子阵波束域自适应波束形成方法研究

阵列输出的有限次快拍处理等效地增加了信号之间及信号与噪声之间的相关性,导致了现有的子阵自适应处理方法在小快拍数目时的性能损失.现提出一种子阵波束域自适应波束形成算法,通过对子阵多波束输出的协方差矩阵求平均,减弱信号之间的相关性,从而提高自适应波束形成算法的性能.仿真结果表明,该提算法在小快拍数情况能够大大提高输出信干噪比,并有效地抑制阵元上接收的随机噪声.     

基于神经网络的MUSIC计算方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法,这类算法有个共同特点就是要对输出数据的协方差矩阵进行数学分解,其计算量较大,不适合实时处理。因此,文章提出了基于神经网络的高效迭代方法,不需进行数学分解,计算过程相对简单。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于源数估计的船舶振源盲识别研究

针对船舶等复杂设备的多传感器监测与诊断过程中振动源识别,提出一种基于源数估计的船舶振源盲识别方法。该方法首先采用盖尔圆理论确定系统振动源数目,运用信号盲源分离算法提取相对独立的主要源信号,进而运用所提出的谱相关系数分析方法确定所提取信号来自哪个设备。仿真分析与实际的某船舶的模型振动实验均证实该方法的有效性。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

相位误差对信干比估计性能的影响

通过使用概率密度函数估计的方法,得出CDMA系统解扩后基带信号近似服从高斯分布。因此,CDMA系统信干比估计可以采用高斯白噪声条件下BPSK调制基带信号的信噪比估计方法。在此基础上,通过理论分析和计算机仿真,比较存在相位误差情况下三种信干比估计方法的性能。仿真结果表明,基于二阶矩和四阶矩的估计方法M2M4不受相位误差的影响,适合工程应用。     

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.     

基于信息论准则的信源数估计改进算法研究

MDL准则和AIC准则是基于信息论准则的信号源数目估计算法。针对其只适用于白噪声背景而不适用于色噪声背景的限制提出了两点改进,首先根据信号协方差矩阵特征值大小分布特点提出一种减小色噪声背景下信号协方差矩阵噪声特征值发散程度的特征值校正算法。该算法可以明显改善色噪声背景下噪声特征值的特性,使其接近白噪声条件下特征值的特性,利用校正后的特征值,MDL准则和AIC准则可以进行色噪声背景下的信源数目估计。然后为了提高检测精度,采用了基于MDL准则和AIC准则函数比值的估计方法。理论分析和仿真结果表明,改进后的MDL准则和AIC准则可以有效估计色噪声背景下的信号源数目,并且性能优于适用于色噪声背景的盖尔圆算法。     

一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

一种基于互素阵的孔径扩展方法

物理阵元数一定的情况下,通过孔径扩展虚拟出大孔径的方法可以提高目标方向估计的分辨率。本文提出使用基于互素阵的孔径扩展方法,该方法基于互素定理,通过满足一定规则的非均匀布阵,使用两物理存在阵元接收到的信号虚拟出一新的阵元,如此将此非均匀阵列扩展为孔径较大的均匀线阵,然后进行目标波达方向估计。仿真和水池试验表明该孔径扩展方法可以显著地提高空间分辨率,以及能够得到更低的旁瓣级,显然能节省物理阵元,对工程应用来说能降低成本,所以具有良好的应用前景。     

Study on fast calibration of a ULA＇s gain and phase error

Array calibration is important in engineering practice. In this paper, fast calibration methods for a ULA＇s gain and phase errors both in far and near fields are proposed. In the far field, using a single sound source without exact orientation, this method horizontally rotates the array exactly once, performs eigen value decomposition for the covariance matrix of received data, then computes the gain and phase error according to the formulas. In the near field, using the same single sound source, it is necessary to rotate the array horizontally at most three times, build equations according to geometric relations, then solve them. Using the formula proposed in this paper, spherical waves are modified into plane waves. Then eigen values decomposition is performed. These two calibration methods were shown to be valid by simulation and are fast, accurate and easy to use. Finally, an analysis of factors influencing estimation precision is given.     

Instantaneous frequency estimation of multi-component Chirp signals in noisy environments

A classical time-varying signal,the multi-component Chirp signal has been widely used and the ability to estimate its instantaneous frequency(IF) is very useful. But in noisy environments,it is hard to estimate the IF of a multi-component Chirp signal accurately. Wigner distribution maxima(WDM) are usually utilized for this estimation. But in practice,estimation bias increases when some points deviate from the true IF in high noise environments. This paper presents a new method of multi-component Chirp signal IF estimation named Wigner Viterbi fit(WVF) ,based on Wigner-Ville distribution(WVD) and the Viterbi algorithm. First,we transform the WVD of the Chirp signal into digital image,and apply the Viterbi algorithm to separate the components and estimate their IF. At last,we establish a linear model to fit the estimation results. Theoretical analysis and simulation results prove that this new method has high precision and better performance than WDM in high noise environments,and better suppression of interference and the edge effect. Compared with WDM,WVF can reduce the mean square error(MSE) by 50% when the signal to noise ration(SNR) is in the range of -15dB to -11dB. WVF is an effective and promising IF estimation method.     

A method of multi-channel reference signals acquiring in broadband ANC

In a flank array on an unmanned underwater vehicle （UUV）, self-generated noise which has broadband and colored spectrum property in frequency and spatial domain is the main factor affecting the performance of weak signal detection, so the technique of adaptive noise cancellation （ANC） as well as physical denoising and active noise cancellation are often used in practice. Because ANC is based on correlations, improvements in performance come from better correlation between reference signals and primary signals. Taking full advantage of the characteristics of flank arrays and the characteristics of information obtained from hydrophones, a new method for reference signal acquisition for adaptive noise cancellation is proposed, in which the multi-channel reference signals are obtained by accurate delaying for a given direction of arrival （DOA） and differencing between adjacent outputs of array elements. The validity of the proposed method was verified through system modeling simulations and lake experiments which showed good performance with little additional computational burden.     

红外线阵探测器驱动电路的低噪声设计

论文首先介绍了红外线阵探测器的系统组成和各个组成部分的功能,详细分析了红外探测系统的噪声来源,并结合实际经验,从软件到硬件电路设计,总结了降低噪声的方法,最后通过分析实验数据,得出红外线阵探测系统输出信号的噪声均方差（RMS）等于0．68mV,计算得到中波线阵探测器的NETD等于80ink,长波红外探测器的NETD等于40mK。实验数据显示通过采用本文低噪声的设计,驱动采集电路达到了比较低的噪声值,红外焦平面探测系统总体成像性能达到理想效果。     

基于分数低阶统计量的卡尔曼滤波目标跟踪算法

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得基于分数低阶统计量的Kalman滤波目标跟踪新算法(FLOS-KF)。仿真验证了FLOS-KF滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的跟踪效果。     

基于单水听器的移动声源运动参数估计

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。     

基于EMD与三阶累积量的水声瞬态信号检测

提出了基于经验模态分解(EMD)与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法.首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数(IMF)分量,并根据能量法选择信号占主导地位的IMF;然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性,计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计,并构造检测函数,对检测函数时行包络检波,作为检测标准;最后用仿真数据对该方法进行了验证,结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率,具有一定的工程应用价值.     

相关噪声背景下声矢量阵目标方位估计

传统的矢量水听器数据处理方法将单个矢量水听器的输出用一复数向量来表示,没有充分利用矢量水听器各振速通道的正交特性,为此提出了用复四元数对矢量水听器的输出数据建模,将矢量水听器输出的三个振速分量用复四元数的三个虚部表示,保留了矢量水听器各阵元的正交性,对相关噪声有较好的抑制能力。针对声源的非平稳特性,将观测数据分成多个子段,计算每个子段的协方差矩阵并进行向量化处理,通过一正交映射,消除干扰噪声,最后对去除噪声的伪协方差矩阵做特征值分解,利用MUSIC算法原理建立目标的方位估计公式。算法降低了对声源信号平稳性要求,对相关噪声有较强的鲁棒性。     

一种基于IMMKF的相控阵雷达波束调度算法

针对相控阵雷达多目标跟踪环境,提出了一种基于I MMKF（Interacting Multiple Model Kal man Filter）的自适应波束调度算法。建立了相控阵雷达波束调度的最优化模型,该模型能够利用机动目标跟踪时协方差控制的思想来调度相控阵雷达的工作模式。分别给出了基于协方差偏差均值最小准则和最大协方差偏差最小准则两类自适应波束调度算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于小型圆阵的AUV方向定位算法的研究

水下小型无人系统AUV在海洋探测中起着重要，实现其精准定位与打捞有利于促进海洋经济的发展。传统的具有较高定位精度的装置如长基线等不方便装载与布置，定位效率不高。本文提出一种基于小型圆阵的AUV方向定位算法，被定位的AUV搭载声源，装载在船上的定位系统，采用半径为0.125m的水听器圆阵列，阵元个数为4，水听器阵列接收的信号通过多通道前端处理电路被采集，对每个阵元接收到的信号利用希尔伯特变换相位检测方法检测出各信号的相位恢复无幅度和相位失真的信号，然后使用具有超指向性的反卷积波束形成算法实现AUV方向的准确估计。水池实验表明，小型圆阵系统的相位反卷积波束形成定位算法精度高，定位平均误差为0.233°，主瓣宽度窄，波束平均宽度3.97°。便于装载，相比MUSIC算法具有更好的定位效果。     

动态载荷识别的自适应延迟逆模型方法

为减小载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,采用系统的自适应延迟逆模型识别时域载荷。采用自适应算法辨识延迟逆模型,代替了一般识别方法中的系统特性矩阵求逆过程,避免了病态问题。随后将工作状态下的响应作为逆模型的输入,则其输出就是时域载荷的延迟估计。通过对两端简支梁结构进行载荷识别的仿真研究,以及对双层隔振试验台架的试验研究,识别了稳态激励和瞬态激励,验证了该方法的有效性。该方法不需要了解系统的数学模型及参数,因此能够应用于工程实践中。