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专利名称：一种基于前向预测的被动时间反转混响抑制方法
技术领域：
本发明涉及一种水声被动时间反转混响抑制方法。
背景技术：
随着技术的进步，主动声纳不断向低频、大功率、大孔径方向发展。由于工作频 率的降低，海底混响越来越成为浅海低频主动声纳工作性能的主要限制因素。由于其 一系列特殊的性质，混响抑制一直是困扰声纳信号处理的难题。时间反转处理(通常 也被简称为时反处理)是一种以海洋环境本身作为空时匹配滤波器的新的自适应处理 方法，可以在没有环境及换能器阵列结构等先验知识的条件下，实现声场的自适应空 时聚焦。近年来，这种时间反转处理方法被逐渐应用于浅海波导中的混响抑制和回波 信混比增强，国内外学者提出了多种实现方法
1) 直接时反处理方法；
2) 主动时反混响凹槽设置方法；
3) 被动时反混响抑制方法；
4) 前后混响零点约束条件下基于时反算子分解的信混比增强方法该方法。 这些方法在实际应用中均有一定的局限性。直接时反处理方法要求在目标附近放
置一个探测声源，这是实际中是不可能的。主动时反混响凹槽设置方法利用了纯粹的 海底混响子空间，当回波信号中同时包含目标和海底混响信号时，在没有其它先验信 息的条件下，要分离目标回波子空间和海底混响子空间是十分困难的，此时若使用这 种混响抑制方法，可能会使目标回波和混响同时被抑制，而且，这是一种主动处理方 式，实际中需要对各个可能存在目标的距离上依次进行主动发射-接收处理。被动时反 混响抑制方法是主动时反混响凹槽设置方法在被动情况中的推广，直接对接收的混响 信号进行抑制处理，而不需要在各个检测距离上进行主动发射一接收处理，但同样存 在着可能会使目标回波和混响同时被抑制的问题。前后混响零点约束条件下基于时反 算子分解的信混比增强方法解决了上述问题，但这是一种主动处理方法，需要对各个 可能存在目标的距离上依次进行主动发射-接收处理，这在实际应用中需要耗费较长的 时间。

发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于前向预测的被动时反混响抑制新 方法，能够解决当前时反混响抑制方法可能会使目标回波和混响同时被抑制的问题， 同时避免主动时反混响抑制方法需要对各个可能存在目标的距离依次进行主动发射-接收处理的重复操作，为时间反转处理在混响抑制的实际工程应用提供一种有效可靠 的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤 1.海底混响和目标回波的建�：图哟按�理
将时间反转阵列(SRA-Source Receiver Array)取为一个由iV个阵元组成的收发合 置垂直阵列。SRA在/^。时刻发射一个脉宽为r的脉冲信号，该过程产生的回波信号 被记录在每个阵元上。忽略多次散射，与SRA水平距离为r附近的散射体(包含目标 和海底散射体)对接收到的回波的作用可以通过一时间窗表示
其中，w表示时间窗，/表示时间，^=2卡。是来回传播的近似时间，r是散射体与SRA 的水平距离，c。是平均模态群速度。A是用来处理的时间窗的宽度，对于一个窄带信 号，典型地，取A-r。
通过返回到SRA的混响信号加窗处理，可以将某时刻的混响信号近似认为是由单 个海底散射体散射产生。图1给出了目标和海底散射体到SRA的散射模型。从目标S, 到SRA的传输函数向量可以写为A,[W…，/^]T，其中，(下标沁l,2,…,AO表 示目标S,到SRA的/号阵元的传输函数。同样地，海底散射体一S,、海底散射体二&和 海底散射体三S4到SRA的传输函数向量可分别记作/^、 A和&。其中，S,和目标S,位 于同一距离，S,和S4分别位于S,的前后两侧，与82的间距都为^ = ^。/2。
那么针对检测距离n SRA接收的回波信号可以写成如下频域形式
<formula>formula see original document page 5</formula>
其中，w为信号的角频率，x(r,w)表示SRA接收的距离r对应的回波信号，5( )表示 目标回波信号，r(A",w)表示SRA接收的距离r对应的混响信号，即由目标距离上的海 底散射体S,散射产生的混响信号，"(w)为环境噪声，可以认为是加性白噪声，与目标
回波和海底混响独立。利用Ellis提出的浅海射线-简正波混响模型可以得到某距离对
应的海底混响信号，利用基于简正波的KRAKEN模型可以得到目标的散射声压和传
播时间(相当于目标回波信号)。
2.获得目标距离对应的信号(目标回波+海底混响)子空间 这一步将对上一步加窗处理后的回波信号进行时反算子分解来获得目标距离对应
的信号(目标回波+海底混响)子空间。
当检测距离r上存在目标时，该距离对应的SRA接收的回波信号可以写为
x(r,fij) = s(ty)十+ (3)
其中，w为频率，s(w)为目标回波信号，Krw)为由目标距离上的海底散射体S2散射
产生的混响信号，fi(o0为环境噪声，可以认为是加性白噪声，与s(w)和/^,w)独立。 这里主要考虑混响背景，忽略环境噪声的影响。利用传输函数向量，目标回波^y)和
海底混响/^，《; 也可以写为
5(6)) = ^^ = A A, (4) / (/,<y) = c2A2^e = S2/r2 (5) 其中，e是SRA的激励权向量，q和q分别为目标S,和散射体S2的散射因子。取多个 不同激励e,，可以得到多个不同的接收信号。可以写成矩阵形式(略写频率w ):
夂=好？<:朋 (6)
其中，上标T表示转置，AT = [a:, 0, w), x2 (/%， jcw 0, w)] ， ， i/ = [A, ， A2 ]T ， C = diag(c, ，c2)， E-[e,，q,…，^]为激励矩阵，每一列向量^代表SRA的一种激励。当激励矩阵为iV阶
正交阵时(这里取标准正交Hadamard矩阵)，利用接收信号矩阵AT可以构建一个协方 差矩阵/ -xv:H，则时间反转算子(TRO)可以写成
TRO = (X\TH)'=if* (7)
由特征值分解可以得到
TRO = l/M/H+rQKH (8)
其中，右式两部分分别对应了信号子空间和噪声子空间，A是一个《x《的对角阵，包 含了《个大于噪声方差的特征值，Q是一个(W-/Qx(iV-《)的对角阵，包含了TV-尺个 等于噪声方差的特征值，f/是一个Wx/:的矩阵，包含了信号子空间的《个特征向量
(",，！' = 1，一,)， r是一个iVx(iv—/:)的矩阵，包含了噪声子空间的w-z:个特征向
量(v,， ！、i,…，w-尺)。由于此时接收信号中包含了目标回波和海底混响，该信号子
空间同时包含了目标回波子空间和混响子空间两部分。由此构造的正交投影算子可能 会同时抑制海底混响和目标回波。
3. 利用前向预测估计出目标距离对应的海底混响子空间
利用步骤2我们得到了一个目标距离对应的信号(目标回波+海底混响)子空间，
由于没有其它先验信息，我们无法从中提取出一个纯粹的海底混响子空间。这一节我 们将利用前向预测方法来估计出目标距离对应的海底混响子空间。
一般情况下，可以认为目标回波前一时刻的SRA接收的回波信号完全由海底混响 构成
jc(r — c ,<y)=々—d,cy) + M(w) (9) '利用多次接收的混响数据 (r-(也称快拍，下标/表示第/次快拍)可以构
造出一个数据协方差矩阵》，对其进行特征值分解可以得到
<formula>formula see original document page 7</formula> (10)
其中，丄为快拍数，这里取为SRA的阵元数，丄-AT，矩阵人、6、疔和P的定义与 式子(8)中A、 Q、 t/和F—样。此时，由于利用了纯粹的海底混响信号，我们得到 了一个纯粹的混响子空间^ (特征向量为A， hl,….,K')。由于两个信号在接收时间
上十分接近，两个混响信号近似平稳，可以认为此时的混响子空间和目标距离对应的 混响子空间相近，并将目标回波出现前一时刻获得的混响子空间作为目标回波出现时 刻的混响子空间的一个估计。那么，可以得到混响子空间的一个正交投影算子
<formula>formula see original document page 7</formula>(11)
4. 推导SRA的一组最优加权向量
利用上一步估计的混响子空间来构造一个正交投影算子》，利用该正交投影算子 对SRA接收的回波的信号(其中，主要包含了目标回波和海底混响， jc(。w)-咖)+ r(r, ))进行投影处理(Ar(r,w) = A(w) + /V0,6>))，可以在一定程度上 抑制回波信号的混响分量(<< )，增强回波信混比。
可以看出，这种传统的正交投影处理方法仅利用了前一时刻估计的混响子空间信 息^，而没有利用当前时刻获得的信号子空间信息f/。由于该信号子空间中包含了目 标到SRA的传输函数信息，利用该信息可以对这种正交投影处理方法进行改进根据 两个时刻获得的信号子空间，寻找SRA的一组权系数w，对SRA接收的回波信号进 行滤波处理(wT;c(。w))，使得输出信号的混响被抑制(*vT/^, ) = 0)，而目标回波的
输出能量最大(maX|WTs(tu)|2)，从而进一步增强回波信混比。由此可以构造约束方程
max(/(w))-max(H^O)sTO)w) s. t. wTr(>%<y) = 0， wHw = l (12)
由于无法得到纯粹的目标回波信息sOy)和海底混响信息/^，w),式子(12)中的
混响抑制处理可以写为(》/4=0,/ = 1，—,')，目标回波/⑨可以用"。-s:,",代替。
根据时反算子分解原理，可以知道"。-os'(w) + "/(r,w)，那么将/(w)展开可以得到 = wH"0"0H v = wH(as*O) + (r,w)) (as*( ) + ，*0，《))H iv
"2H>V0% )fT(r，fi))w
由于混响抑制处理(H^r(My)aO)，式(13)展开的后三项基本为零，输出能量
主要集中在展开式的第一项，表示目标回波的能量最大化。由此可以看出，利用这种 方法也可以使得SRA接收的混响信号被抑制，同时保证目标回波信号能量最大，从而 增强回波信混比，提高目标检测性能。 那么式子(12)可以写为<formula>formula see original document page 8</formula>
其中，<formula>formula see original document page 8</formula>
解式子(14)，可以得SRA的一个最优加权向量
<formula>formula see original document page 8</formula>(15)
5.利用最优加权向量进行混响抑制处理
利用式子(15)所得的一组最优加权向量w对SRA接收的回波信号A^,w)进行加 权求和处理(ivT;c(r，必))，可以抑制回波信号中的混响分量，同时使回波信号中的目 标回波信号分量最大，从而进一步增强回波信混比，提高目标检测性能。
由于目标距离未知，我们无法知道目标回波出现时刻，这种方法可以通过滑动窗
依次对各个时段的接收信号进行处理，以某一时段的返回信号作为开始，利用步骤2 对其进行处理获得一个混响子空间，将该混响子空间作为下一个时刻接收信号的混响 子空间的一个预测(估计)，从而来抑制下一个时刻接收信号中的混响分量，依次对各 个时刻的返回信号进行同样的处理可以完成整个接收时间内的所有混响信号的抑制， 增强回波信混比。
本发明的有益效果是本发明的基本原理和具体实现得到了典型浅海波导环境中 模拟实验的验证，结果表明
1. 本发明将目标回波出现前一时刻获得的混响子空间作为目标回波出现时刻的 混响子空间的一个估计。虽然这种估计混响子空间和目标回波出现时刻的真实的混响 子空间肯定存在着一定的差异，由此获得的基于前向预测方法的混响抑制能力不如以 目标回波出现时刻的混响子空间为基础的混响抑制处理方法(这种方法在实际中是无 法实现的)，但是和处理前相比，本发明还是很有效的，在仿真条件下可以获得近60dB 的信混比增益；
2. 本发明采用了被动处理方式，直接对各个时刻SRA接收的回波进行混响抑制 处理，而不需要像传统主动时反信混比增强方法那样需要对各个可能存在目标的距离 上依次进行主动发射-接收处理，因而该方法具有更强实用性；
3. 由于利用了前向预测的混响子空间，本发明也解决了当前被动时反混响抑制方 法可能会使目标回波和混响同时被抑制的问题，可以有效地抑制混响，同时保持或者 增强目标回波，从而有效地增强回波信混比，提高主动声纳的目标检测性能；
4. 只要利用子带分解，并对多个子带进行类似的处理，本发明就可以推广应用于 宽带信号混响信号的抑制处理。
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。


图1是本发明所述目标、海底散射体与SRA之间的传输模型示意图。
图中，SRA表示时反阵列，是一个由W个阵元组成的垂直阵，l,..，人..,AT表示各
号阵元，S,表示目标，S2表示海底散射体l， S3表示海底散射体2， S4表示海底散射
体3， /^表示目标S,到SRA的y阵元的传输函数，r表示目标S!到SRA的水平距离，
海底散射体S2和目标S,位于同一距离，海底散射体S3和S,分别位于S2的前后两侧，与
s,的间距都为丄
图2是本发明的仿真环境示意图。
图中，Z。表示海洋水层表面，Z,表示沉积层表面，22表示海底层表面。水层的深
度为120m，曲线。表示水层的声速剖面；沉积层的深度为2.5m，曲线。表示沉积层 层的声速剖面，^表示均匀海底半空间的声速。SRA表示时反阵列，是一个阵元数 W=32、阵元间距为3m的垂直阵。^表示波导中存在的一个目标，r表示目标S,与SRA 的水平距离，^表示目标S,的深度。p表示介质密度，a表示介质的声吸收系数。
图3 (a)是SRA接收的海底混响回波信号的平均衰减曲线；图3 (b)是SRA接 收的海底混响加目标回波信号的平均衰减曲线。
图4 (a)是被动时反混响抑制处理后的海底混响信号的平均衰减曲线；图4 (b) 是被动时反混响抑制处理后的海底混响加目标回波信号的平均衰减曲线。
图5 (a)是利用传统的正交投影方法处理得到的信号的平均衰减曲线；图5 (b) 是利用本发明给出的方法处理得到的信号的平均衰减曲线。
图6是不同距离间隔条件下，不同处理方法处理的性能分析曲线图。
图7 (a)是目标深度为90m时利用本发明处理得到的信号的平均衰减曲线；图7 (b)是目标深度为114m时利用本发明处理得到的信号的平均衰减曲线。
图8是波导中存在多个目标时，利用本发明处理得到的信号的平均衰减曲线。
具体实施例方式
以典型浅海波导环境为例，给出了本发明的实施实例。
采用的波导环境是典型距离无关的分层浅海波导环境，如图2所示。由水层、沉 积层和海底层组成。图中z。表示海水表面，z,表示沉积层表面，z,表示海底层表面。
水层的深度为120m，声速剖面如图中曲线c,所示；沉积层的深度为2.5m,声速剖面如 图中曲线q所示，海底为一个均匀半空间，声速q-1800w"。 SRA是一阵元数为32、 阵元间距为3m的垂直阵。试验过程中环境不变。仿真试验仅考虑了海底混响，忽略 海面和其它散射的影响混响。声场计算采用了基于简正波的KRAKEN模型。信号釆 用500Hz的单频信号，脉宽为70ms。
针对该典型浅海波导环境，本发明实现的主要步骤如下-
1. 海底混响和目标回波建�：图哟按�理
本发明需要对SRA接收的回波信号进行处理，其中接收的回波信号包含海底混响 和目标回波两部分。海底混响是一直存在的，而目标回波只出现在与其传播时间相对 应的时刻上。利用Ellis提出的浅海射线-简正波混响模型可以得到某时刻的海底混响 信号，利用基于简正波的KRAKEN模型可以得到相应距离上的海底散射体和目标的 散射声压(相当于目标回波信号及其传播时间)。那么，目标回波未出现前时SRA接 收的回波信号就是海底海底混响，目标回波出现时的回波信号是将仿真得到目标回波 信号和相应时刻的海底混响信号相加得到的。通过这种处理可以实现海底混响和目标 回波建�：图哟按�理。图3 (a)给出了波导中没有目标时SRA接收的平均混响随距 离(时间)的衰减曲线。图3 (b)给出了波导中存在目标时SRA接收回波信号的平 均衰减曲线。可以看出，3.7s时刻出现了目标回波信号，但基本上淹没在海底混响中， 信混比较低。
2. 获得目标距离对应的信号(目标回波+海底混响)子空间
首先将SRA接收的回波信号进行分段。由于某个时刻的海底混响信号由相应距离 上有贡献的区域(d=cr/2)上的散射体散射产生，那么，在仿真实验研究中，可以 对海底距离空间进行分段，间隔取为<formula>formula see original document page 11</formula>。针对目标距离，根据式子(6)、 (7) 和式子(8)，对相应时段的回波信号进行特征值分解，可以得到一个信号子空间r (特 征向量为"'，z、l，.…，尺)。由于此时接收信号中包含了目标回波和海底混响，该信号子 空间同时包含了目标回波子空间和混响子空间两部分。由此构造的正交投影算子可能 会同时抑制海底混响和目标回波，如图4所示。
3. 利用前向预测估计出目标距离对应的海底混响子空间
利用式子(10)，对目标回波出现前一时刻的回波信号(由纯粹的海底混响构成)， 进行特征值分解可以获得一个混响子空间^ (特征向量为u， i = 1,....，K)，并将其作 为目标回波出现时刻的混响子空间的一个预测(估计)。根据式子(11)，利用该估计 的混响子空间汐可以构造出一个正交投影算子》，利用该投影算子对SRA接收的回波 信号A:Oy)进行投影处理(ArO))，可以抑制回波信号中的海底混响分量，同时基本 保持回波信号中的信号分量，从而增强回波信混比，如图5 (a)所示。
4. 推导SRA的一组最优加权向量
根据上面步骤(2)和步骤(3)获得的两个不同时刻获得的信号子空间(/和混响 子空间信息^，利用式子(15)可以导出SRA的一组最优权向量w。利用该最优加权 向量对SRA接收的回波信号迸行加权求和处理，可以使得输出信号的混响被抑制，而 目标回波的输出能量最大，从而改进传统的正交投影处理方法。
5. 利用最优加权向量进行混响抑制处理
利用式子(15)导出的SRA的一组最优加权向量M;对SRA接收回波信号;c(6;)进 行加权求和(w、(w))处理。图5 (b)给出了利用该最优加权系数进行加权求和处 理(ivT;c(w))得到的信号的平均衰减曲线。比较图5 (a)和(b)，直观上可以看出， 两种方法产生的目标回波强度基本一致，而加权滤波处理方法具有更低的海底混响级， 这是由于式子(14)中权系数归一化处理(w -l)引起的，实质上，两种方法的混 响抑制能力是一样的，而加权滤波处理方法可以获得更强的目标回波。
本发明将目标回波出现前一时刻获得的混响子空间作为目标回波出现时刻的混响 子空间的一个估计。由前向预测获得的混响子空间和目标回波出现时刻的真实的混响 子空间肯定存在着一定的差异，而且这种差异会随着两个混响信号接收时间间隔(对 应海底距离间隔)的增大而增大。图6给出了不同距离间隔条件下利用本发明处理得 到的信混比。 一般情况下，我们取相邻的两段信号进行处理，接收时间很接近(接收 时间间隔等于发射信号脉宽)，虽然此时基于前向预测方法的混响抑制能力不如以目 标回波出现时刻的混响子空间为基础的混响抑制处理方法，但是和处理前(见图6黑 实线)相比，本发明还是很有效的，在仿真条件下可以获得近60dB的信混比增益.
图7 (a)、 (b)分别给出了目标深度为90m和U4m时，利用本发明处理得到的 信号的平均衰减曲线。可以看出，目标靠近海底时，由于SRA接收的目标回波和相应 距离上海底散射体散射产生的海底混响之间的相关性增强，本发明会在一定程度上抑 制目标回波，但仍然是有效的。考虑波导中多个距离上存在目标的情况。仿真环境不 变，三个目标的距离分别为2.8km、 3.5km和4.0km，深度分别为60m、 30m和90m.
图8给出了这种基于前向预测的被动时反混响抑制方法处理产生的信号的平均衰 减曲线。可以看出，利用本发明可以有效地抑制海底混响，.增强各个目标的回波信混 比、提高目标检测能力。
权利要求
1、一种基于前向预测的被动时间反转混响抑制方法，其特征在于包括下述步骤(a)海底混响和目标回波的建�：图哟按�理，时间反转阵列SRA接收的回波信号可以写成如下频域形式其中，ω为信号的角频率，x(r，ω)表示SRA接收的距离r对应的回波信号，s(ω)表示目标回波信号，r(r，ω)表示SRA接收的距离r对应的混响信号，n(ω)为环境噪声；利用浅海射线-简正波混响模型得到某距离对应的海底混响信号，利用基于简正波的KRAKEN模型得到目标的散射声压和传播时间；(b)获得目标距离对应的信号子空间，当检测距离r上存在目标时，该距离对应的SRA接收的回波信号x(r，ω)＝s(ω)+r(r，ω)+n(ω)，其中，e是SRA的激励权向量，c1和c2分别为目标S1和散射体S2的散射因子，h1是从目标S1到SRA的传输函数向量，h2是海底散射体一S2到SRA的传输函数向量；取多个不同激励ei，可以得到多个不同的接收信号xi(r，ω)。可以写成矩阵形式X＝HTCHE，其中，上标T表示转置，X＝[x1(r，ω)，x2(r，ω)，…，xM(r，ω)]，，H＝[h1，h2]T，C＝diag(c1，c2)，E＝[e1，e2，…，eM]为激励矩阵，每一列向量ei代表SRA的一种激励；当激励矩阵为N阶正交阵时，利用接收信号矩阵X可以构建一个协方差矩阵R＝XXH，则时间反转算子TRO由特征值分解可以得到TRO＝UAUH+VΩVH，其中，右式两部分分别对应了信号子空间和噪声子空间，Λ是一个K×K的对角阵，包含了K个大于噪声方差的特征值，Ω是一个(N-K)×(N-K)的对角阵，包含了N-K个等于噪声方差的特征值，U是一个N×K的矩阵，包含了信号子空间的K个特征向量(ui，i＝1，，K)，V是一个N×(N-K)的矩阵，包含了噪声子空间的N-K个特征向量(vi，i＝1，，N-K)；(c)利用前向预测估计出目标距离对应的海底混响子空间，认为目标回波前一时刻的SRA接收的回波信号完全由海底混响构成x(r-d，ω)＝r(r-d，ω)+n(ω)；利用多次接收的混响数据xj(r-d，ω)构造出一个数据协方差矩阵对其进行特征值分解可以得到其中，L为快拍数，这里取为SRA的阵元数，由此得到了一个纯粹的混响子空间和混响子空间的一个正交投影算子(d)推导SRA的一组最优加权向量u0＝αs＊(ω)+βr＊(r，ω)；(e)利用最优加权向量w对SRA接收的回波信号x(r，ω)进行加权求和处理，可以抑制回波信号中的混响分量，同时使回波信号中的目标回波信号分量最大，从而进一步增强回波信混比。
全文摘要
本发明公开了一种基于前向预测的被动时间反转混响抑制方法，首先对海底混响和目标回波的建�：图哟按�理，然后获得目标距离对应的信号子空间，利用前向预测估计出目标距离对应的海底混响子空间，推导SRA的一组最优加权向量w，利用最优加权向量w对SRA接收的回波信号x(r，ω)进行加权求和处理，可以抑制回波信号中的混响分量，同时使回波信号中的目标回波信号分量最大，从而进一步增强回波信混比。本发明可以有效地抑制混响，同时保持或者增强目标回波，从而有效地增强回波信混比，提高主动声纳的目标检测性能，具有更强的实用性。
文档编号G01S7/537GK101387701SQ20081023187
公开日2009年3月18日 申请日期2008年10月24日 优先权日2008年10月24日
发明者超 孙, 杨益新, 郭国强 申请人:西北工业大学