矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

基于矢量传感器阵列的二维波达方向估计研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息,利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.文中采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行二维角度估计,通过对声压水听器和矢量水听器阵MUSIC算法的仿真对比得出结论:声矢量阵比声压阵具有更好的波达方向估计性能.另外,文中还采用空间平滑技术对相关信号源进行解相关从而得到良好的二维波达方向估计性能.     

单矢量水听器改进MUSIC算法的噪声抑制性能研究

针对MUSIC算法在相干噪声背景下估计目标方位性能下降的问题,利用酉变换的空时相关矩阵（unitary spatio-temporal correlation matrice—USTCM）,替代MUSIC算法中的数据协方差矩阵,设计了单矢量水听器的USTC-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法不论噪声是不相干或相干,其噪声抑制能力和目标分辨能力均优于原方法.     

单矢量水听器多目标方位的盲估计研究

为实现单矢量水听器的多目标方位估计,研究了水声矢量信号的盲估计问题.根据单矢量水听器的阵列流型特点,结合盲源分离技术,提出了一种新的单矢量水听器多目标方位估计算法.在目标信号先验信息未知的情况下,该算法可分离出各目标信号及其阵列流型,然后利用单矢量水听器振速分量的正交性,估计出各目标信号的方位.实验验证了该算法的有效性.     

基于矢量传感器阵列的改进MUSIC算法DOA估计

鉴于传统的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法分辨率不高且在阵元数目较少的情况下对目标信号方位估计不佳等问题,提出了一种基于矢量传感器的改进MUSIC算法。该方法对空间谱函数进行处理,以得到更加优化的方位估计。从阵元数目和分辨角度等方面与传统的MUSIC算法对比,实验仿真表明该算法相对于传统的MUSIC算法有着明显的优越性。     

有限快拍下的小尺度矢量阵DOA算法

针对小尺度矢量水听器阵条件下ESPRIT算法目标方位估计精度低、多目标分辨能力弱的缺点,提出了一种基于酉变换的DOA改进算法.该方法无需计算观测数据的协方差矩阵,利用阵列的观测数据及共轭信息构造一中心Hermitian对称矩阵,根据酉变换原理将其转化为实数矩阵并用实值ESPRIT方法估计目标方位.由于利用了观测数据的共轭信息,相当于虚拟增加了阵元个数,改进算法有更高的DOA估计精度和多目标分辨能力,在快拍数与阵元数相当时改进算法比协方差方法有更小的计算复杂度.仿真分析结果证明了算法的有效性.     

阵列天线DOA估计中MUSIC算法性能综合分析

阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支,而信源定位又是阵列信号处理中的重要应用.常规的子空间算法———MUSIC算法可对到达角(DOA)实现超分辨估计.然而,MUSIC算法的超分辨率是在阵列信号模型精确条件下得到的,阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率都会产生一定的影响.本文通过仿真,综合分析了阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率产生的影响,同时表明了,快拍数相对其它参数对MUSIC算法分辨率的影响要小.     

基于任意阵形矢量水听器阵的二维波达方向估计

提出了基于任意阵形矢量水听器阵列的二维波达方向估计方法．即在阵元方向一致的前提下，矢量水听器阵可以采取任意阵形，也不需要预先知道阵元的空间位置．每个矢量水听器由3个相互正交空间共点的振速水听器和一个声压水听器构成．声压子阵经过旋转后分别变成了3个振速子阵，子阵之间的旋转因子只与目标信号的方向余弦有关，而与矢量水听器的空间位置无关．基于ESPRIT的思想，采用并行TLS矩阵束方法实现对目标信号的方向余弦的估计和自动配对，从而实现二维波达估计．计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性．     

基于改进MUSIC算法的矢量水听器阵列波达方向估计

介绍了改进的MUSIC算法在矢量水听器阵波达方向估计中的应用,并描述了该算法的原理及应用过程.计算机仿真的结果表明,改进的MUSIC算法既能够有效地估计出独立信号源的DOA,也能有效地估计出相关信号源和相隔比较近的小角度差信号源的DOA,从而证明了这种改进MUSIC算法的合理性.     

MUSIC波达方向估计算法的改进及仿真试验

MUSIC算法是一种子空间分解算法,它的各种性能已被广泛研究.在信号波达方向估计领域,MUSIC算法的应用,形成了MUSIC波达方向估计算法.实际应用中,MUSIC波达方向估计算法,拥有超分辨能力的同时,也存在原理性缺点——MUSIC空间谱不能反映目标信号的相对强度.文中在前人工作的基础上,对MUSIC波达方向估计算法进行理论分析,提出了有效的改进方法,并通过仿真试验证实了分析的正确性.     

分界面上基于矢量水听器阵列空间谱DOA估计

矢量水听器通常由三个空间轴向垂直的振速水听器和一个声压水听器构成，可同时测量声信号的振速和声压．为了了解复杂分界面上矢量水听器阵列的定向性能，根据分界面上平面波的反射模型，提出了改进的Bartlett和Capon空间谱，建立了统一框架，并且在绝对硬边界典型界面下，分析了基于矢量水听器阵列的定向性能．给出了具体算例．     

基于JADE算法的矢量水听器阵列信号盲估计研究

标量声压水听器线阵无法估计信号的二维到达角（方位角和俯仰角）,并且对来波方向相同的信号无法分辨.针对这一情况,文中引入盲信号处理理论,将JADE（特征矩阵联合近似对角化）算法与矢量水听器阵列技术相结合,提出了一种新的阵列信号盲估计算法.该算法应用在结构简单的矢量水听器线阵上,在信号方向矢量没有任何先验知识情况下,对阵列流型矩阵进行盲估计,进而估计出源信号的频率和二维到达角,并实现对来波方向相同信号的辨识.仿真实验证明了算法的有效性.     

Properties of Quaternion Algebra over the Real Number Field and Zp

The ring of quaternion over R, denoted by R[i,j,k], is a quaternion algebra. In this paper, the roots of quadratic equation with one variable in quaternion field are investigated and it is shown that it has infinitely many roots. Then the properties of quaternion algebra over Zp are discussed, and the order of its unit group is determined. Lastly, another ring isomorphism of M2(Zp) and the quaternion algebra over Zp when p satisfies some particular conditions are presented.     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.     

脉冲噪声环境下的改进MUSIC谱估计方法

针对传统MUSIC谱估计方法在脉冲噪声环境下的退化现象,依据脉冲噪声特性,基于分数低阶协方差的定义,首先对带噪信号进行非线性处理,然后再计算非线性处理后信号的自相关矩阵,得到改进MUSIC和改进的ROOT-MUSIC谱估计方法.理论分析和仿真结果表明,新方法在高斯噪声和脉冲噪声环境下均具有良好的性能,改进的ROOT-MUSIC谱估计方法在处理短序列信号时性能明显优于改进的MUSIC谱估计方法.