水下目标定向及遗传算法仿真

传统的水声定位需要一个庞大的声压水听器阵，技术复杂，耗费可观。矢量传感器是一种新型的水声传感器，仅用单个的矢量传感器就可以进行水下目标的方位估计。该文分析了矢量传感器声压梯度法和互谱声强法的定向原理，在互谱声强法仿真的基础上，将遗传算法引入水下目标定向中。通过构建适应度函数，根据信号适应度函数进行遗传选择，舍弃不稳定信号，对有用信号进行杂交，从而获得较高的定向精度。仿真结果表明，该算法可以有效地进行目标方位估计，进一步提高定向精度。     

基于二维压差矢量传感器的定向误差分析

由于压差矢量传感器自身的结构和实际工程应用中,它的四基元制作工艺的不完全一致和自身的装配误差,导致水下目标定向时定向精度不准确。以二维压差矢量传感器为研究对象,分析了单个二维压差矢量传感器的结构和原理,在低噪声情况下采用相关性定向的方法实现目标的精确定向,同时分析二维矢量传感器产生的基元位置偏差与基元通道不一致性对目标方位估计的影响,并进行仿真,得出并验证影响矢量传感器方位估计的主要因素,方便方位估计的补偿研究。     

二维矢量传感器阵波达方向估计方法研究

针对应用中矢量传感器阵列高精度的目标方位估计问题,为对空域信号检测,提出了一种利用单个已知信源的数据协方差矩阵进行阵列误差校正的方法,修正了三种空间谱估计算法,并将应用于实测数据分析.数值实验结果表明,矢量传感器阵列的分辨能力有显著提高,波达方向的估计精度也更加精确.通过比较,MUSIC算法与Capon波束形成对阵列误差十分敏感.校正后,Capon波束形成的目标定位性能优于常规波束形成和MUSIC算法,更加实用有效,对实际应用中目标方位估计方法地选取有一定的指导意义.     

MEMS矢量水听器阵列信号处理研究

MEMS矢量水听器是一种新型的水声传感器,对这种传感器的原理进行了简要介绍。为了验证该MEMS矢量水听器阵列的目标估计性能,进行了矢量阵的深海实验研究,选取了MUSIC算法应用于该MEMS矢量阵。实验结果表明:在复杂海洋环境中,该MEMS矢量阵能够实现对目标的方位估计和水下运动目标的航迹跟踪,从而验证了该MEMS矢量水听器成阵的可行性,为工程化应用奠定了基础。     

基于MUSIC算法的矢量阵波达方向估计

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量。本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,并详细描述了该算法的原理及应用过程,最后进行了几个仿真对比试验。仿真结果表明,在SNR=10dB条件下,相对于Capon波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了2.6~0,旁瓣降低了12dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力。     

一种载频信息未知的目标方位估计快速算法

针对载频未知目标方位估计方法的二维搜索运算量大的问题,提出一种基于分离变量方法的目标方位估计新方法,该方法通过泰勒展开将阵列的导向矢量近似为仅含有方位因子的矩阵和仅含有频率因子的向量的积,并通过矩阵变换将二维MUSIC方位估计的空间谱函数中的频率因子约去,在此基础上进行目标的方位估计。整个计算过程只需进行一维搜索即可获得多个目标的方位,有效地减少了原二维搜索算法的计算量。仿真结果表明:该方法高信噪比条件下均方根误差约为0.3°,可以满足工程需要。     

一种用于管道地面标记的阵列式MEMS矢量声传感器仿真研究

针对目前对管道内检测器标记难和测量精度差的现状,提出了一种新型单片集成阵列式矢量声传感器。克服了现有矢量声传感器在油气管道内检测器方位估计中判断信号方位的不足,消除了左右舷模糊的问题。通过用ANSYS软件对阵列式矢量声传感器结构进行仿真,得出该阵列式矢量声传感器的灵敏度为2.05 mV/Pa,一阶模态为438 Hz,固有频率为438 Hz。最后根据分析得出阵列式矢量声传感器在管道内检测器方位估计中的定位角度公式。     

双二维矢量传感器垂直阵定向技术的研究

针对目前国内矢量传感器制造技术的现状,研究了很有实用价值的二维矢量传感器阵的定向方法.首先分析了二维矢量传感器接收信号的形式,推导得出单个二维矢量传感器有一定的三维空间定向能力;继而设计出一个双二维矢量传感器垂直阵,并针对此垂直阵提出了方位估计的3种算法:分测法、混测法和鉴测法;接着对定向算法进行仿真实验,验证了各种算...     

低频矢量水听器目标绝对方位估计海上试验研究

矢量水听器技术目前已被广泛应用于目标到达方位估计领域。因其具有与频率无关的指向性特点,即使利用单个矢量水听器也可以测定低至几十赫兹的低频目标方位,而标量水听器在低频的到达方位估计则需要巨大孔径的阵列才能完成上述测量功能。针对矢量水听器这一优点,对低频(100～300 Hz)声信号的方位估计性能进行了海上试验研究,并结合罗经同步测得的平台方位数据,给出了目标在大地坐标系下的绝对方位。海上试验结果表明:矢量水听器低频方位估计结果与GPS测量结果一致,在3.6km距离范围内,到达方位估计标准差不超过5°。     

基于压缩感知理论的声矢量阵方位估计方法

水下目标在方位估计搜索空间中具有稀疏性,基于声矢量传感器阵空间稀疏模型实现小样本条件下的方位估计,结合压缩感知(CS)理论框架下方位估计的特点,通过对平滑l0范数快速精确的求解来估计目标方位角,该方法具有运算速度快、高分辨的特点.通过实验仿真从运算时间、分辨力等方面与常规波束形成(CBF)算法和最小方差无失真响应(MVDR)算法进行比较分析,验证了该方法的可行性与有效性.     

基于矢量信号处理的水下目标定位和跟踪设计

通过仿真实验,提出基于矢量信号处理的水下目标定位和跟踪设计.以传统的三元对称阵和单站纯方位目标被动测距方法为基础,根据被动测向得到的目标方位信息,利用三个矢量传感器阵元组成联合测量阵,进行水下目标的被动定位和轨迹跟踪.考虑现场实际测量情况,对目标测向得到的方向信号就时间延迟进行补偿,提高了水下目标被动定位和跟踪的精度及可靠性.仿真实验说明,设计实际操作性好,能够对目标进行更加理想的跟踪定位.     

Distributed estimation for adaptive sensor selection in wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are usually deployed for monitoring systems with the distributed detection and estimation of sensors. Sensor selection in WSNs is considered for target tracking. A distributed estimation scenario is considered based on the extended information filter. A cost function using the geometrical dilution of precision measure is derived for active sensor selection. A consensus-based estimation method is proposed in this paper for heterogeneous WSNs with two types of sensors. The convergence properties of the proposed estimators are analyzed under time-varying inputs. Accordingly, a new adaptive sensor selection (ASS) algorithm is presented in which the number of active sensors is adaptively determined based on the absolute local innovations vector. Simulation results show that the tracking accuracy of the ASS is comparable to that of the other algorithms.     

基于单矢量传感器的强干扰噪声抑制方法

通过对单矢量传感器各通道输出不同形式的组合可以抑制干扰噪声,但高次乘方和最小均方误差准则2种方法包含非线性运算,使目标信号产生失真;常用的线性运算方法只能完全抑制与目标方位相差一固定值的干扰信号。对单矢量传感器各通道授予不同的权重系数并进行线性运算,根据最小噪声功率输出准则,在不降低目标信号信噪比的同时,通过调节权重系数,可抑制各向同性噪声场中任一方位的强干扰信号。仿真显示:本方法可在不降低目标信号信噪比和保证目标信号不失真的前提下,完全抑制与目标方位相差70°～290°范围内任一方位的强干扰噪声。     

基于SVM的WSN运动目标位置跟踪预测方法研究

针对无线传感器网络中运动目标位置跟踪预测方法的研究,提出了一种基于支持向量回归机(SVM)的目标位置预测方法。利用节点位置信息和网络连通信息作为训练样本,建立支持向量回归技术到节点位置的映射函数,从而完成运动目标已知时刻位置估计。最后,利用支持向量回归预测模型对运动目标节点进行位置预测。仿真结果表明,该方法有效地提高了目标节点位置预测准确率。     

基于最小二乘支持向量机的瓦斯传感器非线性校正

依据瓦斯传感器样本,文章提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正瓦斯传感器非线性误差的方法,详细介绍了SVM回归估计校正方法和LS-SVM校正方法的原理。该方法不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证找到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力。实例应用表明,采用该方法校正后的传感器的检测精度可达到0.4%,效果令人满意。     

Bearings only multi-sensor maneuvering target tracking

This paper presents a solution to target trajectory estimation when multiple asynchronous passive bearings only sensors with uncertain positions are employed. Asynchronous target position triangulation is achieved. Gaussian mixture measurement presentation, together with a track splitting algorithm allows space/time integration of the target position uncertainty with a simple algorithm. Gaussian mixture measurement presentation incorporates sensor position uncertainty, as well as the spatial uncertainty brought by bearings only measurement. Each sensor detects the target emissions independently, and the measurements are incorporated into track as they arrive. Measurements by arbitrary number of sensors can be incorporated, provided that the triangulation observability criterion is satisfied. The approach is verified by a single target, two sensors, two-dimensional surveillance simulation experiment.     

基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法

在惯性测量领域,单纯利用加速度二次积分的方法并不能准确感知目标对象移动的距离.加速度传感器在感知呈线性运动的目标对象时较为准确和实用,但在三维空间运动时它的坐标轴会随物体发生方向的改变而不断漂移.为解决该问题,提出了一种基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法(ADC-R),使用加速度传感器测量物体运动的加速度,作为计算位移的原始数据;采用手机陀螺仪传感器测量运动物体的角速度,并以旋转矢量传感器输出的数据作为参数把手机动态坐标系下测得的加速度值空间坐标转换到静态的参考坐标系下,然后进行数据融合完成角度补偿计算;最后根据物理学加速度和位移的关系运用数学积分方法和进一步修正误差的技术得到最终移动的距离.实验结果表明此方法在近距离测距方面精度较高,优于加速度积分算法和加速度与陀螺仪融合算法.     

一种平面四轴向磁通门传感器的设计

设计了一种新型的四轴向磁通门传感器,可测量铁磁性目标经过时产生的磁异信号在四个轴向上的变化情况,通过各轴间的相关性即可判断出目标的运动方向。结构中将四个三端式磁通门探头单元相间45°摆放,使得传感器的任一侧都有四个磁场强度分量的输入,结合分时激励的方法,与传统磁通门传感器相比,其具有电路简单,灵敏度高、稳定性好、功耗小等优点。经实验表明,该传感器方向识别正确率可达85%以上,能够较好的应用于安防及侦测领域中对目标运动及其方向的监测。