互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

分数低阶协方差谱用于改进的时延估计方法

时延估计技术是一项活跃的研究课题。近年来,满足稳定分布的脉冲噪声模型得到了广泛的研究,并在时延估计技术中得到了应用。为提高时延估计方法在脉冲噪声环境下的估计精度和稳定性,本文提出了一种改进的基于分数低阶协方差谱的广义互相关时延估计方法,并进一步引入经验参数对所提出方法的性能进行调整。仿真分析表明,新方法在高斯和脉冲噪声环境条件下都具有良好的顽健性。     

基于两次谱分析的时延估计方法研究

时延估计是目标定位跟踪系统的关键技术之一,在水声、雷达、声探测等领域广泛应用。时延估计的基本方法是互相关法和相位谱法。互相关法时延估计分辨率与信号带宽近似成反比,因此很难估计多目标时延。相位谱时延估计只能估计单目标时延,并且存在相位解绕问题。本文提出了两次谱分析时延估计方法,即将互功率谱函数再次进行谱估计,二次谱峰值位置间距即为时延估计,这种方法既能够估计单目标时延,又能够估计多目标时延,并且不用相位解绕。仿真计算验证了两次谱时延估计方法的可行性。     

基于FICP算法提高对低频噪声时延的估计精度

针对非平稳随机噪声（直升机飞行声音，导弹喷流噪声）信号，研究了提高时延估计计算精度的方法，通过计算信号的细化频谱，并避免了标准FFT计算带来的栅栏效应，从而使得对于超短取样信号的频谱计算精度与信号长度无关，采用快速计算方法FICP由N点互谱计算2N点相关波形，提高了相关波形的分辨率，使得时延估计精度得以提高。对实测直升机飞行噪声和导弹噪声计算了不同取样长度和不同采样率下的时延估计，得出了谱分辨率越高，时延估计精度越高的结论。     

基于二次相关的语音信号时延估计改进算法

目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。     

相关峰细化的精确时延估计快速算法研究

研究精确计算相关峰的方法,提高时延估计精度,改进传统的CZT算法,计算细化的频谱,降低了标准FFT计算带来的栅栏效应,利用互谱的前后两段计算相关函数的主峰波形,并建立了新的快速变换算法(FICP),相关峰可以任意“插值”而不增加计算量。采用该方法和模型,可以有针对性地利用有限范围频谱,抑制宽带噪声对时延估计的影响,提高相关峰的检测精度。     

广义互相关电晕放电辐射信号时延估计方法

电晕放电等辐射源定位多采用基于时延估计的时差定位方法实现的,在现场条件下,各种背景噪声和干扰对时延估计精度造成影响。在分析国内外研究动态的基础上,针对基本互相关时延估计存在的分辨率低、稳健性不高等局限性,研究基于广义互相关的时延估计算法,并且通过采用不同的权值函数进行仿真比较和实验验证,寻找适用于电晕放电辐射信号时延估计的方法。研究表明:基于Hassab-Boucher (HB)加权的广义互相关时延估计方法对实际测试环境中存在的周期性干扰具有较好的抑制效果,时延估计误差达4.5%,精度较高,在实际的工程应用中用于对电晕放电信号进行时延估计和远距离定位是可行的。     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

船舶辐射噪声解调谱相位耦合特性与应用

研究了船舶辐射噪声解调谱谐波线谱的相位特性,通过对实际船舶辐射噪声数据分析,指出船舶辐射噪声解调谱线谱中轴频线谱相位和部分谐波线谱相位之和,与叶频线谱相位的差值为零或为一常数,即存在相位耦合关系。给出了频率具有耦合关系、相位差为非零常数谐波信号的高阶累量,并对这种谐波信号的高阶谱进行了仿真计算。研究了船舶辐射噪声解调谱线谱相位耦合特性的利用方法,通过对部分典型弱调制噪声信号高阶谱分析,指出利用相位耦合关系可以提高弱解调谱船舶目标的螺旋桨参数特征提取能力。      

十字阵短时宽带声源实时定向算法

面向短时宽带声源实时定向问题,提出了一种基于互功率谱时延估计的十字阵定向优化算法。针对该方法估计结果离散且呈不均匀分布的特点,将观测平面划分为四个测量区域,并利用不同阵元组合分别处理,解决实时性与估计成功率的矛盾;依据互相关函数的特点,设计了若干判断准则,排除由于数据取样短造成的异常时延估计,改善算法的可靠性;采用频域插值方法,一定程度上提高时延估计精度,从而提高定向精度。MATLAB仿真和DSP系统实验表明,这种方法在实际应用中有效提高了对短时宽带声源定向的性能。     

基于小波变换的广义相关时延估计算法

为了估计两个在空间上分离的传感器所接收信号之间的时间延迟，本文结合小波变换的特点，提出了一个基于小波变换的广义相关时延估计算法并给出了它的时域和频域公式，此算法与直接互相关法相比，能对信号与噪声的假设条件放宽且在低信噪比下能有效估计时延。为了提高时延估计精度，在广义相关时延估计的基础上本文又提出了基于基小波的二次加权法。经仿真证明了这两种算法的有效性。     

随机共振法估计二水听器时延差

针对二元阵航船目标方位估计问题,提出了一种基于随机共振滤波的航船辐射噪声双水听器时延差估计方法。设计了一种随机共振滤波器,提取航船螺旋桨旋转噪声在水听器接收信号中出现的本地时间,并通过滤波结果的互相关来估计目标辐射噪声分别到达两个水听器的时延差。在5 dB的输入信噪比下进行200次仿真,提出方法时延估计的归一化均方误差要低于互谱方法一个数量级。对于海试中的非合作航船,提出的方法可以在1 km距离下准确估计出目标辐射噪声到达双水听器的时延差,从而为在二元阵上实现对航船目标的准确测向提供基础。      

一种维纳加权频域自适应时延估计算法

提出了一种基于频域自适应滤波的维纳加权时延估计算法。该算法首先实现了对输入信号的维纳自适应滤波预处理,然后在频域实现了自适应时延估计。该算法在将相位数据拟合时,做了一次加权处理,有效地改善了时延估计的精度和自适应收敛速度。最后用实测的直升机噪声数据进行了仿真,验证了新算法的有效性。     

用时延估计法提高光纤光栅中心波长检测精度

提出将雷达、声呐领域中的时延估计算法用于均匀应变场或温度场中任意形状的光栅反射谱中心波长的检测.分析了信噪比(SNR)对不同形状反射谱进行峰值提取的影响.分析结果表明,对均匀周期的单模光纤布拉格光栅,其长度越长,折射率变化越大,峰值检测受信噪比影响也越严重;实验结果表明,与常规算法相比,采用时延估计中的相位谱法进行中心波长偏移量的提取,估计精度不受波长扫描精度的限制,对噪声造成的中心波长随机漂移有很好的抑制作用,而且无需对反射谱的形状进行假设与曲线拟合,计算量小,检测精度可达到皮米量级.     

脉冲压缩与互相关联合的合成孔径声呐回波时延补偿

针对合成孔径声呐中阵元相位不一致导致互相关时延补偿算法对成像质量提升效果有限的问题,提出了一种脉冲压缩与互相关联合的回波时延补偿算法.该算法利用脉冲压缩回波的互相关对原始回波相位畸变进行校正,实现粗补偿;联合脉冲压缩与偏移相位中心算法实现精细时延补偿,对不同合成孔径位置各阵元回波时延差实现了较为准确的估计,增强了成像效果。试验数据经该算法处理后,回波时延得到较为精确的补偿,地貌成像结果的亮度、对比度等统计特性得到不同程度的提高,且纹理细节增多;典型线缆目标的成像聚焦加深,成像长度误差约由5%减小为0.8%。试验结果显示,该算法对互相关时延补偿方法改进效果明显,验证了算法的可行性、有效性。      

船辐射噪声高阶谱分析和标记图

实验数据揭示了一些舰船辐射噪声通过在频带上连续排列的窄带滤波器组后，各频道中的幅度调制很相似，这是舰船噪声的一个很有应用前景的目标特性。文章还研究了用高阶谱高阶统计的信号处理工具来提取和保留幅度周期调制的相位信息，并给出了计算机模拟结果，实际船噪声结果和具体提取方法。利用这些相位信息和双谱的幅度信息可以重建周期调制信号，并称这个重建波形为这条船的标记图。最后调查了三条船的标记图与本船及不同船的实际幅度调制之间的互相关系数，本船的互相关系数要比不同船的互相关系数大许多。     

利用船舶噪声的自相关与倒谱联合估计多径时延

对2007南海试验中多个航路船舶噪声的自相关和倒谱特征进行了分析研究,结果发现:近距离处倒谱图中的时延峰曲线消失、自相关相对倒谱有更高的时延峰检测信干比。类似现象此前未见报道,说明在一定条件下采用单一自相关法或倒谱法均难于连续检测时延峰。为解决这一问题,首先应用射线声学理论结合数值仿真,解释了该试验现象的产生与“随距离减小,倒谱和自相关的时延峰绝对幅度分别减小和增大”的性质有关,进而提出了一种利用船舶噪声的自相关和倒谱联合估计多径时延的方法。海试数据处理结果表明:本文方法能够稳健地跟踪多径时延峰,有效地弥补传统单一自相关法和倒谱法的不足,对解决多径时延的连续估计问题有明显效果。      

利用多级时延估计与传递函数拟合的水下自干扰抑制法

提出了一种利用传递函数拟合与多级时延估计相结合的自干扰抑制方法来抑制接收信号中的强自干扰信号。首先通过频域解卷积估计发射泄漏的传递函数,进而构建出基本的对消信号,再通过互相关法与互谱法相结合的多级时延估计,精细补偿对消信号,获得良好的自干扰抑制效果。对实际海试数据的处理结果表明,当采用无人水下航行器(UUV)搭载一体化系统,在舷侧阵工作扇面内发射多帧线性调频(LFM)信号对目标船进行有源探测时,该方法的抑制比可达36 dB,且使得可检测回波的信干比从-30 dB降低到-55 dB,对后续的自干扰信号存在同样的抑制效果。以上结果表明该方法可抑制强自干扰信号,呈现出了较强的稳定性,使得淹没于强自干扰信号中的回波信号得以检测。     

基于两级压缩感知的脉冲星时延估计方法

为了快速获得高精度的脉冲星累积脉冲轮廓时延估计,提出了一种基于两级压缩感知的时延估计方法.压缩感知主要包括三个部分:字典、测量矩阵、恢复算法,其中字典尺寸是影响压缩感知估计精度的重要因素.针对压缩感知中字典的原子数增加虽能提高估计精度但又带来计算量大的问题,该方法采用粗估计与精估计两级字典相结合,先利用粗估计字典原子间隔大的特点进行累积脉冲轮廓全相位估计,得到预估时延值,再利用精估计字典的原子间隔小且个数少适合局部估计的特点对累积脉冲轮廓进行精确时延估计.理论分析与实验结果表明:两级字典数据量比传统字典小两个数量级,在相同的时延估计精度下,该方法比传统压缩感知方法计算量大幅度减少,是一种能保持高估计精度并有效降低计算量的脉冲星时延估计方法.     

肺音信号的非线性检测与肺胸系统声传递特征研究

利用高阶累积量从肺音信号中提取肺胸系统声传递函数。肺音信号存在着多种干扰噪声，其综合可视为高斯噪声，用高阶累积量对非高斯ＡＲ模型的高斯噪声抑制能力进行了仿真研究。在肺胸系统正常和机能异常情况下对肺泡呼吸音、哮鸣音、喘鸣音和破裂音进行了分析。实验结果表明高阶累积量能够很好地提取由于肺部机能异常引起的肺胸系统声传递函数的变化。