目标声定位时延估计的对比研究

根据被动声定位珠基本原理，对影响定位精度的关键因素进行了研究，讨论了战场环境中各种时延估计方法的使用条件和效能，分析了广义互相关法，相位谱法，自适应滤波器参量法，并进行了对比，用ＲＯＴＨ权函数广义互相关法对直升机声场信息进行相关分析。     

一种鲁棒的战场声目标自适应时延估计算法

提出了一种可用于战场声目标定向的鲁棒自适应时延估计算法.该算法应用最优变步长自适应仿射投影技术和鲁棒M估计理论,无须事先假定信号和噪声的统计特性,自适应调整自身参数,抵御战场环境中的噪声干扰.野外坦克声数据实测表明,在无干扰环境下,算法性能与高阶统计量法、广义互相关法相当,但在武器噪声干扰下表现了更强的鲁棒性和估计精度;在各种条件下,文中算法都比最小均方自适应法表现出更好的性能.     

基于经验模式分解的广义互相关时延估计

提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的广义互相关时延估计方法,用来解决信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声的条件下如何提高时延估计精度的问题.利用EMD处理非稳态、非线性信号具有良好的自适应性的特点,将声信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic ModeFunction,IMF),然后对相应的IMF进行互相关获得多尺度时延值.针对多个时延值不相等的问题,给出了选择精确时延的频谱一致性和时延矢量匹配两个准则,提高了该方法的实用性;并将这一理论应用于声阵列对声源的定位.试验证明:该方法能够在信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声条件下实现时延的精确估计,并提高了定位精度和时延估计的稳健性.     

广义相关技术的应用研究

综合分析了几类广义互相关器的性能，简要介绍了极大似然估计器的原理。在此基础上，利用极大似然算法和ＷＯＳＡ谱估计技术，实现了直升机目标定位中 时延估计，通过计算机数值计算和仿真，得到了令人满意的结果。     

利用目标噪声频域信息的定位方法研究

讨论了水雷声引信对目标被动定位的重要性，提出了基于互谱法测向的基本原理，着重研究了利用舰船辐射噪声的线谱分量进行加权平均获取时延并提高测向精度的技术。仿真实验证明了本文方法的正确性和有效性。     

基于快速广义互相关时延估计算法的深度测量技术

通过对被动目标深度测量原理进行分析,推导出了目标深度测量的计算方法．为了满足作为被动目标深度测量关键环节的时延估计的高精度要求,研究了快速广义互相关时延估计算法,并通过了仿真试验．试验结果证明了该算法具有良好的实时性,能够得到较高的深度测量精度．     

基于相关峰插值的五元十字阵被动声定位算法

针对基于传统时延估计方法的被动声定位算法精度提高受时延估计精度限制的问题,提出基于相关峰插值方法的被动声定位算法。该算法能改善 FFT变换带来的栅栏效应,根据声音信号的传播特性对信号低频频谱进行细化从而提高时延估计精度。通过计算机仿真和外场实验对比分析了基于互相关方法和基于FICP方法的被动声定位算法在五元十字阵系统中的定位精度。结果表明,基于 FICP 方法的被动声定位算法能够较好地对声源目标进行定位,且算法定位精度优于基于互相关方法的定位算法,具有较强的实际应用性。     

基于移动机器人的声源定位系统

介绍了一种协助移动机器人平台搜寻目标方向的声源定位系统。这种听觉系统的最终目标是服务于移动机器人,它所提供的听觉信息再匹配视觉信息,将指导机器人的运动路径。此系统基于时延估计算法,在这种算法中,首先通过能量探测声音起点,然后通过广义互相关法计算时延以确定声源的方向和位置。但是,如果听觉系统麦克风阵列的安装位置离机器人很近,由于采集声源时被马达噪音干扰,将会导致计算结果产生误差。为了克服以上问题,作者改进了广义互相关法。实验表明,本文中提出的声源定位系统可有效应用于移动机器人平台。     

基于二次相关的时延估计方法研究

以空间任意多元传感器阵列为模型,以被动定位算法为基础,针对传统时延估计方法中的互相关算法存在着估计精度不高的问题,提出了一种基于二次相关的时延估计方法。该方法首先对信号作自相关提高信噪比,再将自相关函数和互相关函数作相关处理得到时延值。理论和实验结果都表明:相对于传统的互相关时延估计方法,二次相关法可以明显的抑制噪声对信号时延估计的影响,提高时延估计的精度。     

广义相关时延估计在被动定位系统中的应用研究

广义相关是解决时延估计的重要技术措施 ,采用极大似然加权进行时延估计时方差可达到克拉美罗界。计算机仿真结果和湖试数据分析表明 ,将广义相关时延估计法应用于被动定位系统可以获得较高的定位精度。另外 ,对影响被动定位精度的因素进行了分析     

基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法

针对低信噪比条件下非平稳信号时延估计精度低的问题,提出基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法。设计小波奇异性特征尺度广义互相关矩阵,构建多尺度小波奇异特征约束下的期望最大化模型。推导参数更新公式,利用期望最大化算法并行迭代,求取奇异性特征显著性最大条件下信号的自适应尺度以及该尺度下声源信号的最优时延估计值。仿真和实验结果表明,所提算法在低信噪比条件下,相较于传统广义互相关时延估计算法以及改进算法具有较高的时延估计精度,并且有效提高了误差约束范围内的有效估计成功率。     

基于二次相关水下声源定向(时延)研究

以三基元线列阵为例，介绍了利用两个互相关函数的再作互相关的时延估计方法（二次相关），并给出了它的快速计算方法。通过计算仿真结果证明这种方法对低信噪比下窄带和单频信号具有较高时延估计精度。     

基于单矢量水听器多途宽带信号的三维定位算法

针对多途环境下波形未知的近场宽带信号,提出了一种使用单矢量水听器进行三维定位的新算法。对声压与振速互相关函数的推导结果表明:当信号带宽大于直达波和海面一次反射波之间时延的倒数时,互相关函数的两副峰可与主峰分离;两副峰的峰值分别包含两路径的波达方向信息,而其位置对应两路径之间的时延差。仿真结果表明:当直达波和反射波在时域上重叠时,利用两副峰峰值仍然能够有效估计出直达波波达方向;通过构造"互相关峰锐化函数"锐化两幅峰,在低信噪比情况下可提高多途时延估计精度。最后,以多途时延与直达波波达方向为变量建立方程组,估计目标的距离和深度。该算法的定位精度通过Monte-Carlo仿真进行了分析,并深入讨论了其适用性,湖试结果进一步验证了该算法的可行性。     

基于DSP的声定位智能引信实时性研究

实时性是评定声定位智能引信性能的重要指标。分析了DSP芯片、定位阵列和定位算法三个影响智能引信实时性的因素。对比了采用TI库函数和C语言完成互相关算法和FFT算法所需的时钟周期数,证明库函数效率高,实时性好,具有很明显的优势。结果表明使用库函数可以在ms级完成广义互相关算法,并通过对比各种加权函数的耗时,为加权函数和采样点数的选择提供依据。     

水听器阵列定位中的时延估计方法研究

针对水下定位过程中时延估计计算量大,难以实时实现的问题,提出了一种适用于水听器阵列水下定位系统的互相关时延估计方法;该方法根据瞬时相干函数的计算结果确定是否更新时延估计值,根据水听器阵列拓扑结构限定最大时延范围减少互相关函数的运算次数,降低了时延估计的计算复杂度;仿真分析验证了所提方法的有效性.     

自适应时延估计算法在被动声定位系统中的应用

在被动声定位系统中，定向精度受到时延估计精度、阵列间距大小和声波传播速度变化等的影响，特别是对时延估计精度的要求较高。分析了传统时延估计算法在时延估计上的局限性，采用自适应参量模型算法实现了低采样频率下的高精度时延估计。完成了算法仿真，编制了DSP处理程序，通过消声室缩比实验验证，表明估计精度和运算时间可满足实际使用的要求。     

基于短时傅立叶变换谱图的非平稳信号时延估计方法

目前的时延估计算法多数只能应用于平稳信号，针对非平稳信号时延估计，提出了一种基于短时傅立叶变换（STFT）谱图的瞬时频域相关法。通过仿真表明，基于短时傅立叶变换谱图的瞬时频域相关法的时延估计可以达到克拉美-罗界。对STFT谱图瞬时频域相关法与三种基于WVD时间延迟估计方法进行了比较，结果表明，提出的基于STFT谱图的瞬时频域相关法可获得最佳效果。     

基于子空间加权的多重信号分类时延估计算法

针对水下探测通信一体化干扰抑制中时延估计误差对主动干扰抑制性能的影响,以及常规多重信号分类(MUSIC)时延估计方法因数据长度有限、信噪比低使得信号与噪声子空间不完全正交,导致时延估计性能下降的问题,提出了基于子空间加权的MUSIC时延估计方法。该方法通过重构噪声子空间,并利用信号特征值与噪声功率构造加权值,对子空间进行加权,实现对MUSIC时延估计谱的修正。仿真结果表明,所提方法较互相关法、MUSIC算法和SSMUSIC算法具有更高的时延估计精度,以及更优的时延分辨率。     

战场坦克目标被动宽带MUSIC法定向研究

声目标被动定向算法是声被动探测系统中的关键技术之一，国内外对此技术进行了广泛研究。基于时延估计目标定向分辨率较低，而采用高分辨率空间谱估计定向能获得较高的定向分辨率。极大似然估计，最大熵谱估计和自相关矩阵的特征分解法空间谱估计计算量较大。MUSIC法以其空间谱分辨率高和运算量小而在空间谱估计中得到运用。战场坦克目标声信号的频谱范围在20～200Hz之间属宽带信号，利用整个频谱范围内信号来估计DOA虽然可以提高估计精度，但计算量大。在实际应运中受到限制。实验证明，用几个信噪比高的频谱点采用宽带MUSIC算法来估计DOA，不但能够在较大距离范围内获得较高DOA估计精度，而且能够减少计算量，其估计精度能够满足智能雷弹作战需求。     

一种多目标多参数联合估计新方法及其水池实验验证

提出一种可在单次回波内同时完成多目标方位、频率、距离(时延)3D参数联合估计的高分辨新方法, 借用ESPRIT方法的思路构造2个空间子阵,通过对其自相关矩阵和互相关矩阵的广义特征分解,用特征值估计多目标方位,用特征向量的功率谱估计多目标回波的频率,再用估计得到的频率去修正包络时延向量,进而通过修正后的时延向量与特征向量的互相关得到目标的时延估计。3D参数的配对由特征向量和特征值的对应关系自动完成。仿真结果表明,该方法在较低的信噪比条件下可以实现3D参数的高分辨联合估计,而且无需额外的配对算法。通过多目标3D参数联合估计的消声水池实验表明,该方法对阵列误差有较好的稳健性,具有良好的工程应用前景。