基于模态滤波的水下声源深度估计方法

针对水下声源深度估计问题,对模态滤波技术进行研究.利用简正波在深度方向模态振幅的分布特性估计声源深度.首先使用水平阵列接收声源信号,然后对时间-距离二维数据进行二维傅里叶变化将其表示在频率-波数域,最后通过建立二值掩模滤波器,将声源的各阶模态能量从频率波数域提取出来,通过与模拟接收信号的各阶模态能量匹配,实现声源深度估计.对于多方向的声源信号,提出建立对应的滤波器,完成对固定方向上声源信号模态能量的提取,实现固定方向的声源深度估计.仿真结果表明:该方法有较好的抗噪声性能,能在低信噪比下估计声源深度.通过对固定方向建立相应的滤波器,可以实现从多方向声源信号中提取特定方位的声源信号,最终准确估计得到声源深度信息.     

采用单水听器的匀速圆弧运动直升机三维参数估计算法

针对空中匀速圆弧运动目标激发的水下声信号,该文采用单水听器解决该动目标3维运动参数的估计问题。首先以直升机离散线谱为声源特征,在空气-水介质中建立声源线谱特征在匀速圆弧运动下3维多普勒传播模型。然后根据多普勒频移曲线、声源运动模型以及声线传播几何关系,选取3个时间观测点计算目标多普勒频移,推导了单水听器估计空中匀速圆弧运动声源的3维参数估计算法。最后,通过仿真单水听器所接收的水声信号,验证了该算法估计匀速圆弧运动声源飞行参数的有效性和精度。     

多径环境下距离与深度估计性能研究

多径时延可用于估计水下声源距离与深度,由时延估计协方差矩阵可知这些时延存在一定的相关性,时延的相关性影响距离深度估计方差,仅利用独立时延可提高估计精度。分析了存在直达波与水面反射两路多径情况下时延估计相关性及其对距离与深度估计的影响,并给出了仿真结果。     

水下高速运动物体被动测距方法的仿真研究

研究了鱼雷被动测距的多普勒方法.首先介绍了多普勒理论并推导了距离估计公式.然后通过建立水下物体的运动模型,详细推导了运动声源直达波和反射波多普勒频率的计算方法.最后仿真分析了典型运动情况下直达波和反射波的多普勒频率变化情况、多普勒频率差随着方位角和接收阵深度变化的情况,以及测距误差随着频率估计误差变化等.     

确定信号情况下矢量水听器检测及估计性能研究

在某些场合,例如水下定位、编码通信,信号具有确知脉冲信号特性,声源相对于接收器的方位,可以采用矢量水听器处理来获得。对于确知脉冲信号,本文证明了在各向同性噪声场下,参考声压和振速的相关处理器的方向是声源方位的最大似然方位估计,以及方位估计的克拉美-罗界CRB(Cramer-Rao Bound)。给出了计算机的仿真结果。     

星地双基地SAR时频同步技术研究

本文研究了只依靠直达波信号的星地双基地SAR的时频同步误差估计方法并对估计精度进行了讨论。首先对直达波信号进行建模和分析,再对传统的基于幅度的多普勒中心频率的估计方法在双基地SAR情况下进行了估计结果的修正,从而提出了一种时频同步误差的估计方法。最后推导并分析了接收信号的信噪比、系统载频和带宽等因素与估计精度的定量关系。结果表明,当先验信息较少时,仅通过直达波数据进行同步误差的估计是可行的。由于误差估计精度由信号的信噪比、信号带宽和载频频率等因素共同决定。因此,需要对系统参数进行合理的设计,以实现高精度的误差估计,从而实现同步误差的补偿,提高双基地SAR的成像质量。      

基于LMS的广义互相关时延估计

针对复杂环境下听觉系统中对声音信号先验知识获取较难的问题,提出了一种基于最小均方自适应滤波的广义互相关时延估计方法。对传声器接收到的声源信号先进行自适应滤波,提高信号的相似度,再对滤波器权值进行平滑相干加权得到广义互相关函数来估计时延。该方法具有较强的鲁棒性,又不依赖于统计先验知识。试验证明其适用于复杂的噪声环境,提高了精度。     

广义互相关时延估计法声源定位研究

文章由广义互相关GCC求时延估计,先估计声音信号传导麦克风各阵元的不同时间差;计算时间差得出麦克风各阵元距声源的距离差,最后采取几何算法与阵列拓扑相的方法确定声源方位。该方法计算量小,易于实现,实际应用性强。     

单矢量水听器二维DOA和频率联合估计算法

基于单矢量水听器,利用时延数据构造两个阵形相同的子阵,运用LS-ESPRIT方法,对信号数据矩阵进行特征值分解,提取其特征值和相应的特征向量中包含的频率和角度信息,从而实现单频窄带信号的二维DOA和频率的联合估计。具有较好的估计精度,无需搜索过程并且能够实现三维参数的自动配对。使用MATLAB进行仿真,与基于单矢量水听器的波达方向矩阵法和基于声压阵的LS-ESPRIT方法进行比较,结果表明,该方法具有较好估计性能。     

用于被动声纳宽带目标检测的多水听器互相关方法

为了有效地解决在低信噪比下宽带目标的被动声纳检测问题，本文将传统的用于声源定位的双水听器互相关方法扩展为多水听器互相关方法，通过多个水听器的输出信号的相干累加实现了在接收端的信噪比的提升。首先使用宽带滤波，计算得到各个水听器关于假定声源位置的信道解调信号，其次计算两组水听器的输出累加信号的时域互相关，最后对时域互相关进行阈值检测。仿真结果表明，相比于双水听器，多水听器互相关方法能够在更低信噪比下实现宽带目标检测。此外，考虑到求解滤波器系数需要很大的计算量，本文提出了运用互易性原理的加速方案。仿真结果表明互易性原理可以有效地降低求解滤波器系数的计算量。      

内孤立波环境下稳健降阶自适应匹配场定位方法研究

海洋内孤立波的存在会引起海水混合,温盐结构改变,从而导致声速在时间和空间上的不均匀分布,而在匹配场定位中则表现为声速失配,定位不准确。该文提出一种内孤立波下稳健的降阶自适应匹配场定位方法(RR-AMFP)。在传统自适应匹配场定位算法的基础上,融合了主分量抑制波束形成方法,通过特征分解对拷贝协方差矩阵进行降阶,抑制噪声空间,同时采用抑制系数和权重因子来计算匹配过程中的权向量,监测失配的拷贝向量。因此该算法可以在内孤立波环境下保持更好的稳健性,而且阶数的降低也缩短了计算时间。仿真结果表明:该算法可以实现单个内孤立波下的准确定位,但大振幅的内孤立波波列仍然会造成较大的定位误差。在南海开展了内孤立波环境下的声源定位实验,估计距离误差为3.7%,深度误差为1.6%,验证了该算法在实际海洋内孤立波环境下的有效性。     

Accurate Localization Under Correlated Errors for Underwater Acoustic Sensor Networks

Localization is an indispensable part for most underwater wireless sensor networks (UWSNs). In these networks, acoustic ranging signals are typically used. Because of the depth dependent sound speed, acoustic ray bends in water. This presents a unique problem making conventional localization algorithms assuming straight line distances between target and anchor nodes inaccurate. In this paper, authors present a Maximum Likelihood estimation scheme for accurate location estimation in UWSNs where there is correlation of range measurement errors. The method takes into account ray bending by making use of ray tracing, with sound speed profile as input. The performance of the scheme was studied by means of Monte-Carlo simulation and the results are reported. The Cramer-Rao lower bound of the scheme is also derived and reported.     

浅水区水下爆炸直达声辨识与时频分析

为有效截取直达声分量以分析真实的水下爆炸声源特性,提出一种利用局部相关峰进行直达信号辨识的标记算法,并建立起算法结果的评价函数,然后结合浅水区水下爆炸实验,对比射线理论计算所得直达声分量的数目,初步验证了算法合理性,最后对所捕获的最优直达声片段(宽度约1.8 ms)进行希尔伯特-黄变换(HHT),分析频谱特性。结果表明：直达声压级时间序列具有良好的自相关性,且在近程条件下,其相对排列特征能近似保持稳定;该算法可以获得较高的局部相关峰,使得直达声片段能够被清晰地标记出来,尤其是在超近程条件下,相关峰可达0.9以上;爆炸声源的主频带稳定在0~10 kHz,且峰值频率约1 kHz,但是当传播距离较远时,其形状会明显受到声速剖面影响。     

Near-optimal range and depth estimation using a vertical array in acorrelated multipath environment

This paper proposes a near-optimal procedure to localize a single stationary source in a two-path underwater acoustic environment. The investigation is for an M-element vertical array with omnidirectional sensors. The range and depth estimators are developed using a linear least-squares technique when a set of auto- and cross-correlators is used for time difference of arrival (TDOA) estimates. A weighting matrix is derived to achieve the approximate maximum likelihood (ML) performance of the weighted least-squares range and depth estimators. The expressions for error variances and covariances of the range and depth estimates are derived with a small error analysis technique. It is verified analytically that the error covariance matrix of the weighted least-squares solutions reaches the Cramer-Rao lower bound in the small error region. The correlation of the range and depth estimation errors is investigated. Results show that the range and depth estimation errors are highly correlated in a multipath environment. The accuracy properties of the proposed multipath localization procedure are analyzed using different array configurations. The results show that the performances of the range and depth estimators are significantly improved if the linear-dependent TDOA estimates are included for localizing and that the unweighted range and depth estimators, using the entire set of TDOAs, are approximately optimal for most of the applications. The theoretical development of error variance and covariance expressions of the range and depth estimates, which incorporates the correlation in the TDOA estimates, is corroborated with Monte Carlo simulations     

一种改进两步加权最小二乘的TDOA定位算法

现有的两步加权最小二乘水下声源定位算法中,两步法处理均存在平方以及开方等非线性运算忽略了二阶误差项,导致定位精度下降。提出了一种改进的两步加权最小二乘算法,首先引入时差方程,构建新的定位方程,初步估计出声源位置;接着引入中间变量并进行泰勒展开,利用中间变量与声源位置误差之间的非线性关系构建定位方程,对声源位置初步估计值进行校正,有效避免了二阶误差项的丢失,得到了更加精确的估计结果。通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能的同时进一步提升了算法定位精度。     

Wavelet-based Burst Event Detection and Localization in Water Distribution Systems

In this paper we present techniques for detecting and locating transient pipe burst events in water distribution systems. The proposed method uses multiscale wavelet analysis of high rate pressure data recorded to detect transient events. Both wavelet coefficients and Lipschitz exponents provide additional information about the nature of the signal feature detected and can be used for feature classification. A local search method is proposed to estimate accurately the arrival time of the pressure transient associated with a pipe burst event. We also propose a graph-based localization algorithm which uses the arrival times of the pressure transient at different measurement points within the water distribution system to determine the actual location (or source) of the pipe burst. The detection and localization performance of these algorithms is validated through leak-off experiments performed on the WaterWiSe@SG wireless sensor network test bed, deployed on the drinking water distribution system in Singapore. Based on these experiments, the average localization error is 37.5 m. We also present a systematic analysis of the sources of localization error and show that even with significant errors in wave speed estimation and time synchronization the localization error is around 56 m.     

多普勒效应对雷电源辐射定位的影响关系研究

定位过程中考虑雷电辐射源运动所产生的多普勒效应这一因素，有助于提高定位结果的准确程度. 基于电磁波多普勒效应和阵列信号的波束形成算法，本文建立了多普勒效应对接收信号和雷电辐射源定位的数学模型，研究了雷电源的运动速度、运动方向对定位结果的影响，总结了多普勒效应对定位结果产生影响的变化关系. 仿真结果表明:当雷电发展速度增加时，接收频率误差随之增加，尤其雷电源运动速度在107～108 m/s（箭式先导和回击阶段）产生的频率误差值呈现激增的趋势, 其相对误差在20%左右，雷电源辐射定位的准确度也急剧下降；雷电源运动方向与来波方向夹角α在180°～360°时接收频率误差的变化为先减小后增大，雷电源辐射定位的准确度有不同程度的下降. 该研究可为雷电精细化研究提供依据.     

基于麦克风阵列的相容时延矢量声源定位方法

时延估计是常用的声源定位方法,传统的算法将定位分为两个步骤,即先估计麦克风阵列中每一对基元的接收信号时延,然后根据这些时延用几何的方法确定声源的位置。在低信噪比下,一对麦克风的时延估计误差较大,导致定位误差较大。相容时延矢量估计算法将两步合为一步,没有逐对估计时延,而是构造一个目标函数,通过搜索得到声源的位置。仿真结果表明,在低信噪比下,只需要较短的数据,该算法仍可得到较高的定位精度。     

水声通信中脉冲干扰和载波频偏联合估计算法的研究

脉冲噪声和载波频率偏移严重影响正交频分复用(OFDM)水声通信系统性能。本文提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)理论联合脉冲干扰和载波频偏估计算法。该算法在每次迭代中首先依据所有载波和频域信号的后验分布得到脉冲噪声最小均方误差(MMSE)估计值,然后根据该值估计出相应的载波频偏并对接收信号进行补偿,以降低脉冲噪声和载波频偏之间的相互影响。仿真结果表明,与已有分步估计算法相比较,新方法有效的降低了系统误比特率(BER),且该联合算法在非高斯背景下具有更好的稳定性。