黄迪，陈伏虎

（杭州应用声学研究所，杭州 310012）

1 引言

互谱相关法是一种常用的时延估计算法，现在成为被动声探测领域中估计目标方位及目标跟踪的一种重要方法。但是由于各频段相关函数曲线宽度通常比较宽（特别是低频声源的情况）（如图1所示），峰值比较平缓，在多目标或存在干扰的情况下，将各频段的相关函数求和得到的峰值将不是目标方位，估计效果严重下降，这成为制约算法应用的重要因素。而人类和动物可以在很复杂的声学环境下，对声源进行精确的定向，其定向精度和抗干扰能力令目前的声学设备望尘莫及，研究表明这主要是由于其采用分频段处理的方法。本文就是将人类听觉系统中分频段处理的思想引入到互谱相关算法中，并将各频段的处理结果进行尖锐化和加权处理，提出子带锐化互相关算法。通过仿真和海试数据处理，可以看出子带锐化互相关算法可以在多个频带不同目标或存在干扰条件下仍可很好的估计目标方位。

2 关键步骤分析

本文在常规互谱相关算法的基础上主要进行了以下改进：

（1）对信号进行窄带滤波。主要作用是：

a.尽量使得每个频带只包含少量声源的能量，减少干扰成分，提高角度估计的精确性。另外窄带滤波使得算法可以估计多个声源的方位，与MUSIC等高分辨算法相比突破了阵元数要大于声源数的限制。

图1 各频段互谱相关算法估计效果

b.使用窄带滤波可以一定程度上提高信噪比。……