换能器校准多路径信号建模技术研究

简要介绍了多路径信号建模技术的基本原理。水听器接收到的多路径声信号由一系列指数函数组成,通过数学变换推导得到多路径信号模型表达式,估算每个到达信号指数分量的频率、幅度和相位。由于多路径模型中第一个到达信号对应于直达信号,所以,感兴趣的参数是最先到达的稳态信号分量的幅度和相位。利用多路径信号建模技术得到换能器的发送电压响应,其测试结果与自由场稳态测试结果相比较,一致性很好,说明多路径建模技术是换能器低频校准的一个十分有效的方法。     

基于多谐差相信号的建模法在故障诊断中的应用

参数辨识是基于参数估计的故障诊断方法的基础。本文利用多谐差相信号作为激励信号,记录系统的输入、输出信号进行试验建模,最后推导出系统的数学模型,用于基于参数估计的故障诊断方法。经过验证,这是一种可行的方法。     

一种新的近空间GPS信号多路径估计方法

结合GPS多路径信号模型及其相关函数的特点，在研究基于TK（Teager-Kaiser）算子的近空间多路径估计算法的基础上，提出了一种新的更为简洁的GPS信号近空间的多路径估计算法，并通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明，该算法能以高分辨率准确地估计GPS信号近空间的多路径模型。     

应用信号建模法在混响水池中校准换能器

在有限尺寸的混响场中,校准换能器是很困难的,特别是在低频条件下。利用信号建模的方法可以拓展在有限尺寸水池内测革换能器的下限频率。通过建立信号模型,利用参数估计、极点估计和非线性最小二乘等算法来实现模型参数的估计。实验验证了用信号建模方法与自由场校准结果的一致性。     

建筑材料特性对GPS监测信号影响规律的试验研究

为了研究常用建筑材料对GPS监测信号的影响规律,进行了多路径误差的试验研究。建立了一套GPS多路径信号模拟与监测系统,通过在流动站天线不同高度、不同距离处安置具有不同介电常数的木板、PVC板和瓷砖,分别获取了三种材料连续两天的GPS监测数据;将改进的粒子滤波算法用于GPS数据后处理中,通过比较发现,试验结果与GPS多路径信号的仿真结果吻合较好,同一种反射材料在不同距离时引起的多路径误差随着距离的增加而逐渐减小,且在增加相同距离的情况下减小的幅度越来越小;具有不同介电常数的反射材料在相同的距离时引起的多路径误差随着介电常数的增大而增大。     

边坡安全监测GPS-RTK信号的降噪算法研究

全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(principal component analysis, PCA)分别可以有效去除多路径误差和共模误差,提出WT-PCA算法去除信号误差。首先设置仿真信号,通过参数调优进一步提高单一算法的降噪效果。其次提出组合算法WT-PCA改进单一算法的缺陷,并与其他组合算法进行对比分析。最后,对十天高速路基边坡的GPS-RTK监测数据进行实例分析。结果表明,WT-PCA算法的信噪比和均方根误差较于WT-VMD优于66%和50%左右,算法可以有效地消除GPS-RTK信号的多路径误差和共模误差影响。提高边坡位移监测信号处理精度,进一步评估边坡结构形变及安全状态。     

自相关域信号相位匹配原理的正弦信号参数估计

对单路接收信号的自相关函数使用等间隔或变间隔时延截取得到M段信号,进而采用相位匹配原理进行正弦信号参数估计,能够进一步改善估计性能,尤其是变间隔时延可抑制大部分奇异峰。仿真结果表明,自相关域信号相位匹配原理的正弦信号参数估计精度优于频域信号相位匹配原理的参数估计精度。     

基于系统输出的时变特征参数辨识

在子空间辨识方法的基础上给出时变特征参数辨识的新方法。将特征阻尼修正与数字滤波相结合，由输出信号估计特征频率和阻尼比。对于系统输出，假定其具有短时平稳特性，通过对响应信号在局部时问段上建模得到时变特征。使用分量能量指标指示信号中各振动分量的强弱，并通过能量指标在时频面上建立一种时频表示，以此反映系统的时频特性。对Hankel矩阵使用QR分解，在提高运算速度的同时不降低参数估计的精度。     

系统存在建模误差时的鲁棒性故障检测

提出了系统存在建模误差时的一种鲁棒性故障检测方法。假设系统发生故障前有一段正常运行阶段,这个假设在工程中是很容易满足的,该阶段用自适应滤波器对系统进行参数估计,参数估计稳定后用Kalman滤波器进行故障检测。算例表明该方法的参数估计和故障检测效果都很好。     

信号相位匹配原理的正弦信号参数总体最小二乘估计方法

利用信号相位匹配原理进行正弦信号最小二乘估计可提高低信噪比时的估计精度,在此基础上进行改进,应用总体最小二乘方法对正弦信号进行参数估计,能进一步提高精度.利用信号增强技术对观测序列进行预处理,能改善估计效果.仿真实验表明,本文方法性能优于最小二乘方法.     

信号相位匹配原理的正弦信号参数总体最小二乘估计方法

利用信号相位匹配原理进行正弦信号最小二乘估计可提高低信噪比时的估计精度,在此基础上进行改进,应用总体最小二乘方法对正弦信号进行参数估计,能进一步提高精度.利用信号增强技术对观测序列进行预处理,能改善估计效果.仿真实验表明,本文方法性能优于最小二乘方法.     

Alpha稳定分布噪声下基于L-DFT的LFM-BPSK复合调制信号参数估计

针对现有的复合调制信号参数估计方法在Alpha稳定分布噪声中性能严重退化的问题,提出一种基于L-DFT(L-Filter-Based DFT)的线性调频与相位编码(Linear Frequency Modulation and Binary Phase Shift Keying,LFM-BPSK)复合调制信号参数估计方法。该方法首先定义了L-DCFT(L-Filter Based Discrete Chirp-Fourier Transform),平方倍频法消除编码调相后,采用L-DCFT估计信号的起始频率和调制斜率;分析了循环自相关函数中脉冲出现概率增大的问题,提出了基于改进L-DFT和循环统计量的码速率估计方法。仿真结果表明,基于L-DFT的参数估计方法能有效抑制脉冲噪声,在强脉冲噪声中具有良好的参数估计性能。     

宽带信号多路径定位

1引言 声场的多途结构中蕴藏着比平面波模型更多的关于目标位置的信息.在射线模型中目标的位置信息完全蕴藏在到达路径的相对时延中.近年来,R.J.Vaccaro和Jian Li发展了基于单传感器的多路径时延估计算法,而M.Wax则致力于已知信号的多路径时延和到达角的联合检测与估计.这些算法均假设接收的多路径信号是发射信号的延迟加权叠加,且权重是标量,这与实际水声环境有一定差别,因为声线在海洋波导中传播时不可避免地要与海底、海面多次接触,并且海洋本身就是一个时变空变的不均匀体,因此会给每条声线带来一定的信号畸变,这些畸变具有随机性无法准确预知,更不是用一个权重参量所能完全表征的.以上这些算法都是波形意义上的迭代搜索算法,对信号的畸变非常敏感,因此在以下的分析中我们不予采用,而是采用更为宽容的相关处理.     

基于人工时反的盲解卷研究

1引言 在水声远程遥感和通信应用中,我们往往希望从接收的多路径信号中分离出源信号.而且由于海洋波导的复杂性和不确定性,基于信道模型的处理方法由于宽容性差而缺乏实用性.因此,人们自然想到借助盲解卷方法恢复源信号.     

海面电磁散射的时空统计特性研究

高分辨率雷达的发展使海杂波理论精确建模变得非常迫切。杂波时空序列在时间维和空间维同时满足复合K分布。为了简化统计建模的参数估计,文章研究了统计参数随仿真面积大小的变化规律,为不同分辨率下的杂波建模提供理论依据。     

基于量子叠加态参数估计的机械振动信号降噪方法

提出基于量子叠加态参数估计的机械振动信号降噪方法。考虑双树复小波系数虚、实部关系,建立带自适应参数的二维概率密度函数模型;研究父-子代小波系数相关性,提出量子叠加态信号与噪声出现概率,并结合贝叶斯估计理论推导出基于量子叠加态参数估计的自适应收缩函数;分析仿真信号与滚动轴承故障振动信号。结果表明该方法较传统软硬阈值算法适应性更好,降噪效果显著。     

基于推广卡尔曼滤波算法的结构模型的参数识别

近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。     

基于NI-CompactRIO平台的水声信号参数估计技术实现

通过对水声信号进行参数估计可以获得信号的频率、制式和周期等参数信息,传统的水声信号参数估计的实现方法过程繁琐,工作量大,开发周期长且可靠性较低。采用美国国家仪器公司最新推出具有高实时性的嵌入式控制和采集平台NI-CompactRIO以及Labview图形化开发环境,在该平台上实现了谱线比值法测频、信号转发和匹配滤波三种参数估计算法,提高可靠性的同时也缩短了开发周期。     

基于遗传算法和有限混合分布的应力谱多模态建模

该文提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)的有限混合分布参数估计方法, 应用该方法对青马大桥典型焊接节点的应力谱进行多模态建模。首先, 采用小波变换消除原始应变监测数据中的温度影响, 利用雨流计数法将应变时程曲线转化为日应力谱, 考虑到交通荷载(包括汽车荷载和火车荷载)和台风的影响, 建立标准日应力谱。然后, 采用三种不同的有限混合分布函数(有限混合正态分布函数、有限混合对数正态分布函数和有限混合威布尔分布函数)以及基于遗传算法的混合参数估计方法对应力幅进行多模态建模, 根据赤池信息准则(Akaike’s information criterion, AIC)确定最佳的有限混合模型。最后, 采用双变量有限混合分布和基于遗传算法的混合参数估计方法建立了应力幅和平均应力二维随机变量联合概率密度函数。结果表明, 该文提出的基于遗传算法的有限混合分布参数估计方法可以有效应用于二维随机变量的概率建模。     

模式识别在多路径定位中的应用

本文以模式识别的观点研究多路径环境下被动定位问题。对处在某一未知位置的声源,各传感器和各传播路径间到达信号的相对时间及它们的组合提供了声源位置识别的特征,应用模式匹配原理,在这些特征所组成的位置识别空间进行搜索,有可能准确地确定声源位置(方位、距离和深度)。本文同时涉及到多路径分辨及相应的时延估计问题。