肖大为 程锦房 张景卓

（海军工程大学兵器工程系1） 武汉 430033）（海军工程大学理学院物理系2） 武汉 430033）

0 引 言

盲源分离［1-2］（blind source separation，BSS）是指在源信号信息及混合系统特性都未知的情况下，仅从观测到的混合信号中提取、分离出各个目标信号的过程.近年来，越来越多文献将BSS 理论应用到阵列信号处理中，开辟了一条目标辨识的新道路［3-5］.

单个矢量水听器可以同步、共点地测量声场的声压和振速，完成水下目标的方位估计［6］.目前单矢量水听器的方位估计主要是基于声能流的最大似然估计，此方法可有效抑制海洋环境中的各向同性干扰，抗干扰能力强.但若存在多个目标时，单矢量水听器测量的是各信号声能流的矢量和，无法分辨出目标，针对此问题，文献［7］提出了利用基于DEMON 线谱的多目标分辨方法，文献［8-9］提出了利用特征分解子空间方法求解多目标的方位.

本文将矢量信号处理技术与盲源分离技术相结合，提出了一种新的单矢量水听器多目标方位估计算法.与DEMON 线谱算法相比，该算法可盲分离出目标信号，避免了复杂的频域线谱分隔问题；与子空间分解算法相比，该算法可盲分离出阵列流型，进而利用单矢量水听器振速分量的正交性估计目标方位，避免了方位谱搜索的精度问题.

1 单矢量水听器的阵列流型

单矢量水听器按照维数分类，可分为一维、二维和三维矢量水听器.本文仅考虑二维矢量水听器，记目标信号的声压为p，x轴和y轴的振速分别为vx，vy，则输出方程可以表示为［10］