基于时延估计的海底线阵阵形估计方法研究

阵形估计是水听器阵列应用中的关键问题,基于时延估计的阵形估计方法比基于传感器测量和基于匹配场处理的方法具有更强的适应性和较高的精度。针对浅海水听器阵列中水平长线阵存在的纵向相关振荡现象引起的不能简单以某一阵元为基准求相对时延的问题,充分利用了阵元信号的高相关性,提出了基于子阵时延的阵形估计方法,针对子阵间时延估计误差向阵端累积的问题,该方法以时延估计的克拉美罗界为依据提出了合理的子阵方式,在一定程度上减小了误差传递。对已有海试数据阵形估计处理的结果表明,相对于单源固定间距方法和未分子阵的双源时延估计方法,基于子阵时延的阵形估计方法满足阵元间距的约束,有较好的空间谱特性,减小了阵形估计误差,对长水听器阵列的应用及阵形估计具有较大应用价值。     

噪声相关条件下多传声器时延多尺度估计

提出一种基于小波分解的多尺度时延估计方法,解决非稳态、有色噪声且通道间噪声存在相关性的条件下提高时延估计精度问题,并把这一理论应用于声阵列对声源的定位.利用小波良好的时间-频率分解性能将非稳态信号分解为多个稳态信号,同一尺度内进行互相关获得多尺度时延值,并证明了小波分解不会改变信号之间的固有时延值.针对不同尺度内时延值不一致、无法识别出正确时延值这一问题,提出用三传声器之间时延匹配关系消除噪声相关性,来识别正确时延,从而实现非稳态、噪声相关条件下的时延估计.最后通过正四方形声阵列试验检验了该方法,试验证明:该方法不但提高了识别率、细化和突出了相关函数的波峰,还提高了时延估计的稳定性和精度.     

协方差矩阵的相关法Toeplitz改进算法

提出一种基于均匀线形阵列的相关Toeplitz矩阵构造方法,建立了两种Toeplitz矩阵的构造方式,结合子空间法形成一种相干信源方位估计的高分辨方法。具体将接收阵列各阵元与参考阵元输出信号做相关,获得一组相关向量,应用相关Toeplitz矩阵构造算法构造阵列输出的Toeplitz矩阵,从而得到去相干的相应接收阵列的协方差矩阵,最后再应用高分辨子空间估计方法完成相干信源方位估计。仿真结果表明：所采用的相关Toeplitz矩阵构造算法达到了很好的去相干效果,并将Toeplitz近似化方法改进成为无偏估计方法,显著提高了相干信源方位估计的精度,并使Toeplitz矩阵构造的计算量减少到原方法的1/M。     

基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计

针对传统的二维波达方向估计方法估计的信源数少、计算复杂度大的问题,提出了一种基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计方法,利用安放在L型阵列上的互偶阵列来形成虚拟阵列,从而增加阵列自由度;通过将虚拟阵列分成若干个等间隔稀疏子阵列来压缩角度搜索区间,从而降低计算复杂度;通过MUSIC搜索得到谱峰,并利用最大似然准则筛选和匹配入射信号的俯仰角和方位角。该方法使可估计的信源数超过实际的物理阵元数,不仅提高估计精度且大大降低了计算复杂度。MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。     

时延差优选估计声源定向算法

基于时延差估计的定向方法因其抗干扰能力较强在被动声源探测中应用广泛。在此定向方法的基础上,结合实际应用中的实时性需要,通过对方位估计结果误差因素的定量分析,提出了一种时延差优选技术。该技术按照定向鲁棒性原则对时延差进行优选,然后利用优选的时延差估计结果完成声源定向,从而达到减少时延差估计数量且不降低定向精度的目的。计算机仿真结果表明：该方法运算量明显低于传统方法,且由于时延差选择合理,其定向精度也有一定的提高。     

时延估计后置处理算法的应用研究

时延估计是被动声定位的关键技术。受声信号传播起伏、声测量系统误差以及时延估计算法等均能影响时延估计的精度。因此,为了提高目标定位精度,需要对时延估计进行后置处理。本文研究了ba-递推估计后置处理算法在低空飞行武装直升机被动声定位中的应用,给出了典型飞行条件下的仿真结果。结果表明,采用后置处理算法可以有效地改善时延估值的精度。     

长线阵联合阵形估计系统研究

针对长线阵易发生阵形畸变问题,提出一种基于非声传感器和水动力模型求解的联合阵形估计系统。该系统在充分利用非声传感器信息的基础上,进一步根据拖线阵水动力模型,求解实时阵形,实现阵形估计。仿真实验及数据分析表明,与传统的阵形估计算法相比,该系统的估计精度提高10%以上,对工程实践具有较高的指导意义。     

基于稳健Capon波束形成的阵形校正

由于受地形、海流和布放方法等的影响,声阵在布放后通常会偏离原定阵形。若直接利用原定阵形作方位估计,则各种高分辨方位估计算法的性能通常会退化甚至失效。因此,为了在实际中应用这些算法,必须对阵元的位置进行校正。RCB(Robust Capon Beamforming)是最近提出的一种稳健自适应波束形成算法,该算法直接对导向矢量进行估计,并用估计的导向矢量作波束形成,从而有效避免了因阵列流形失配而导致的算法性能下降。借用RCB的思想,提出一种新的阵形校正方法,该方法对导向矢量进行估计,然后用估计的导向矢量推导出阵元的位置。湖试结果表明了该校正方法的有效性。     

基于时延冗余测量的阵形校准

海底柔性水平阵的阵形校准,可以利用两个校准声源测量阵元间的声传播时延差来求解得到。传统算法只利用了相邻阵元信号测量的时延差,但误差会随噪声增大而出现累积。在信噪比降低时,所提方法通过冗余时延测量有效地减少了误差累积,从而提高了阵形校准的精度与稳定性。数值仿真与实验结果都验证了该方法的有效性。     

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。     

基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强，文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理，将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合，实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础，引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节，提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法，比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿，对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比，在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

一种改进的频域自适应时延估计算法

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种改进的频域自适应时延估计算法,该算法等效于频域自适应时延估计器和广义相位谱估计器的组合。用实测的直升机噪声数据进行仿真,验证了本文提出的算法具有较高的时延估计精度和收敛速度。     

基于高阶累积量的高精度时延估计算法

针对海洋探测中由于接收信号信噪比低并存在各种噪声干扰导致时延估计精度低的问题,提出一种基于二次相关和高阶累积量的具有多种噪声抑制能力的高精度时延估计新方法——SC-HOCS法。该方法首先对两路接收信号进行自相关和互相关处理,抑制部分高斯噪声,然后利用高阶累积量一维切片法对信号进行处理,抑制相关高斯噪声和非高斯色噪声,通过对接收信号的上述处理提高信噪比,最后结合希尔伯特变换对相关峰进行锐化处理,进一步提高时延估计精度。与广义相关法、二次相关法及高阶累积量一维切片法相比,该方法能很好地抑制相关噪声并且能在更低的信噪比下获得较好的时延估计精度,同时该算法计算量较小,可满足对数据实时处理的需求。计算机仿真和水池实验验证了该方法的有效性。该方法为海洋探测中低信噪比信号的高精度时延估计提供一种新的技术途径。     

时延估计方法的分析

对周内外时延估计的最新研究现状及各种算法进行研究,在研究了大量时延估计文献的基础上,分析了广义相关法、广义相位谱法、自适应算法及其改进算法,分析了各种算法之间的关系以及各自的特点。重点论述了现代信号处理算法与时延估计算法相结合的各种时延估计方法及其在非平稳信号中的应用,同时,分析了带宽对时延估计精度的影响及宽带信号的时延估计方法,指出了时延估计算法还需要进一步研究的方向。     

匹配场反演阵形估计算法的试验研究

传统的阵形估计算法都基于这样一个假设,即声传播为平面波或球面波模型,在浅海应用条件下,多途效应显著,该假设失效,造成此类算法的性能下降。提出了一种基于匹配场反演的阵形估计算法,采用简正波模型对声场建模,将多途建模为不同号数的简正波,从而消除了多途效应的影响;并且通过合理地选择目标函数,使算法对环境参数的扰动具有一定的宽容性;利用柔性阵的线性约束,将阵形畸变用弧线建模,使问题简化,在缺少声源精确位置等先验知识的前提下,仍能实现阵形的准确估计。理论仿真和试验结果表明,该算法是有效的。     

基于单比特量化的单频信号时延估计算法

提出了一种基于单比特量化的单频信号自适应时延估计算法,采用该算法在保持信号频谱特性不发生变化的基础上,极大地去除信号冗余量,对简化后的信号框架采用包络检测,估计时延.对接收信号进行单比特量化能够最大限度地降低数据量,同时量化结果又进一步简化了单频信号滤波器的输入响应函数结构,自适应算法则保证了时延估计的高分辨率.通过仿真实验表明,该算法在不造成频偏和频率衰减的同时,又很好保证了时延估计精度.最后利用湖上实验验证了算法的有效性和可靠性.     

双平行线阵的水下二维DOA估计算法

利用集群自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicles,AUV）进行的水下协同作业的需求越来越多。对于水下集群作业来说,AUV的水下定位非常重要。目前,AUV通常采用声学定位的工作模式,利用长、短基线阵对水下目标的二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）进行估计,但在小型AUV上,基阵的阵列尺寸等受载体体积和换能器尺寸的共同限制,多信源条件下DOA估计的精度不高。设计低功耗平台,采用双平行线阵及传播算子算法来对多源目标进行二维DOA估计,结合通信与声学定位一体化方法,利用高频通信信号作为定位信号源,实现多信源环境中估计角度自动配对,在阵列尺寸受限的小型AUV上布放时,有较好的DOA估计效果。仿真结果验证了该方法的有效性。     

高分辨方位估计方法的稳健性研究

基于特征分解理论的子空间类高分辨方位估计方法是目前阵列信号处理领域的研究重点。与波束形成法相比，子空间类法的特点为估计精度高和分辨能力强。但是这类高分辨方法对阵列模型失配十分敏感，存在阵列误差时其估计性能明显下降。文章通过仿真和实验深入研究了MUSIC、Johnson和Mini-Norm等子空间类高分辨方位估计方法的稳健性问题，分析了一定信噪比条件下阵列误差对上述三种方法估计结果的影响程度。研究结果表明，MUSIC法和Johnson法的估计性能相当，而Mini—Norm法的稳健性明显高于MUSIC法和Johnson法，分辨能力和估计精度较好，具有良好的工程应用前景。     

基于多普勒-随机共振技术的高精度阵形估计系统研究

潜用拖曳线列阵声呐在拖曳过程中,随着潜艇的运动状态变化,其线阵阵形会产生一定的畸变。速度越慢,其畸变幅度越大。阵形畸变,将影响声呐的探测性能。为有效提高拖曳声呐的探测能力,需对阵段不同拖曳状态进行阵形变化研究。基于以上研究需求的基础上,使用随机共振技术和阵元多普勒频移特性,在实验室或湖上构建了阵形估计系统,该系统可对不同拖曳状态的测试阵段实时地精确估计阵形,满足拖曳线列阵声呐阵形估计技术研究的需求。     

音频无人机定位的时延估计模拟分析

针对无人机非平稳音频信号时差定位中,广义互相关时延估计算法抗噪性差和时延估计值精度低等问题,文章采用了一种基于广义二次相关时延估计的改进算法。算法对叠加了实际噪声（如风声、雨声、汽车鸣笛声等）的无人机音频信号进行频谱细化的广义二次相关,有效抑制了噪声干扰,融合相关峰精确插值算法,提高了互相关函数的分辨率,使得时延峰值更加明显。仿真实验结果表明,改进的广义二次相关方法在不同信噪比时,比广义互相关和广义二次相关算法的时延估计精度更高,稳定性更好。改进的广义二次相关算法对无人机定位中的时延估计具有更好的性能优势,具有较强的实际应用性。