水下宽带源方位估计的克拉美-罗界研究

推导了水下宽带源方位估计的克拉美-罗界(CRB)解析式。它揭示了宽带CRB的特点和影响方位估计性能的因素:(1)单源的宽带CRB可分为两部分:与阵列相关的部分包括阵列结构、目标方位及基阵参考点等因素;与信号相关的部分包括信号频率二阶矩及信噪比等。(2)相互独立的两个目标源,每个源的CRB与单源时相应目标源得到的结果相等。(3)两个相关源之间的夹角大于一个波束宽度时,每个源的CRB与单源结果也很接近。(4)由于信源数估计错误,单源误以为是双源,将使CRB值趋于无穷大。仿真结果验证了理论分析的正确性。因此,宽带CRB除给出宽带方位估计算法的最佳估计性能外,还能从方位估计的角度,为宽带阵列及信号波形设计等提供有益的指导。      

未知相关噪声环境下宽带源波达方向估计的快速算法

提出一种未知相关噪声环境下带源波达方向估计的快速算法。该算法只对信号子空间进行变换,直接由传播算子构造聚焦矩阵,得到一种快速TCT聚焦矩阵。利用阵列相关矩阵的酉相似变换特性估计噪声相关矩阵,提高了未知相关噪声情况下宽带DOA估计的性能。该算法由线性运算求解聚焦矩阵和噪声相关矩阵,无需特征分解,运算量低,而且适用于未知相关噪声情况,具有重要的工程实用价值。     

强干扰下空间抗混叠宽带波达方位估计

提出了基于改进频率差分(FD)技术的空间抗混叠波达方位(DOA)估计方法,实现了阵元稀疏排布,即在阵元间距远大于入射信号波长时,存在栅瓣模糊情况下多水下声学目标的方位估计。首先,确定目标方位角度搜索范围,建立阵列信号处理模型,对宽带信号不同频率成分之间进行频率差分处理,从而降低信号频率以满足阵元稀疏排布阵列的空间奈奎斯特采样要求。然后,基于投影子空间正交性检验(TOPS)算法构建一个对角变换矩阵,利用对角酉变换矩阵正交性直接对阵列流形进行频率差分处理,使其频率差分处理输出的信号个数与输入信号个数相等。最后,进一步推导频率差分域等效目标方位与真实入射信号角度等价的条件,并基于该等价条件进行频率筛选,最终获得无模糊的空间方位谱结果。经仿真实验验证,所提算法在信噪比为-10～20 dB范围内,估计结果均方根误差低于0.1°,有效抑制了栅瓣且受干扰强度影响较小。经海试数据验证,所提算法可以有效估计出目标方位,并避免空间混叠项干扰。所提空间抗混叠波达方位估计方法能够有效抑制栅瓣模糊,提高目标方位估计精度,且在强干扰条件下仍具有较好的角度估计性能。     

频域单快拍压缩感知目标方位估计和信号恢复方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪和目标识别的前提。提出了一种阵列频域单快拍压缩感知的水下目标方位估计和信号恢复方法。首先将阵列接收数据变换到频域,取频域单快拍数据作为压缩感知的测量值,然后根据频域快拍对应的频率、搜索方位和阵列流形构造过完备的阵列流形矩阵作为压缩感知的感知矩阵,最后通过基追踪算法估计搜索方位上目标信号和功率,实现DOA估计与信号恢复。宽带仿真实验数据验证结果表明,同等条件下完成同样的目标方位分辨,提出的方法比最小方差无失真响应方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比更低,恢复的目标信号更加准确,波形相关系数达到89%以上。海上实验数据处理结果表明,目标检测能力优于最小方差无失真响应方法,证明该方法可以适用于实际声呐系统。      

瞬态信号的小波变换波达方向估计

针对瞬态信号方位估计问题,提出了基于连续小波变换的多重信号分类测向算法(CWT_MUSIC)。首先由信号特征确定小波尺度参数,构造Morlet小波,对信号进行小波变换,利用获得的小波变换系数建立多分辨时频阵列信号模型,并据此模型设计基于子空间的MUSIC算法以实现瞬态信号的波达方向估计;然后对该算法的多分辨与误差性能进行分析,最后仿真实验和实际爆炸试验验证了所提出的CWT_MUSIC算法能有效地提高空间谱的分辨率和DOA估计性能。     

MIMO声呐的双尺度旋转不变子空间波达方向估计*

为了提高单基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)声呐阵列的波达方向(Direction of arrival, DOA)估计性能,提出了双尺度旋转不变子空间(Dual-Resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DR-ESPRIT)算法。结合MIMO阵列虚拟阵列的结构特征,首先利用ESPRIT算法通过各条虚拟线阵内、基线间距不大于半波长的子阵间的旋转不变关系得到无模糊的粗估计结果,之后利用虚拟线阵间、基线较长的子阵间的旋转不变关系得到一组有模糊的精估计结果。参考粗估计结果对精估计结果进行解模糊,最终得到高精度无模糊的角度估计结果。为了降低运算复杂度,利用该思路对降维ESPRIT算法也进行改进,提出了双尺度降维ESPRIT算法。仿真试验首先验证了与传统算法相比,双尺度类DOA估计算法能够有效提高角度估计精度。此外,还分析了MIMO声呐阵列的发射、接收阵元的幅相扰动误差对算法角度估计性能的影响。     

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。      

虚拟阵列Khatri-Rao积与子空间联合稀疏表示的DOA估计方法

利用目标信号在空域分布的稀疏性,该文提出了一种基于虚拟阵列Khatri-Rao(KR)积与信号子空间联合稀疏表示的单快拍DOA估计方法;该方法利用单次快拍的采样数据,构造出双向虚拟阵列数据,并对虚拟阵列数据的协方差矩阵进行KR积变换处理,然后对向量化后的数据进行顺序重构,利用重构矩阵的大奇异值对应的左奇异向量为估计信号子空间;最后,利用凸优化工具箱对稀疏模型进行二阶凸规划的优化求解,得到高精度的DOA估计值;仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下比传统MUSIC和OMP算法具有更高的估计精度。     

基于快速富氏变换插值的宽带信号方位估计

提出一种宽带方位估计算法,它利用FFT插值,将实际线列阵接收到宽带信号中的各子带信号转换成相应的虚拟阵列的输出,从而使得各子带张成的信号子空间相同,信号方位估计便可从虚拟阵列的输出中获得。通常宽带方位估计算法需要对方位角进行预估,以便构成聚焦矩阵,而对方位预估的偏差将导致最终方位估计的偏差。本文方法是先对阵列的采样输出进行预处理,再用常规方法来形成统一的采样协方差阵进行方位估计,因此避免了方位预估,使得估计结果是无偏的。仿真结果证明了该方法的有效性。     

采用条件波数谱密度函数的宽带高分辨方位谱估计算法

针对宽带高分辨方位估计存在方位估计偏差大、算法复杂度高等问题,提出了一种基于条件波数谱密度(Conditional Wavenumber Spectral Density based,CWSD-based)的宽带高分辨方位谱估计算法.该算法利用条件波数谱密度将阵列信号转换到频率-波数空间,宽带信号能量在该空间的坐标呈现与入射角相关的线性分布,通过借鉴直线检测原理,实现邻近目标的高分辨方位估计,且无需预估角度和信源数等信息。仿真结果表明,该算法理论分辨率与处理最高频率成反比,估计均方误差约为0.1°,对阵形畸变鲁棒,运算效率高。海上试验数据表明,本文方法在方位分辨率、弱目标检测、非目标向噪声抑制、稳健性等方面都优于宽带常规波束形成和最小方差无畸变算法,在实际海洋中可实现超低旁瓣高分辨波达方向估计。      

基于单个矢量水听器和子空间旋转的宽容宽带双目标分辨与跟踪方法

理论证明线性信号处理可以分辨两个不完全相关的目标。针对宽带双目标问题,根据矢量水听器信号模型,设计了并行的两路结构相同的处理通道,每个通道先将接收信号做子空间旋转,分离出单个目标,然后用空间匹配滤波方法估计该目标方位。仿真研究表明,该方法适用于任意频谱结构的信号,对目标强度差和初值误差的宽容性好,可以全方位跟踪目标而性能不受目标具体方位影响,并具有时间带宽增益,在相关目标或者低信噪比情况下的性能优于宽带聚焦子空间方法。海试数据验证了该方法的可行性。该方法是一种比较实用的水下双目标分辨与跟踪方法。     

一种自适应最小范数算法

运用特征子空间方法的关键在于信号子空间或噪声子空间的估计,实际上有些信号的统计特性随时间变化,于是要求得到参数的实时估计值,为此,需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新。本文首先分析了一种自适应子空间估计算法,即MALASE(MaximumLikelihoodAdaptiveSubspaceEstimation)算法。然后,把MALASE算法与传统的最小范数(Mini-Norm)高分辨算法相结合,并应用零点跟踪技术,提出了一种自适应Mini-Norm高分辨算法,可用于对时变的信号波达方向(DOA)进行跟踪估计。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理方法

提出了一种依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理新方法。相干信号子空间(CSS)宽带处理方法的核心思想是通过聚焦变换将宽带信号各频率分量的信号子空间映射成为一个信号子空间。而依赖于频率变化模型(FDM)的宽带处理方法则是通过引入一组关于频率的基函数,建立阵列信号依赖于频率变化的模型,从而直接进行宽带处理。本文把CSS的聚焦思想应用到FDM,提出了一种宽带目标方位估计方法,并构造了对角聚焦矩阵。新方法采用了FDM,增大了相关矩阵的维数,有效地反映了噪声子空间,因此比CSS具有更好的性能;采用聚焦,大大减小了FDM方法庞大的运算量。计算机仿真结果验证了新方法的有效性。     

面向低强度无线网络信号接收谱参数估计研究

针对以北斗卫星导航信号为代表的亚纳秒级的低强度无线网络信号在定位中难以获取精确时间估计及角度估计,且易受环境噪声影响,使其定位精度不高等难题,本文提出了基于亚纳秒级的低强度无线网络信号接收谱参数估计方法。首先通过抽样方式,将发射信号抽样为多维独立子信号并独立建模,通过构造噪声空间与子信号空间在对应列向量正交化的基础上精确获取TOA估计;随后利用复数域映射,在获取TOA估计基础上采取比对方式精确地获取DOA估计。最后对本文参数估计方法进行了精度分析。测试数据显示：与 PM算法、ESPRIT算法相比,本文技术在TOA及DOA估计上更为精确;同时在信号强度低且背景噪声干扰严重的情况下,本文方法仍可有效的维持参数估计精度。     

关于宽带和窄带超声血流速度测量方法的评价

本文对现有的几种超声血流速度测量方法做了细致的分析和计算机仿真研究，指出了各种方法的本质特点和他们之间的联系。理论分析和仿真的结果表明；脉冲多普勒方法和自相关法是本质上相同的两种窄带估计方法，由于它们对信号做的窄带假设与实际的信号有一定的差别，导致它们的估计性能较差；一方面不能充分利用多次回波的数据，另一方面还存在着严重的速度混叠现象，信号的频带愈宽，估计的效果愈差．时域互相关法、宽带极大似然法和二线傅氏变换法是三种宽带估计方法，其中时域互相关法和二维傅氏变换法结果上是完全相同的。宽带估计方法明显优于窄带方法，它们不仅有较高的速度分辨率并对速度混叠分量有很好的抑制作用，而且随着信号频带的增加和采样数据的延长，估计的质量还可以得到进一步的提高。     

改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计

针对基于高斯先验模型的贝叶斯压缩感知在目标方位(Direction Of Arrival,DOA)估计中可能出现明显随机伪峰的问题,改进了高斯先验模型,并在此基础上提出了一种贝叶斯压缩感知目标方位估计方法。通过波束输出噪声背景预估与二值指示变量标记,并引入基于信号先验方差的噪声方差估计方法,与变分贝叶斯推断相结合改进目标方位估计性能和优化迭代收敛过程。利用32元线阵对改进算法进行数值仿真处理和分析结果表明,该改进方法不仅可以准确估计目标信号的方位,而且可以显著地减少空间谱中伪峰的数量。实际海上实验数据处理结果表明,使用改进后的贝叶斯压缩感知方法进行DOA估计,可以显著地抑制空间谱中随机的伪峰,提高波束输出峰值背景比,具有更强的目标检测能力。      

波达方向估计中特征空间的信源数估计方法

提出了特征空间法信源数估计方法,它将阵列信号的协方差估计值分别投影到信号的特征子空间和噪声的特征子空间。由于信号子空间与噪声子空间相互正交,易于由表征投影大小的判据值区分信号和噪声的贡献;本方法用的是M×M阶矩阵特征值分解,M为基元数,与波达方向估计用的相同,因此节省大量的计算量;它可以在实数空间中进行运算,进一步减少运算量。进行了数值计算,检验了判据值分布,以及在信源等功率、不等功率和空间相关色噪声等情况下特征空间法的性能。估计方法还用声纳数据进行了检验。所有这些结果均证明本估计方法性能优良。      

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。      

声场空间相关对基于子空间的高分辨率空间谱估计的影响

分析了海洋波导中阵列各阵元接收信号相关起伏情况下,基于平面波假设的目标方位估计方法面临的问题。对于窄带均匀直线阵,利用共轭对称Toeplitz矩阵的性质,分析了由于海洋波导中声场相关弓l起的目标“分裂”现象,即阵列接收到的信号可以分解为若干个平面波入射信号迭加的形式。进一步分析了目标“分裂”导致真实目标个数估计困难,基于特征分解的高分辨率空间谱可能会出现虚假谱峰的现象。     

基于Wigner-Ville分布的宽带回波到达时刻估计方法

研究了基于 Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的宽带回波到达时刻的估计方法。通过回波信号与参考信号Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的时频相关，完成对回波到达时刻的估计。在此基础上，本文提出了瞬时频域相关和ＸＷＶＤ峰值估计两种改进方法。通过仿真研究，发现这两种改进估计方法在低信噪比（０ｄＢ）下具有很好的估计性能，估计均方误差可以达到克拉美－罗界，并且运算量也大大降低，有利于工程实时应用。最后，本文讨论了线性调频信号时宽和带宽对估计性能的影响。