一种水声目标方位角估计方法及装置

本技术涉及水下声纳信号处理领域，尤其涉及一种水声目标方位角估计方法及装置。

背景技术：

1、基于声波的水下目标检测是环境感知、海洋监测、情报收集等海洋应用领域的重要手段，被动声纳通过观测周围环境中的声学辐射噪声来实现目标方位角（doa）的估计。然而，随着声隐降噪技术的发展，许多关键目标的辐射噪声水平相对较低。海洋中存在的船只、主动探测信号、通信信号等强干扰也对弱目标方位角估计精度造成了严重影响，甚至可能导致弱目标无法被发现。因此，在强干扰环境中进行方位角估计是一个具有挑战性的难题。

2、强干扰环境中的方位角估计方法大致可分为两类。第一类基于波束成形技术，旨在实现高增益、低旁瓣和可控波束宽度（指向性），以抑制强干扰源的影响。典型示例包括最小方差无失真响应（mvdr）方法和基于特征分析的自适应干扰抑制（eaais）方法。然而，波束成形方法需要充足的快拍数来实现高分辨率。

3、第二类方法基于数据的线性表示模型，利用优化技术恢复所有方向上的信号能量，从而实现方位角估计。典型算法包括基于最大熵准则的单频谱分离（spsf）方法、最小二乘法多波束分辨（mbm-sr）、以及基于波束能量输出（bpo）的稀疏贝叶斯学习（sbl）方法（sbl-bpo）。在这些方法中，以sbl-bpo为代表的基于波束能量的方法在波束输出域，而不是原始接收数据域，建立优化模型。由于波束成形器能够有效抑制强干扰，且波束能量输出的维度显著低于原始数据维度，因此基于波束能量的方法同时具有干扰抑制和高计算效率的优势。然而，现有方法需已知强干扰/目标的方位扇区来构建优化模型或波束成形矩阵，而该扇区在实际应用中难以提前预知。此外，基于最大熵准则的单频谱分离（spsf）和最小二乘法多波束分辨（mbm-sr）方法由于需要求解凸优化问题，因而具有较大的计算复杂度，难以在计算资源有限的水下处理平台上应用。

4、此外，部分高分辨方位角估计方法在强干扰环境中也具有很高的估计精度。例如，稀疏贝叶斯学习方法（sbl）即使在较低信噪比下也可实现弱信号检测与方位角估计，但需要执行较多次迭代，每次迭代均需计算矩阵求逆，复杂度较大。

5、由于实际任务中，目标与强干扰扇区均难以事先获得，而上述对抗强干扰的方法均要求以目标扇区先验作为输入，难以满足实际应用需求。此外，水下平台受体积和供能限制，通常计算资源有限，上述高复杂度算法难以部署。

技术实现思路

1、本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本技术的第一个目的在于提出一种水声目标方位角估计方法，以实现在目标扇区未知与强干扰条件下的快速水声目标方位角估计。

3、本技术的第二个目的在于提出一种水声目标方位角估计装置。

4、本技术的第三个目的在于提出一种电子设备。

5、本技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

6、为达上述目的，本技术第一方面实施例提出了一种水声目标方位角估计方法，包括：

7、对于每个频段的接收信号矩阵，将全方位划分为多个网格，初始化信号能量分布参数和环境噪声能量；

8、通过最小化信号矩阵与波束成形数据之间的期望平方误差，更新波束成形矩阵和环境噪声能量，并采用不动点迭代法更新所述信号能量分布参数；

9、重复所述信号能量分布参数的更新过程，直至信号能量分布参数的迭代收敛或达到最大迭代次数，停止迭代过程，得到各频段的目标信号能量分布估计；

10、将各频段的目标信号能量分布估计融合，得到最终的输出能量。

11、可选的，还包括：

12、获取接收信号；

13、对所述接收信号进行傅里叶变换，得到第个频段的接收信号矩阵，其中表示水听器阵列的阵元数，表示每个数据帧的快拍数。

14、可选的，将全方位划分为个网格，记为信号能量分布参数，其第个元素表示第个网格方向的信号能量，若无信号则为0，记为环境噪声能量；

15、将初始化为，将初始化为接收信号矩阵的方差，表达式为：

16、

17、

18、其中，表示提取对角元素，表示求方差，上标表示共轭转置。

19、可选的，所述通过最小化信号矩阵与波束成形数据之间的期望平方误差，更新波束成形矩阵和环境噪声能量，包括：

20、记第个频段的波束成形矩阵为，基于波束成形矩阵更新的原则为最小化信号矩阵与波束成形数据之间的期望平方误差，对优化问题进行表述，表达式为：

21、

22、其中，表示求期望平方误差；

23、对于传统接收信号模型，假设信号服从均值为0，协方差为的复高斯分布，噪声服从均值为0，协方差为的复高斯分布，计算所述优化问题的最优解，表达式为：

24、

25、将和用其当前估计值和代替，得到波束成形矩阵的更新公式为：

26、

27、其中，当，更新，否则不更新，为上一次更新时的估计值，上标表示迭代次数，为第一阈值；

28、当波束成形矩阵被更新时，通过计算后验期望实现环境噪声能量的更新，表达式为：

29、

30、其中，，表示矩阵的迹。

31、可选的，所述采用不动点迭代法更新所述信号能量分布参数，包括：

32、

33、其中

34、

35、

36、

37、其中，表示两矩阵按元素相乘，表示矩阵的共轭。

38、可选的，所述重复所述信号能量分布参数的更新过程，直至信号能量分布参数的迭代收敛或达到最大迭代次数，停止迭代过程，得到各频段的目标信号能量分布估计，包括：

39、当或者达到最大迭代次数时停止迭代，得到各频段的目标信号能量分布估计，其中，表示的第个元素，为第二阈值。

40、可选的，所述将各频段的目标信号能量分布估计融合，得到最终的输出能量，包括：

41、。

42、其中，为最终的输出能量，为频段的总数。

43、为达上述目的，本技术第二方面实施例提出了一种水声目标方位角估计装置，包括：

44、初始化模块，对于每个频段的接收信号矩阵，用于将全方位划分为多个网格，初始化信号能量分布参数和环境噪声能量；

45、迭代更新模块，用于通过最小化信号矩阵与波束成形数据之间的期望平方误差，更新波束成形矩阵和环境噪声能量，并采用不动点迭代法更新所述信号能量分布参数；

46、迭代输出模块，用于重复所述信号能量分布参数的更新过程，直至信号能量分布参数的迭代收敛或达到最大迭代次数，停止迭代过程，得到各频段的目标信号能量分布估计；

47、融合模块，用于将各频段的目标信号能量分布估计融合，得到最终的输出能量。

48、为达上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

49、所述存储器存储计算机执行指令；

50、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面中任一项所述的方法。

51、为达上述目的，本技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述第一方面中任一项所述的方法。

52、本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

53、1、计算复杂度低，本技术通过波束成形矩阵和波束能量输出仅在部分迭代中被更新，具有降低计算复杂度的效果。该条件在绝大多数应用场景中被满足。

54、2、在目标扇区未知场景下实现了强干扰抑制。本技术中的方法不需已知目标扇区，而是根据当前信号能量分布估计自适应更新波束成形矩阵，从而抑制强干扰对弱目标方位估计的影响，在目标扇区未知的低信干噪比条件下提升了弱目标方位估计精度。

55、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。