深海直达声区水下声源距离深度联合估计

深海直达声区声场存在明显的多途结构,可用于水下声源被动定位。本文根据一次南海实验获取的数据,研究基于双水听器接收信号互相关函数和单水听器接收信号自相关函数的水下声源距离深度联合估计方法。首先假设声源深度位于50m~300m之间,根据双水听器互相关函数提取直达波到达时间差估计水下声源距离,然后根据距离估计结果以及单水听器自相关函数提取的直达波与海面反射波时延差估计水下声源深度,最后计算声源深度估计结果的平均值再与双水听器互相关函数结合得到更为精确的距离估计结果。结果表明,采用此方法估计的水平距离相对误差在10.5%以内,声源深度相对误差小于13.3%。      

采用频率聚焦的声源DOA估计方法研究

聚焦技术就是把宽带信号聚焦到某一个确定的频率上近似成窄带信号。麦克风阵列接收的声音信号相对频率范围更大,达到3～4个数量级,如何选择聚焦频率就成为估计算法的关键问题。为了应对多重信号分类(Multiple Signal Characteristic,MUSIC)算法对阵元间隔的要求,防止出现多值模糊。根据宽带聚焦算法的思想,从聚焦后的窄带信号入手,分析了阵元间隔对MUSIC算法的影响。验证了一种按阵元实际间距选择聚焦频率的方法,通过仿真表明了该方法的可行性。     

基于空域滤波的方向波数域测向测频新方法

针对宽带接收机对窄带信号进行到达角(DOA)和频率估计问题,提出了信号的方向波数概念,并将信号的导向矢量表示成方向波数的函数,进而提出了方向波数域MUSIC算法以达到在方向波数域分离空间信号的目的。为了准确估计信号的频率和DOA,提出了利用空域滤波实现不同方向波数信号的分离,并利用快速傅立叶变换进行相应信号频率的测量,进而利用方向波数定义式计算出信号的DOA,实现了信号DOA和频率的准确、快速估计。最后的仿真分析验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于统计的近场声源定位方法

基于麦克风阵列的声源定位技术可以广泛应用于音视频会议、说话人跟踪与识别以及助听器等众多场合中。根据语音信号的短时平稳特性,文中提出了一种改进的基于MUSIC算法进行声源二维定位的方法。该方法按帧交叉进行声源数估计和声源方位估计,最后对多帧信号的估计值进行统计、平均得到最终的方位估计和较准确的声源数估计。仿真结果表明,这种方法能有效解决由于声源数估计不准确导致的峰值搜索时偏差较大的问题,并且具有良好的抗噪性能。     

基于固有模态函数域滤波方法

本文首次提出了基于固有模态函数(IMF)域滤波方法,该方法可以用于对带噪信号的边缘检测。首先通过经验模式分解(EMD)把信号分解成有限多个IMF分量,然后对相邻尺度的IMF分量进行相关,相关运算可以凸现信号的边缘而有效抑制噪声。最后把相关后的结果与IMF分量进行逐点比较,实现对IMF分量的滤波。仿真表明了该方法的有效性。     

一种基于Kalman滤波的OFDM系统频偏估计方法

文章基于正交频分复用（OFDM）系统对频偏的敏感性特点,介绍和分析了在OFDM接收机中的一种快速采样和精确跟踪技术。这种技术基于Kalman滤波算法和它快速的收敛速度,通过改变OFDM系统和接收端的设计参数来研究载波频率及估计器在接收端错误率中的影响。通过研究将得到一个最佳的频率偏移估计。该方法应用良好,有快速收敛能力,能在极短信号间歇中获取频偏,并拥有良好的跟踪能力。     

基于整体经验模态分解的信噪比估计方法

为了提高未知样式信号的信噪比估计性能,提出一种基于噪声辅助的信噪比估计新算法,通过固有模态函数（IMF）分量平均周期的变化判断信号与噪声界限,给出了基于噪声辅助估计法的工作原理和流程图,分析了基于噪声辅助估计法的性能。仿真结果表明,基于噪声辅助估计法能够实现盲信号信噪比估计,在0 dB信噪比下均方误差不超过0.2 dB。     

基于贝叶斯估计的多分辨图像滤波方法

图像的小波系数具有很强的非高斯统计特性,可以建立推广的拉普拉斯先验分布,用贝叶斯估计对图像小波系数滤波来达到降噪目的.由于正交小波的正交性质能够保证白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的,基于正交小波变换的贝叶斯估计有较好的降噪性能.     

基于时延估计的四元声源定位研究

当前对于声源定位技术的研究非常火热,它主要由声学、信号接收、软件设计以及数字信号处理等学科组成,通常在研究声源定位时我们采用传声器阵列定位技术。而时延估计是传声器阵列进行信号处理的一项非常重要的技术,它的目的是对同源信号到达不同的传声器由于传输距离的不同而产生的时间差。现在,声源定位技术已经被广泛的应用到移动通信、智能探测等领域中。本论文对声源定位技术的发展现状进行了介绍,同时对时延估计的定位算法进行了相关介绍,最后得出声源定位未来将会被应用的更加广泛的结论。     

单水听器时频分布相关水下声源定位方法

针对水下声源深度距离估计问题,利用时-频分布相关提出最小方差无畸变响应方法和子空间方法.通过对单声源定位、双声源定位等条件,对比两种方法的定位性能.仿真数据表明,两种方法均能实现对单声源的定位,且子空间方法对噪声有很好的抑制作用,可在信噪比为-15?dB时有效定位声源.针对双声源定位,声源级相同且无噪声时,最小方差无畸变响应方法无定位能力,子空间方法可在一定程度定位声源大致位置,但其中一个声源位置误差较大;针对不同声源级的双声源定位结果表明,最小方差无畸变响应方法只能在弱干扰条件下实现声源定位,而子空间方法能在较低信干比时准确定?位声源.     

基于加权子空间拟合的声源定位与跟踪方法

麦克风阵列声源定位可为复杂环境下的说话人空间位置估计问题提供一种有效的解决方案。该文基于粒子滤波框架,提出了一种加权子空间拟合声源定位与跟踪方法。该方法将窄带子空间拟合算法的代价函数推广至宽带情形,构建了一种适用于宽带语音信号的似然函数,并结合说话人的运动模型估计声源的位置。计算机仿真与实测结果验证了该方法的有效性。     

水下等离子体声源定向辐射技术

介绍了水下等离子体声源的产生机理和定向辐射方法,建立了基于ANSYS的旋转抛物反射面定向辐射装置仿真模型,采用拟合的冲击脉冲波形进行激励,进行了定向性能的分析和验证.结果表明,对于孔径280mm的抛物反射面,其定向增益可达14dB,定向性能良好.     

水下等离子体声源聚焦声场分布特性研究

研究了水下等离子体声源的工作啄理和聚焦原理,研制了小功率的实验装置,并进行了聚焦声场实验测量,从声轴和焦平面2个方向研究了声脉冲峰值压力与声场位置之间的关系,得出了聚焦声场的分布特性。研究结果初步验证了水下等离子体声源的优越性．为进一步改进这种声源．以将其应用于100km以上超远程水下通信系统打下良好的基础。     

一种基于自适应滤波的信道估计优化方法

为了解决无线移动通信 MIMO-OFDM 系统中导频辅助信道估计方法所存在的估计精度问题,提出了一种基于改进 LMS 算法的自适应滤波优化方法。首先使用 LS 算法对信道进行初始估计,然后利用估计结果恢复出原始发送数据,最后通过自适应滤波的方式对信道估计结果进行重新优化得到新的信道估计矩阵,可以获得更优的估计性能。仿真结果表明,提出的改进 LMS 算法相比于基本 LMS 算法具有更快的收敛速度和更好的稳态性能,自适应滤波优化后信道估计性能得到很大提高。     

一种基于干涉场匹配的声源距离速度估计方法

浅海环境中运动目标可以生成稳定的干涉声场,干涉声场结构中蕴含目标的距离、速度等信息。该文提出一种利用运动目标干涉声场进行被动距离速度估计的方法——匹配干涉场处理方法。首先对浅海波导环境中的干涉现象和结构特性进行理论分析,推导了匹配干涉场方法聚焦原理。然后将运动目标的时间-频率干涉场转换成与目标距离速度相关的距离-频率干涉场,与拷贝声场进行相关处理实现目标距离速度同时估计。进一步分析了算法估距性能以及海深、声速剖面、海底海面等环境对估距性能的影响,给出了算法宽容性的仿真结论。最后通过实际运动目标的海上试验数据处理验证了所提方法的有效性。     

水下目标方位估计的克拉美-罗界研究

该文首次给出了任意平面离散阵列对水下窄带源和宽带源进行近场测距的克拉美-罗界(CRB),并进一步全面地推导了相应远场测向的CRB表达式。由此揭示了近场测距和远场测向的CRB的影响因素和特点：(1)两者的影响因素均可分为两部分：阵列相关因素,如阵列结构和阵列孔径等;目标信号相关因素,如目标的相对方位、信号频率、带宽和信噪比等。(2)两者均与信号带宽和谱密度函数构成的一个联合量成反比。(3)近场测距的CRB与目标距离的四次方成正比。(4)近场测距的CRB与基阵参考点的选择有关,而远场测向的CRB则与其无关。(5)对于均匀直线阵,近场测距CRB大致与阵列孔径的五次方成反比,而远场测向CRB则大致与阵列孔径的三次方成反比;对于均匀圆周阵,两者均与阵列孔径成反比,且与目标的相对方位无关。Monte-Carlo仿真结果验证了理论分析和上述结论的正确性。该文CRB不仅给出了近场测距和远场测向的最佳估计性能,而且为阵列及信号的设计提供了理论指导,以达到最优的测距和测向效果。     

基于子载波间干扰深度估计的MIMO-OFDM水声通信接收机

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)水声通信系统中,由于子载波间干扰(ICI)对信号的影响程度未知,导致接收处理时干扰消除不完全或计算复杂度高。针对这一问题,该文提出一种迭代的基于子载波间干扰深度估计的MIMO-OFDM接收机。该接收机使用导频频域相关对每个发射信号的子载波间干扰深度进行估计,信道估计时利用估计出的干扰深度重建各个信道的频域矩阵,避免对不同信道选择相同的干扰深度,在自适应信道变化的同时降低了计算复杂度。此外,将判决反馈均衡引入MIMO-OFDM水声通信系统,利用已均衡出的符号信息消除子载波间干扰。仿真结果表明,该接收机相比于干扰深度渐进的接收机,译码成功所需的时间更短。     

Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems by Modal Analysis/Filtering

In this paper, we investigate the benefits of exploiting the a priori information about the structure of the multipath channel on the performance of channel estimation for multiple-input multiple-output (MIMO)-orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. We first approach this problem from the point of view of estimation theory by computing a lower bound on the estimation error and studying its properties. Then, based on the insight obtained from the analysis, efficient channel estimators are designed that perform close to the derived limit. The proposed channel estimators compute the long-term features of the multipath channel model through a subspace tracking algorithm by identifying the invariant (over multiple OFDM symbols) space/time modes of the channel (modal analysis). On the other hand, the fast-varying fading amplitudes are tracked by using least-squares techniques that exploit temporal correlation of the fading process (modal filtering). The analytic treatment is complemented by thorough numerical investigation in order to validate the performance of the proposed techniques. MIMO-OFDM with bit-interleaved coded modulation and MIMO-turbo equalization is selected as a benchmark for performance evaluation in terms of bit-error rate.