文献综述
随着国家低空飞行的逐步开放和最近几年消费领域无人机的快速发展，大量操作简易的固定翼航模、多旋翼飞行器等无人机的用户越来越多。同时来自无人机的不可控危险和恐怖袭击的几率大大增加，对社会安全保卫、治安管理等造成了严重困扰。然而无人机体型小巧，机身金属部件较少，雷达反射截面积一般小于1㎡，甚至只有0.1㎡[1]，再加上城市环境中反射体较多，使常规雷达监测四旋翼效率大大降低。国外不少军工企业设计和生产了一些电磁波和光学无人机侦测打击系统，但是这些系统大多体积庞大、成本高昂[2]，并不适合城市中对“黑飞”的侦测和打击，因此迫切需要一种新的手段来应对无人机问题。
新型无人机侦测和打击技术有：声探测技术、导航和链路干扰技术、新型雷达技术、光电技术及高能激光技术[3]。声探测利用无人机飞行时产生的具有一定特征的噪声[4]进行探测；导航和链路干扰技术干扰无人机控制和定位信息使其无法正常飞行[5]；光电技术利用可见光或红外线进行探测[6]；高能激光技术通过高能激光直接击毁目标[6]。而其中的声探测技术，早期主要用于水下探测，弥补水下电磁信号衰减严重的弱点[7]，因而其技术发展较为成熟，且声探测技术在近程目标探测时还有不受视线和能见度干扰、隐蔽性好、保密性强、不易受干扰等优点[8]，再者根据无人机飞行时螺旋桨所发出的独特声纹特征，声探测技术能有效的区分出目标和杂波，可见其发展前景优良。
低空空域内的飞行器大多数采用发动机通过耦合装置（减速器和传动机）驱动螺旋桨转动从而产生推力，产生的主要噪声可分为两大类：气动噪声与机械噪声。螺旋桨和发动机产生的噪声属于气动噪声，气动噪声频带较宽，对于较远声场的形成起决定作用。四旋翼无人机不存在减速器和传动机，因此也只有气动噪声。气动噪声主要由螺旋桨的旋转噪声和发动机噪声组成。其中，发动机噪声属于宽带噪声，其能量集中于高频段，在远场空气中衰减较快[9-10]。螺旋桨发出的噪声可以分为旋转噪声（离散噪声）和宽带噪声两部分：旋转噪声呈周期性，即以叶片通过频率为基频的单音噪声；宽带噪声是由于叶片与周围流场的随机脉动相互作用而产生[1]。由此可知，四旋翼无人机的噪声谱是由宽带随机谱上叠加窄带尖峰所组成的，且具有明显的谐波特性，其在频谱的具体体现为具有明显的谐波集。在对目标声信号检测时，可以由自适应滤波器，增强所采集信号中具有谐波特性的四旋翼无人机信号。
自适应滤波器技术以自适应算法的性能问题为核心，根据统计特性中的未知与变化部分，对自身参数进行调整，使某种最佳准则需求得到满足，并分别被称为“学习”和“跟踪”过程；就本质而言，自适应滤波器属于一种能够对自身参数进行自主调节的特殊维纳滤波器。在设计过程中，必须提前对采集到的环境噪声统计特性的相关知识有所了解，它可以在工作过程中对无人机声信号统计特性进行预估，基于此对自身参数进行自动调整，使滤波器达到最佳效果[11]，从而有效地对四旋翼人机声信号进行增强。
自适应滤波器的算法主要有最小均方误差（LMS）、最小二乘法（RLS）以及它们的各种变形和衍生的算法。最小均方误差算法的基本思路为“权向量更新值=旧权向量值 学习速率*输入向量*误差信号”；递推最小二乘法的基本思路为卡尔曼滤波器的特例，其调整参数的整体思路为“状态递推值=旧状态值 卡尔曼增益*新息”[12]。
但是传统的递推最小二乘法收敛速度慢、对频率的鲁棒性较差且非对称条件下不适用[13]，最小均方误差算法亦存在初始收敛速度慢、时变系统跟踪能力弱、稳态失调噪声大的缺点[14]，这些对无人机声信号谱线增强有较大的影响。为了解决传统固定步长LMS算法中存在的问题，可变步长LMS算法的研究逐渐得到了重视，文献[16-19]中显示最近十几年来对LMS算法研究的逐步深入。固定步长的LMS算法中，高效地降低背景噪声和保持增强目标信号的质量是一对难以解决的矛盾[15]。可变步长算法在系统开始工作时误差较大，使用较大的步长因子，随着时间的增加，系统反馈的误差逐渐缩小时步长随之变小，降低系统的收敛速度，进一步减小系统输出误差[20]。文献[21-22]中介绍了经过多次改进的可变步长LMS算法，能够在拥有较快收敛能力的同时，获得低稳态误差，同时跟踪跳变系统的能力均得到了大幅提升。
声信号的采集主要采用麦克风阵列。麦克风阵列可以通过对声源的定位，更加有针对性的进行信号采集[23]。麦克风阵列的排列方式可分为十字阵、直线阵和圆形阵，由于均匀圆阵可进行二维角度估计，相对于矩形阵又减少了阵元个数，故其具有更高的使用意义[24]。其定位方式主要分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率频谱估计的定向技术和基于到达时差（TDOA）技术[25]。王洪波等人在文献[23]中设计的基于TDOA技术的四元阵声源定位系统能够实现360°的全方位定位，且效果良好。
得益于声信号的众多优点，使得声探测成为目前城市环境中无人机探测效率较高的一种手段。每个飞行目标的声纹信息在同一环境下基本上都是独一无二的，使得即使在复杂的噪声环境中，利用其声纹也能够很方便的检测到目标无人机，具有较高的研究价值。并且随着探测技术的不断发展，除了在城市环境中，声探测技术也能够作为雷达探测在低空域的一种补充加入到战场之中。
参考文献:
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