基于压缩聚焦网格点的快速反卷积算法EI北大核心CSCD

为提升反卷积算法的计算效率,提出一种压缩聚焦网格点的快速反卷积算法。该算法基于函数波束形成的输出,根据设定的声源识别阈值,压缩参与反卷积算法循环的聚焦网格点数。算法融合了函数波束形成与相干声源图清晰算法CLEAN-SC(CLEAN based on spatial source coherence)的优点,可进一步提高多声源定位的空间分辨率,并有效降低算法计算时间。仿真和试验表明:所提算法对低于瑞利极限的不相干多声源具有良好的识别效果;试验中,与CLEAN-SC相比,所提算法的计算效率提升了约3.90倍。     

成像声呐中聚焦波束形成技术研究及实现

介绍了聚焦波束形成的基本原理,分析了一种基于半圆阵的相位补偿方法。通过Matlab仿真得出聚焦波束形成的波束图,相比远场方法,波束宽度减小,旁瓣得到抑制。设计了一种基于FPGA的数字聚焦波束形成器的实时处理结构,使用8组加权系数即可完成成像声呐近场范围内分辨力的改进。通过乒乓操作和并行结构提高处理速度,实时产生72个波束。实验结果表明,所设计的聚焦波束形成器使某型成像声呐近场分辨力得到了提高。     

聚焦波束形成声图法误差分析

聚集波束形成声图测量方法可以实现近场目标的被动定位．利用该方法接收数据或进行数据处理的过程中必定会有各种误差产生,本文从聚焦峰尺度、阵元偏差、波长等方面对聚焦波束形成声图测量方法的影响进行了分析,经仿真研究与实验数据分析可以得出聚焦波束形成声图法受距离与波长的影响较大,但对于阵元的位置要求不高,利用该方法可以实现近程目标的高精度定位。     

一种利于工程应用的快速反卷积波束形成方法

针对传统的反卷积波束形成算法在处理宽带随机信号时计算量过大的问题,给出了一种利于工程应用的快速反卷积波束形成方法。利用不同频率阵列波束图的相似性,将宽带随机信号划分成非等间距的多个窄带,并在每个窄带取一个频率点的点扩散函数(Point Spread Function, PSF)进行反卷积的近似处理,极大地提高了反卷积波束形成的计算速度。通过在波束功率谱上进行边界扩展,解决了因 Richardson-Lucy(R-L)迭代算法带来的边界模糊问题,进一步提高了计算速度。仿真和海试结果表明,该方法相对于常规波束形成具有更高的分辨力、更高的处理增益和更好的旁瓣抑制能力;相对于传统反卷积波束形成计算速度提升了 50%以上。     

二维MUSIC近场被动定位方法

介绍了一种高精度的近场被动定位方法——二维MUSIC被动定位方法。它是一种在距离和方位上进行二维联合搜索的高精度被动定位方法。将MUSIC（多重信号分类）算法与近场聚焦波束形成方法相结合,能大大提高对近场目标的定位精度。先推导了基于均匀线列阵的二维MUSIC近场被动定位方法的定位原理,通过仿真比较了二维MUSIC被动定位方法与常规聚焦波束形成的定位性能,仿真表明,二维MUSIC被动定位方法的定位性能要明显高于常规的聚焦波束形成被动定位方法。并仿真了该方法在不同的阵元间距以及不同的目标距离时的定位性能,验证了该方法的可行性和有效性。     

改进的超波束形成算法探讨及性能研究

为进一步提高超波束形成(Hyper Beam Forming,HBF)算法的性能,在传统的HBF基础上提出一种改进的HBF(Improved Hyper Beam Forming,Im-HBF)算法。将基于半阵指向性函数高阶运算修正到基于全阵指向性函数的高阶运算。仿真结果表明,Im-HBF算法具有更窄的主瓣,并且对端射来波信号栅瓣抑制能力更强,进一步提高了对目标的检测能力。同时,Im-HBF算法对指数n具有更为广泛的适用性,当指数n2时也能获得优于常规波束形成(Conventional Beam forming,CBF)的波束性能。     

点圆阵的矩阵变换对

针对点圆阵用常规方法不能有效压低旁瓣问题,从点圆阵指向性函数计算公式出发,导出指向性函数和权系数之间关系的点圆阵矩阵变换对,较好地解决了点圆阵指向性综合问题,有效压低点圆阵波束的旁瓣。该方法具有公式直观、使用方便、计算快捷的特点,适用于相控到任意方向和各种形状的波束综合;也适用于由多个同心点圆阵构成的体积阵指向性综合。     

基于线性预测的虚拟阵元波束形成

常规波束形成方法在信号频率一定的情况下,为提高其分辨率,需要增大基阵孔径,这在实际工程运用中受到了一定的限制。文中提出了基于线性预测技术的虚拟阵元波束形成方法。该方法在有限尺度基阵的情况下,运用线性预测技术,根据已知阵元的接收数据,估计虚拟阵元上的接收数据,使基阵孔径在虚拟的意义上得到了扩大,从而实现了高指向性窄波束,提高了基阵的指向性指数。仿真实验表明了方法的有效性。     

多途条件下聚焦波束近程定位

讨论了直线阵通过聚焦波束形成技术对近程点目标的高精度定位问题并通过仿真验证,对多途的影响及海面起伏的影响也作了初步分析。通过波束引导减少了扫描的运算量,并且通过虚阵、时间反转镜和乘积声图的方法提高了聚焦点"亮度"和声图质量。仿真结果表明,虚阵和时间反转镜技术可以较好地抑制多途干涉,使用乘积声图可以使观察到的信号变得更清晰。在信噪比为0dB时可以很好地检测到目标。     

声学基阵波束性能仿真与分析

声学基阵的波束指向性函数具有统一的表达式,运用符号运算的方法,可得到任意阵型声学基阵的波束指向图.论文在仿真计算几类代表性阵型波束图的基础上,以柔性垂直阵为例进一步分析了工程实际中基阵的波束性能.在拉伸作用下和海流作用下基阵波束性能会发生变化,阵元间距与波长比可根据主旁瓣比及栅瓣控制要求进行限制,阵的配重可根据阵弯曲后波束性能的变化进行设计.     

基于解卷积的高精度水下声信标测向方法

针对水下声信标搜寻定位声呐对搜寻定位效率的需求,文章引入一种基于空域解卷积的高精度水下声信标测向方法,对常规波束形成结果进行解卷积处理,提高了声信标搜寻定位声呐的处理增益和测向精度,提高了搜寻定位效率,并且使得为搜索发射频率为37.5 kHz的声信标设计的声呐,同时也具备了对发射频率为8.8 kHz的声信标的搜寻定位功能。通过仿真和实测数据验证了文中方法的有效性。     

基于最大似然估计的辐射噪声源近场定位方法性能分析

如何利用较少的阵元个数得到比较理想的空间分辨力,准确找到噪声源位置,一直是人们比较关心的问题,因此介绍了基于最大似然估计的辐射噪声源近场定位方法,并利用遗传算法寻求最大似然估计的全局最优解,从而实现噪声源近场定位,其具有比常规聚焦波束形成更高的空间分辨力,且可以有效实现相干声源近场定位。通过计算机仿真详细分析了信噪比、测量距离及基阵孔径对本文算法定位性能的影响,说明了仅利用小孔径基阵就可实现辐射噪声源近场高分辨定位,最后通过湖试实验验证了该方法的有效性,具有一定的工程应用价值。     

应用于传声器阵列定位校准的空间点声源声场拟合方法

介绍了一种用于传声器阵列声源定位精度校准的空间点声源声场模拟方法,并基于该方法设计了一套空间点声源模拟系统,完成了一个传声器阵列的定位位置精度校准。文章采用多通道点声源空间声场合成算法模拟了一个位于自由场空间的点声源,根据传声器阵列中每一个传声器的空间位置坐标,计算出传感器所处位置声场的动态声信号。通过耦合腔标准声源将对应的多通道电压信号输入被校准阵列系统,完成点声源的模拟。然后,该阵列运用波束形成算法进行声源定位,得出点声源的位置,并与模拟点声源的位置进行比对,实现对阵列定位准确性的校准。     

非一致性噪声条件下的特征空间波束形成

由于水声环境的复杂性,阵列的噪声分布可能是非一致性的。当阵元噪声功率各不相同时,阵列协方差矩阵特征分解得到的特征子空间与真实目标的特征子空间之间存在误差,导致特征子空间波束形成算法的性能衰减。文章提出了一种新的非一致性噪声条件下特征子空间的估计方法,将阵列协方差矩阵对角线置0,进行特征分解估计的特征子空间将不受阵元噪声非一致性的影响。将该方法应用到特征空间波束形成算法,提高了非一致性噪声条件下特征空间波束形成算法的方位分辨能力。仿真和实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

利用源强分布声辐射模态识别噪声源

为了解决噪声源识别中存在的识别精度不高、分辨率受限、对测量条件要求高等问题,提出了基于源强声辐射模态的噪声源识别方法。该方法首先计算结构的源强声辐射模态矩阵和声场分布模态矩阵,然后利用声场中测得的声压数据向量与结构声场分布模态矩阵的关系求出声辐射模态展开系数向量,最后通过声辐射模态矩阵和声辐射模态展开系数向量的积就可得到结构的源强分布,从而达到对噪声源识别的目的。该方法利用较少的测量点可以获得较高分辨率和识别精度。通过平板振动仿真和音箱实验验证了该方法对平面结构噪声源识别的有效性。     

交叉层波束形成方法的发动机噪声源识别

发动机噪声源分布复杂,来源多,用人耳很难分辨,利用传声器阵列的噪声源识别技术可以为发动机噪声控制提供客观依据和指导。使用波束形成声源识别方法,对位于不同平面的多个声源进行了仿真识别,并研究了多维声源识别方法,使用交叉层法得到了声源定位的立体结果。结果显示,交叉层法可以有效消减或去除来自识别表面之外的声源在识别表面的虚假投影。最后,针对某发动机产品,使用平面传声器阵列对其上、前、左、右四个面分别进行一次变转速工况时域声压信号采集,使用互谱矩阵波束形成算法,得到各转速下发动机各表面的声源分布图像,并通过交叉层法得到了发动机表面声源的立体分布,准确将声源定位至发动机表面各部件。     

广义互相关时延估计声定位算法研究

针对地面目标声定位因信噪比较低而定位精度差的现象,提出了基于广义互相关法的声定位系统,根据平面四元法目标定位计算式,研究了广义互相关算法在实际中的应用。环境噪声、军事目标声和民用目标声频谱范围大多集中,即出现目标声会与背景噪声高度重合的情况,发现一般加窗滤波法在降低噪声的同时亦会将目标声强度大大削弱,而广义互相关时延估计法是通过计算两路信号互相关函数的最大值而求得时延差,其精度高、稳定性好。通过计算机仿真得到在信噪比较低的情况下,加窗滤波因大大削弱目标声强度而造成定位精度较低,而利用广义互相关方法可得到较为精确的声定位坐标。     

Beamforming方法的阵列研究及其在噪声源识别中的应用

在传统平面网格阵列基础上提出一种改进的三层立体分层网格阵列布局方法,并比较十字阵列、平面网格阵列在不同条件下的指向性,结果显示立体网格阵列的指向性在三者中是最好的。对于脉动球声源的识别仿真研究,验证了基于三层立体网格阵列的波束成形方法的可行性,可以有效地识别和定位噪声源。     

一种有效抑制阵列后方声源的心形指向性传声器阵列

基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制阵列后方声源的干扰,提高前方声源的识别精度。以平面轮形传声器阵列为对象,借助MATLAB仿真计算,对阵列后方声源波束形成声源识别特性及其抑制方法进行研究。基于除自谱的互谱波束形成算法提出了含有传声器指向性的波束形成算法,对圆形和心形指向性传声器进行不同声源类型的波束形成仿真计算,并针对仿真结果显示出的不足,给出了既能保证阵列平面上最大声压贡献量的识别精度,又能降低旁瓣水平的幅值校正算法。试验结果证明了基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制后方声源。     

强干扰环境下声源可视化重建方法的研究进展

准确识别噪声源是机电产品噪声控制的关键,其中,近场声全息和波束形成是两种常用的声源可视化重建方法,分别适用于近场低频和远场高频声源重建的情况。传统的声全息和波束形成方法基于自由场假设,即适用于目标声源辐射声与干扰噪声之间的信噪比大于10 dB的情况。然而很多机电产品的噪声测试只能在工作现场进行,不满足自由场条件。为此,从声学传播方程和信号处理两个方面出发,回顾了强干扰环境下声源可视化重建方法的研究发展历程,评点了每种方法的特点和适用范围。重点介绍了强干扰环境下的近场声全息方法,包括声场分离法和逆块传递函数法。另外,还介绍了混响环境下的声源重建方法以及基于信号处理的信号噪声分离方法。最后,讨论了强干扰环境下声源重建有待解决的问题及其发展趋势。