矢量水听器阵时频MUSIC算法研究

时频MUSIC算法利用信号的时频分布构造空间时频分布矩阵,并用该矩阵代替传统的相关矩阵进行DOA估计,可以有效抑制噪声和干扰,提高算法的稳健性。时频子空间算法突破了传统子空间算法中阵元数对估计信号个数的限制,时频点包含了信号的时频空三维信息,通过时频点的选择可直接确定信号的频率从而确定阵列流型矩阵。对于宽带信号,在进行方位估计时避免了频域搜索,减少了运算量。将时频MUSIC算法应用于二维矢量水听器垂直线阵中,充分利用矢量水听器的标、矢量信息和信号的时、频信息进行宽带信号的二维波达方位估计。仿真研究验证了算法的有效性。     

基于单矢量水听器的水面目标运动分析

介绍了一种基于单个三维矢量水听器对水面目标进行跟踪定位和运动速度估计的简单方法。首先利用平均声能流法得到目标波达方向的极大似然估计;当矢量水听器深度已知,由目标波达方向的估计序列可得到目标空间位置和运动速度的估计序列。但随着信噪比的降低,目标定向性能随之下降,导致目标位置和速度的估计误差急剧增大。针对直线运动目标,提出利用线性最小二乘法进行目标轨迹拟合的改进算法。仿真结果表明,拟合算法大大提高了目标定位精度和运动速度估计精度,增强了基于单矢量水听器的水面目标运动分析的结果的可靠性。     

数据融合方法在矢量水听器垂直阵的应用

0引言垂直阵常用于参数反演、定位、测距,垂直阵失去了水平方向的阵增益,较少用于定向中,由于矢量水听器自身具有流型的特点,单个矢量水听器即可进行MUSIC算法的高分辨方位估计,为了充分利用各基元接收的数据,本文利用数据融合[1][2]的方式对原始接收数据进行处理,在一定程度上抑制噪声及通道起伏,通过仿真验证该方法减小了在浅海远距离情况下定向的波束宽度。     

单矢量水听器二维DOA估计算法

为了减小传统声压阵的布阵规模,提高传统声压阵的测量精度,利用矢量水听器的阵列流形特性,使用阵列信号处理的原理进行二维DOA估计。将单个矢量水听器理解成一个声压水听器和三个振速水听器组成的阵列,在无需知道信号先验知识的条件下,分别采用MUSIC算法和ESPRIT算法对多个不相关的单频窄带信号的二维DOA进行了估计。仿真结果表明:在高信噪比情况下,两种算法的精度都很高,优于5阵元的声压平行线阵。利用单矢量水听器能够对信号的二维到达角进行有效估计,远小于传统声压阵的布阵规模。     

一种改进的WSF算法在单矢量水听器多目标方位估计中的应用

文章针对单个矢量水听器的多目标方位估计,提出了一种基于加权子空间拟合(WSF)的算法,该算法首先对单个矢量水听器接收数据作一任意的时间延迟,而后仿照ESPRIT算法的思路求解阵列响应矩阵,从中抽取各目标的波达方位。该算法在保留WSF算法分辨力高、估计方差小的优点的同时,通过结合ESPRIT算法的思想,克服了WSF算法计算量大,需迭代求解的缺点。由于该算法和声源频率无关,因而可直接应用于宽带声源的测向,并避免了传统ESPRIT算法中因估计延时相位而导致的频率-方位模糊问题。文中通过数值仿真和推导Cramer-Rao下界,给出了该算法的性能评价,数值仿真和湖试实验结果也充分验证了该算法的有效性。     

基于矢量水听器阵的恒定束宽波束形成器的原理与设计

摘要：在对水下目标进行探测识别的应用中，一般要求声纳系统具备在较宽频带内形成恒定束宽波束的能力：过去对声纳恒定束宽波束形成器的研究一直针对声压水听器阵，近来随着对矢量水听器认识的深入，开展基于矢量水听器阵的恒定束宽波束形成器研究越发变得必要。本文正是体现了作者在这一方面的阶段性研究成果。文中首先介绍了单个矢量水听器的指向特性，接着提出了矢量水听器阵宽带恒定束宽波束形成器的实现原理和设汁方法，并以均匀等间距线阵为例，给出了获得实现恒定束宽算法所需频域加权矩阵的步骤，之后又进一步给出了恒定束宽算法的频域实现流程，并通过计算机仿真验证了其有效性：     

矢量水听器阵列自适应子空间跟踪算法

矢量水听器能同时共点获得声场中声压和振速,与其他水听器相比,能获得更多的信息量,具有很好的应用前景。矢量水听器阵列的MUSIC算法能实现360°无模糊方位估计,然而对于方位时变的目标源,该算法很难完成对上述目标源方位进行实时跟踪估计。鉴于此,将MALASE算法和MUSIC算法相结合,提出了一种矢量水听器阵列的自适应子空间跟踪算法。仿真结果表明,该算法既保留了MUSIC算法的性能,又实现了对目标源进行实时跟踪估计,且方位估计误差仅为0．4°左右。     

空间散射电磁波的波达方向估计

基于均匀圆阵，提出一种空间散射电磁波的波达方向估计方法。直接利用均匀圆阵的阵列流形，采用最小二乘算法估计二维方向角，并且分析了最小二乘估计算法的数值稳定性。此方法充分利用了均匀圆阵的良好性能，对信号类型具有鲁棒性。计算机仿真证明了此方法的有效性。     

基于协方差扩展PM算法的波达方向估计

针对基于传播算子方法(Propagator Method, PM)的水听器阵波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计在低信噪比或者小快拍数时性能变差的问题,文章提出一种改进的基于PM算法的水听器阵方位估计方法。该方法利用信号子空间的旋转不变性特征对协方差矩阵进行扩展和重构,通过分块协方差矩阵的子矩阵得到传播算子矩阵。通过传播算子矩阵构造扩展噪声子空间,然后利用信号子空间与噪声子空间的正交性估计空间谱。仿真实验和湖上实验的结果表明：相较于传统PM方位估计算法,文中算法在低信噪比或者小快拍情况下具有较好的方位估计性能,在信噪比为0 dB时,文中方法比传统PM算法均方根误差减少0.6°;在快拍数为150时,比传统PM算法的均方根误差减少0.1°。     

矢量水听器阵列虚拟阵元波束形成

在信号频率一定的情况下,常规波束形成方法需要通过增大基阵孔径来提高目标方位的估计精度,但这会受到实际工程应用的限制。在研究矢量水听器波束形成的基础上,提出了基于Taylor级数展开的虚拟阵元波束形成方法。该方法针对有限尺度双十字阵型的矢量水听器基阵,根据已知阵元接收的数据,运用Taylor级数展开方法估计虚拟阵元上的接收数据,使基阵孔径在虚拟意义上得以扩大。从而改善了阵列的波束性能,窄化主瓣和抑制旁瓣,实现了空间分辨率的提高。仿真和试验数据结果证明了该方法的有效性。     

ESPRIT扩展孔径技术在矢量水听器线阵中的应用

ESPRIT算法是一种用信号旋转不变性来估计信号参数的方法,属于子空间分解技术。应用于矢量阵扩展孔径的方位估计时,则需要一定的算法去除其本征模糊。文中提出了一种适用于矢量水听器线阵的ESPRIT去模糊算法——MUSIC,并与另一种粗略估计去模糊的方法在性能上作出比较。仿真的结果证明:使用MUSIC方法不仅可以去除ESPRIT算法中的本征模糊,还可以克服线阵中的左右舷模糊问题,就不必进行归一化、不需要考虑声压传感器的存在。不论是单目标方位估计还是双目标分辨都具有更大的方位角估计适用范围和更强的稳定性。     

宽容自适应波束形成在矢量阵上的应用

矢量水听器由声压和振速水听器复合而成,可以共点同步测量声场中的声压与振速。相对于声压阵,使用矢量阵能在大部分观测区域实现无模糊定向,突破半波阵限制,扩展阵列孔径。当导向矢量精确已知和观测数据充分时,MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)的分辨率和抑制干扰能力都优于常规波束形成(CBF)。在实际应用中,导向矢量存在误差或者时变,MVDR的性能严重恶化。RCB(Robust Capon Beamforming)是最近出现的一种宽容自适应波束形成算法,该算法直接对导向矢量进行估计作波束形成,从而有效避免了因导向矢量失配性能下降。推导了秩亏情况下的RCB,将其应用到矢量阵,海试结果表明了该方法的有效性。     

基于均匀圆阵的信号二维方向角和多普勒频率的盲估计

针对均匀圆形阵列 ,在时空旋转因子的基础上 ,推导出四阶累积量矩阵 ,采用波达方向矩阵法 ,实现了信号的方位角、俯仰角和多普勒频率的同时估计。此估计算法利用所有阵元信息估计信号波达方向 ,提高了方向估计精度 ,解决了“频率兼并”问题 ,使有效应用范围扩大。利用了四阶累积量的盲高斯性 ,有效地抑制了高斯白或有色噪声的影响 ,仿真结果表明了此算法的有效性     

ESPRIT方法在矢量水听器多目标方位估计中的应用

利用矢量水听器的特点，将ESPRIT方法应用于矢量水听器的方位估计算法中。该算法用单矢量水听器，在无需知道信号先验信息的条件下，可以实现对多个不相关单色信号的入射角估计，并且不受频率方位模糊问题的影响。与声压传感器组成的阵列相比，在相当的阵列尺寸和计算复杂度的条件下，可大大提高估计性能。     

矢量线阵二维波达方位估计的方法

声矢量传感器南声压传感器和质点振速传感器组成,它可以空间共点、时间同步测量声场的声压标量和振速矢量信息。钏对声压线阵无法同时分辨目标的方位角和俯仰角,而三维矢量传感器线阵会带来成本的增加和工程应用上的困难．利用二维矢量传感器组成的直线阵对目标的二维波达方位进行联合估计,详细推导了矢量阵MUSIC算法的数学表达式,并着重对矢量线阵在三维坐标不同轴上时对方位估计的影响进行了研究。仿真结果表明二维矢量线阵布放在水平的X轴或Y轴上时存在方位模糊．而布放在垂直的Z轴上时可以实现全空间无模糊定向,且对双目标也有较高的分辨率。     

矢量水听器线阵波束图

本文研究了矢量水听器均匀线阵的采用不同方式进行波束形成的波束图,并和声压阵相应的量进行了比较.结果表明,相对于声压阵,在不增加阵孔径的前提下,利用矢量水听器阵获得的波束主瓣更窄,旁瓣更低.利用声压和振速的联合处理,去除了声压线阵方位估计中的左右舷模糊.     

分布式传声器阵列的低频宽带信号方位估计

现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。     

声矢量阵列的求根MUSIC算法及其性能分析

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计.理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法.     

单矢量水听器方位频率联合估计新方法

旋转不变子空间法和多重信号分类法需假设背景噪声为独立的高斯白噪声或自相关矩阵已知,当条件不满足时算法的性能急剧下降。针对这一问题,根据矢量水听器多通道输出的特点,提出了一种基于平行因子模型的单矢量水听器方位频率联合估计方法。首先利用矢量水听器各个通道t时刻和t+1时刻的输出数据,计算声压和各振速不同组合时的四阶累积量,并构建三阶平行因子模型;然后分析了 PARAFAC 模型低秩分解的唯一性条件并利用三线性交替最小二乘算法得到了单矢量水听器阵列流形和相位延迟估计,进而得到目标的方位和频率估计。与旋转不变子空间法和多重信号分类法相比,该方法不需要子空间估计和谱峰搜索,在高斯噪声和拉普拉斯噪声背景下对多目标的分辨能力好于ESPRIT算法。仿真和实测数据的分析结果证明了算法的有效性。     

双目标相干源窄带信号波达方向估计算法

利用水下目标发出的窄带信号,能够实现目标方向的精确估计。针对均匀线列阵接收水下目标窄带信号的特点,提出一种相干源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的快速算法。通过精确估计目标信号对应的空间频率,直接计算出单目标或双目标信号的波达方向。对该算法进行了理论推导,通过仿真对算法进行验证,并对影响DOA估计精度的因素进行了分析。仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度,不受信号时间长度的影响,算法计算量小,便于实时处理,具有较好的工程应用前景。