基于时频分析的多目标盲波束形成算法

针对现有盲波束形成算法适用范围较窄, 多目标信号分离级联模式结构复杂、并联模式稳定性较差等问题, 提出一种基于时频分析的多目标盲波束形成算法. 该算法首先利用时频分析技术给出信号导向矢量的不确定集, 然后优化求解导向矢量的最优估计, 最后利用Capon方法实现多目标信号的并行输出. 理论分析及仿真结果表明, 该算法对信号特性没有特殊要求, 适用性较广, 性能稳定, 且输出信干噪比高于其他盲波束形成算法, 接近于最优Capon波束形成器.     

基于近场聚焦逆波束形成的UUV平台噪声自适应抵消

UUV平台自噪声会对舷侧阵产生干扰，从而影响其探测性能，本文针对平台尾部自噪声源的直达噪声和海面反射噪声，提出了基于近场聚焦逆波束形成的平台噪声自适应抵消方法。文中利用UUV平台设计参数、深度以及运动姿态信息对尾部自噪声传播到舷侧阵的路径建立几何模型，并分析了影响该路径的因素；通过该模型，平台尾部自噪声能够实时自适应地通过聚焦波束形成被估计出来，从而在舷侧阵的接收信号中实现干扰抵消。仿真结果与海试实验数据处理结果表明，该方法能够有效抑制尾部自噪声干扰，显著提高UUV探测弱目标的能力。     

瞬时混合盲源分离和最优波束形成的关系研究

最优波束形成和盲源分离是近几十年迅速发展起来的两种重要阵列信号处理方法,在瞬时混合情况下它们具有相似的信号模型,所以本文研究了二者之间的关系。指出,当不存在噪声时,多数盲源分离算法构造的是最优波束形成;当存在噪声时,可以利用盲源分离算法估计的信号导向向量设计最优波束形成。计算机仿真实验验证了这一结论。     

数字波束形成算法仿真实现

从讨论波束形成方法在声系统中的主要作用和主要形成过程入手，介绍几种具体实现波束形成的算法。主要讨论一种能够降低硬件要求的波束形成算法——正交波束形成算法。此种方法不但适用于声系统，对于其他检测系统也有一定的实际意义。给出几种主要波束形成算法的Matlab仿真实现程序，将按照此类方法仿真所得到的波束形成指向性图与理论指向性图比较，两者非常类似。     

一种水声环境下易于硬件实现的盲波束形成方法研究

针对水声环境和水声信号的特点,提出了一种基于高阶累积量的神经网络盲波束形成算法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来,不但有效地避免了矩阵求逆运算,而且易于用硬件实时实现盲最优波束形成。仿真实验验证了该算法的有效性和正确性。     

改进的高分辨逆波束形成算法在圆阵中应用

针对常规逆波束形成不能突破瑞利限问题,相关学者提出一种基于自回归模型的逆波束形成算法来改善逆波束形成算法的方位分辨率;但在实际应用中,该算法的检测性能比逆波束形成算法差。对此,本文通过修改自回归模型来改善基于自回归模型的逆波束形成算法的检测性能,并将其应用于圆阵中。改善后的算法在保证对目标方位高分辨率检测的同时,在较低信噪比条件下可实现对目标方位的有效检测。理论分析和数值仿真验证了改善后的算法相比基于自回归模型的逆波束形成算法在检测性能提高了近10log(2K 1)dB( 2K 1 为虚拟线阵阵元数) 。     

一种确定性盲波束形成的迭代算法

提出了一种基于信道的信号处理模型的在线迭代盲波束形成算法。该方法利用Givens变换,分步迭代地求出期望得到的信息矩阵,忽略无关的运算结果,达到减小运算量,减少内存占有空间的目的。同时,因为没有关于信源个数的先验假设,该方法可以在未知具体信源个数的情况下进行盲波束形成。在线迭代的算法结构也为DSP并行实现提供了可能。仿真试验验证了本方法的有效性和正确性。     

协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对协方差矩阵含有期望信号成分以及波束指向角失配时,传统自适应波束形成器性能严重下降的问题,提出了协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。该算法将全空域划分成若干互不重叠的区域,分别对应干扰区域与信号区域,先利用Capon波束形成器对干扰区域积分,由此构造出干扰协方差矩阵。然后,利用标准Capon波束形成器的波束域MUSIC谱估计法对信号区域积分,重构出信号协方差矩阵,以其主特征向量作为期望信号导引向量估计。由于算法重构了干扰加噪声协方差矩阵并对导引向量进行了修正,保证了自适应波束形成器的性能。理论分析和仿真实验结果表明,算法在训练数据含有期望信号成分和波束指向角度失配情况下具有良好的性能。      

逆波束形成在圆阵中的应用

本文讨论将逆波束形成算法应用于圆阵，给出了圆阵FIM（Fourier Intergral Method）积分方程的近似解，并通过滑动平均进一步改善了逆波束形成算法。仿真结果表明：本文所采用的逆波束形成算法旁瓣比常规波束形成算法低4dB，空间方位分辨力提高约1／3。算法的性能通过海试数据处理得到了进一步验证。     

峰值能量检测及其在被动声纳显示中的应用

本文介绍子带峰值能量检测方法及其在被动声纳显示和检测中的应用[2-4]，同时提出了波束域宽带峰值能量检测算法。新的波束域算法是在已有波束形成的基础上进行处理，不需对原系统进行较大的修改。通过波束域宽带峰值能量检测处理，可以改善声纳显示效果，更加清晰地显示目标方位。相对于高分辨率波束形成算法，两种峰值能量检测算法的运算量都比较低，具有一定的工程应用前景。通过计算机仿真和实测数据处理，验证了所述两种峰值能量算法在提高显示清晰度，减小测向模糊度方面的优点。     

Observer-based beamforming algorithm for acoustic array signal processing

In the field of noise identification with microphone arrays, conventional delay-and-sum (DAS) beamforming is the most popular signal processing technique. However, acoustic imaging results that are generated by DAS beamforming are easily influenced by background noise, particularly for in situ wind tunnel tests. Even when arithmetic averaging is used to statistically remove the interference from the background noise, the results are far from perfect because the interference from the coherent background noise is still present. In addition, DAS beamforming based on arithmetic averaging fails to deliver real-time computational capability. An observer-based approach is introduced in this paper. This so-called observer-based beamforming method has a recursive form similar to the state observer in classical control theory, thus holds a real-time computational capability. In addition, coherent background noise can be gradually rejected in iterations. Theoretical derivations of the observer-based beamforming algorithm are carefully developed in this paper. Two numerical simulations demonstrate the good coherent background noise rejection and real-time computational capability of the observer-based beamforming, which therefore can be regarded as an attractive algorithm for acoustic array signal processing.     

无人水下航行器推进器故障定位研究

无人水下航行器(UUV)在复杂多变的海洋环境中作业时,推进器的故障可阻挠使命的执行,严重时还可能造成UUV的丢失与损毁。为增强UUV的安全保障能力,针对UUV多台推进器的故障定位问题,采用基于几何相关性分析的方法,设计了UUV同一平面多推进器的故障定位算法,并提出了故障定位约束条件,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于最小Csiszár’s I-散度的高精度深度定位方法*

模态波束形成技术可用于水下目标定位,在深度定位方面,其定位精度(百米量级)往往不能满足实际需求;因此,高精度的深度定位方法需要被探索。传统高精度估计方法,如最小方差无畸变响应,面临着许多问题,如需要大量的快拍样本数等。最小Csiszár’s I-散度的迭代算法可以解决线性系统的求逆问题,但需满足系统的非负性条件,在图像的去模糊领域已得到广泛应用。该文将此算法和模态波束形成技术相结合,提出了一种新的高精度深度定位方法。基于SWellEx-96实验的海洋环境参数,分别用仿真和实验数据验证了该方法的以下性能：实现深度的高精度定位且抑制旁瓣能量;在小快拍数的情况下,深度定位性能良好。     

Adaptive beamforming for array signal processing in aeroacoustic measurements

Phased microphone arrays have become an important tool in the localization of noise sources for aeroacoustic applications. In most practical aerospace cases the conventional beamforming algorithm of the delay-and-sum type has been adopted. Conventional beamforming cannot take advantage of knowledge of the noise field, and thus has poorer resolution in the presence of noise and interference. Adaptive beamforming has been used for more than three decades to address these issues and has already achieved various degrees of success in areas of communication and sonar. In this work an adaptive beamforming algorithm designed specifically for aeroacoustic applications is discussed and applied to practical experimental data. It shows that the adaptive beamforming method could save significant amounts of post-processing time for a deconvolution method. For example, the adaptive beamforming method is able to reduce the DAMAS computation time by at least 60% for the practical case considered in this work. Therefore, adaptive beamforming can be considered as a promising signal processing method for aeroacoustic measurements.     

Beamforming correction for dipole measurement using two-dimensional microphone arrays

In this paper, a beamforming correction for identifying dipole sources by means of phased microphone array measurements is presented and implemented numerically and experimentally. Conventional beamforming techniques, which are developed for monopole sources, can lead to significant errors when applied to reconstruct dipole sources. A previous correction technique to microphone signals is extended to account for both source location and source power for two-dimensional microphone arrays. The new dipole-beamforming algorithm is developed by modifying the basic source definition used for beamforming. This technique improves the previous signal correction method and yields a beamformer applicable to sources which are suspected to be dipole in nature. Numerical simulations are performed, which validate the capability of this beamformer to recover ideal dipole sources. The beamforming correction is applied to the identification of realistic aeolian-tone dipoles and shows an improvement of array performance on estimating dipole source powers.     

稳健的子带子阵级导向最小方差波束形成算法

导向最小方差(STMV)波束形成是一种利用导向协方差矩阵获得自适应权值的方法,具有快速收敛特性.常规的稳健导向最小方差(RSTMV)波束形成算法在处理宽频带信号时,性能下降明显.为了改善算法的性能,结合频域子带划分和空域子阵划分技术,提出一种多子带不确定集独立约束的稳健子阵级STMV波束形成算法。通过频域子带划分可对不同子带的导向向量误差范数边界进行约束,计算出各子带对应的对角加载量,得到稳健的子带级最小方差波束形成算法权向量;同时采用子阵技术进行降维处理,可进一步增加划分子带的数目,从而提高算法的性能并有效降低计算复杂度,最终得到一种稳健的子带子阵级STMV波束形成算法。理论分析和仿真结果表明,在阵列导向向量存在误差的情况下,该算法在干扰方向形成的零陷最深,且零陷波束宽度最窄,输出信噪比接近理论值,因此性能最佳.实际海试数据处理表明,在强干扰目标存在时,弱目标输出信干噪比较RSTMV算法可提高4 dB,较常规波束形成可提高10 dB,在角度分辨力和算法复杂度方面得到有效改善,同时可以保证目标功率无失真输出。      

基于任意阵的最小方差无失真响应聚焦波束形成的被动定位方法

将最小方差无失真响应(MVDR)聚焦波束形成近场被动定位方法应用到平面任意结构阵列上,可以很好地解决线列阵由于阵长较长,在实际使用中存在布放困难、部分阵元失效影响定位性能等问题。本文首先分析了平面任意结构阵列的近场接收信号模型,推导出阵列流型,然后将MVDR聚焦波束形成技术应用到该模型中,得到了基于任意阵的MVDR聚焦波束形成近场被动定位方法。仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

搜索策略改进的波束形成定位方法研究

针对传统时差方法定位精度低和波束形成方法定位效率低的问题,提出了一种基于遗传算法和波束形成算法的海洋平台损伤定位方法。通过遗传算法对待搜索区域坐标进行编码、选择、交叉、变异等操作,对波束形成算法的搜索策略进行改进,快速搜索损伤位置坐标。实验证明,与时差定位算法相比,本文方法的定位误差降低了50%;与波束形成算法相比,本文方法的运算时间减少了53%。因此,本文方法在保证定位精度的前提下,提高了算法的执行效率,对海洋平台损伤的实时监测和定位具有一定的实用价值。     

双面声阵列波束形成的正则化改进算法

双面声阵列波束形成能够区分识别位于不同扫描平面的相干声源,然而该算法在低信噪比条件下识别精度较低。针对此问题提出一种迭代正则化改进算法,通过迭代方法更新正则化矩阵与波束形成输出,在不断提升正则化稳定性、抑制干扰旁瓣的基础上使声学云图主瓣向实际相干声源点处聚焦。数值仿真与实验算例结果显示,改进算法在中高频代表频率下能够正确区分相干声源前后方位,并具有相对原算法更高的识别精度。从而表明:从反问题正则化角度对原算法进行优化改进是理论可行的;正则化矩阵的具体形式与广义逆波束形成输出的空间分辨率紧密相关,且可通过迭代方法将二者整合以提高声源识别精度。