基于ResNet的和差共阵DOA估计

传统互质阵列的差分共阵存在“空洞”,即缺少一些虚拟阵列元素。论文采用和差共阵形成更大尺寸的连续虚拟阵列,保留了传统的互质阵列配置,同时,将残差网络（ResNet）应用于到达方向（DOA）估计算法。论文采用的算法先将和差共阵输出的空间平滑矩阵处理后,得到特征数据,然后输入到ResNet中,将DOA估计转变为特征数据和DOA之间的非线性映射关系。通过ResNet对信号分类来实现DOA估计,相比于传统的互质阵列,基于ResNet的和差共阵DOA估计算法具有更强的准确性和适应性。     

基于最小冗余线阵的二维DOA估计方法

针对传感器阵列二维DOA估计中阵元数较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余的二维DOA估计方法.该方法通过在最小冗余线阵基础上添加两个导向阵元的方法,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计.同时该方法利用多个时延的阵元输出共轭循环相关函数构造"伪数据阵",在时空域中等效出两个具有旋转不变性的平行子阵,进而运用DOA矩阵法估计信号二维DOA.该方法不仅避免了最优时延选择问题,继承了DOA矩阵法无需谱峰搜索且无需二维角度参数配对等优点.还用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径.仿真结果表明,该方法与CCDM算法相比具有更好的低信噪比适应能力和稳健性.     

MEMS矢量水听器阵列信号处理研究

MEMS矢量水听器是一种新型的水声传感器,对这种传感器的原理进行了简要介绍。为了验证该MEMS矢量水听器阵列的目标估计性能,进行了矢量阵的深海实验研究,选取了MUSIC算法应用于该MEMS矢量阵。实验结果表明:在复杂海洋环境中,该MEMS矢量阵能够实现对目标的方位估计和水下运动目标的航迹跟踪,从而验证了该MEMS矢量水听器成阵的可行性,为工程化应用奠定了基础。     

非均匀矢量阵列的定向性能仿真与分析

关于探测水下声目标,针对常规波束形成空间分辨力受到限制的问题,现有波达方向(DOA)估计算法主要适用于等距均匀声压线阵,在非等距或不规则阵列中由于阵列空间结构的不均匀性而受到限制,不能满足实际需求.为解决非均匀结构矢量阵列的DOA估计,提出四种常见非均匀结构矢量传感器阵列的时延表达式,形成各阵列导向向量,通过选择各阵列中性能最优的阵元结构设置,统计了各阵列DOA估计性能随信噪比和快拍数变化的成功概率和均方误差,仿真结果表明,非均匀线阵在低信噪比和小快拍的情况下具有更高的估计性能,为波达方向定位提供了依据.     

基于互质阵的循环平稳信号低复杂度欠定DOA估计算法

针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法.算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升.首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式.最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值.仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升.     

水下成像的稀疏阵列乘性处理

针对阵列传感器布阵设计中的冗余问题,提供了一种水下声学成像稀疏阵列的处理方法。采用稀疏阵列乘性处理方法可合成一个收发一体的虚拟阵列且虚拟阵元数目等于实际阵列发射阵元与接收阵元的乘积。依据相位中心近似的原理,对虚拟阵元的布阵位置进行了数学的解析表示,使用几种不同结构的稀疏阵列进行比较。实验结果得出,使用上述方法建立的稀疏阵列性能指标在三维声场、波束、导向矢量、主瓣宽度和峰值旁瓣级等方面与同等数量的收发一体Mills cross稀疏阵列一致。表明了乘性处理方法能有效解决阵元冗余问题,利用上述方法可得到一种优于Mills cross的新型稀疏阵列。     

基于阵列时延系统的振源方位估计

为了有效地实现振源方位估计,设计了由三个加速度传感器组成的三角形阵列时延系统;分别推导了基于单三角形阵列的定向算法及基于双三角形阵列的定距算法,并且分析了单三角形阵列时延系统的定向精度,从而探讨了单三角形阵列的定向精度与双三角形阵列的定距精度之间的关系;最后通过实验,验证了单三角形阵列对振源方位估计及双三角形阵列对振源距离估计的有效性。     

基于移位内插互质阵列高分辨DOA估计

针对互质阵列现有算法中可估计信源数少,自由度仍低的问题.提出一种新的虚拟域波达方向(DOA)估计算法.首先,对一般互质阵列改进形成移位互质阵列,通过差集数组形成虚拟阵列,增加了阵元个数,提高了阵列自由度;其次,通过虚拟阵元内插对虚拟域中缺失孔洞进行填充,形成连续虚拟阵列;最后,通过最小化原子范数的设计和内插虚拟阵列协方...     

具有声定位功能的无线传感器网络节点设计

介绍一种具有声定位功能的无线传感器网络节点,可以实时测量目标节点的方位和距离。对目标方位的估计基于四元十字阵列的时延估计法,对目标距离的估计采用TDOA机理的测距原理。实验测试表明,整个系统在空闲状态下的电流不大于20 μA,在15 m的范围内,距离误差小于3%,方位角误差则随着采样率或阵元间距的增大而减小。     

不受约束的全局最优加权观测融合估计

利用矩阵满秩分解方法,基于加权最小二乘理论提出了一种不受各传感器观测阵是否相同、观测噪声是否相关约束限制的加权观测融合估计算法。证明了其估计结果每时刻恒同于集中式融合Kalman估计结果,因而具有全局最优性,且可明显减小计算负担,便于实时应用。通过对GPS目标跟踪系统的两种方案进行仿真说明了它的功能等价性、快速性以及最优性。     

Self-organization of unattended wireless acoustic sensor networks for ground target tracking

A distributed, self-organization algorithm for ground target tracking using unattended acoustic sensor network is developed. Instead of using microphone arrays, each sensor node in the sensor network uses only a single microphone as its sensing device. This design can greatly reduce the size and cost of each sensor node and allow more flexible deployment of the sensor network. The self-organization algorithm presented in this paper can dynamically select proper sensor nodes to form the localization sensor groups that can work as a virtual microphone array to perform energy efficient target localization and tracking. To achieve this, we use a time-delay based bearing estimation plus triangulation for source localization in the sensor network. Major error sources of the localization method like time delay estimation, bearing calculation and triangulation are analyzed and sensor selection criteria are developed. Based on these criteria and neighborhood information of each sensor node, a distributed self-organization algorithm is developed. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.     

Resolution and parameters estimations for multiple maneuvering targets

Resolution and parameters estimations for multiple maneuvering targets in the same range cell is addressed in this work. The low-resolution radar cannot distinguish multiple targets in both distance and angle, but the detection of Doppler frequency variation of the multiple maneuvering targets can be used to resolve this problem. At present, most of researches on detection of Doppler frequency variation are carried out with time-frequency analysis methods, such as Fractional Fourier transformation （FRFT）, Adaptive Chirplet transformation （ACT）, and Wigner-Ville distribution （WVD） and so on, which need satisfy enough time duration and sampling theorem. This paper proposes a new method of resolution and parameters estimation for multiple maneuvering targets based on Compressive Sensing （CS） and clustering technique, which samples at low rate and short time duration without sacrificing estimation performance. Simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm, and also show that the performance of the proposed method is superior to that of FRFT in the condition of multiple targets.     

Exploiting AML algorithm for multiple acoustic source 2D and 3D DOA estimations

The approximate maximum likelihood (AML) algorithm shows promises for joint estimations of acoustic source spectrum and direction-of-arrival (DOA). For the multisource case, the AML algorithm remains feasible as one considers an alternating projection procedure based on sequential iterative search on single source parameters. In order to perform multisource beamforming operations, earlier, we used a two-dimensional (2D) sensor array with 2D AML to obtain the DOA estimations for sources in the far field of t...     

被动声传感器网时延概率定位算法

声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特点,通过对多个声传感器组网,可以实现对目标的定位和时延校准处理.提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法.首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新确定测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位.获得新的目标初始位置估计;最后,利用概率定位对新的初始位置进行概率修正,进而获得目标较为准确的位置估计,形成航迹.仿真结果表明,此算法具有计算量小,实时性强,定位精度高的特点.     

OFDM系统一种新的多普勒频偏估计方法

多普勒频偏估计是移动通信系统中的一个重要研究内容.提出了一种OFDM移动通信系统中新的多普勒频偏估计方法.该方法利用接收信号的功率会随着信道的变化而变化并且变化的速率与最大多普勒频偏有一定的关系这一特点,在接收端测量出每一帧接收信号的平均功率,并把一定数目的平均功率值存储起来,先进行粗估计,再进行细估计,这样就求出了接收信号的功率变化速率,从而查表得到最大多普勒频偏.文中对这一方法进行了仿真验证,仿真结果表明,此方法可以有效的估计多普勒频偏,并且具有实现简单和受噪声影响小的优点.     

基于双频互质阵列的DOA估计方法

本文提出了一种利用双频工作模式提升互质阵列DOA估计最大可分辨率信号源数目的方法,通过选择单个合适的额外工作频率获取额外不同位置的差协同阵虚拟阵元,进而填充参考工作频率下互质阵列差协同阵中两个缺失的虚拟阵元。相比于单频工作模式,双频工作模式获取了更多均匀分布的虚拟阵元,DOA估计的自由度得到了提升,实现了对更多非相干信号源的DOA估计。     

基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制数学建模

为了提高移动传感器网络时延系统控制能力,提出基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制模型,采用高阶近似微分方程构建移动传感器网络时延系统的控制目标函数,结合最大似然估计方法进行移动传感器网络的时延参数估计,采用强化学习方法进行移动传感器网络的收敛性控制和自适应调度,建立传感器网络时延系统控制的多维测度信息配准模型,在强化跟踪学习寻优模式下实现移动传感器网络时延系统的自适应控制。仿真结果表明,采用该方法进行移动传感器网络时延系统控制的自适应性较好,时延参数估计准确度较高,控制过程的鲁棒性较强。     

低重频采样SAR系统中地面运动目标参数估计

低脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF)采样合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统中运动目标回波信号存在Doppler谱模糊和Doppler中心频率模糊,这给运动目标参数估计带来了很大困难.由于杂波相消后的运动目标可以看作空间稀疏信号,基于压缩感知理论,本文提出一种低PRF采样SAR系统中的运动目标参数估计的新方法.首先采用基于Keystone变换的稀疏走动校正方法来实现包络走动校正和估计出引起整数倍PRF Doppler频率偏移的垂直航向速度分量,利用压缩感知(compressed sensing,CS)理论进行稀疏信号重建,将Doppler谱模糊的运动目标参数估计问题转化为求解优化方程稀疏解,最后利用优化方法获得运动目标的速度以及方位位置.仿真实验和实测数据都验证了本文方法的有效性.     

Tensor-based time-delay estimation for second and third generation global positioning system

Global Navigation Satellite Systems (GNSS), such as GPS, Galileo, GLONASS, and BeiDou, are vital for safety-critical applications such as civilian aviation and autonomous vehicles. These applications demand very accurate positioning, especially in scenarios in which multipath components are present. In this paper, we propose a semi-algebraic framework for approximate Canonical Polyadic Decomposition via simultaneous matrix diagonalization (SECSI) with Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) low-rank approximation for time-delay estimation for antenna array based GNSS receivers. The HOSVD-SECSI based approach outperforms all the state-of-the-art tensor-based algorithms for time-delay estimation, mainly, for scenarios with highly correlated or coherent signals and in case of more than two multipath components.