基于DSP的被动声探测时延估计

   

    0 引言

    声探测技术是利用目标发出或反射的声波对其进行测量,从而对其进行识别、定位和跟踪等。而被动声就是目标所发出的声音来进行识别定位的。在现代战争中,伴随着纳米等新型材料技术的发展和各种吸波材料的出现使得目标探测面临着挑战。

    随着隐身技术的发展,使得各种目标难以探测和跟踪。直升机和巡航导弹的超低空飞行使得绝大多数雷达和光学探测系统无法探测出准确的位置。特别是在原始森林、丘陵和多山地带效果会更差甚至会跟踪丢失目标信息。而反雷达导弹的出现更加剧了雷达测的难度。声探测却能弥补这些不足。因为发动机的噪声和机翼在空气中的摩擦都是无法避免的,而且也难以隐蔽。文中介绍了时延估计的理论,并对系统的软件和硬件进行了设计。

    1 时延估计的原理

    通常在进行时延估计时,将时延值视为一非随机量,即未知而确定的量,于是便可以利用统计的方法对其进行估计。事实上,基本互相关时延估计方法正是建立在最大似然参数估计理论基础上的最优估计器。对几路信号进行相关性运算就可较精确地得到时延值,这也是这个理论的来源。

    现假设两个传声器接收信号的数学模型为:

x1(n) = s(n-S1)+n1(n) (1)

x2(n) = s(n-S2)+n2(n) (2)

    其中:s(n)为声源信号,n1(n)和n2(n)是互不相关的高斯白噪声, s(n)、n1(n)和n2(n)也是互不相关的。S1和S2分别是声波从声源到传声器1和传声器2的传播时间,S12=S1-S2就是两个传声器间的时延。

    x1(n)和x2(n)的互相关函数可表示为:

R12(S) =E[x1(n)x2(n-S)] (3)

    将式(1)和式(2)代入,得:

    因为s(n)、n1(n)和n2(n)三者互不相关,所以式(4)可变为:

      由相关函数的性质知,当S-(S1-S2)=0达到其最大值,因此求得R12(S)的最大值对应的序号就是两个传声器间的时延S12。

    利用基本互相关法进行时延估计的主要特点是方法简单。但是,这种方法具有两个明显的不足之处,一是其假定了信号和噪声及噪声和噪声之间均互不相关,这在有些情况下不一定能得到满足;二是其所定义的相关函数,是在一种严格数学意义上的统计平均或在平稳遍历条件下替代统计平均的无穷时间平均。而在实际应用中,严格数学意义上的统计平均或无穷平均是不可能做到的,而只能用有限的时间平均来代替无穷平均或统计平均,这种短时处理导致噪声对相关函数的影响不能忽略,从而使R12(S)的峰值不明显,降低了时延估计的精度。因此,为了减弱或消除噪声对相关法时延估计的影响,产生了广义互相关法。

    广义互相关法是通过求两信号之间的互功率谱,并在频域内给予一定的加权来对信号和噪音进行白化处理,增强信号的中信噪比较高的频率成分,从而抑制噪声的影响,再反变换到时域,得到两信号之间的广义互相关(Generalized Correlation, GCC)函数,即: