盲源分离用于DOA估计研究

方位估计是水下目标定位、跟踪的前提。提出了一种复数域奇异值分解盲源分离方法,估计出了阵列流形,并利用阵列流形表现出的相位关系完成了目标方位估计。通过仿真实验与MUSIC高分辨方位估计方法和相关文献的方法进行了对比,结果表明该方法能很好地实现目标方位的实时估计,且性能更佳。     

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。     

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。     

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。     

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.     

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。     

潜标姿态变化对矢量水听器目标方位估计的影响

潜标系统作为一种矢量水听器水下工作安装平台,不可避免的姿态变化会引起矢量水听器各通道接收兴趣信号的起伏变化,致使目标方位估计结果偏离真实目标方向。理论推导分析了潜标体姿态变化对矢量水听器目标方位估计的影响,定量分析了矢量水听器目标方位估计与姿态变化周期(频率)的关系,并进一步讨论了与幅度及积分时间等的关系,如姿态幅度为40°时要方位估计误差小于5°,则积分时间至少要大于24s。研究结果对矢量水听器目标方位估计时的积分时间选取具有重要指导意义。     

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。     

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。     

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。     

声场分解的均匀圆阵实值MUSIC算法

经典方位角估计算法中未考虑阵列安装支架对阵列接收信号的影响,实际中阵列安装支架必然会对阵列接收信号产生影响。以环绕在刚性球上的均匀圆阵为阵列模型。在对声场特性的分析中将声学原理和阵列信号处理技术相结合,探讨了存在刚性球形障碍物时的声源方位角估计问题。首先从声学理论出发,分析了刚性球体散射声场及声场分解,讨论了刚性球体对圆阵响应的影响;进而结合阵列信号处理技术,在对声场分解所得到的特征波束空间,利用实值MUSIC算法实现了声源方位角估计。计算机仿真表明,该算法能较好地估计出空间多个声源的方位角,且计算量小,估计精度高,具有解相关声源的能力。     

AE信号快速辨识

根据煤岩声发射监测特性以及声发射信号推断声发射源的技术,提出一种利用近场MUSIC算法快速识别煤岩声发射信号的方法。在煤矿AE信号监测中,利用该算法对声发射信号的空间位置进行估计,将该算法估计的结果与巷道形状及工作面相适配,可以基本定位声发射源的位置。仿真实验结果证明了该算法的有效性。     

基于分布式自适应偏转次梯度投影算法的气体源点定位研究

针对无线传感网络中的气体源点定位问题,采用自适应次梯度投影定位算法(APSM)来逼近气体源点位置。由于实际气体浓度测量值受噪声干扰,导致APSM定位算法在估计源点位置时难收敛,并且计算耗时长,于是对其迭代搜索方向进行修正,并结合无线传感网络分布式计算的特点,提出一种分布式自适应偏转次梯度投影定位算法(DADPSM),该算法以有风时气体浓度衰减模型为基础,以DADPSM算法为核心,利用偏转次梯度方向代替原次梯度,以偏转次梯度投影的超平面作为搜索区域来进行松弛投影,对节点获取的气体浓度信息进行分布式计算,从而估计出气体源点位置。仿真实验表明,该算法收敛快、定位误差小,并且网络能耗少。     

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。     

提高被动声纳宽带检测性能的一种新方法

宽带能量检测是被动声纳实现目标探测功能的常用方法,常规能量检测(Conventional Energy Detection,CED)方法在复杂环境下的检测性能迅速降低.子带峰值能量检测(Subband Peak Energy Detection,SPED)可以有效改善常规能量检测方法的性能,提高时间方位历程显示(BTR...     

声矢量阵相干源方位估计算法

基于声矢量阵的质点速度场平滑（ParticleVelocityFieldSmoothing,PVFS）算法是一种有效的解相干算法,但是当存在大量相干源时,该算法性能急剧下降甚至失效。在PVFS算法的基础上,提出了矩阵平方平滑（MatrixSquareSmoothing,MSS）-PVFS算法,该算法是对PVFS算法的改进,通过对PVFS算法构造的数据协方差矩阵进行平方、矩阵分块以及矩阵块间交叉相乘等数学运算,增强了PVFS算法解相干的能力,并大大增加了其分辨相干源的数目。计算机仿真结果表明,MSS—PVFS算法的效果与空间平滑（SpatialSmoothing,SS）-PVFS算法大致相同,但在低信噪比条件下,该方法具有更高的DOA估计精度。     

一种基于相关积分的互谱WVD目标方位估计方法

针对水下高速运动目标的被动跟踪问题,将魏格纳-威尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法与互谱法相结合,构建了一种矢量信号处理框架下的目标方位估计方法——基于相关积分的互谱WVD算法。该算法利用了矢量水听器声压通道与振速通道信号的相关特性,首先通过计算两者的互相关函数来提取目标信号的特征信息,然后通过短时积分与傅里叶变换将互相关函数从时域转换到频域,最后在频域提取信号的特征参量,并进行方位估计。仿真研究表明,当目标处于远距离且低速运动时,所提算法的方位估计性能与互谱声强法基本一致;而当目标处于近距离且高速运动时,算法的方位估计性能大大优于互谱声强法。     

一种稳健的被动目标跟踪方法

针对海洋环境中估计目标方位的误差而导致多传感器被动目标跟踪算法效果不佳、稳定性差的问题,提出一种稳健的多传感器被动目标跟踪方法。该方法首先将各个传感器的观测信息从角度转化为位置,从而有效地线性化了系统模型,然后运用卡尔曼滤波,在滤波过程中根据滤波预测值剔除通信过程中因误码率产生的失真角度测量值,并用预测值代替,从而有效地保证了目标跟踪方法的稳健性。最后进行了数值仿真,结果表明该方法在信息误差较大时也可以提供较为稳健的跟踪性能。