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基于传播算子的宽带源相干信号子空间测向方法 总被引:4,自引:0,他引:4
将窄带传播算子方法引入宽带源测向的相干信号子空间处理中。首先提出一种新的聚焦矩阵的计算方法;该方法不需要进行角度预估,也不需要任何矩阵分解,对信号方向不敏感,运算量小。在此基础上,根据相干信号子空间处理方法的原理,对聚焦的空间协方差矩阵作传播算子方法的处理。整个过程避免了矩阵分解,因而运算量降低,仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成 总被引:3,自引:2,他引:1
提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。 相似文献
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《声学学报:英文版》2015,(6)
针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏空间谱拟合,实现了宽带弱目标超分辨方位估计。仿真试验结果表明,该方法在弱目标分辨和方位估计精度方面优于宽带非相干和相干信号子空间高分辨处理方法。32元拖曳阵海试数据的处理结果验证了该方法的优越性能,同时说明了该方法在无源声呐探测中应用的可行性。 相似文献
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针对无源声呐中宽带相干处理对邻近弱目标分辨能力仍不足的问题,提出一种相干聚焦后稀疏空间谱求解的宽带超分辨方位估计方法。首先将不同频点数据相干聚焦到参考频点,构成多测量矢量稀疏求解问题,然后采用二阶锥规划内点算法进行稀疏空间谱拟合,实现了宽带弱目标超分辨方位估计。仿真试验结果表明,该方法在弱目标分辨和方位估计精度方面优于宽带非相干和相干信号子空间高分辨处理方法。32元拖曳阵海试数据的处理结果验证了该方法的优越性能,同时说明了该方法在无源声呐探测中应用的可行性。 相似文献
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基于声压振速联合信息处理的声矢量阵相干信号子空间方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为解决水下宽带源的远程测向问题,提出了一种基于声压P与振速V的互谱矩阵的声矢量阵相干信号子空间方法。与现有的将声矢量传感器的振速信息仅仅作为独立阵元来处理的声矢量阵测向方法不同,新方法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵中P-V互谱的抗噪能力,能将相干信号子空间方法的宽带高分辨能力及去相干能力与声矢量阵的抗噪能力有机地结合起来,实现对宽带源的远程、高分辨方位估计。理论分析给出了基于P-V互谱矩阵的宽带聚焦原理和特征分解原理,以及信源数检测准则。基于湖试数据的仿真实验结果显示,采用3元声矢量阵,在信噪比为-10dB和观测时间为20s时,新方法方位估计的均方根误差约为5°,明显强于现有方法。 相似文献
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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。 相似文献
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针对宽带相干目标的远程探测问题,本文提出一种基于声压振速联合处理和矢量重构的声矢量圆阵MVDR波束形成方法。该方法利用相位模态变换技术,将声矢量圆阵变换为与信号频率无关的虚拟线阵,并构建虚拟线阵声压与组合振速的互协方差矩阵,利用声压与振速各分量间的空间相关性有效地抑制各向同性环境噪声;并对宽带相干信号的互协方差矩阵进行矢量重构,即将最大特征值对应的特征向量划分为相互重叠的子向量,从而构建前/后向Hermitian矩阵;最后,基于MVDR波束形成器实现宽带相干目标的方位估计。仿真计算和实验数据处理结果表明,该方法具较强的解相干能力和噪声抑制能力以及较高的方位估计性能。 相似文献
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快速收敛最小方差无畸变响应算法研究及应用 总被引:4,自引:0,他引:4
常规最小方差无畸变响应(MVDR)自适应波束形成是一种高分辨窄带波束形成器,它是利用实际声场的窄带互谱密度矩阵(CSDM)估计出自适应波束形成权向量。在实际应用中,MVDR算法需要较长的观测时间估计协方差矩阵,不利于对高速运动目标进行定位;对于宽带目标信号,MVDR算法需要对每一个CSDM进行求逆运算,计算量较大;在相干源条件下,目标信号之间会发生"对消"现象,MVDR算法性能急剧恶化。本文提出了基于子带子阵处理的快速收敛MVDR自适应波束形成方法。首先将全频带划分成一组子带,将接收线阵划分成一组子阵,然后对每一子带计算降维的驾驶协方差矩阵(STCM),从而得到快速收敛MVDR自适应波束形成的权值和空间谱估计结果。同时采用双向空间平滑方法对相干源进行MVDR空间谱估计。仿真和海试数据处理结果表明该算法在保证高分辨力的同时,具有瞬时收敛的性能,双向空间平滑技术具有良好的解相干性能。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计 总被引:8,自引:4,他引:4
提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。 相似文献
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基于快速富氏变换插值的宽带信号方位估计 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于聚焦变换的宽带信号方位稳健估计 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于聚焦变换稳健的宽带信号方位估计算法,FTMV方法(Focusing Transform Based Minimum Variance Method)。该算法利用聚焦变换的思想将宽带阵列信号协方差矩阵聚焦到一个窄带上进行处理,实现了信号的方位积累。实验数据处理结果显示FTMV方法有效消除了阵列机动引入的目标方位估计误差,同时相对窄带MV方法(Minimum Variance Method)具有更短的响应时间、更小的计算复杂度、更好的鲁棒性能。 相似文献
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结合时反算子分解和时反混响置零方法,提出了一种前后混响零点约束下基于时反算子分解的信混比增强新方法.利用目标回波出现时刻及其出现前后时刻的回波信号,通过时反算子分解获得目标距离对应的一个二维信号子空间和目标前后距离附近的海底聚焦权向量,根据该信号子空间和海底聚焦权向量,以目标前后距离附近的海底声场置零、目标处最大为约束条件,导出了时反阵的一个约束最优激励权向量.该方法解决了现有直接时反处理、混响置零方法以及时反选择性聚焦方法存在的局限性,可以在没有探测声源、没有目标和海底散射强度谁大谁小的先验知识的条件下,实现声场在目标处聚焦,同时在目标距离附近海底处设置混响凹槽,进一步增强回波信混比.针对典型浅海波导环境,通过计算机仿真验证了所提方法的有效性及其改进的信混比增强能力. 相似文献
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基于时频阵列模型的波达方向估计 总被引:4,自引:2,他引:2
提出一种非平稳信号的波达方向估计方法。该方法将时频分析引入阵列处理,通过参考阵元和两个对称子阵的互时频分布建立起一种时频域的阵列数据模型,用平均的时频阵列数据模型代替传统的阵列模型,采用子空间方法得到多个非平稳信号的波达方向估计。空间平均和时频分析的结合使得该方法具有很好的信号选择性和抗干扰噪声的性能,该方法还具有运算量小和处理非平稳信号的能力。 相似文献