水中运动目标动态线谱增强算法研究

通常的基于短时自相关的自适应线谱增强器(SABALSE)主要缺点是:输入信噪比低时,抑制高斯噪声性能差。为了最大限度地克服SABALSE的缺点,我们充分利用高阶累积量抑制高斯噪声的性能和高阶累积量的不同更新算法,提出了基于四阶累积量不同切片的自适应动态线谱增强新算法,并对其原理、结构进行了剖析。用实测鱼雷线谱数据,对鱼雷与水听器处于不同方位时,水听器接收的线谱进行了动态仿真。结果表明:基于四阶累积量非对角切片的自适应动态线谱增强(NDSCBADLSE)算法抑制高斯噪声、增强动态线谱的能力强于基于对角切片的自适应动态线谱增强(DSCBADLSE)算法,且均强于SABALSE算法。因此,本文的算法可用于提高水下探测系统和水下武器系统对微弱信号的检测能力。     

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。      

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。      

火箭发射的次声信号分析*

在距离发射点20km和230km的两个阵列上,记录了我国一次火箭发射产生的次声波。从信号中识别出点火与声爆事件,观察到火箭在飞行中产生持续的次声波,以及声爆前后明显能量特征上的变化,观测到完整的火箭发射和飞行过程中系列次声波。为了验证采集信号中包含声爆事件,使用Fisher检测估计方位角和视速度,计算结果与火箭飞行轨迹一致,并且声爆信号的预计到达时间和估计方位与实际的时间和方位角相符合。结合火箭速度变化的特征,给出了声爆前低频能量较弱现象的解释和火箭超声速后次声能量特征的变化,揭示了火箭产生次声波的机理,为火箭发射等目标的监测提供有益的借鉴和参考。     

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。      

基于高阶累计量的大气光通信自适应信号处理

针对强湍流信道下信号衰落的特点,分析了对数正态分布模型与K分布模型的适用范围.基于K分布模型建立大气光通信接收信号模型,并给出了自适应最优门限检测方法.采用四阶和六阶累计量对强湍流信道参量进行估计,采用二阶累计量对其它高斯噪音进行估计,得到K分布参量及高斯噪音统计量的预测值,实现自适应门限更新.基于Monte Calro算法进行仿真,给出了门限更新算法对通信系统误码率的影响,同时分析了信号采样率对估计参量偏差的影响.计算表明,在强湍流情况下,大气光通信系统的误码率性能得到极大的改善,优于基于MLSD检测的接收机.     

自适应信号增强在瞬态诱发耳声发射信号检测中的应用

耳声发射是近年来耳科学领域的研究热点。它已成为临床听力筛选和诊断耳蜗病变最为有效的手段之一。耳声发射信号的信噪比和相关率是临床诊断的重要依据。文中将自适应信号增强技术引入到对瞬态诱发耳声发射信号的检测中,并提出了一个基于最小均方算法的实用的自适应信号增强器结构。通过对106例受试耳所进行的瞬态诱发耳声发射信号检测,结果表明,自适应信号增强技术与传统的相干平均技术相比有更好的增强信号和抑制噪声的性能。利用自适应信号增强可以提高瞬态诱发耳声发射信号的信噪比增速、减少检测所需叠加次数、检测用时可缩短近一半。     

水下连续波有源探测的回波检测算法

研究线性调频连续波在水下探测中的信号模型、回波信号的检测和目标参数估计方法,通过分析回波信号与发射信号间的差拍信号,提出差拍-分数阶傅里叶变换结构的处理算法。为了减少分数阶傅里叶变换二维搜索时的计算量,首先使用Radon-Ambiguity变换估计差拍信号的调频斜率,再做相应阶次的分数阶傅里叶变换。数值仿真说明提出的算法能够有效消除线性调频连续波的距离-速度耦合现象,准确估计目标参数。通过湖上试验比较线性调频脉冲信号和线性调频连续波的处理增益,提出的算法处理的连续波比匹配滤波方法处理的脉冲信号处理增益大13 dB。研究结果表明该算法在连续波水下探测中可行有效,不仅能够准确估计目标参数,还具有良好的检测性能。      

基于四阶累计量的固定噪音参量估计

根据高斯噪音高于二阶的累积量为零的特性，提出基于四阶累计量的红外焦平面固定噪音乘性参量估计算法，完成从图象场景中自适应估计阵列单元的增益.利用泰勒级数展开给出乘性参量估计均值和方差的统计特性，证明算法给出乘性增益的估计为渐进无偏估计.提出的算法用蒙特卡罗仿真给予验证，证明了算法的有效性.并将提出的算法应用于实际图象的处理，有效降低了固定图案噪音，达到了较高的非均匀校正水平.     

三种谐波族检测算法的性能对比

基于高阶累积量谱、时序循环平稳信号分析、时频面Hough变换等预处理方法,给出了相对应的三种谐波族信号基频搜索与检测算法,并在2阶、4阶、8阶谐波情形下,应用于受白噪声污染的模拟谐波族信号、实测无人机信号和实测直升机信号等三种谐波族信号的检测概率的计算。计算结果表明,随着阶数的提高,三种算法对目标的检测性能均有所提高;对于上述三种不同信号,其基频搜索与检测能力最好的算法有所不同。所给出的谐波族信号基频搜索与检测算法将在直升机、无人机等目标的检测应用中发挥更好的作用。     

DOA estimation for uniform circular array without the source number based on beamspace transform and higher-order cumulant

Fourth-order cumulant is one of most widely used high-order cumulant for direction of arrival (DOA) estimation due to its ability of expanding the virtual array aperture as well as suppressing Gaussian noise. To address the two-dimensional (2D) DOA estimation problem, we propose a modified MUSIC scheme for uniform circular array (UCA) in this paper. Firstly, the fourth-order cumulant of UCA is considered to construct a new propagator, resulting in the elimination of a priori knowledge of the number of signals. Secondly, the UCA is transformed by beamspace transformation, reducing the time computational complexity of the algorithm since the two-dimensional grid search and singular value decomposition are avoided. And finally a low-rank recovery algorithm is adopted to improve the accuracy regarding the limited snapshots scenario. The numerical simulations validate the superiority of the proposed method.     

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。      

基于矢量化差分相位的单分布源解耦二维波达方向估计

在分布源(包括相干分布源和非相干分布源)的二维波达方向估计中,均匀圆阵由于可实现全方位测角、具有较高的分辨率,得到了广泛的应用,然而现有的估计算法均需要谱峰搜索和特征值分解,复杂度较高.针对此问题,考虑单个相干分布源或非相干分布源入射两种情况,提出了一种基于矢量化差分相位的解耦二维波达方向快速估计算法.该算法首先基于空间频率近似模型,证明了任意单个分布源入射时,均匀圆阵中不同阵元接收信号间的差分相位均不受角度扩展参数的影响;基于此特性,通过获取差分相位即可实现中心波达角的解耦合;接下来,提取采样协方差矩阵的严格上三角元素相位,即对应于各阵元间的差分相位,并进行矢量化处理,最终将波达方向估计问题转化为一个最小二乘问题,从而直接得到闭式解,避免了谱峰搜索和特征值分解运算,大幅度降低了复杂度.理论分析和仿真实验表明,所提算法具有较高的估计精度,并且无需角信号分布的先验信息,同时具备较低的计算复杂度和硬件复杂度,有利于复杂环境下阵列测向等工程实践.     

单矢量水听器估计目标方位的方法与实验

为评估基于单矢量水听器的方位估计能力,在黄海海域对矢量水听器进行实验。矢量水听器吊放于接收船尾部,采用平均声强器和复声强器方位估计方法,并提出以概率密度值最大的方位角作为目标方位估计值的具体处理准则,对恒定方向、匀速行驶的目标船方位进行估计,并求出两种方法的方位估计误差。结果表明,水听器布放深度10 m时,对正横距离为0.42 km的航速10 kn的目标船,平均声强器方法的水平方位角估计误差18°,极角估计误差为5°,可以在离目标船最远1.17 km处估计其方位;复声强法的水平方位角估计误差为13°,极角估计误差为8°,可以在离目标船最远2.35 km处估计其方位。在有接收船的噪声干扰情况下,复声强器比平均声强器方法估计的方位更准确,可以对更远处的噪声源进行方位估计。     

单矢量水听器的高分辨目标方位跟踪算法研究

根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。     

An adaptive mean shift clustering algorithm based on locality-sensitive hashing

The time complexity of the adaptive mean shift is related to the dimension of data and the number of iterations. The amount of computation will increase prohibitively with the increase of the data dimension. An approximate neighborhood queries method is presented for the computation of high dimensional data, in which, the locality-sensitive hashing (LSH) is used to reduce the computational complexity of the adaptive mean shift algorithm. The data-driven bandwidth selection for multivariate data is used in mean shift procedure, and an adaptive mean shift based on LSH with bandwidth estimation (LSH-PE-AMS) algorithm is proposed. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce the complexity of the adaptive mean shift algorithm, and can produce a more accurate classification than the fixed bandwidth mean shift algorithm.     

基于倾斜阵的距离与方位联合估计*

针对阵列倾斜引起的阵不变量方法定位精度下降的问题,该文结合倾斜阵声源定位的三维模型提出一种基于倾斜阵的距离与方位联合估计算法。该算法通过联合自校正方位距离联合估计方法对阵列倾角在声源-接收平面的投影量进行估计和补偿,改善目标距离估计误差的同时,利用匹配出的阵列倾角投影量反向估计目标方位,获得对声源二维位置的估计。通过仿真验证了该算法能够在阵列倾角较小时实现目标方位与距离的联合估计。     

多天线信道空间衰落相关性近似算法及其复杂性研究

信道空间衰落相关性(SFC)主要取决于波达信号的功率方位谱(PAS)和多天线阵列收发模式.深入研究了移动通信系统中多天线阵列SFC近似计算法及其复杂性.首先导出在典型PAS为均匀分布、高斯分布以及拉普拉斯分布下的SFC函数的闭合表达式.再研究在波达信号PAS小角度扩展时的近似计算法,建立多输入多输出(MIMO)多天线接收信道模型,深入分析所选择的天线阵列和电波传播参数对MIMO系统信道容量的影响.通过理论计算和仿真实验得出近似计算法在特定条件下具有很好的拟合度,定量分析了近似计算法在对MIMO多天线系统分析时的适用性和计算效率.该算法能极大地减低理论计算复杂性,提高分析和仿真MIMO多天线系统的效率.