噪比、少快拍的情况下表现出良好的估计性能。该种方法大致分为三类：凸优化方法、贪婪方法、稀疏贝叶斯学习方法。D.Malioutov研究了稀疏信号的表示以及DOA估计问题，提出L1范数奇异值分解(L1norm-Singular Value Decomposition,L1-SVD)方法，把测向问题转化为求解L1范数的问题，但是其优化问题受到模型正则化参数的影响，影响估计的精度。王伟东、张群飞等人提出的基于稀疏信号功率迭代补偿的DOA估计算法，该算法基于补偿原理，使信号的稀疏表示近似于L0范数，把DOA估计问题转化为求解L0范数问题。相比于L1-SVD算法，这种方法不需要设置正则化参数，对非相干源具有较高的估计精度。然而，凸优化方法的计算效率限制了其进一步发展。
随着CS理论研究的不断深入，稀疏贝叶斯学习方法(Sparse Bayesian Learning，SBL)被认为与凸优化方法具有相同的全局收敛性，而它计算效率又远远优于后者。JiShihao等人将SBL引入CS领域中，提出贝叶斯压缩感知算法。该算法通常需要满足声源的来波方向位于网格点上，才能实现较高的方位估计精度。当入射声源的波达方向偏离预先划分好的网格，就导致方位估计精度的降低。因此，Yang提出了离网格的稀疏贝叶斯学习(Off-Grid Sparse Bayesian Learning，OGSBL)算法，在离格模型中，在信号真实到达角处采用一阶泰勒展开式近似表示，使得估计性能进一步提高。Dai Jisheng等人提出了求根离格稀疏贝叶斯学习算法(Root-off grid Sparse Bayesian Learning,Root-OGSBL)，降低了OGSBL方法的计算复杂性,在网格间距较小的情况下，提高了计算效率的同时保证了估计的精度。Yang Jie等人使用平均场理论中的变分理论来估计参数的后验分布，并且为提出了三层信号先验分布，这种分层先验进一步提升了信号的稀疏性，提升了方位估计的精度。随后，他们又提出了稀疏信号新的先验分布框架—分层合成Lasso先验，相比于假设伽马先验分布，具有更高的稀疏性、更低的重建误差，提升了方位估计精度。
在实际的声呐测向系统中，不可避免的存在阵列误差。例如，水听器阵元间的耦合、水听器位置的偏差、水听器阵元的幅相通道不一致。导致现有常规算法的方位估计精度下降，甚至失效。Dai Jisheng等人提出了阵元间存在未知互耦下波达方向估计算法，解决了阵元间存在未知互耦情况下，稀疏信号的恢复问题，但该方法没有考虑入射信号与离散网格存在误差的影响。若能设计一个测向系统，能够采集多通道水听器信号，并能实时处理多通道信号估计出目标方位，同时在信号处理过程中能考虑稀疏模型中入射信号方向与离散网格存在误差和水听器阵列阵元间的未知互耦，则该测向系统及其信号处理方法可以提升水听器阵列方位估计的稳健性和精度，大大提高测向系统的工程应用价值。
发明内容
本发明的目的是设计一种稳健的、高精度的水听器阵列测向系统。
为了实现上述目的，本发明设计了一种基于DSP的水听器阵列测向系统，其特征在于：该系统包括水听器基阵，前端放大模块，滤波模块，多通道数据采集传输模块，数据处理模块、显示模块，控制模块等，所述水听器基阵由6个水听器构成，水听器按直线形排布，水听器之间等间距布放；所述前端放大模块可工作频率范围为200赫兹至50000赫兹；所述滤波模块工作范围为200赫兹至50000赫兹，可以根据需要调节设定工作带宽；所述数据采集模块可以实现6通道同步采样，每次采样数据转化为16位二进制数，然后再将6个通道并行采集数据转换成串行数据，传输给数据处理模块；所述数据处理模块的核心处理器为ADSP-21562,该处理器按设定程序对接收数据进行变换处理，计算出空间谱，估计出波达方向，并将运算结果传递给显示模块，其处理过程根据控制模块传输的控制信息进行调整；所述显示模块和所述控制模块由两个显示屏幕并联放置在一起，所述显示模块用于显示DSP模块处理后的结果，包括入射声波信号的方向、水听器阵元间的互耦系数、水听器阵列输出信号的空间谱，所述控制模块用于设置DSP处理器的数据处理精度、处理数据长度、运算次数的设置，还包括启动整体系统的开关按钮以及湿端水听器阵列的布放与回收按钮。
为了提升本发明系统测向的稳定性和精度，针对水听器基阵阵元间存在互耦，且入射信号方向与离散网格存在误差的情况下，在本发明系统的平台上，设计并实现了一种基于贝叶斯学习的稳健、高精度DOA估计信号处理方法。本发明的稳健、高精度DOA估计信号处理过程包括如下的步骤：
步骤一：设置超参数a，c，e，b，d，f，设置精度ε和最大迭代次数iNum，初始化需要更新的参数X,δ,c,αx,αc,αn,μ，信号矩阵的稀疏扩展矩阵的初始值设为X＝ON×T，离网格误差矢量的初始值设为δ＝ON×1,阵元互耦系数矢量的初始值设为c＝[1,O(M-1)×1]T,信号的精度矢量的初始值设为αx＝ON×1，互耦系数精度矢量的初始值设为αc＝OM×1,噪声精度的初始值设为αn＝0.01，其中N表示空域离散化的网格数量，T表示快拍数，M表示水听器阵的阵元数目，μ0＝ON×T；
步骤二：根据步骤一中参量的初始值，计算稀疏信号的互协方差矩阵Σx＝[αnΥH(δ,c)Υ(δ,c)+diag(αx)]-1，式中重构的离网格阵列流形矩阵式中阵列流形矩阵对应的重构矩阵其中
子矩阵表示第k个入射信号的方位角；
步骤三：对水听器阵列采集信号进行预处理，通过希尔伯特变换器转换成复阵列数据利用步骤二计算的协方差矩阵Σx和阵列接收数据Y计算多快怕稀疏信号的均值矩阵
步骤四：更新信号精度αx的值，利用公式其中n＝1,2,…,N，利用计算出N个值更新αx的元素值；
步骤五：更新噪声精度αn的值，计算其中yt表示阵列接收数据Y的第t列，μt表示稀疏信号的均值矩阵μ的第t列，利用计算值更新噪声精度，即
步骤六：更新互耦系数矢量c，利用公式计算
然后令更新互耦系数矢量；利用公式m＝1,2,…,M，计算精度值，然后利用计算出的M个值更新精度矢量αc；
步骤七：计算参数λ＝||μ0-μi||/||μi||，其中μi为步骤三计算出稀疏信号的均值矩阵，然后判断参数λ是否满足小于ε，或者循环次数是否达到最大迭代次数iNum，如果两个条件都不满足，令μ0＝μi，然后返回步骤二，如果满足两个条件中的任何一个，则进行步骤八；
步骤八：利用公式计算离网格误差矢量，其中，P的第n行为
v的第n个元素为
步骤九：计算空间谱其中，为μ行均值矢量，⊙为Schur积，然后利用步骤八计算出的离网格误差矢量更新均匀的离散网格矢量，即令n＝1,2,…,N；
步骤十：对步骤九中计算的空间谱SP进行谱峰搜索，找到谱峰值对应的k＝1,2,…,K,即估计出K个信号波达方向。
附图说明
图1为本系统的实际场景应用图
图2为一种基于DSP的水听器阵列测向系统组成框图
图3为显示控制模块中的控制界面图
图4为显示控制模块中的显示界面
图5为本专利DOA估计信号处理方法的空间谱图
图6为本专利DOA估计信号处理方法的分辨率曲线图
图7为本专利DOA估计信号处理方法的估计性能与数据长度的关系曲线
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明做进一步描述。
图1给出了本发明的一种基于DSP的水听器阵测向系统实际场景应用图。本系统的水听器基阵以及前端放大模块布放在水下，滤波、数据采集、数据处理、显示和控制模块布放在水面船只上，水听器基阵接收到目标信号，经过放大、滤波以后，传输至数据处理模块，控制模块传输控制参数给数据处理模块，数据处理模块进行相应的处理变换，计算出输出的参数和空间谱，传输给显示模块，显示模块显示空间谱和方位角度和互耦系数等参数。
图2给出了一种基于DSP的水听器阵列测向系统组成框图。该系统包括水听器基阵，前端放大模块，滤波模块，多通道数据采集模块，数据处理模块、显示模块，控制模块等，所述水听器基阵由6个水听器构成，水听器按直线形排布，水听器之间等间距布放；所述前端放大模块可工作频率范围为200赫兹至50000赫兹；所述滤波模块工作范围为200赫兹至50000赫兹，可以根据需要调节设定工作带宽；所述数据采集模块可以实现6通道同步采样，每次采样数据转化为16位二进制数，然后再将6个通道并行采集数据转换成串行数据，传输给数据处理模块；所述数据处理模块的核心处理器为ADSP-21562,该处理器按设定程序对接收数据进行变换处理，计算出空间谱，估计出波达方向，并将运算结果传递给显示模块，其处理过程根据控制模块传输的控制信息进行调整；所述显示模块和所述控制模块由两个显示屏幕并联放置在一起，所述显示模块用于显示DSP模块处理后的结果，包括入射声波信号的方向、水听器阵元间的互耦系数、水听器阵列输出信号的空间谱，所述控制模块用于设置DSP处理器的数据处理精度、处理数据长度、运算次数的设置，还包括系统的开关按钮和湿段水听器阵列的投放、回收控制按钮。
图3给出了测向系统的显示控制模块中的控制界面图。控制界面中有数据处理精度、处理数据长度、运算次数等参数的文本输入框，文本框左侧有参数的标注说明，界面下方有系统开机、关机的按钮还有湿端水听器阵投放和回收的控制按钮。
图4给出了测向系统的显示控制模块中的显示界面图。显示界面中有声波信号的入射方向和水听器阵元间的互耦系数输出文本框，文本框上方标注输出参数说明，水听器阵列输出的空间谱图形窗口位于的显示屏的左侧，图形窗口的左侧和下方有坐标轴的标注，图形窗口的上方标注了图形窗口的名称。
图5给出了本专利DOA估计信号处理方法的空间谱图。该结果是在计算机上利用matlab软件仿真得到的，处理过程如下：
步骤一：设定水听器个数M＝10,信号处理的快拍数N＝100,信源数K＝2,阵列数据的信噪比SNR＝5dB，离网格间距r＝2°，信号的初始方位阵元间距等于信号的半波长，背景噪声选用加性高斯白噪声；
步骤二：设置超参数b＝d＝f＝0.001，a＝c＝e＝1+b，设置精度ε＝10-3和最大迭代次数iNum＝1000，初始化需要更新的参数X,δ,c,αx,αc,αn,μ，信号矩阵的稀疏扩展矩阵的初始值设为X＝ON×T，离网格误差矢量的初始值设为δ＝ON×1,阵元互耦系数矢量的初始值设为c＝[1,O(M-1)×1]T,信号的精度矢量的初始值设为αx＝ON×1，互耦系数精度矢量的初始值设为αc＝OM×1,噪声精度的初始值设为αn＝0.01，其中N＝91表示空域离散化的网格数量，T＝100表示快拍数，M＝10表示水听器阵的阵元数目，μ0＝ON×T；
步骤三：根据步骤一中参量的初始值，计算稀疏信号的互协方差矩阵Σx＝[αnΥH(δ,c)Υ(δ,c)+diag(αx)]-1，式中重构的离网格阵列流形矩阵式中阵列流形矩阵对应的重构矩阵其中
子矩阵表示第k个入射信号的方位角；
步骤四：生成水听器阵列采集信号，然后通过希尔伯特变换器转换成复阵列数据利用步骤二计算的协方差矩阵Σx和阵列接收数据Y计算多快怕稀疏信号的均值矩阵
步骤五：更新信号精度αx的值，利用公式其中n＝1,2,…,N，利用计算出N个值更新αx的元素值；
步骤六：更新噪声精度αn的值，计算其中yt表示阵列接收数据Y的第t列，μt表示稀疏信号的均值矩阵μ的第t列，利用计算值更新噪声精度，即
步骤七：更新互耦系数矢量c，利用公式计算
然后令更新互耦系数矢量；利用公式m＝1,2,…,M，计算精度值，然后利用计算出的M个值更新精度矢量αc；
步骤八：计算参数λ＝||μ0-μi||/||μi||，其中μi为步骤三计算出稀疏信号的均值矩阵，然后判断参数λ是否满足小于ε，或者循环次数是否达到最大迭代次数iNum，如果两个条件都不满足，令μ0＝μi，然后返回步骤二，如果满足两个条件中的任何一个，则进行步骤八；
步骤九：利用公式计算离网格误差矢量，其中，P的第n行为
v的第n个元素为
步骤十：计算空间谱其中，为μ行均值矢量，⊙为Schur积，然后利用步骤八计算出的离网格误差矢量更新均匀的离散网格矢量，即令n＝1,2,…,N；
步骤十一：对步骤九中计算的空间谱SP进行谱峰搜索，找到谱峰值对应的k＝1,2,即估计出K个信号波达方向。
图5是上述过程循环停止后计算得出得空间谱图，为了呈现本专利方法的性能，图中同时给出了经典MUSIC算法的空间谱图，L1-SVD算法和OGSBL算法的空间谱图，从空间谱图可以看出，MUSIC和L1-SVD算法估计效果相对较差；L1-SVD方法受正则化参数的影响较大，主瓣宽度比较大，且旁瓣的数量较多；当耦合系数较大时，OGSBL算法处理的空间谱会出现较多的旁瓣，性能比本专利方法差很多。
图6给出了本专利DOA估计信号处理方法的分辨率曲线图。利用蒙特卡洛方法，统计两个目标间隔分别为1°，2°，3°，...，12°时正确估计出两个目标的成功概率，每种情况进行200次的统计实验，得出的结果曲线如图6所示。从图中可以看出，本专利所提出的处理方法角度分辨率明显优于传统MUSIC算法和OGSBL算法。
图7给出了本专利DOA估计信号处理方法的估计性能与数据长度的关系曲线。以步长为25改变每类实验的快拍数，从50到300递增，每类实验的蒙特卡洛实验次数为300。从图7可以看出，在少快拍的情况下，本文提出算法的方位估计精度较差，当快拍数增大到100时，估计精度优于其他算法。当快拍数增大到250时，估计误差基本不变，算法性能趋于稳定。
根据上述分析可以得出，在水听器基阵阵元间存在互耦，且入射信号方向与离散网格存在误差的情况下，本专利的一种基于DSP的水听器阵测向系统及其DOA估计方法，设计了一种基于DSP的水听器阵列的稳健、高精度的测向系统。以上实施例所述为本专利较佳的实施方式，故凡依本专利申请范围所述的构造、特征及处理方法所做的等效变化或修饰，均属于本专利权利要求的保护范围。
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