分布式传声器阵列的低频宽带信号方位估计

现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。     

稳健的稀疏信号单快拍波达方向估计

通过稀疏重构得到传感器阵列输出数据的稀疏表示模型,研究了单快拍采样情形下的信号到达角(Direction of Arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于最小均方误差(Minimum Mean-Square Error, MMSE)准则迭代实现的单快拍到达角估计算法(Iterative Implementation of MMSE, II-MMSE)。该算法将原有的稀疏表示模型中稀疏信号矢量的求解问题,转化为迭代求解稀疏功率对角阵,进而估计多目标信号的DOA。给出了算法的完整实现流程,从理论上分析了II-MMSE算法的迭代收敛性和对阵列模型误差的鲁棒性。仿真结果表明,II-MMSE算法在低信噪比、相干背景、小样本、阵列未校准等条件下都具有良好的测向精度和多目标分辨能力。     

矢量线阵MUSIC算法抗空间混叠性能研究

利用矢量线阵可以提高对目标参数估计的性能,探讨了矢量线阵MUSIC算法的抗左右舷模糊性能和抗空间混叠性能。理论研究和外场试验结果表明,矢量线阵消除了声压线阵MUSIC方位谱的左右舷模糊,在阵元个数保持不变的条件下,空间降采样时,矢量线阵MUSIC空间谱不仅提高了方位估计的精度,而且能够抗空间混叠,在相同的条件下．矢量线阵MUSIC空间谱的抗空间混叠性能明显优于矢量阵常规波束形成方法。     

基于测深侧扫声呐的DOA估计算法研究

针对测深侧扫声呐进行波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计时会受到阵元幅度、相位误差及低信噪比影响的问题,提出一种改进的波束域加权子空间拟合算法。首先,采用总体最小二乘-旋转不变子空间算法进行回波方向预估计;其次,将连续线阵划分为多个子阵,并将各个子阵在预估计方向做加权波束形成;再次,采用加权子空间拟合(Weighted Subspace Fitting, WSF)算法构造代价函数;最后,采用阻尼牛顿法求解得到高精度的DOA估计结果。仿真结果表明,文中所提算法在阵元出现幅度相位误差条件下的角度估计均方误差相对于WSF算法减少了约0.03°。海试数据分析结果表明,文中所提算法的测深点均方误差整体优于WSF算法,其相对测深精度提高了约9.8个百分点。以上分析结果表明,文中所提算法整体优于WSF算法,可以实现在阵元幅度相位误差及低信噪比情况下的高精度DOA估计。     

一种均匀线阵互耦校正算法

旋转不变子空间(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法是空间谱估计中的典型算法,但是阵列互耦会严重影响ESPRIT算法的测向性能。将均匀线阵划分为冗余阵元和有效中心阵元,对有效中心阵元利用ESPRIT算法估计出校正源方位角,结合冗余阵元信息估计出互耦系数阵。计算机仿真显示该算法在互耦自由度为2或3时均有效,算法还从仿真角度研究了幅度和相位误差对算法性能的影响。该算法校正时只需单个未知方位校正源,是一种操作简单的均匀线阵互耦校正算法。     

基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计

针对传统的二维波达方向估计方法估计的信源数少、计算复杂度大的问题,提出了一种基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计方法,利用安放在L型阵列上的互偶阵列来形成虚拟阵列,从而增加阵列自由度;通过将虚拟阵列分成若干个等间隔稀疏子阵列来压缩角度搜索区间,从而降低计算复杂度;通过MUSIC搜索得到谱峰,并利用最大似然准则筛选和匹配入射信号的俯仰角和方位角。该方法使可估计的信源数超过实际的物理阵元数,不仅提高估计精度且大大降低了计算复杂度。MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。     

利用时空平均法改善DOA估计性能

在信号子空间类DOA估计算法中 ,自相关矩阵估计的优劣决定了DOA估计的性能 ,但是常规自相关矩阵估计方法是对阵列输出信号做时间平均。然而对于均匀线列阵这一特殊阵型 ,其阵列输出自相关矩阵的具有To eplitz结构。根据均匀线列阵信号的时空平稳特性 ,本文提出一种时空平均的方法来改善自相关矩阵的估计质量 ,即对阵列的自相关矩阵做时间和空间两次平均 ,从而提高了DOA估计的性参 ;仿真结果表明 :在低信噪比或低快拍数的条件下能够明显提高DOA估计性能     

基于L型线阵的二维分布源参数估计方法

针对二维分布源信号波达方向估计问题,提出了一个新的二维分布源模型及其参数估计方法。将基于角度信号密度函数的一维相干分布源模型扩展至二维,推导了二维分布源的广义阵列方向向量。在L型线阵下,利用广义MUSIC算法,首先估计出俯仰角及其扩散参数,然后利用估计出来的俯仰角及扩散参数对方位角及扩散参数进行估计。仿真实验表明,所提出的二维相干分布源参数估计算法具有良好的定向精度。     

基于协方差扩展PM算法的波达方向估计

针对基于传播算子方法(Propagator Method, PM)的水听器阵波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计在低信噪比或者小快拍数时性能变差的问题,文章提出一种改进的基于PM算法的水听器阵方位估计方法。该方法利用信号子空间的旋转不变性特征对协方差矩阵进行扩展和重构,通过分块协方差矩阵的子矩阵得到传播算子矩阵。通过传播算子矩阵构造扩展噪声子空间,然后利用信号子空间与噪声子空间的正交性估计空间谱。仿真实验和湖上实验的结果表明：相较于传统PM方位估计算法,文中算法在低信噪比或者小快拍情况下具有较好的方位估计性能,在信噪比为0 dB时,文中方法比传统PM算法均方根误差减少0.6°;在快拍数为150时,比传统PM算法的均方根误差减少0.1°。     

双目标相干源窄带信号波达方向估计算法

利用水下目标发出的窄带信号,能够实现目标方向的精确估计。针对均匀线列阵接收水下目标窄带信号的特点,提出一种相干源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的快速算法。通过精确估计目标信号对应的空间频率,直接计算出单目标或双目标信号的波达方向。对该算法进行了理论推导,通过仿真对算法进行验证,并对影响DOA估计精度的因素进行了分析。仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度,不受信号时间长度的影响,算法计算量小,便于实时处理,具有较好的工程应用前景。     

基于波束空间的改进TOPS宽带DOA估计

提出了一种基于波束空间的改进投影子空间正交性测试算法,以克服投影子空间正交测试(Test of Orthogonality of Projected Subspace,TOPS)算法在低信噪比时容易出现伪峰的缺点。通过对TOPS算法中的正交性测试矩阵添加对角修正矩阵,并利用波束空间方法对阵元接收数据进行预处理,从而实现对宽带信号的波达方向估计。仿真结果表明,文中所提出算法与TOPS算法相比,能够抑制波束指向范围内的伪峰,并能提高分辨概率和减少运算量,是一种具有应用前景的新算法。     

矢量线阵二维波达方位估计的方法

声矢量传感器南声压传感器和质点振速传感器组成,它可以空间共点、时间同步测量声场的声压标量和振速矢量信息。钏对声压线阵无法同时分辨目标的方位角和俯仰角,而三维矢量传感器线阵会带来成本的增加和工程应用上的困难．利用二维矢量传感器组成的直线阵对目标的二维波达方位进行联合估计,详细推导了矢量阵MUSIC算法的数学表达式,并着重对矢量线阵在三维坐标不同轴上时对方位估计的影响进行了研究。仿真结果表明二维矢量线阵布放在水平的X轴或Y轴上时存在方位模糊．而布放在垂直的Z轴上时可以实现全空间无模糊定向,且对双目标也有较高的分辨率。     

一种频分MIMO声呐的波达方向估计算法

为了使声呐阵列在有限的载体空间内获得较高的角度分辨率,设计了基于频率分集的多输入多输出（MultipleInput Multiple-Output,MIMO）声呐。该MIMO声呐采用N发M收的布阵方式,接收阵为M元均匀线阵,发射阵由N个阵元组成,且各发射阵元发射中心频率不同、包络相同的窄带信号。建立密集式频分MIMO声呐的回波模型,并以此模型为基础提出了波达方向估计算法方向-相位域多重信号分类（Direction and Phase Domain-Multiple Signal Classification,DPD-MUSIC）算法。仿真实验中以双频MIMO声呐为例,将频分MIMO声呐的DPD-MUSIC算法的估计性能与单输入多输出（Single-Input Multiple-Output,SIMO）声呐MUSIC算法的估计性能进行了对比。仿真结果表明,频分MIMO声呐利用DPD-MUSIC算法可以获得优于等接收阵元数SIMO声呐的角度分辨率和角度估计精度。     

一般阵列误差情况下信号二维方向角和多普勒频率的联合估计

针对平面阵列，推导出基于一般阵列误差模型的信号时空DOA矩阵，采用总体最小二乘法（TLS）估计出多个信号的方位角。俯仰角和多普勒频率，解决了大多数估计算法的性能因阵列误差而严重下降和“频率兼并”问题。此算法对噪声不敏感，不需进行谱峰搜索，仿真结果表明了此算法的有效性。     

矢量水听器阵列自适应子空间跟踪算法

矢量水听器能同时共点获得声场中声压和振速,与其他水听器相比,能获得更多的信息量,具有很好的应用前景。矢量水听器阵列的MUSIC算法能实现360°无模糊方位估计,然而对于方位时变的目标源,该算法很难完成对上述目标源方位进行实时跟踪估计。鉴于此,将MALASE算法和MUSIC算法相结合,提出了一种矢量水听器阵列的自适应子空间跟踪算法。仿真结果表明,该算法既保留了MUSIC算法的性能,又实现了对目标源进行实时跟踪估计,且方位估计误差仅为0．4°左右。     

Direction of arrival estimation for uncorrelated and coherent signals with uniform linear array

A novel direction of arrival (DOA) estimation method is proposed with uniform linear array when uncorrelated and coherent signals coexist. The DOAs of uncorrelated signals are first estimated using a new method of modified total least squares estimation of signal parameters via rotation invariance techniques. Afterwards, the contributions of uncorrelated signals are eliminated and a new matrix is constructed based on the spatial difference matrix. Then, the coherent signals can be resolved by performing the forward spatial smoothing scheme on the new matrix. The proposed method can resolve more signals than the array elements with good performance. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.     

ESPRIT扩展孔径技术在矢量水听器线阵中的应用

ESPRIT算法是一种用信号旋转不变性来估计信号参数的方法,属于子空间分解技术。应用于矢量阵扩展孔径的方位估计时,则需要一定的算法去除其本征模糊。文中提出了一种适用于矢量水听器线阵的ESPRIT去模糊算法——MUSIC,并与另一种粗略估计去模糊的方法在性能上作出比较。仿真的结果证明:使用MUSIC方法不仅可以去除ESPRIT算法中的本征模糊,还可以克服线阵中的左右舷模糊问题,就不必进行归一化、不需要考虑声压传感器的存在。不论是单目标方位估计还是双目标分辨都具有更大的方位角估计适用范围和更强的稳定性。     

矢量水听器阵时频MUSIC算法研究

时频MUSIC算法利用信号的时频分布构造空间时频分布矩阵,并用该矩阵代替传统的相关矩阵进行DOA估计,可以有效抑制噪声和干扰,提高算法的稳健性。时频子空间算法突破了传统子空间算法中阵元数对估计信号个数的限制,时频点包含了信号的时频空三维信息,通过时频点的选择可直接确定信号的频率从而确定阵列流型矩阵。对于宽带信号,在进行方位估计时避免了频域搜索,减少了运算量。将时频MUSIC算法应用于二维矢量水听器垂直线阵中,充分利用矢量水听器的标、矢量信息和信号的时、频信息进行宽带信号的二维波达方位估计。仿真研究验证了算法的有效性。     

时间反转镜DOA-AT成像算法

超声成像中广泛应用的DOA算法容易受到介质的不均匀性和多途效应的影响,纵坐标分辨率较差。在时间反转法理论的基础上,提出在随机媒质中采用时间反转镜超声成像的DOA-AT新算法。新算法通过对散射中接收信号的到达时间和响应矩阵频域奇异值进行分解,将时域内目标函数DOA估计与到达时间估计结合起来,使成像目标的纵坐标估计得到明显改善,对目标检测能力增强。     

基于稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列DOA估计

针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。