采用四阶累积量多重矩阵重构的低信噪比相干声源波达方向估计

针对相干声源子空间能量扩散且协方差矩阵欠秩难以有效估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种采用高阶矩阵变换的估计方法-四阶累积量多重矩阵重构(FOC-MMR)。该方法首先对阵列声压数据分帧进行短时傅里叶变换,然后对四阶累积量扩展的高阶协方差矩阵进行奇异值分解(SVD)得到高阶噪声特征向量,保证该噪声特征向量与扩展后的高阶阵列流形矢量正交匹配,最终实现相干信号的DOA估计。相干单频矩形脉冲信号仿真结果表明,将FOC-MMR方法应用于均匀线阵(ULA, M=4),在信噪比SNR≥-15 dB时,相干信号(θ₁=-20°和θ₂=20°)的均方根误差保持在1.5°以内;在SNR=10 dB时,可正确分辨的两相干信号方位间隔Δθ可以低至5°。在相干脉冲声源实验中,通过混入SNR=5 dB高斯白噪声,验证了FOC-MMR算法在应用于由多个ULA组成的矩形面阵时,其分辨邻近声源和抑制高斯噪声的能力较高。FOC-MMR算法通过对声压阵列数据扩展得到满秩的高阶协方差矩阵,不仅解决了由信号相干造成的噪声和信号特征向量之间能量扩散的问题,还实现了以较高的测向精度和...     

基于流媒体技术的风力发电机全景监测虚拟现实系统研究

在工程监测中,通过虚拟现实技术进行预警、侦测或巡检等,可在保证人身安全的情况下,对设备状态进行监测并判断;目前多数虚拟现实开发技术存在需要大量存储和分析数据的问题,采取流媒体技术可以很好的解决数据量的问题,但采用具有流媒体功能的软件开发的虚拟场景没有很好的临境感,而全景技术能够使人从各个角度获得直观的立体感,能够解决场景临境感差的缺陷;将流媒体技术与全景技术结合建立风力发电机的全景漫游监测系统,实现了对风力发电机的监测,得到了很好的效果。