基于MatchingPursuit算法的信号参量估计

Matching Pursuit算法是信号分解的一种具体实现方法。但其本质上则是一种估计信号模型参数的方法,因而可直接用于信号检测及参量估计。本文以谐波信号特征参量的估计为例,介绍了其具体实现方法。     

谐波信号的闭环检测和估计算法及其应用

从联合检测估计的角度讨论了检测器和估计器之间的耦合机制,并就水声目标线谱特征提取问题研究了一种谐波信号的闭环检测和估计算法.该算法通过迭代形式在检测器和估计器之间不断交换信息,用以改善未知参数的先验分布,从而得到较好的检测和估计性能.对海试数据的仿真结果表明,该算法可以有效地提取目标的线谱特征.     

一种水下声信号未知频率的时延差估计方法

针对目标辐射线谱信号频率未知时的时延差(TDD)估计问题,介绍一种基于时延差方差加权的时延差估计方法。首先对接收信号进行快速傅里叶变换(FFT)分析,然后采用引导信号对每一个频率单元进行频域互相关得到每一个频率单元时延差估计初值,最后利用噪声对应频率单元互相关谱最大值随机,目标对应频率单元互相关谱最大值基本一致的特点,统计各频率单元的时延差估计结果得到最终时延差估计值。理论分析和实验结果表明:该方法具有较好的有效性,对信噪比的宽容性远好于频域互相关法,该方法为弱线谱时延差估计提供了一个参考思路。     

基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强,文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理,将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合,实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础,引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节,提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法,比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿,对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比,在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

四元十字麦克风阵声源定位算法研究

为对声源进行精确定位,该文设计一种基于广义互相关法时延估计的四元十字麦克风阵的声源定位算法。推导目标声源的方位角、俯仰角以及距离的计算公式,搭建实验和仿真平台,将该算法运用于平面声源定位中进行验证。采用LabVIEW软件进行算法的三维空间仿真实验,通过对各麦克风采集信号进行相关分析和处理,实现声源的定位,测试该系统在实际应用中的性能。二维平面定位实验结果声源距离的误差范围在0.01～0.02 m之间,距离偏差百分比误差范围在5.5%之内,仿真结果坐标与实际声源坐标的结果误差范围在10%～15%,该系统的坐标偏差误差在7%之内,距离偏差百分比误差范围在4%之内。搭建实验平台进行三维空间定位测试,实验结论表明,距离偏差百分比低于9%,表明该系统对声源定位速度较快,误差在合理范围内,精度理想,能够比较准确地对声源进行定位。     

LFM脉冲信号的联合互相关实时检测算法

针对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)脉冲信号在水声跟踪系统中的实时检测问题,提出了一种基于互相关的联合检测算法。该算法将接收到的声信号分别与修正后副本及上周期实际声信号样本进行相关,并按照一定加权系数将两次互相关数据进行融合处理,实现LFM脉冲信号的有效检测。经过仿真分析及湖上试验,证明该算法具有较高的检测精度,是水声信号处理的一种实用方法,可有效提高水声跟踪系统的检测性能。     

信号相位差的算法研究

研究求信号相位差的三种算法。首先利用相关分析,对于同频信号,互相关函数保留频率信息和相位差信息;另外可以采用LMS算法设计自适应相位差估计器,具有较高的精度;还可以借助基于快速谱分析(FFT)技术的快速谱分析测相模块,实现信号的相位差计算。     

一种基于广义互相关的水声直扩信号检测方法

直扩信号因其低功率谱密度特性使得检测十分困难,针对传统自相关法在低信噪比条件下检测性能急剧下降的问题,在分析了直扩信号自相关特性的前提下,提出一种基于广义互相关估计的直扩信号检测方法.首先对接收信号分段并对相邻信号段分别进行广义互相关估计,估计结果采用二阶矩非相干积累,提取相关峰获得检测统计量,将检测统计量与门限比较,...     

基于相似度的高精度基音检测算法

提出了一种具有较高精度且抗噪性能强的基音检测算法。该算法将线性预测残差看作语音源信号的近似,对其进行频谱分析,依据残差幅度谱算得基音周期的粗估值。然后回到时域信号,根据基音周期粗估值设计一长度可调的窗,通过窗函数在语音段连续取两段语音信号作相似度运算,可根据最大相似度值计算出准确的基音周期。该方法准确性高,在噪声环境下也具有较好的效果。     

基于变形Lorenz系统和李雅普诺夫指数的微弱周期信号检测

提出了一种变形的Lorenz混沌检测系统,此系统主要具有混沌态和类周期态2种状态。利用最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统由混沌态趋于类周期态变化的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,更准确地判断微弱信号的存在。将互相关检测方法与混沌检测方法相结合,实现强噪声背景下微弱周期信号检测。仿真结果表明,该方法能有效地检测出强噪声中的微弱周期信号。     

联合检测估计及其性能分析

二元假设检验问题可视作对一个取值0、1的离散随机变量的估计,于是原先分离的信号检测和参数估计可以纳入统一的框架进行处理,这就是联合检测估计。介绍了该方法的一般形式,并就不同的情况讨论它的性能及其与传统顺序方法的比较。发现在线性模型下,联合方法和顺序方法具有内在的等价性;但对更一般的情况,则要略逊色于顺序方法。联合方法的优势在于只需计算一个广义的MLE而不是多重积分,因而在应用中更为可行。特别在高信噪比条件下,两种方法的差别微乎其微,联合方法是一种更为可取的准最佳方法。     

声矢量阵相干源方位估计算法

基于声矢量阵的质点速度场平滑（ParticleVelocityFieldSmoothing,PVFS）算法是一种有效的解相干算法,但是当存在大量相干源时,该算法性能急剧下降甚至失效。在PVFS算法的基础上,提出了矩阵平方平滑（MatrixSquareSmoothing,MSS）-PVFS算法,该算法是对PVFS算法的改进,通过对PVFS算法构造的数据协方差矩阵进行平方、矩阵分块以及矩阵块间交叉相乘等数学运算,增强了PVFS算法解相干的能力,并大大增加了其分辨相干源的数目。计算机仿真结果表明,MSS—PVFS算法的效果与空间平滑（SpatialSmoothing,SS）-PVFS算法大致相同,但在低信噪比条件下,该方法具有更高的DOA估计精度。     

六元探测基阵被动声定位算法及其性能研究

通过对目前常用的空间声目标定位方法的分析,针对四元平面方阵定距精度差的问题,提出了立体六元探测基阵的传感器布置方案,即在四元平面方阵的基础上,增加两个声传感器。根据被动声定位原理推导了定位算法,分析了时延估计误差对定位精度的影响,并进行了数字仿真实验,与四元平面方阵相比取得了较好的定位效果。     

一种改进的唤醒信号能量检测算法及其应用研究

为了减少水下无线传感器网络的功耗,在notch滤波器算法原理基础上,结合帕斯瓦尔定理和子带能量目标检测算法分析环境噪声,得到了检测门限随环境噪声变化的唤醒信号检测算法,进行了理论分析和仿真。在微功耗处理器上实现了该算法并讨论了其在水下无线传感器网络的应用。试验证明该算法可以灵活调度网络中的各个节点状态,降低了传感器网络的功耗。     

基于过估计信源数的宽带弱信号源DOA估计

为改善MUSIC类DOA估计算法检测弱信源的性能,提出了一种利用过估计源个数和频域峰值统计信息检测宽带弱信号源的MUSIC类DOA估计算法(OSM)。该算法放宽了MUSIC类DOA估计算法过于依赖信源个数质量的限制,OSM把过估计的信源个数输入给MUSIC,提高了正确检测弱信源的概率,同时也增加了虚警概率,但虚假峰值随窄带的变化呈无规则分布。由PPNN和MNT把这一频率域信息引入到信源检测,抑制了虚假峰,提高了OSM的检测性能。其最小可检测信噪比较传统的MUSIC类DOA估计算法降低了6dB。当带宽较窄时,若信号平稳性较好,适当增加一次快拍的采样长度,可提高窄带数目,亦增加了OSM的稳定性。海上实验数据处理得到了和理论分析一致的结果,该数据处理结果也初步验证了OSM算法的良好检测性能。     

压缩对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场目标方位估计

针对现有近场源估计算法中近场源数量受限于阵元数的问题,提出了一种基于稀疏对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场欠定波达方向估计方法。首先利用四阶累积量,将二维空间参数估计问题转化为一维参数估计问题,同时得到差分阵列;为了进一步提高估计分辨率与减少估计误差,对虚拟阵列的接收信号在空间域进行稀疏表示;最后通过L1范数最小二乘法得到目标源的波达方向。相较于现有算法,该方法可以估计更多的目标源,并且有更低的均方误差与更高的分辨率。实验仿真验证了算法的有效性与优越性。     

基于差分进化的时变信道最大似然估计算法

研究了隧道环境下的通信信道估计。针对隧道环境的地铁列车与轨旁设备之间无线通信中无线传输信道快速变化的特点,提出了一种采用元胞差分进化(DE)方法实时获取时变信道的有效信道长度的新型最大似然(ML)信道估计算法——DE-ML算法。仿真结果表明该算法在使用较少导频信息的情况下,通过差分进化方法有效估计跟踪有效信道长度,其估计性能优于最小二乘(LS)、线性最小均方误差(LMMSE)、传统ML等经典信道估计算法。该算法能在提高系统传输效率的同时显著提高算法的估计精度,尤其在高速移动情况下也具有了非常良好的性能。     

基于时延估计的海底线阵阵形估计方法研究

阵形估计是水听器阵列应用中的关键问题,基于时延估计的阵形估计方法比基于传感器测量和基于匹配场处理的方法具有更强的适应性和较高的精度。针对浅海水听器阵列中水平长线阵存在的纵向相关振荡现象引起的不能简单以某一阵元为基准求相对时延的问题,充分利用了阵元信号的高相关性,提出了基于子阵时延的阵形估计方法,针对子阵间时延估计误差向阵端累积的问题,该方法以时延估计的克拉美罗界为依据提出了合理的子阵方式,在一定程度上减小了误差传递。对已有海试数据阵形估计处理的结果表明,相对于单源固定间距方法和未分子阵的双源时延估计方法,基于子阵时延的阵形估计方法满足阵元间距的约束,有较好的空间谱特性,减小了阵形估计误差,对长水听器阵列的应用及阵形估计具有较大应用价值。     

阵列天线CDMA系统用户相干多径信号波达方向估计

提出了一种适用于阵列天线CDMA系统用户相干多径信号波达方向(DOA)估计的有效算法.该算法巧妙利用CDMA系统用户扩频序列的先验知识和特性,对用户相干多径信号进行解扩和匹配滤波处理,实现了对用户多径信号的有效分离和对多址干扰的抑制,对解扩后的用户多径信号采用DOA估计的综合方法进行波达方向的估计,对N元阵列,可同时估计出任一用户2N/3个相干多径信号的DOA.仿真结果表明该算法十分适合应用于CDMA类移动通信系统用户相干多径信号的波达方向估计.