小基阵双宽带源波束域相干信号子空间法研究

超低空飞行的武装直升机飞行时的声音信号主要为低频宽带信号。针对宽带信号源的定向问题,以小尺度平面四元十字阵为基础,主要介绍了波束域相干信号子空间算法(BSCSM:Beam Space Coherent Signal-subspace Method),重点研究了双目标宽带源的情况下,该算法在目标方位估计上的应用和定向性能。实验仿真了波束域相干信号子空间法(BSCSM)对双宽带信号源的方位估计及其性能,并与阵元域的相干信号子空间法(CSM:Coherent Signal-subspace Method)的仿真结果进行了分析比较,重点比较了统计意义上的误差和宽带平面波波达角的角度分辨率等性能指标。结果表明,在远场环境下,基于小尺度基阵的双宽带源定向研究中,波束域相干信号子空间法比阵元域的相干信号子空间算法性能更好。     

一种基于矢量传感器阵的盲波束形成方法研究

本文针对水声环境和信号的特点，提出了一种基于矢量传感器阵的盲波束形成算法。首先建立了矢量传感器阵列接收信号模型，然后推导了基于矢量传感器阵列的波束形成最优权矢量的表达式。在此基础上，定义了接收信号的四阶累积量，进而盲估计了矢量传感器阵列的方向向量，实现了盲波束形成。该方法利用高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性，有效地实现了基于矢量传感器阵列的盲波束形成。仿真实验验证了该方法的有效性和正确性。     

预警雷达的盲自适应波束形成新算法

针对预警机PD雷达，提出一种盲目适应波束形成新算法。在未知阵列响应矢量的条件下，利用信号的多普勒信息，估计出期望信号的波达方向。采用此波达方向作为导向矢量，校正ESB波束形成算法的约束导向矢量，从而提高波束形成算法的性能。当期望信号含于相关矩阵时，它能够有效地抑制信号对消现象。它可应用于在波束中有多个期望信号的场合。计算机仿真结果验证了这种算法的有效性。     

基于十字形阵列和2D-MUSIC算法的Lamb波检测

采用由压电传感器组成的十字形阵列进行Lamb波信号的激励和接收，提出一种二维多重信号分类（2D-MUSIC）方法对铝板中的缺陷进行定位检测。选用合适的频率激励产生单一模态信号，可避免多模态的影响，降低Lamb波的频散；利用2D-MUSIC算法对接收信号进行分段处理，并结合反射信号和二维导向矢量对铝板中的缺陷进行定位。结果表明，提出的2D-MUSIC算法对铝板中的缺陷定位比传统MUSIC算法更精准。     

基于四阶累积量的测深侧扫声纳波达方向 估计方法研究

针对高频测深侧扫声纳工作时会受到高斯色噪声影响的问题,提出基于四阶累积量及幅相误差自校正的波达方向估计方 法。 首先,计算声纳回波信号的四阶累积量,得到协方差矩阵;其次,采用加权平均算法对协方差矩阵进行降维处理,得到构造矩 阵;再次,通过恢复构造矩阵的 Toeplitz 特性完成幅相校正,并增加相位线性拟合算法进一步提升校正效果;最后,采用求根多重信 号分类(Root-MUSIC)算法求解得到波达方向估计。 仿真结果表明,本文算法的角度估计均方误差相对于基于自校正的 RootMUSIC 算法有约 0. 07°的提升,改善了四阶累积量算法在阵元幅相误差条件下估计精度下降的问题。 海试数据分析表明,本文算 法的相对测深精度相对于基于自校正 Root-MUSIC 算法有约 0. 03% ~0. 08%的提升,且在水平距离 90 m 范围内的满足 0. 75% 的测 深精度标准。 仿真和海试数据均证明了本文算法在高斯色噪声及阵元幅相误差条件下的 DOA 估计性能优于传统算法。     

基于稀疏布阵的实时三维成像声纳系统

水下实时三维成像声纳系统可以有效地提高对水下目标探测及识别的能力,本文提出基于稀疏面阵的实时三维成像声纳系统,该系统包括3个部分:窄带信号发射系统、稀疏布阵接收系统及信号处理系统。信号处理系统在远场情况下采用二维FFT波束形成获得目标三维成像,近场情况下采用自聚焦二维FFT波束形成获得三维成像结果。相比于直接相移波束形成,稀疏布阵情况下采用二维FFT波束形成算法具有更小的计算量和内存需求量的优势。基于该成像算法,设计并实现一套实时三维成像声纳系统,通过多次湖上及海上实验对该系统进行测试,实验结果表明:该系统可以获得水下近场及远场目标的三维图像并满足实时成像的要求。     

压缩感知声源定位方法研究*

目前声源定位主要采用波束形成算法与麦克风阵列相结合的方法。常规波束形成(Conventional beamforming, CBF)方法存在以下缺陷：① 空间分辨率受限于瑞利限;② 动态响应范围受旁瓣的影响。高级波束形成算法则存在着计算时间过长、会出现负声源或假声源等缺陷。提出一种基于麦克风阵列与压缩感知正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit, OMP)算法的声源定位方法。在不同频率下通过数值仿真方法将压缩感知OMP算法与CBF算法及压缩感知基追踪(Basis pursuit, BP)算法的声源定位结果进行对比。结果表明：① 与CBF算法相比,压缩感知算法显著提高定位结果的分辨率;② 当声源频率为 1 000 Hz时,测量矩阵的等距约束性常数(Restricted isometry constant, RIC)远高于FOUCART边界限,不满足等距约束性条件(Restricted isometry property, RIP),压缩感知OMP算法仍能定位出主要声源的位置,而压缩感知BP算法无法对主要声源进行定位。通过数值仿真方法对不同信噪比(Signal to noise ratio, SNR)及不同声源间距下压缩感知OMP算法和CBF算法声源定位的结果进行对比。结果表明：① 当SNR为零时,压缩感知OMP算法能对主要的声源信号进行定位,而CBF算法无法对主要声源进行定位;② 在声源频率为5 000 Hz时,OMP算法的空间分辨率为0.074 m,突破了瑞利限约束。通过试验对所提出的声源定位方法的可行性进行验证。     

幅度加权相控参量阵波束合成方法研究*

在基于均匀幅度加权模型完成波束偏转时,参量阵差频波存在波瓣展宽以及生成高强度旁瓣与栅瓣的问题。首先通过理论仿真及实验测试,对该加权模式下的差频波波束合成结果以及旁瓣与栅瓣的抑制情况进行了分析;然后提出了基于道尔-切比雪夫幅度加权模型的相控参量阵波束赋形方法,通过仿真分析与实验测试,发现道尔-切比雪夫幅度加权模型比均匀幅度加权模型具有更好的旁瓣抑制能力。采用该方式生成的差频波波束宽度在不同偏转角下均有明显减小;主瓣与栅瓣强度差值增加,栅瓣得到有效抑制。该方法的提出对于提高相控参量阵波束质量具有积极意义。     

一种自适应波束形成语音增强方法实现

本文利用阵列信号处理的波束形成理论,研究了基于Frost自适应波束形成的麦克风阵语音增强系统.和大多数文献都利用计算机仿真数据不同,本文是用真实环境下采集的数据.来验证算法.利用MATLAB计算结果表明,麦克风阵波束形成技术能有效去除背景噪声.     

仿真驱动下的压力容器封底多损伤快速定位方法

面向大型压力容器特种设备的球形封底结构,传统的无损检测较难完成在役大型储底部的在线损伤检测。压电陶瓷传感器（PZT）能够同时激发和接收Lamb波实现大面积区域的损伤检测。文章利用压电陶瓷传感器构造了均匀圆心阵列,并提出了一种仿真数据驱动的压力容器球形封底多损伤快速定位方法。首先,对在半球形封底结构模型上建立阵列Lamb波信号的传播模型,利用阵列导向矢量构造圆心阵列稀疏特征;其次,在ABAQUS有限元软件中建立压力容器封底有限元分析模型,获取虚拟阵列稀疏特征库;最后,将损伤信号的阵列转向向量与虚拟阵列稀疏特征库进行相似性比较,通过损伤成像快速确定损伤信号的位置。数值和实验结果都验证了基于虚拟阵列稀疏特征建模的多损伤定位方法能够有效地监测轴对称结构,且精度较高。     

基于反问题的正则化波束形成改进算法

基于反问题的正则化波束形成技术能以较高的计算效率得到稳健的声源识别结果。然而由于其正则化解中的正则化矩阵取决于低效的传统波束形成方法,使得基于反问题的正则化波束形成的声源识别结果精准度较低。为了在低信噪比环境下进一步提升其声源识别性能,基于Tikhonov正则化一般形式解提出一种双重迭代优化算法。该算法基于延时求和波束形成算法与互谱运算构造出新的正则化矩阵,并结合迭代方法对新正则化矩阵和波束输出进行优化,最终以较少的迭代步数经两次迭代运算有效提高了声源识别精度和稳定性。最后,通过数值仿真和实验算例,进一步验证了双重迭代优化算法的可行性和有效性。     

基于函数广义逆波束形成的声源识别

广义逆波束形成是一种基于传声器阵列的高效声源识别技术。然而面对复杂声源,受限于较差的旁瓣抑制能力以及较低的动态显示范围,难以实现高精度的声源识别定位。为提高广义逆波束形成声源识别的动力学水平,结合函数波束形成,提出一种函数广义逆波束形成方法。从广义逆波束形成与矩阵函数分析出发,全面阐述函数广义逆波束形成基本理论,详细分析不同声源类型和测量误差等因素对其声源成像性能的影响,得到阶次数的最佳取值应用范围。通过数值仿真模型和试验算例进行声源成像仿真,结果表明,函数广义逆波束形成,在保证准确识别声源强度与声源方位的基础上,通过增加阶次数能成倍提高波束旁瓣抑制能力,从而保证其拥有更高的空间分辨率能更精准定位声源。     

改进 DV-Hop 定位算法在钢构建筑健康监测中的应用

针对钢构建筑中故障点定位精度不高的问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法,设计出无线传感网络技术检测故障点的方案。描述了钢构建筑健康监测系统中故障点定位方式,分析传统DV-Hop算法节点定位精度不高的缺陷,并对其进行针对性的3点改进：首先采用四通信半径来细化节点间的跳数;然后利用加权处理平均跳距进行修正;最后通过改进的麻雀搜索算法对故障点进行位置定位。以秦始皇陵兵马俑一号展厅钢构屋盖作为仿真对象,通过MADIS＿GEN软件进行建模和降维化处理,将改进的ISSADV-Hop与传统DV-Hop、IPSODV-Hop和IGWODV-Hop算法应用于钢构建筑中故障点定位进行仿真对比,结果表明归一化定位误差分别降低了19.64%、14.87%、8.96%,验证了本文设计方案能够有效地提高定位精度,更适合于钢构建筑健康监测系统中故障点定位。     

Measurement of the normal acoustic impedance using beamforming method

A beamforming technique is introduced to measure the normal acoustic impedance at both normal and oblique incidence in a free field. In the proposed method, microphone array signals are decomposed into incident and reflected waves using an adaptive nulling algorithm, which is a type of beamforming algorithm. The acoustic impedance can then be calculated from the ratio of these two signals. To obtain better results, the pressure vector commonly used in array signal processing is replaced with the transfer function vector between each microphone, and the white Gaussian noise is suppressed by a wavelet shrinkage technique. For an accurate experimental setup, the incident and reflected angles are estimated by the multiple signal classification method with spatial smoothing. The experiments conducted in a semi-anechoic room show that the proposed method is efficient and accurate in measuring the normal acoustic impedance of sound-absorbing materials under a free field condition. This paper was recommended for publication in revised form by Associate Editor Hong Hee Yoo Jongcheon Sun received his B.S. degree in Mechanical Engineering from Korea University, Korea, in 2002. He is currently in the Unified Master’s and Doctor’s course at the School of Mechanical and Aerospace Engineering at Seoul National University, Korea. His research areas are acoustic holography and beamforming.     

无线传感器网络中一种改进的DV-HOP定位算法

在无线传感器网络中,节点定位技术占有非常重要的地位。为了提高节点定位精度,在研究和分析传统DV-HOP定位算法的基础上提出了一种改进算法。该改进算法中,每个信标节点通过分析实际距离和估计距离之间的误差,可进一步修正平均每跳距离;然后在未知节点坐标计算过程中引入二维双曲线定位算法代替传统的三边测量法,可减少节点计算误差。仿真结果表明,在无需增加额外的硬件设备的条件下,改进的DV-HOP算法与传统的DV-HOP算法相比,能够更加有效地提高节点的定位精度。     

双五元十字阵被动声定位融合算法及性能分析

为了提高被动声测量的准确度和克服声源目标空间方位模糊的问题,提出了双五元十字阵被动声定位融合算法。首先设计了一种双五元十字阵传声器阵列模型,依据模型定义了声源点象限判断准则;然后根据被动声定位原理推导了单一五元十字阵的声源点坐标计算公式,根据俯仰角度正弦值作为加权系数,构造了双五元十字阵被动声定位融合算法模型;最后对该模型测距和测向的精度进行了理论分析,给出了时延估计误差、俯仰角以及方位角与双五元十字阵定位性能的关系。理论分析和仿真实验结果表明,该算法克服了声源目标空间方位模糊的问题、减小了时延估计误差对测距测向性能的影响。本文算法能够更加准确地测量出声源点的位置信息。