基于MEMS仿生矢量水听器的水声定向研究

MEMS矢量水听器不仅可以测量声压信号,还可以测量质点的振速信号,它具有与频率无关的偶极子自然指向性.单一的矢量水听器就能够测量水中的声压和质点振速.利用矢量水听器的这种特性,结合波束形成原理,采用数字信号处理(DSP)技术,设计了基于MEMS仿生矢量水听器的水声定向系统,并进行了实际测试,结果表明:该系统能很好地实现对目标360°方位的定向功能.     

MEMS矢量水听器及其方位估计研究

水下目标被动侦测对高灵敏、低频检测矢量水听器提出了越来越高的要求,传统的矢量水听器已不能满足需求。基于新原理的矢量水听器的大量研究,提出了一种新的MEMS矢量水听器,介绍了该水听器方位检测原理;设计了方位估计实验方案,完成了实际的方位估计实验。测试结果表明：该水听器角度测试值与真实值基本相符,误差约为2°。     

基于压差式矢量水听器的多目标分辨

矢量水听器是一种既能测量声场中的声压信息,又能测量声场中的振速信息的换能器.矢量特性使得单个矢量水听器就可以实现信号的方位估计,但是传统的矢量水听器处理方法只是利用了信息量增加这一优点,因而提出了一种利用单个压差式矢量水听器进行非相关目标方位估计方法,该方法有效利用声场中声压和质点间振速之间的互相关性,仿真和测试结果表明该方法能有效地进行双目标分辨.     

低频矢量水听器目标绝对方位估计海上试验研究

矢量水听器技术目前已被广泛应用于目标到达方位估计领域。因其具有与频率无关的指向性特点,即使利用单个矢量水听器也可以测定低至几十赫兹的低频目标方位,而标量水听器在低频的到达方位估计则需要巨大孔径的阵列才能完成上述测量功能。针对矢量水听器这一优点,对低频(100～300 Hz)声信号的方位估计性能进行了海上试验研究,并结合罗经同步测得的平台方位数据,给出了目标在大地坐标系下的绝对方位。海上试验结果表明:矢量水听器低频方位估计结果与GPS测量结果一致,在3.6km距离范围内,到达方位估计标准差不超过5°。     

基于矢量水听器的非均匀阵列APES波束形成算法

针对传统幅度与相位估计（Amplitude and phase estimation,APES）算法难以应用于非均匀阵列的问题,研究了基于矢量水听器的APES算法。利用矢量水听器能够同时共点测量声压和质点振速的特点,将矢量水听器的声压和解析振速通道作为两个子阵,两路子阵之间只存在一个相位差,且与阵元位置无关,使得APES算法能够应用于任意形状的阵列。推导和分析了矢量APES算法的阵增益及其稳健性。分析和 仿真表明：该方法相比于传统APES算法,具有更高的阵增益,且能适用于非均匀阵列;相比 于最小方差无失真响应（Minimum variance distortionless response,MVDR）算法,具有更好的稳健性,能解决相干问题及能够获得更准确的信号功率,并用实测数据验证了算法的 有效性。     

矢量水听器目标定向融合算法仿真

针对矢量水听器定向算法在不同目标方向和噪声情况下精度各有优劣的特点,和定向结果普遍具有一致性较差的缺点,将多传感器和多源数据处理中先进的数据融合技术引入定向算法的研究当中.采用基于方差的加权数据融合技术,将平均声强法、反正弦法和反余弦法这三种矢量定向算法有效融合,取长补短,单一算法的执行过程中也有效沿用了重复检测的优化思想.仿真实验验证,融合算法不仅可以提高目标的定向精度,而且大大降低检测结果的均方差,从而提高了定向结果的准确性和可靠性,对水下目标检测工程具有重要意义.     

压差矢量水听器阵波束形成的优化

以各向同性噪声作为背景噪声场,对矢量水听器阵波束形成的优化方法进行了系统的研究.在分析各向同性噪声场中声压、振速相关性的基础上,利用最大信噪比准则推导了基阵的最佳增益与噪声场特性和阵列流形之间的关系,提出利用最佳增益权对阵列接收信号进行波束形成处理.通过对矢量水听器阵进行分解,将最佳增益波束形成引入矢量阵信号处理中.以二维压差矢量水听器阵作为接收基阵进行了仿真计算和湖上试验,结果表明,矢量阵的最佳增益波束形成可以获得性能更优的波束和更大的空间处理增益.     

一种用于管道地面标记的阵列式MEMS矢量声传感器仿真研究

针对目前对管道内检测器标记难和测量精度差的现状,提出了一种新型单片集成阵列式矢量声传感器。克服了现有矢量声传感器在油气管道内检测器方位估计中判断信号方位的不足,消除了左右舷模糊的问题。通过用ANSYS软件对阵列式矢量声传感器结构进行仿真,得出该阵列式矢量声传感器的灵敏度为2.05 mV/Pa,一阶模态为438 Hz,固有频率为438 Hz。最后根据分析得出阵列式矢量声传感器在管道内检测器方位估计中的定位角度公式。     

矢量水听器阵波束域MUSIC算法研究

矢量水听器可同时拾取声压和振速信息,成阵后水听器间的相移信息量增大。基于矢量水听器阵的波束形成性能明显由于同条件下的声压水听器阵,但其空间分辨力依然受阵列物理空间的限制。已经有人研究了矢量水听器阵的高分辨谱估计方法（MUSIC算法）,但属于对阵元域信号进行的直接处理,运算量较大。提出一种基于矢量水听器阵的波束域MUSIC算法（BMUSIC）。该算法首先将矢量水听器阵元的空间数据转换到波束空间,然后对转换后的数据再运用MUSIC算法。不但实现了降维处理,减小了运算量,而且可进一步抑制扫描扇面外的噪声。对BMUSIC算法进行了仿真并与常规MUSIC算法进行了比较。结果表明,该方法可得到与阵元域MUSIC算法相当的方位分辨力。     

基于二维压差矢量传感器的定向误差分析

由于压差矢量传感器自身的结构和实际工程应用中,它的四基元制作工艺的不完全一致和自身的装配误差,导致水下目标定向时定向精度不准确。以二维压差矢量传感器为研究对象,分析了单个二维压差矢量传感器的结构和原理,在低噪声情况下采用相关性定向的方法实现目标的精确定向,同时分析二维矢量传感器产生的基元位置偏差与基元通道不一致性对目标方位估计的影响,并进行仿真,得出并验证影响矢量传感器方位估计的主要因素,方便方位估计的补偿研究。     

基于声矢量阵的宽带信号源方位估计

由于目标特征和水声信道的复杂性,阵列所接收的往往是宽带信号,它具有携带目标回波信息量大、混响背景相关性弱的特点,因此有利于信号的检测、参数估计和目标特征的提取.声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息.因此论文通过均匀声矢量阵运用FFT插值和RSS聚焦的MUSIC算法对宽带相干源DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值.     

声矢量阵方位估计算法及其改进

关于水下声纳系统优化问题,由于声纳在水下经多路径传播和海水噪声,影响水听器定位效果。针对最小方差无失真响应(MVDR)算法的方位估计精度低和不能分辨相干声源的缺点,为提高DOA估计效率,提出了一种基于四元数模型的MVDR算法。将单个二维矢量水听器的输出表示为四元数,建立了四元数域MVDR算法的方位估计公式,并根据多重信号分类法的思想对四元数域MVDR算法进行了改进。四元数域MVDR算法和改进算法减少了的内存需求和计算复杂度。仿真结果表明,提高了方位估计精度和对相干声源的分辨能力,并证明了算法的有效性,对水下声纳方位估计具有一定的工程应用价值。     

二维矢量传感器阵波达方向估计方法研究

针对应用中矢量传感器阵列高精度的目标方位估计问题,为对空域信号检测,提出了一种利用单个已知信源的数据协方差矩阵进行阵列误差校正的方法,修正了三种空间谱估计算法,并将应用于实测数据分析.数值实验结果表明,矢量传感器阵列的分辨能力有显著提高,波达方向的估计精度也更加精确.通过比较,MUSIC算法与Capon波束形成对阵列误差十分敏感.校正后,Capon波束形成的目标定位性能优于常规波束形成和MUSIC算法,更加实用有效,对实际应用中目标方位估计方法地选取有一定的指导意义.     

基于FRFT的均匀圆阵DOA估计

针对广泛应用于第三代移动通信系统中的均匀圆阵,将分数阶Fourier变换的时频特性和分数阶Fourier域波束形成技术相结合,给出一种多分量LFM信号的波达方向估计算法。与其他方法相比,该算法在一定程度上提高了精确度。仿真验证了在多径和多普勒频移存在的复杂信道中算法的有效性。     

电磁矢量互质阵中基于降维Capon的DOA和极化估计算法

将传统电磁矢量均匀阵列推广为电磁矢量互质阵列,突破了阵元间距不大于半波长的限制。提出了电磁矢量互质阵列中基于降维Capon的波达方向（Direction of arrival,DOA）和极化联合估计算法。该算法无需假设已知极化信息,且只需一维搜索,避免了多维搜索,可实现DOA和极化参数自动配对;与相同阵元数的均匀阵列相比,明显提高了角度估计性能,并拓展了天线孔径,具有相对较高的自由度,且降低了运算复杂度。相同阵列及参数条件下,本文算法的角度估计性能优于ESPRIT算法和三线性分解算法。     

基于十字阵的高阶累积量DOA估计算法

基于十字阵的改进高阶累积量DOA估计算法是十字阵导向矢量模型的基础上实现了的Music算法.首先将Music算法中的二阶累积量扩展到四阶累积量,然后对协方差矩阵进行分解,得到高分辨率的DOA估计.改进算法相对于等距线性阵列的Music算法具有全方位定位、阵元数少的特性.且在有色高斯噪声环境下具有很好的谱估计性能.改进算法还对初始采样信号进行了DFT预处理,以克服高阶累积量计算量大的缺点.仿真实验表明,算法计算量少且分辨率高.     

互质线阵中一种基于共轭增广的DOA估计算法

论文开展互质线阵下的空间谱估计研究。通过利用信号二阶统计量的共轭增广特性,提出互质阵下基于共轭增广的酉旋转不变性进行信号参数估计 (Conjugate augmented unitary estimation of signal parameters via rotational invariance technique, CA-UESPRIT)波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法先利用不同时长间隔下接收信号的二阶统计量,构造共轭增广虚拟阵列以扩展阵列孔径和提高空间自由度。然后采用基于互质特性的联合UESPRIT算法实现DOA估计。相比于传统互质线阵下的联合UESPRIT算法,CA-UESPRIT算法DOA估计性能更优。此外,通过酉变换可以将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了复杂度的同时保证了测向精度。仿真结果证实了所提算法的有效性。     

基于稀疏电磁矢量传感器阵列的相干目标DOA自适应估计和跟踪

研究了利用阵元稀疏分布的电磁矢量传感器阵列对相干目标二维波达方向(DOA)进行自适应估计和跟踪的问题.首先,提出了一种新的解相干预处理方法--极化差分平滑算法(PSDA),并结合传播算子给出一种相干目标DOA的估计方法(PSDA-propagator),无需特征值分解以获得信号/噪声子空间,与基于极化平滑算法(PSA)的同类子空间方法相比,提出的方法在非均匀噪声环境有更好的估计性能.其次,为了实现DOA的自适应估计或对时变DOA的跟踪,论文结合最小均方(LMS)或归一化最小均方(NLMS)算法估计瞬时传播算子,并且通过近似牛顿(approximate Newton)算法更新方位角/仰角的估计.实验结果显示了算法有良好的自适心估计和跟踪性能.