岸基水听器阵列阵形估计方法研究

阐述了基于时延估计的阵形估计方法的基本原理,该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.对比分析了单辅助信源和双辅助信源的相应的阵形估计方法,其中单信源方法用装配间距近似各个阵元间的实际间距.对已有海试数据阵形估计处理的结果表明,阵列弯曲不大时,单源方法可以得到与双源方法相当精度的估计结果,用估计阵形进行空间谱分析,进一步说明了结果的有效性.基于时延估计的阵形估计方法对长水听器阵列的应用及阵形估计具有较大应用价值.     

浅海环境参数宽带匹配场反演研究

宽带匹配场反演是获取海洋环境参数信息的有效方法 ,选择合适的反演目标函数对环境参数的估计结果十分重要。文章研究了浅海环境参数宽带匹配场反演的各种目标函数建立方法 ,同时结合亚洲海实验 (ASIAEX2 0 0 1)数据采用遗传全局寻优算法对该海域环境参数进行了反演 ,并对反演结果尤其是沉积层参数的合理性进行了分析。     

利用匹配场方法反演海底单参数

用海底反射损失对掠射角的斜率作为单个参数描述海底可以简化地声反演过程,快速获得海底的地声性质。基于单参数模型及其相干声场的反射相位近似关系,利用匹配场处理技术反演海底性质。通过Hamilton地声模型中的密度声速关系,同时获得海底的密度和声速值。对2001年中美东海联合实验(ASIAEX 2001)实验数据进行了反演,获得海底地声参数。最后利用反演结果进行传播损失预报及海底沉积物辨别,其效果证实了基于单参数海底模型反演方法的有效性及实用性。     

一种高效的匹配场反演混合优化算法

将下山单纯形算法引入差异进化算法,提高了差异进化算法对目标函数梯度信息的利用,改善了差异进化算法的优化效率,由于下山单纯形算法与差异进化算法都是并行算法,混合算法同时具备了并行高效的特点.     

几种优化算法在浅海匹配场反演中的性能比较

在分析模拟退火算法、遗传算法、差异进化算法、下山单纯形差异进化算法的优化机理的基础上,定量比较了上述算法在浅海匹配场反演中的效率差异。模拟退火算法与遗传算法只使用目标函数值信息在参数空间搜索全局最优值,效率低且易受参数间耦合的影响。差异进化算法使用种群中个体间的距离与方位信息在参数空间中搜索全局最优值,优化效率随着优化过程的进行而下降。下山单纯形差异进化算法将下山单纯形算法融入差异进化算法,增强了差异进化算法的寻优能力,混合算法对目标函数梯度信息敏感的特性使得这一算法具有较强的解耦能力。浅海匹配场反演仿真算例从最优参数反演结果、最终目标函数值、反演时间等方面检验了上述算法的反演效率。     

一种用于匹配场反演的遗传算法

遗传算法在接近全局最优解时,存在搜索速度变慢、过早收敛、个体的多样性减少很快、甚至陷入局部最优解等问题。通过在遗传算法中引入模拟退火因子、混沌因子和多样性测度因子,在很大程度上克服了原有遗传算法的早熟、局部搜索能力差的缺点。同时,又能发挥原有遗传算法的强大的全局搜索能力,保证了改进后的混合遗传算法能较好地收敛于其全局最优值。     

长线阵联合阵形估计系统研究

针对长线阵易发生阵形畸变问题,提出一种基于非声传感器和水动力模型求解的联合阵形估计系统。该系统在充分利用非声传感器信息的基础上,进一步根据拖线阵水动力模型,求解实时阵形,实现阵形估计。仿真实验及数据分析表明,与传统的阵形估计算法相比,该系统的估计精度提高10%以上,对工程实践具有较高的指导意义。     

基于多普勒-随机共振技术的高精度阵形估计系统研究

潜用拖曳线列阵声呐在拖曳过程中,随着潜艇的运动状态变化,其线阵阵形会产生一定的畸变。速度越慢,其畸变幅度越大。阵形畸变,将影响声呐的探测性能。为有效提高拖曳声呐的探测能力,需对阵段不同拖曳状态进行阵形变化研究。基于以上研究需求的基础上,使用随机共振技术和阵元多普勒频移特性,在实验室或湖上构建了阵形估计系统,该系统可对不同拖曳状态的测试阵段实时地精确估计阵形,满足拖曳线列阵声呐阵形估计技术研究的需求。     

本艇机动时拖曳阵的阵形估计及左右舷分辨方法

本艇机动时，拖线阵的阵形畸变非常严重，降低了拖线阵检测微弱目标的能力，利用畸变拖线阵接收到的声场数据作阵形估计，然后利用估计出的畸变阵形信息作宽带检测和目标左右舷分辨。实验数据处理结果表明，该方法可以提高畸变阵的宽带检测能力，很好地分辨目标的左右舷。     

一种用阈值提取子空间的多步匹配场反演方法

在分析已有的匹配场反演方法的基础上,构造了一种用阈值提取子空间的多步匹配场反演方法。它根据一定反演环境下参数的不同敏感性将参数划分为子集（子空间）,并依次在各敏感子空间内反演。反演时用一定的阈值将目标函数优于阈值的参数区域提取出,最后在提取出的已相对缩减的区域和最后一个子空间（通常是不敏感参数子空间）内联合反演全部参数,求得最优值。这样既可减少反演参数空间又能可靠地保证精确度,避免了已有的子空间方法反演结果受非反演参数失配影响的问题。仿真研究结果表明,本算法比已有的两类算法性能上有明显提高。     

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。     

固定干扰抑制的声场匹配方法

利用波导中的声场匹配与自由空间中的阵列处理的相似性,从自由空间的阵列零点方法出发推导～一种适用于波导中垂直阵列声场匹配的抑制固定干扰的方法。通过声场模型预报已知空间位置干扰的声传播特征,形成空间矢量。在保持期望点增益的前提下,约束干扰点邻域增益,得到垂直阵列的零点指向干扰的阵列权向量。     

拖曳阵阵形估计的自适应Kalman滤波算法

柔性拖曳阵在水下拖动时受拖船拖动及海流等的扰动,因此拖曳阵的阵形估计问题是个存在未知输入的系统状态估计问题。文中采用了一个自适应的KALMAN滤波算法来解决这一问题。自适应Kalman滤波器包括两部分:一部分是没有输入的Kalman滤波,另一部分是自适应加权的Kalman滤波用于估计快时变的余量偏差。在迭代的每一步,均利用M-估计器和Huber函数相结合构造作为更新偏差函数的遗忘因子。数值仿真与海试结果表明,该方法比传统的状态估计方法估计效果好。     

一种用于MPEG-4形状编码的快速运动估计算法

提出了一种新的形状快速运动估计算法,用于加快MPEG-4视频对象的形状编码过程。该算法充分利用了邻近形状块的运动向量之间的相关性、边界形状块的匹配特性。与MPEG-4验证模型中的形状运动估计算法以及现有的改进算法相比,该算法大大提高了形状运动估计的速度,而形状的编码效率并没有降低。     

Depth map estimation based on linear regression using image focus

This article presents a method for depth estimation using image focus based on the linear regression model. Two datasets are selected for each pixel based on the maximum value which is calculated using Laplacian operator. Then linear regression model is used to find lines that approximate these datasets. The best fit lines are found using least squares method. After approximating the two lines, their intersection point is calculated, and weights are assigned to calculate the new value for the depth map. The proposed method is compared with four depth estimation algorithms. Six different objects are selected for testing the proposed method. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 21, 241–246, 2011;     

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°。     

解析声能流Capon空间谱估计

文章中把解析函数理论用于声矢量信号分析，提出了一个新概念“解析声能流”，给出了单矢量传感器输出的解析声能流表达式。并将这个新概念用于描述声矢量阵输出，得到了一种新的矢量阵输出模型“伪解析声能流”。利用该模型，推导了声矢量阵的Capon空间谱估计的表达式。理论分析和计算机仿真表明：1、解析声能流的实部和虚部具有正交的偶极子指向性，并且可以用移相的方法来旋转其主极大方向；2、在平面波和二维质点振速条件下，解析声能流将矢量叠加统一描述在它的相位中，从而可以综合描述声场的相位干涉和矢量结构；3、基于“伪解析声能流”模型，传统的Capon空间谱估计算法无需改动就可以直接用于声矢量信号处理，与传统的Capon空间谱估计算法相比，具有全空间无模糊定向能力、更低的旁瓣和对短时信号有更强的处理能力。     

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。