王 莎, 施 博, 郝程鹏

基于斜对称阵列的水下单脉冲降维空时自适应处理

王 莎1,2, 施 博1, 郝程鹏1

(1. 中国科学院 声学研究所, 北京, 100190; 2. 中国科学院大学 电子电气与通信工程学院, 北京, 100049)

混响作为声呐系统工作环境中的主要干扰之一, 严重影响声呐系统的检测性能。水下单脉冲空时自适应处理(STAP)能够很好地适应于水声环境, 有效提高运动声呐的混响抑制能力。但在实际混响环境中, 单脉冲STAP存在计算量过大和辅助数据不足2个局限性。文中将阵列的斜对称特性应用于单脉冲局域联合处理(JDL)-STAP中, 仿真试验结果表明, 该算法可以降低对辅助数据的依赖, 提高混响协方差矩阵的估计精度, 有效降低计算量, 提高混响的抑制性能和目标方位估计精度。

单脉冲空时自适应处理; 运动声呐; 混响; 斜对称阵列; 局域联合处理

0 引言

我国海岸线漫长, 获取浅海区域的水声信息对于国防安全十分重要。声呐是水声环境下进行声音导航和测距的声学探测设备, 浅海环境下, 声呐的运动导致不同方位的混响具有不同的多普勒频移, 混响在频域上大幅扩展, 低速运动的目标被混响所掩盖, 采用传统的空时级联方法难以有效抑制混响, 分离出目标。声呐与雷达都是信息探测的设备, 且声呐混响和雷达杂波都具有空时耦合特性, 因此可将适用于雷达杂波抑制的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)[1]引入到声呐信号处理当中, 自适应地抑制来自空域和时域的干扰, 提高运动目标的检测概率[2]。声呐采用声波作为发射信号, 由于水声信号传播速度慢且传播距离远, 接收回波信号的时延较长, 使得声呐不再满足多脉冲相干积累的条件, 故采用单脉冲作为发射信号。郝程鹏等[3]提出了单脉冲修正STAP, 该算法可以对空域导向向量进行修正, 提高目标的方位估计精度。

多年来, 混响协方差矩阵的准确估计始终是单脉冲STAP中的关键问题, 通常使用与待检测单元相邻的独立同分布的辅助数据估计混响协方差矩阵, 得到的估计值称为样本协方差矩阵[4]。单脉冲STAP在实际应用中存在2个不足: 首先, 单脉冲STAP中存在高维矩阵求逆等运算, 计算量过大, 工程实现难度大; 其次, 真实混响环境复杂多变, 难以获取充足的辅助数据。为解决计算量大的问题, 可采用单脉冲降维STAP, 典型的降维方法包括辅助通道法(auxiliary channel receiver, ACR)[5], 扩展因子法(extended factored approach, EFA)[6]和局域联合处理(joint domain localized, JDL)法[7]。其中, JDL方法被认为是最有效的后多普勒域降维STAP算法之一。为解决辅助数据不足的问题, 可以利用混响协方差矩阵的Toeplitz结构、低秩结构、斜对称特性等[8]先验知识提高样本协方差矩阵的估计精度, 减小对辅助数据的依赖。文中利用阵列系统的斜对称结构, 有效提高了辅助数据不足情况下混响的抑制性能[9], 采用基于斜对称阵列的水下单脉冲JDL-STAP来解决上述2个问题。

1 水下单脉冲降维STAP

1.1 单脉冲STAP基本原理

图1 声呐接收数据采样

单脉冲STAP可根据混响的空时分布特性形成与混响位置匹配的凹槽, 在目标处保持固定的增益, 从而实现混响抑制和目标的相干积累。STAP原理满足如下约束条件

求解方程可得单脉冲STAP最优权矢量为

利用改善因子衡量STAP性能。改善因子定义为输出信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)与输入信干噪比之比, 即

1.2 单脉冲降维STAP基本结构

单脉冲STAP中存在矩阵求逆等运算, 计算量过大不利于工程实现。将空时快拍数据投影到较低维的单脉冲降维STAP, 可以大大降低计算复杂度, 同时实现接近最优的性能。文中提出利用单脉冲JDL-STAP降低计算复杂度, 该算法基本结构如下[1]。

转换后的空时转换数据

转换后的混响协方差矩阵和空时导向向量为

2 斜对称阵列单脉冲降维STAP

2.1 阵列斜对称结构

实际应用中, 很难获取大量独立同分布的辅助数据, 可借鉴雷达系统利用阵列斜对称特性降低对辅助数据依赖性的方法。文中将斜对称应用于运动声呐水下单脉冲降维STAP中, 可在辅助数据不足时实现较好的混响抑制效果。如果阵列相位中心与几何中心重合, 或者时域等间距采样, 且采样点关于采样中心对称, 那么混响协方差矩阵满足斜对称特性, 即矩阵关于主对角线共轭对称, 关于副对角线对称[10-11], 表示为

并且空时导向向量也满足斜对称特性, 即

利用斜对称性质将数据由复数域变换到实数域, 利用变换后的辅助数据估计混响协方差矩阵。

斜对称结构的矢量和矩阵满足以下性质[12]:

经过上述变换, 式(1)的二元假设可变化为

斜对称结构的SCM估计值为

2.2 斜对称阵列单脉冲JDL-STAP

图2 单脉冲JDL-STAP原理图

第个多普勒单元的降维转换矩阵为

当阵列满足斜对称特性时, 式(19)中的多普勒滤波器矩阵和波束形成矩阵各自对应的离散傅里叶变换矩阵需要关于中心对称。斜对称阵列单脉冲JDL第个多普勒通道混响协方差矩阵为

组合空时导向向量为

选取目标所在多普勒通道, 进一步得到单脉冲JDL-STAP的性能指标, 即改善因子, 表示为

3 仿真试验

图3 K=2MN时3种算法改善因子对比曲线

图4 K=MN+1时3种算法改善因子对比曲线

由图3和图4可知, 当辅助数据充足时, 单脉冲JDL-STAP比单脉冲STAP性能低6 dB左右, 斜对称阵列单脉冲JDL-STAP比单脉冲STAP性能低3 dB左右; 在辅助数据不充足时, 单脉冲JDL-STAP性能损失约为25 dB, 斜对称阵列单脉冲JDL-STAP性能损失约为5 dB。这说明阵列的斜对称特性可以明显提高辅助数据不足情况下单脉冲JDL-STAP的混响抑制性能。图中, 改善因子曲线出现凹口是由于目标靠近混响脊时, 被误当作混响抑制而造成的。

图5 K=MN+1时单脉冲JDL-STAP自适应空时二维谱图

图6 K=MN+1时斜对称阵列单脉冲JDL自适应空时二维谱图

4 结束语

文中提出了基于斜对称阵列的单脉冲降维STAP。仿真结果表明, 辅助数据充足时, 阵列的斜对称结构可以少量提高单脉冲JDL-STAP的性能; 当辅助数据不足时, 阵列的斜对称结构可以显著提高混响协方差矩阵的估计精度, 提高单脉冲JDL-STAP的混响抑制效果。斜对称特性是阵列的一个十分有用的先验知识, 可以降低单脉冲降维STAP对辅助数据的依赖, 在辅助样本不足条件下实现较好的混响抑制性能, 同时有效降低计算复杂度。

真实混响环境往往复杂多变, 表现出非均匀性、非平稳性和时变性, 且系统内部往往存在一定非理想因素, 满足系统要求的独立同分布的辅助数据十分稀少, 文中讨论的基于斜对称阵列的单脉冲降维STAP虽然能在一定程度上减小计算量, 降低对辅助数据的依赖, 但程度远远不够。因此, 研究基于稀疏恢复的单脉冲降维STAP将成为下一步的工作重点。

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Monopulse Dimension-Reduced Space-Time Adaptive Processing Based on Persymmetric Array

WANG Sha1,2, SHI Bo1, HAO Cheng-peng1

(1. Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 2. School of Electronic Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

Reverberation is one of the main interference in the underwater environment, which seriously affects the detection performance of sonar system. Monopulse space-time adaptive processing(STAP) is more suitable for the underwater acoustic environment and can effectively improve the reverberation suppression capability of the moving sonar. However, there are two limitations of huge computational burden and insufficient secondary data in monopulse STAP in practical applications. In this paper, the persymmetric property of the array is applied to the monopulse joint domain localization(JDL)-STAP algorithm. Simulation results show that this algorithm can reduce the dependence on auxiliary data, improve the estimation accuracy of the reverberation covariance matrix, effectively reduce the calculation amount, improve the suppression performance of reverberation and greatly improve the performance of target azimuth estimation.

monopulse space-time adaptive processing (STAP); moving sonar; reverberation; persymmetric array; joint domain localized(JDL)

TJ630.34; TN957.51

A

2096-3920(2020)02-0168-06

10.11993/j.issn.2096-3920.2020.02.008

2019-04-22;

2019-07-07.

中国科学院声学研究所青年英才计划(QNYC201623).

王 莎(1993-), 女, 在读硕士, 主要研究方向为水声信号处理技术.

王莎, 施博, 郝程鹏. 基于斜对称阵列的水下单脉冲降维空时自适应处理[J]. 水下无人系统学报, 2020, 28(1): 168-173.

(责任编辑: 陈 曦)