基于最大似然估计的辐射噪声源近场定位方法性能分析

    在噪声源识别过程中,必须要解决的问题之一是噪声源的定位问题。常规聚焦波束形成定位方法根据源到达各个阵元曲率半径不同,补偿球面波规律下的时延差,根据基阵与声源的位置重建测量平面,谱峰值对应的位置即为声源位置。常规聚焦波束形成技术受阵元位置误差(在工程布放阵元允许误差范围内)影响很小[1],因此其优良的宽容性和易操作性得到了国内外专家学者的广泛研究与应用[2-3]。

    但常规聚焦波束形成的空间分辨力受到基阵孔径及测量距离的限制,为了获得比较理想的空间分辨力,通常需要较多的阵元个数构造大孔径基阵及在较近的距离测量,增加了工程成本及操作的复杂性。空间平滑技术利用基阵具有平移不变性,可实现相干声源方位估计[4]。但在近场,声源到达各个阵元的距离不同,使得各个阵元间的相位差没有固定关系,即不具有平移不变性,很难利用空间平滑等解相干技术,因此常规聚焦波束形成近场定位方法难以实现相干声源的近场定位。

    最大似然估计算法(ML)是一类估计性能优良但运算量较大的参数估计类算法[5-6],是在已知白噪声情况下的贝叶斯最优估计。最大似然估计对阵列的几何结构没有特殊约束,而且在相干声源存在的情况下仍然有效。然而,寻求其全局最优解不可避免的非线性特性和计算复杂度,一直未能成为一种重要的实用方法。Ziskind和Wax[7]提出的交替投影法为解决最大似然估计方法的计算复杂度做出了重要贡献,但该方法仍不可避免地存在局部极值问题。遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法,是一种能有效处理复杂非线性问题的全局最优化算法。目前,遗传算法已经在许多领域得到应用[8-10]。

    为了利用小孔径基阵就可以得到比较理想的空间分辨力,实现辐射噪声源近场高分辨定位,本文介绍了基于最大似然估计辐射噪声源近场定位方法,并利用遗传算法寻求最大似然估计的全局最优解,得到声源的位置参数,并详细分析信噪比、测量距离、基阵孔径对本文算法定位性能的影响,计算机仿真及湖试实验结果验证了本文算法的有效性。目前,最大似然估计在辐射噪声源近场定位中的应用还鲜有报导。

    1 辐射噪声源近场定位模型

    图1为水平阵辐射噪声源近场定位模型。考虑由M元声压水听器构成的均匀水平线阵放置于x轴上,且一号阵元放置于原点处,阵元间距为d,基阵与点声源所在平面的距离为y0,接收I个点声源辐射的窄带信号,信号中心频率为fi,信源i的位置参数为{xi, y0,zi},且1FiFI,背景噪声为高斯白噪声,则第m个声压水听器接收到的信号可表示为: