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LMS自适应时延估计法的微地形测距系统研究

根据单波束超声波测距原理,向模拟海底钴结壳微地形的水池表面发射超声波,应用自适应滤波方法可以估计超声回波信号的时延,使最小均方误差(LMS)后的回波信号与参考信号之间方差达到最小值,此刻的延时量就是渡越时间t,从而求出探头与目标之间的距离.通过计算机仿真和试验结果表明,将最小均方误差自适应时延法应用于海底微地形高程数据的测量,获得测距精度高,能够适用于海底微地形的探测.     

时延估计方法的分析

对周内外时延估计的最新研究现状及各种算法进行研究,在研究了大量时延估计文献的基础上,分析了广义相关法、广义相位谱法、自适应算法及其改进算法,分析了各种算法之间的关系以及各自的特点。重点论述了现代信号处理算法与时延估计算法相结合的各种时延估计方法及其在非平稳信号中的应用,同时,分析了带宽对时延估计精度的影响及宽带信号的时延估计方法,指出了时延估计算法还需要进一步研究的方向。     

利用抽样率变换提高渡越时间测量精度方法

为了克服低采样率对信号渡越时间测量精度的影响,提出一种互相关与抽样率变换相结合的渡越时间估计方法.首先对上下游传感器信号进行采样率变换,然后对它们进行傅立叶变换;并通过低通滤波器滤除多余的镜像,最后根据卷积定理求出上下游传感器信号的相关函数和渡越时间.仿真实验结果表明:文章方法得到的渡越时间估计值误差比较小,结果更可靠...     

基于递归希尔伯特变换的振动信号解调和瞬时频率计算方法

精确地提取振动信号的瞬时幅值和瞬时频率对结构的参数识别和健康监测有重要作用。希尔伯特变换是一种常用的信号解调及瞬时频率计算方法,但在信号不满足Bedrosian乘积定理的条件时会造成较大误差。针对这一问题,提出了一种递归希尔伯特变换方法,用前一步希尔伯特变换计算出的纯调频信号作为新的信号,递归地使用希尔伯特变换以进行信号解调,理论分析表明递归希尔伯特变换能够快速地收敛。最后采用仿真信号对比了递归希尔伯特变换与单次希尔伯特变换、经验调幅调频分解及Teager能量算子法在信号解调及瞬时频率计算中的结果,结果表明了递归希尔伯特变换方法的实用性及精确性。     

泄漏检测应用中突发干扰对LMS时延估计性能的影响

文章中把LMS时延估计算法用于地下管网的泄漏检测和漏点定位，避免了经典时延估计算法一广义互相关法(GCC方法)需要知道信号和噪声统计特性等先验知识的不足，但是泄漏检测应用中，管道外在环境造成的突发性强干扰，导致了传感器接收到的信号是非平稳的，而非平稳信号对LMS的时延估计性能有不利影响，文章中分析了这种由突发性强干扰导致的非平稳信号对LMS时延估计收敛性、收敛速度和时延估计值的影响，提出了消除突发干扰的方法。实验表明，在地下管网泄漏检测应用中，该方法能够有效地消除强突发干扰噪声，使得估计性能得到显著的改善。     

利用交互小波变换进行目标方位估计研究

小波变换是近年来信号处理中的一个重要工具，由于其优良的时频局域性，在检测、估计以及识别等方面都得到了重视和研究，而将小波变换与传统的一些信号处理方法结合起来处理有关问题也是人们研究的一个方向，文章主要考虑到交互小波变换中的两参数(时延与尺度)与不同接收器目标回波间的时延及频率成对应关系，采用对两路LFM回波信号作小波交互相关，从而获得两回波的相对时延估计，继而得到方位估计。针对算法运算量较大的问题，文章采取先估计尺度与时延的大致范围，再将时延-尺度网格进一步细化得到精确结果，最后给出了部分计算机仿真结果。     

三元相关被动测距方法探讨

提出了在被动测距声纳工作背景下的三元相关被动测距方法。通过仿真分析,比较了二元极性相关、三元极性相关和三元非极性相关法在时延估计精度和目标检测性能上的差异。仿真实验结果表明,相对于二元极性相关法,三元非极性相关法在信噪比为13dB到4dB范围内的时延准确估计概率提高了6%到14%,时延估计根方差减小了5到30个采样周期,检测性能上提高了近4 dB。但三元相关法在时延估计和目标检测上所需计算量较大,需要进一步研究相应的快速算法。     

基于广义倒谱的相关算法在声学温度检测系统中的应用

声温法是基于声波与CT技术相结合的非接触测温法,声波信号飞渡时间的精确测量是温度场检测的关键环节。在复杂混响的背景环境下,传统的相关算法已无法克服卷积性干扰,可能会出现多相关峰值的处理结果。基于广义倒谱的相关分析算法在声温法温度检测应用中,利用倒谱运算将乘积同态系统与卷积同态系统变换成线性系统,从而分离乘积信号或卷积信号,并滤除乘积性干扰与卷积性干扰。理论与实验测量表明,与传统相关函数分析算法进行比较,新倒谱算法能够有效地克服混响的卷积干扰,并锐化峰值,从而准确估计出声信号的时延。     

基于端点检测的精确时延提取方法及其定位精度分析

针对脉冲声源定位中时延误差大的问题,提出了一种基于端点检测的精确时延提取方法.该方法首先对信号进行滤波处理和端点检测,截取有效信号段运用广义互相关法估计时延,然后利用端点检测得到的信息提取出精确的时延值,最后用单纯形替换法求解声源位置.根据精确时延提取方法,设计了声源定位方案.实验证明,该方法能有效减弱非高斯白噪声和室...