近场子空间聚焦的碰摩故障声发射定位方法

针对宽带多源声发射信号的相干、多模态和能量衰减快问题,提出一种近场多重相干信号子空间聚焦的定位算法用于碰摩故障声发射源的定位检测。首先,为滤除干扰模态波、减小频散效应,采用基于模态声发射传播特性分析的小波分解滤波方法,从碰摩初期的声发射信号中获取零阶模态波及波速用于定位计算;其次,为实现信号解相干,提出基于双边相关变换(TCT)的近场聚焦矩阵估计方法;最后,针对声发射信号的能量衰减快问题,利用近场基于特征分解的多重信号分类(N-MUSIC)的空间谱估计方法来实现声源的精确定位。理论分析和实验结果表明:该方法定位精度高、计算复杂度低、稳定性强,能有效识别多个相干碰摩声源。相比传统相干子空间算法(CSM),该方法减少了信号初值和聚焦频点的计算量,对双声源的分辨概率较现有修正近场多重信号分类算法提高了17%,是一种有效的碰摩故障源检测方法。      

基于宽带立体超透镜的远场超分辨率成像

为突破传统衍射极限实现远场超分辨率成像,提出了一种微波频段宽带立体超透镜用于目标远场超分辨率成像.该透镜可将携带着目标超分辨率信息的凋落波分量转换为传播波分量辐射到远场,进而可在远场接收这些信息并用于超分辨率成像.分别从频域和时域两方面对该透镜的超分辨率特性进行验证.在频域,利用多重信号分类算法对借助于该结构的扩展目标实现了λ/12的远场超分辨率成像,大幅度提升了成像效果.在时域,结合时间反演技术,验证了带宽提升对空间超分辨率聚焦特性带来的明显优势.     

三维空间非同步测量高分辨率声成像方法

为解决三维空间中声源成像分辨率低的问题,提出一种基于非同步测量的三维空间声成像方法.该方法首先通过移动球形传声器阵列扫描空间分布的声源,然后利用非同步测量技术近似得到大孔径、高密度的传声器阵列测量结果,最后通过传统波束形成算法成像.仿真及实验结果表明,该方法与单次测量下的波束形成方法相比,聚焦性能更好,空间分辨率高,可...     

室内两步法监督式学习双耳声源距离估计

提出一种室内环境下两步法监督式学习双耳声源距离估计算法,该算法通过预先估计声源方位角信息以克服声源方位角的变化对声源距离估计性能的不利影响.该算法第1步利用深度神经网络模型估计声源的方位角,并将不同方位角的双耳信号分类;第2步中对每个方位角的双耳信号采用独立的深度神经网络模型进行声源距离估计,其中距离特征选用双耳信号的一些双耳特征和统计特性。在仿真和实际环境下,本文提出的两步法声源距离估计算法的距离估计准确率比现有算法提高了3%~5%左右,并且在各种不匹配环境下的距离估计准确率比现有算法高出5%~10%左右。实验结果表明利用声源方位角信息可以有效提高双耳声源距离估计算法的性能。      

基于最差性能优化的运动声源稳健聚焦定位识别方法研究

基于被动合成孔径原理,提出了一种具有高稳健性的运动声源高分辨聚焦定位识别方法.该方法采用综合优化手段,通过矢量最大似然聚焦定位算法生成虚拟阵列坐标及数据矩阵,进而利用基于最差性能优化的稀疏虚拟阵列聚焦算法,获取稳健的高分辨定位识别效果.理论及仿真研究表明,该方法对于非匀速运动以及与基阵存在运动倾角的复杂情况具有较强的适用性,聚焦空间谱表现出更大的动态范围、更为尖锐的聚焦峰尺度以及更强的背景噪声起伏压制能力.湖上试验进一步验证,在高分辨最小方差信号无畸变响应法(MVDR)聚焦算法动态范围仅为3.5 dB的相 关键词： 稳健性 运动噪声源定位识别 矢量阵 最差性能优化     

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。     

高精度球面阵聚焦声源定位方法研究

提出了一种高精度高空间分辨率球面阵聚焦声源定位方法——虚拟源法。该方法通过球面阵波束扫描获得实际声源的空间聚焦谱,并假定各扫描点为虚拟声源,将实际声源聚焦谱看作是全体虚拟源共同作用的结果,由此得到各虚拟源对声场的贡献量,从而可实现声源精确定位。仿真研究分析了频率,阵列孔径,声场模态阶数,信噪比等参数对声源定位性能的影响,并与常规算法进行对比。结果显示,该方法不受频率和阵列孔径的限制,避免了空间“混淆”,能够进行高精度高分辨率声源定位,并具有良好的背景噪声抑制能力。      

子带t分布的快速独立向量分析在语声盲源 分离中的应用*

为了提高独立向量分析算法在盲语声分离任务中的分离性能,降低算法计算复杂度,并改善目前尚未完全解决的顺序模糊性的问题,该文提出一种基于子带t分布的快速独立向量分析算法。在声源模型方面,该算法首先利用语声信号重尾分布的特性,假设声源概率密度函数服从t分布,同时采用子带建模的方法来增强同一声源相邻频点的高阶依赖性,进而减轻频点间的顺序不一致问题。在空间模型方面,该算法采用秩1更新的方式估计声源信号,避免矩阵求逆操作和分离矩阵的估计,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与现有的基于独立向量分析的盲源分离算法相比,该算法能够在相同的迭代次数下取得更优的语声分离性能。     

球形传声器阵列下基于主导声源检测MUSIC群时延算法的多声源定位*

针对混响环境中,多径效应、散射、衍射等原因导致声源定位失败或分辨能力不足的现象,提出一种基于主导声源检测MUSIC群时延的邻近多声源定位方法。该方法采用球形传声器阵列,相比平面阵列可以捕获3D声场信息,利用球谐域下信号的频率分量与角度分量解耦的优势,从而可直接利用频率平滑技术处理宽带语声信号而不需要构造聚焦矩阵,并在球谐域下通过设置阈值对一组时频段进行主导声源检测,从而选择出包含直达声的一组时频块来构造MUSIC群时延空间谱。上述举措在提升波达方向估计在高混响环境下定位鲁棒性的同时,也提高了多个邻近声源的分辨能力。仿真实验结果表明,所提出的主导声源检测MUSIC群时延算法,在高混响和低信噪比条件下,仍具有更好的定位精度与更优的邻近多声源分辨效果。     

基于矢量阵的运动声源柱面聚焦定位方法试验研究

本文基于被动合成孔径原理, 在建立运动声源矢量阵近场柱面聚焦测量模型的基础上, 分别研究了适用于单频线谱信号和宽带连续谱信号的矢量阵柱面聚焦定位方法, 通过数值仿真计算了该方法在多种误差条件下的定位精度, 并进一步通过舱段模型试验对该方法的工程实用性和正确性进行了详细的分析和论证. 舱段模型试验结果表明, 柱面聚焦定位结果与壳体振动能量分布规律符合较好, 该方法不仅能真实反映声源位置信息, 而且能反映不同频带内声源能量分布的相对大小, 具有良好的定位效果.     

采用听觉滤波器的宽带MUSIC声源定位方法

在分析了采用短时傅里叶变换的宽带MUSIC声源定位算法(SF-MUSIC)存在问题的基础上,提出了一种采用听觉滤波器的宽带MUSIC声源定位算法(AF-MUSIC)。该算法使用听觉滤波器组对传声器阵列接收到的信号进行不等带宽分解后,在各个频率通道上使用MUSIC算法进行声源定位,并结合子区间频数估计法得出最终定位结果。对算法进行的实验评估表明,在不同声源类型条件下,相比SF-MUSIC算法,AF-MUSIC算法的平均估计误差减少2.5479°,有效地提高了声源波达方向估计的精度。      

解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法

针对信噪比较低时,多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题,提出了一种解卷积的MUSIC方位估计算法(Deconvolvecd MUSIC,D-MUSIC)。该方法用一个类似冲激函数作为MUSIC算法输出方位谱的点散射函数(Point Scattering Function,PSF),然后基于解卷积图像复原理论,利用该点散射函数和RichardsonLucy(R-L)迭代算法对MUSIC算法的方位谱进行解卷积,获得D-MUSIC算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的。仿真表明,该方法继承了MUSIC算法的高分辨性能,且可以明显降低方位谱的背景级,具有较好的方位估计性能。对南海海上试验的水平阵数据进行处理,分析比较了利用MUSIC算法和解卷积MUSIC算法获得的方位谱时间历程图,分析结果有效验证了D-MUSIC算法性能的优越性。      

球形阵列自适应网格分层定位算法

刚性球形传声器阵列可以在无空间模糊的条件下进行球谐域数据处理,基于球形阵列的可控波束形成器导向响应功率(SRP)算法定位精度高,但是计算量大,计算效率低。通过将球面致密的全局网格搜索替换为分层搜索策略可以有效减小SRP算法的计算量。提出MRE-SRP算法保持球形阵列SRP定位精度的同时降低计算量,首先通过球谐域MUSIC(SH-MUSIC)算法判断入射声源的数量减小搜索区域;其次将相对熵模型引入球谐域SRP(SH-SRP)定位算法中,提取网格分层前后的信息增益,设计自适应网格选择判据,实现分层多分辨率网格的精准再细分,从而降低计算量。实验验证了所提出算法的性能,结果显示在单双声源定位中,该算法可以实现较高的定位精度,精准选择分层网格,计算量减少75%以上。     

采用球谐分解的二范数广义逆波束形成

基于传声器阵列的声成像技术是解决噪声源识别的有效途径之一.该文提出了一种基于球谐分解的L2范数广义逆波束形成算法,并对此算法在分布式球形阵列布放方案下进行了定位精度及鲁棒性的对比分析研究.仿真结果显示,此算法对低频相干声源具有较高的空间定位精确度,且阵元位置误差对此算法性能的影响有限.通过在半消声室进行实验进一步证明了...     

传声器阵列特征值滤波去噪方法

作为二阶统计量的互谱矩阵(CSM)是声学成像算法的核心输入量。为增强传声器阵列的去噪表现,研究了互谱矩阵特征值滤波的机理,并提出了两种新型的特征值滤波方法的设计准则:(1)声源互谱矩阵的Stein无偏风险估计(SURE收缩),即基于SURE准则的特征值软阈值收缩;(2)进一步提高声源互谱矩阵EYM (Eckart-Young-Mirsky)估计误差的最优收缩(Opt-Shrinkage)方法,即对声源特征值所含有的噪声进一步去除。然后,在3000个快照数,0 dB信噪比(SNR),100个传声器的环境下进行仿真。通过仿真,与经典的MUSIC方法比较原声源信号与去噪后信号的互谱矩阵对角线误差,其中MUSIC方法的互谱矩阵对角线误差为74.15%,SURE收缩为41.97%,最优收缩为20.62%。并通过改变快照数、声源数与SNR,对比了不同特征值滤波去噪方法的效果。从仿真结果上看,在少声源(少于40个)工况下SURE收缩方法的去噪效果优于MUSIC方法与最优收缩方法;在声源数超过42个后,最优收缩方法取得更显著的效果。最后,在3个声源、60个传声器数、-5 dB信噪比的声源定位实验中,SURE收缩与最优收缩均获得了相比MUSIC方法更好的去噪效果。研究表明在现有传声器阵列特征值滤波方法的基础上,对特征值的进一步处理可以得到更好的去噪效果。      

小快拍高分辨目标方位估计算法 GMUSIC的性能分析*

针对水下运动阵列在运动过程中进行方位估计时存在快拍不足的问题,研究了基于随机矩阵理论的MUSIC改进算法GMUSIC,该方法通过Stieltjes变换建立起统计协方差矩阵真实特征值、特征向量与样本协方差矩阵之间在逼近域中的关联,以修正样本协方差特征分解的结果,进而实现小快拍方位估计。仿真与试验表明:GMUSIC算法可以更好地分辨相邻目标,且需要的快拍数较MUSIC算法要少;在低信噪比情况下,GMUSIC算法方位估计均方根误差远小于MUSIC算法,估计成功概率远大于MUSIC算法。因此,GMUSIC算法适用于解决水声目标的小快拍方位估计问题。     

A comparison between ultrasonic array beamforming and super resolution imaging algorithms for non-destructive evaluation

In this paper the total focusing method, the so called gold standard in classical beamforming, is compared with the widely used time-reversal MUSIC super resolution technique in terms of its ability to resolve closely spaced scatterers in a solid. The algorithms are tested with simulated and experimental array data, each containing different noise levels. The performance of the algorithms is evaluated in terms of lateral resolution and sensitivity to noise. It is shown that for the weak noise situation (SNR > 20 dB), time-reversal MUSIC provides significantly enhanced lateral resolution when compared to the total focusing method, breaking the diffraction limit. However, for higher noise levels, the total focusing method is shown to be robust, whilst the performance of time-reversal MUSIC is degraded. The influence of multiple scattering on the imaging algorithms is also investigated and shown to be small.     

宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。     

基于矢量水听器阵列空域预滤波处理的多重信号分类算法研究

矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。