卫星干扰源定位中四阶累积量时间差估计

为了提高对影响卫星正常工作的地面干扰源进行定位的精度,提出卫星干扰源定位中四阶累积量时间差(TDOA)估计方法.该方法利用高阶累积量的特性,在低信噪比,非相关或相关噪声环境下,对接收信号到达时间差做出精确估计,从而有效提高卫星干扰源定位的精度.仿真结果验证该算法的准确性和有效性.     

相关噪声背景下加权高阶累积量的时延估计方法

时延估计是双基阵被动定位中的重要问题。在非相关噪声干扰下,应用广义互相关法进行时延估计可以取得良好的估计效果,但在相关噪声干扰情况下其估计性能严重下降。使用高阶累积量进行时延估计,可以有效地去除相关高斯噪声的干扰。采用类似广义互相关加权的方法对高阶累积量进行PHAT加权,进一步抑制噪声的影响,提高了高阶累积量法的估计性能。结果表明,在相关噪声背景下加权高阶累积量时延估计效果优于广义互相关法和高阶累积量法。     

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。     

基于三阶累积量及自适应滤波时延估计的管道定位方法

针对直接互相关被动时延估计法定位管道异常振动事件存在噪声干扰影响定位精度的问题,提出了基于三阶累积量及自适应滤波时延估计的管道异常事件定位方法。该方法对顺、反两路异常振动信号进行三阶自累积量和互累积量估计,抑制高斯相关噪声和对称分布噪声。然后利用自适应滤波时延估计算法对三阶自累积量和互累积量信号的时延进行迭代计算,在不依赖先验知识的情况下抑制非高斯相关噪声。经现场实验证明,该方法可以准确地对管道异常事件进行定位,对噪声具有很好的抑制作用,改善了直接互相关时延估计的性能。相对于直接互相关时延估计方法,相对定位误差由2.7%降低到0.6%,定位一致性提高了三倍,平均定位精度可达14m。     

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。     

基于粒子滤波的液态场环境声源定位方法

研究了石油储罐罐底腐蚀声发射源的定位方法.针对有限空间液态场中水声信号的多途效应严重影响声源目标定位问题,提出一种基于粒子滤波的到达时间差(TDOA)声源定位方法,充分考虑广义互相关结果中多途效应导致的多个峰值,采用高斯似然函数进行重要性采样,实现对多途效应影响的抑制.水池实验结果表明这种方法比传统的Chan方法具有更高的定位准确性和精度,定位结果的均方根误差(RMSE)为Chan方法的10%,提高了定位性能.     

多通道近场广义互相关算法研究

广义互相关时延估计方法(GCC)由于计算简单和易于实现,在被动声源定位系统中得到了广泛应用,在此基础上,提出了多通道近场广义互相关算法。该算法建立时延估计矩阵,得出方位估计函数,用最小方差估计出最优的方位估计量。仿真实验表明,这种方法使估计精度得到提高。     

一种基于模滤波的水面干扰抑制方法研究

水面离散干扰源严重影响了声呐对水下目标的检测和定位性能。提出了一种基于模滤波的水面干扰抑制技术。该技术利用水面声源和水下声源激发的简正波模态特性的差异,在初步估计出干扰源位置的基础上,结合模波束形成实现水面离散干扰源的抑制。针对典型的浅海波导环境,进行了计算机仿真实验,验证结果表明:该技术在水面离散干扰源和目标声源位置未知的情况下,实现了水面离散干扰抑制和水下目标定位。较其它方法相比,该技术能自动选择相应的模态滤波器,在抑制水面离散干扰源的同时,保证了水下目标的定位精度。     

强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法改进

针对特定声场环境,提出了一种强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法的改进措施,即利用混响成分中包含的声源位置信息,提高声源定位的正确率。混响与噪声是影响声源定位的两个主要因素。目前声源定位的主要方法都是以降低信号中混响与噪声成分为目标的,如波束成形、空间谱估计以及到达时间差法等。其中,基于广义互相关的声源定位算法属于到达时间法的常用方法,具有实时性强与高鲁棒性的优势。本文采用镜像源模型对室内环境进行建模,分析声源到双麦克风的传播路径,利用混响中存在的声源位置信息剔除错误定位结果,从而提高定位正确率。最后,利用蒙特卡洛法对本文提出的方法进行验证,结果表明:该算法提高了强混响低信噪比条件下的声源定位正确率。     

一种利用多路径声线时延差的定位方法

利用射线声学研究了发射信号已知情况下基于时延特征谱匹配的定位方法,首先从测量信号相关谱和模拟信号相关谱中提取出时延特征谱,然后通过特征谱匹配处理来估计目标位置。仿真和实验数据处理结果表明,基于时延特征谱匹配的定位方法对环境参数失配具有较好的宽容性,目标深度和距离的估计精度较高,非相干累积和平均垂直稀疏阵各水听器的模糊度图可以明显降低旁瓣。