单矢量水听器MUSIC估计与互谱估计的性能比较研究

为了研究单矢量水听器的目标方位估计能力,将MUSIC算法和互谱法分别用于单矢量水听器方位估计。根据单矢量水听器的阵列流形特点,将子空间分解理论应用到单矢量水听器方位估计上,实现了单矢量水听器的MUSIC高分辨方位估计。对单个的目标进行方位估计仿真,同时将MUSIC算法与互谱法进行比较,得到在低信噪比下,MUSIC算法的方位估计精度要高于互谱法。在高信噪比下,MUSIC算法和互谱法的方位估计有比较好的性能。水库试验数据验证了该MUSIC算法和互谱法的有效性。     

基于声矢量传感器阵的相干源高分辨方位估计

声矢量传感器能同时共点获得声场中声压、振速信息及更多的信息量,具有很好的应用前景.研究了声矢量传感器阵方位估计的多重信号分类(MUSIC)算法,并在此基础上推导了基于空间前向平滑算法的声矢量传感器阵相干源方位估计的方法.采用该方法可以有效地对相干源进行方位估计,同时综合利用声压、振速信息可以实现信号源方位360°无模糊估计,计算机仿真表明该方法具有较好的方位估计性能.     

矢量声压组合基阵MVDR近场聚焦波束形成

介绍了矢量声压组合基阵MVDR近场聚焦波束形成的水下噪声源近场高分辨定位方法。该方法将MVDR高分辨方位估计方法应用于单矢量水听器与声压基阵构成的组合基阵中,利用矢量水听器的单边指向性,抑制噪声源定位中的左右模糊,并结合声压基阵MVDR算法高分辨定位优势,从而实现了水下噪声源近场高分辨定位,且可以有效抑制近场定位中的左右弦模糊,通过计算机仿真验证了算法的有效性,具有一定的工程应用价值。     

水听器混合阵列MUSIC方位估计研究

实际应用中,矢量水听器阵列是声压水听器阵列通道数的三倍（二维矢量水听器阵列）或四倍（三维矢量水听器阵列）,其相应的数据量、信号处理复杂度及成本亦明显增加。在阵列中混合配置声压水听器与矢量水听器,是一种解决该问题的有效途径。利用多重信号分类法（MUSIC）,对五种配置的水听器混合阵列进行研究,分析在不同信噪比、目标相对运动时对方位估计的影响。仿真表明,在有相同数目矢量水听器时,水听器混合阵列间隔配置比集中配置要好;在目标方位未知的情况下,在中间配置一个矢量水听器比在一端配置要合理。     

单矢量水听器四阶累积量MUSIC算法对信号DOA的估计

针对传统MUSIC算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器MUSIC算法.这里将单个矢量水听器理解为一个标量传感器阵列,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,该算法先构造四阶累积量矩阵,代替传统MUSIC算法中的阵列协方差矩阵,对四阶累积量矩阵采用MUSIC算法作方位估计.仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,MUSIC算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,该方法还是能获得高分辨率的估计.湖试结果也表明,文中算法有更好的目标方位估计性能.     

单矢量水听器多目标方位估计的算法研究

矢量水听器可有效抑制各向同性的背景噪声干扰,能同时共点地拾取声场的声压标量和振速矢量信息。这些信息的偶次阶矩组成了以各个目标的声强和方位为未知数的非线性方程组。为了求解该方程组,研究了具有全局最优化概率搜索的快速方法:遗传算法和小生境遗传算法,并对两者的性能进行比较。仿真试验的结果证明了算法的可行性,即基于小生境遗传算法能够实现单个矢量水听器进行多个非相干源目标的方位估计。为了提高弱目标的方位估计精度,又提出了二次小生境搜索方法。     

三种基于四元数模型的声矢量阵MUSIC算法

传统的基于长矢量模型的MUSIC算法没有充分利用矢量水听器各分量之间的正交特性,存在多目标分辨能力不足的缺点。针对这一情况,文中引入了四元数的概念,利用四元数能更好地描述矢量水听器各分量的正交结构这一优点,提出了三种基于四元数模型的二维声矢量阵方位估计算法:Q-VV算法、Q-PV算法和Q-PVV算法。与基于长矢量模型的MUSIC算法相比,新算法降低了协方差矩阵的维数,占用更少的内存空间。同时,由于利用了四元数强正交性约束的特点,新算法有好的单目标估计精度和多目标分辨能力。其中:Q-PV算法和Q-PVV算法利用了声压与振速的相干性,抗各向同性干扰的能力优于Q-VV算法。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种水中目标深度估计和运动状态跟踪方法

建立水下目标深度估计模型,采用LMS自适应时延估计算法来估计时延,并用可变步长方法及sinc函数内插法提高估计精度;建立水下目标运动状态跟踪模型,采用基于方位时延的扩展卡尔曼滤波算法来估算水下目标运动状态信息;通过消声水池、湖泊和仿真试验,表明该方法有效可行。     

基于空间域数据拟合的声矢量阵多目标分辨算法研究

为了提高矢量传感器阵列的方位估计性能,提出了一种基于空间域数据拟合的矢量阵多目标分辨算法,通过利用已知的空间域数据信息,构造出新的声压与振速的接收数据协方差矩阵,在多目标分辨能力上对经典MUSIC算法予以改进。理论分析和计算机仿真表明,在各向同性噪声场中,新算法在提高多目标分辨能力方面比传统方法更有效。     

矢量水听器方位估计方法研究

矢量水听器能够在空间中同一点,同时的测量声场中的声压和振速信息,再通过对信息的一起处理,实现对目标的方位估计。根据船舶辐射噪声形式和干扰的不同,有多种估计方法。本文介绍了平均声强器法和线谱法的原理,并对它们做了计算机仿真,得出了在不同信号形式和干扰条件下它们的不同应用。     

高分辨估计多目标方位的研究

采用的是加权多目标分类算法(WMUSIC方法)来提高空间方位估计的方法。它利用阵列输出的协方差矩阵中噪声空间较好的估计多目标的方位，是一种超分辨率的方位估计算法，具有比传统MUSIC更好的分辨率和精确度。本文对其进行了详细的阐述及计算机仿真。     

利用小波变换对MEMS矢量水听器信号处理

为解决对水上未知目标的定位估计,充分利用接收信号,提出一种基于小波变换与傅里叶变换相结合的信号处理方法。采用中北大学研制的十字梁结构的MEMS矢量水听器接收声源信号,通过后续电路把声压信号转换成电压信号。先进行窄带滤波,保存有用信号频带;然后选择合适的小波阈值及小波基对信号进行小波降噪处理,减少低频噪声干扰,提高输出信噪比,为后续的信号处理及水声定位提供便利;最后基于MUSIC算法,结合直方图法进行目标方位估计,仿真结果表明,这种方法将定位精度提高到3°。     

基于矢量声压组合基阵的柱面分布噪声源近场高分辨定位方法

[目的]现有的水下噪声源近场定位方法通常假设测量面为平面,较难应用于柱面分布的水下噪声源目标测试中,同时常规近场聚焦波束形成应用于柱面分布水下噪声源定位时空间分辨率较低,基于声压基阵的水下噪声源近场定位方法则存在左右舷模糊的问题。为解决这一问题,[方法]通过建立测量面为柱面分布的噪声源近场测量模型,结合矢量水听器的单边指向性和MUSIC算法的高分辨率特性,提出基于矢量声压组合基阵的柱面分布噪声源近场高分辨定位方法,并进行计算机仿真验证。[结果]研究结果表明,该方法采用较小的基阵孔径即可实现柱面分布的水下噪声源近场精确定位,[结论]可应用于大型圆柱类复杂系统的噪声源定位识别。     

粒子群算法在单矢量水听器方位估计中的应用

粒子群优化算法是一种新颖的进化算法,它基于群体迭代.群体中的粒子在解空间中追随适应度最优的粒子,调整速度与位置并搜索最优解.根据MUSIC算法的定向原理,建立适应度函数,利用粒子群算法对单矢量水听器方位估计算法进行优化.结果表明,优化后可以提高低信噪比时方位估计的精度,并实现对目标的三维定位,同时还可以避免因成阵所带来的使用限制.     

压差式矢量水听器定向系统

由于基于声压水听器的定向系统在小体积和低频段时定向精度很低,不能满足深弹要求,因此研究了基于压差式矢量水听器的水下目标被动声定向系统。该系统采用声压和振速联合处理的方法获得目标的方向,由压差式矢量水听器和DSP软硬件系统组成。在实验室,用模拟的信号和软硬件系统进行了试验研究,证明压差式矢量水听器在低频段和小尺寸条件下具有可靠的定向性能和2°的方位角定向精度。     

水下航行器水下障碍规避性能分析与仿真

水下航行器的障碍躲避是提高水下航行器生存能力的关键技术,针对信息融合跟踪算法避障容易误差偏差和局部收敛的问题,提出一种基于Kalman滤波量化融合规避的水下航行器水下避障算法。构建水下航行器的运动系统方程,采用方位信息的量化融合方法进行自适应路径规划,结合Kalman滤波进行障碍信息的干扰抑制,采用强跟踪滤波实现障碍参量信息量化融合规避,实现水下航行器水下障碍躲避。仿真结果表明,采用该方法进行水下航行器避障,能有效规避障碍目标,提高对障碍物的方位估计精度,有效规避的准确概率达到最优。     

基于ADSP的线列阵水下目标方位距离估计实现方法

线列阵水下目标方位距离估计利用水声定位技术实现对单个水下目标进行定位。本文的主要工作是针对水下声学试验的需要,在ADSP数字信号处理平台上完成数据采集、信号实时检测、方位距离解算等功能,实现对水下目标方位距离的实时估算。     

基于ICA的单矢量水听器多目标分辨

单矢量水听器利用目标信号的声能流进行测量,可有效抑制各向同性干扰,提高目标信号的信噪比,从而实现目标的波达方向(DOA)估计。但若存在多个目标时,单矢量水听器测量的是各信号声能流的矢量和,因此无法估计单个目标的方位。本文将独立分量分析(ICA)原理与单矢量水听器技术相结合,提出一种新的单矢量水听器多目标分辨算法。在目标信号方向未知的情况下,该方法可对矢量水听器的导向矢量实现盲估计,并分离出各独立目标信号,进而利用声能流逐次分辨出各独立目标信号。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于目标特征信息融合的潜艇目标识别系统

结合水下目标运动状态估计和目标声特征提取的关键技术,提出了基于目标运动状态特征和声特征信息融合的潜艇目标识别基本原理.首先,采用双通道Power-law水声瞬态信号检测方法和LMS自适应时延估计算法,建立了基于方位时延的目标运动状态跟踪的数学模型,并采用EKF算法实现了水下目标运动状态估计;其次,建立了提取潜艇典型不变声特征的原理模型;最后,提出基于多目标特征信息融合的结构模型,为潜艇目标识别系统的发展奠定了理论基础.     

宽容自适应波束形成RCB在矢量阵上的应用

矢量水听器由声压水听器和振速水听器复合而成,可以共点同时测量声场中的声压与振速.RCB(RobustCapon Beamforming)是最近出现的一种宽容自适应波束形成算法,该算法直接对导向矢量进行估计,并用估计的导向矢量作波束形成,有效避免了导向矢量失配而导致的性能下降.通过推导秩亏情况下的RCB,将其应用到矢量阵,海上试验结果表明了该方法的有效性.