基于矢量传感器复声强测量的低空目标二维波达方向估计

提出了一种基于三维压差式矢量传感器复声强测量的低空目标二维波达方向(DOA:Directions Of Arrival)估计方法。利用矢量传感器在低频段的良好特性,实现了小尺寸声阵条件下的高精度目标DOA估计。采用实测的直升机辐射噪声数据验证了该方法的有效性,研究了传感器尺寸、积分时间和信噪比对目标DOA估计精度的影响。性能分析表明,在小尺寸声阵条件下,新方法优于基于时延估计的测向方法。该研究为实现低空运动目标的无源声学探测提供了一种新的技术途径。     

基于声矢量传感器的分布式定位系统在水下宽带声源定位中的应用

提出了基于声矢量传感器的分布式浮标网络定位系统,研究了不同应用背景下单个声矢量传感器的测向算法,推导了目标DOA估计的Cramer-Rao界,给出了分层海水介质中多个声矢量传感器的几何定位算法。数值仿真结果表明:(1)系统的定位性能强烈依赖于接收信噪比;(2)该系统适用于单一强声源的定位。     

基于声压振速联合信息处理的声矢量阵相干信号子空间方法

为解决水下宽带源的远程测向问题,提出了一种基于声压P与振速V的互谱矩阵的声矢量阵相干信号子空间方法。与现有的将声矢量传感器的振速信息仅仅作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新方法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵中P-V互谱的抗噪能力,能将相干信号子空间方法的宽带高分辨能力及去相干能力与声矢量阵的抗噪能力有机地结合起来,实现对宽带源的远程、高分辨方位估计。理论分析给出了基于P-V互谱矩阵的宽带聚焦原理和特征分解原理,以及信源数检测准则。基于湖试数据的仿真实验结果显示,采用3元声矢量阵,在信噪比为-10dB和观测时间为20s时,新方法方位估计的均方根误差约为5°,明显强于现有方法。     

一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法

提出一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法,在宽带相干源条件下实现了二维波达方向估计参数的自动配对。克服了通常声矢量传感器阵波达方向估计中存在的谱峰搜索和参数配对问题。分析表明:该算法能够可靠判定目标源的个数,具有较高的估计精度;不受目标波达方向角度间存在兼并(入射源含有相同的方位角或俯仰角)的影响;当存在阵列误差时,算法的稳健性好。     

声矢量锥形阵的高阶累积量波达方向估计

为解决信源在较低信噪比情况下的测向分辨率问题,提出阵列可扩展的声矢量锥形阵测向算法。算法基于四阶累积量的阵列扩展和高斯噪声抑制特性,计算声矢量传声器不同输出分量的四阶累积量,使其在三维方向上扩展与原阵型结构相同的虚拟阵,从而构造包含角度信息的旋转不变矩阵进行测向。推导给出了算法的克拉美罗界,理论分析了算法性能受信噪比、采样快拍以及入射声源俯仰角的影响。仿真实验验证了该算法较常规声矢量阵ESPRIT算法有更优的噪声抑制能力及更高分辨的DOA估计性能。      

各向同性噪声场中单矢量传感器虚源消除MUSIC测向方法

针对各向同性噪声场中,单矢量水声传感器声压通道和振速通道的噪声功率不一致性造成MUSIC测向方法性能急剧下降的问题,提出了一种增秩MUSIC测向方法和一种幅度加权MUSIC测向方法。增秩MUSIC测向方法通过增加信号子空间维度消除虚源的影响,在单目标情况和低信噪比时可获得高精度方位估计结果,其性能接近克拉美洛界限(CRB),但它不能分辨双目标;幅度加权MUSIC测向方法通过对接收信号幅度加权消除了虚源,并且能分辨双目标。      

基于声矢量传感器的水声通信技术研究

基于声矢量传感器声压和振速联合加权处理可以提高空间处理增益的原理,将声矢量传感器应用于相位调制的高速水声通信中,并结合自适应均衡算法,研究了相干解调和解码的方法。基于声矢量传感器声强处理可以抵消各向同性干扰、提高信噪比的原理,研究了在频率调制的水声通信系统中,利用声强解码代替声压解码的方法。理论分析、仿真研究和湖上试验结果表明:利用声矢量传感器相对于声压传感器来说,可以提高解码处理增益,进而提高了水声通信系统的作用距离、降低误码率。     

声矢量圆阵相位模态域目标方位估计

为了实现矢量传感器在圆阵阵型下的应用,文中提出了一种适合于声矢量圆阵的目标方位估计算法。该算法首先将声矢量圆阵阵元域信号分解为一系列相互正交的相位模态,在相位模态域构造声压和质点振速的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计.理论分析和仿真结果表明,文中算法比相同阵型的声压阵MUSIC方位估计算法具有更好的噪声抑制能力、方位估计性能以及多目标分辨能力,试验结果也表明本文算法具有更好的噪声抑制能力以及更好的目标方位估计性能。该算法实现了声压和质点振速的相干处理,充分利用了声矢量传感器的平均声强抗噪原理,具有较强的抗各向同性噪声能力,并可以将子空间类DOA(Direction of Arrival)估计算法和相位模态域阵列信号处理技术有机结合起来,实现了声矢量传感器在圆阵阵型条件下的高分辨DOA估计。      

基于声压振速联合处理的声矢量阵信源数检测与方位估计

为解决水下远程测向问题,首先论述了基于声压与振速互协方差矩阵的声矢量阵特征子空间方法,然后利用空时虚拟抽头处理,提出了一种基于特征向量的信源数检测与子空间划分准则.理论分析表明,与现有的将声矢量传感器的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新的信源数检测与方位估计方法完全基于声压与振速联合信息处理,能将子空间方法的高分辨能力与声矢量阵的抗噪能力有机结合起来,可实现对远程目标的高分辨检测与定向.基于湖试数据的仿真实验证明了所述方法的有效性.     

声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成

提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。