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。     

基于粒子滤波算法的方位跟踪方法研究

与传统的声压水听器相比,矢量水听器(AVS)可以同时、共点接收水下声场的声压和振速信息,利用单个水听器可以估计出目标的方位(DOA)信息。本文将MUISIC方位估计方法和粒子滤波(Particle Filtering,PF)跟踪方法结合,给出一种高效的水下运动目标的实时方位跟踪方法(PF-MUSIC),仿真对比分析了MUSIC方法和PF-MUISC方法的方位跟踪性能,并通过海上试验验证了跟踪方法的实用性。结果表明:PF-MUSIC法的计算量远小于MUSIC方法,PF-MUSIC方法的误差更小并且跟踪曲线更平滑,适用于对水下目标的实时方位跟踪。     

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。     

单只矢量水听器对多目标方位估计的仿真研究

文章结合了矢量水听器的自身特点,利用单只矢量水听器分别研究了声强法和ESPRIT算法对目标方位进行估计,在无需知道信号先验信息的条件下,可以实现对多个不相关信号的方位角估计。利用已知的条件进行模拟仿真,在不同的信噪比,样本长度的条件下来对比声强法与ESPRIT算法之间了优劣性。     

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。     

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。     

任意阵形水声组合阵列的波达方向盲估计

基于声压水听器阵列的高分辨波达方向估计方法,需要精确已知基阵的阵列流型,但在实际声呐工程中,阵列流型的精确测量和校准十分困难。针对上述问题,将单矢量水听器与任意阵形声压水听器阵列组合,并引入盲源分离理论,提出了一种基于任意阵型水声阵列的波达方向盲估计方法。仿真实验表明,在目标信号先验信息和阵列流型未知的情况下,该方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角和俯仰角,并且该方法无需谱峰搜索和参数配对,适合存在一维角度兼并的情况。     

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.     

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.     

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。     

基于遗传算法的多传感器管理

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以效能函数为目标函数的传感器管理算法,并进行了算法的仿真。仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性。     

矢量圆阵时域解析MVDR算法研究

为提高矢量圆阵的方位估计性能,将VTAMVDR(MVDR based on Time-domain Aanalysis signals of Vector Sensor)应用在矢量圆阵中,提出矢量圆阵时域解析MVDR算法,研究了矢量圆阵时域解析MVDR算法的原理及实现流程,然后通过仿真分析对比矢量圆阵时域解析MVDR算法与矢量圆阵常规波束形成的波束宽度、方位估计性能和分辨率.仿真结果表明,矢量圆阵时域解析MVDR算法方位估计性能和多目标分辨能力优于常规波束形成算法.     

一种基于小孔径基阵的高精度水下目标被动定位方法

研究小孔径基阵条件下的高精度水下目标被动定位是一个具有实用价值的问题。提出一种基于矢量水听器和小孔径标量圆形阵的高精度水下目标被动定位方法。将矢量水听器置于标量圆形阵的圆心处,综合利用标量阵常规波束形成的稳健性和矢量水听器的测向原理,可大幅提高目标的测向精度。并利用多个基阵进行空间方位交汇可对目标进行测距。当存在多个目标时,通过基阵两两组合进行“举手表决”剔除伪解的方法,还可分辨多个目标。仿真结果表明,在4个基阵围成的边长5 km的正方形探测区域内,3个目标测向精度均在1°以内,相对测距误差低于5%,验证了该方法的有效性。     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

一种求解结构可靠度的新型计算方法

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法,该方法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行快速性的优点.利用人工神经网络的柔软性,可以生成任意形状的函数,因而可以更加贴切地拟合功能函数;由于遗传算法具有并行处理能力,可以对多组样本同时进行处理,因此收敛速度加快.除此之外,文中的遗传算法还使用了小生境共享技术,有效地克服了陷入局部解的缺陷.并根据上述方法研制了结构可靠度分析的电算程序,算例计算表明,计算结果具有很高的精度,该算法为结构可靠度研究提供了一种新的思路和实现路径.     

Fast direction of arrival algorithm based on vector-sensor arrays using wideband sources

An acoustic vector sensor （AVS） can capture more information than a conventional acoustic pressure sensor （APS）. As a result, more output channels are required when multiple AVS are formed into arrays, making processing the data stream computationally intense. This paper proposes a new algorithm based on the propagator method for wideband coherent sources that eliminates eigen-decomposition in order to reduce the computational burden. Data from simulations and lake trials showed that the new algorithm is valid： it resolves coherent sources, breaks left/right ambiguity, and allows inter element spacing to exceed a half-wavelength.     

小型机动平台上时间配准问题分析

介绍空中移动平台传感器定位算法并建立模型,通过Monte Carlo仿真实验及内插外推法将高精度观测时间上的数据推算到低精度时间点上。该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差．与传统配准方法相比具有更快的收敛速度和更高的精度。     

Application of frequency estimation algorithm based on a single vector sensor in underwater acoustic communication

1 Introduction1 An acoustic vector sensor (AVS) simultaneously measures the acoustic pressure and the components of acoustic particle velocity which render the basis for developing new signal processing methods[1-2]. The higher processing gain can be obta…     

一种基于RSSI的无线传感器网络的改进定位算法

在无线传感器网络的各种应用中,传感器节点必须首先知道自身的地理位置信息,才能进一步进行目标实时监测、目标跟踪等应用。目前的节点自定位算法主要分为两大类：基于距离的和与距离无关的算法。文章提出了一种基于RSSI的改进定位算法,从三角形质心定位的模型和加权质心的权重系数这两个方面分别进行了优化。最后经过Matlab仿真表明,该改进的算法比传统的RSSI算法有更小的定位误差。     

基于改进GA优化的水下机器人航向鲁棒控制

基于某型号水下机器人水平面线性化模型,针对水下机器人系统存在的多种不确定因素,工作环境复杂多变的问题,采用混合灵敏度法设计水下机器人航向鲁棒控制器。在设计中,通过罚函数小生境遗传适应度值作为桥梁建立起遗传寻优与混合灵敏度参数之间的关系,构成多目标优化问题寻优加权函数。实验结果表明,所用方法可在保证系统较强鲁棒性的同时,又能兼顾时域指标和混合灵敏度加权函数频域要求,获得综合性能指标最优的鲁棒控制器,控制效果较好。