两步法提高时延差估计精度的分析和实验验证

为提高短基线水声定位系统的定位精度,对利用两次估计提高时延差计算精度的方法进行了理论分析、仿真和实验验证,并给出了具体的实现步骤。该方法将时延差估计值分解成了时延差初测值和时延差修正值,前者直接利用相关函数包络求解,后者与相关函数相位差之间存在映射关系,通过频域的相位差估计获得。仿真和实验的结果显示,采用这一方法能够获得很高的时延差估计精度。两步法具有很强的实用性,可以有效的提高短基线水声定位系统定位精度。      

多频带期望值最大声信号时延估计EI北大核心CSCD

通过分析复杂环境中不同频带声信号时延估计的差异,提出多频带期望值最大时延估计方法。为了使各频带之间无重叠,该方法采用独立分带划分声信号不同频带,然后计算各频带广义互相关函数,并对子带广义互相关函数建立最大似然模型,最后利用期望值最大算法将多维优化转为一维优化的迭代式,获得最优子带广义互相关函数,在此基础上估计声信号的时延信息。数据仿真和实际实验结果表明,多频带期望值最大化时延估计相较常规时延估计有效估计值的百分比提升了10%,并将最优频带互相关函数应用到该定位算法中,在网格间距为0.3 m时,得到的峰值区域汇聚更明显,定位效果更好。     

一种改进的非整数自适应时延估计方法*

针对基于时延估计的机电设备故障声定位中的低信噪比和脉冲噪声情况,用α稳定分布建模噪声,改进了非整数自适应时延估计方法。共变相关法对观测序列进行时延估计粗测,将得到的估计值作为非整数自适应时延估计器的初值;将共变相关法中共变序列作为时延估计器的输入信号,在最小平均p范数准则下迭代得到非整数时延估计值。共变序列保留了原始序列间的时延信息,削弱了不相关的噪声。计算机仿真对比实验验证了改进的方法在脉冲环境和低信噪比条件下有更好的性能。     

基于分段信号相关累加的变速度多站联合直接定位方法

在低信噪比条件下,基于时延和多普勒频移的直接定位算法在解决宽带信号源定位时精度较差.针对此问题,提出了一种基于分段信号相关累加的变速度多站联合直接定位算法,并给出了其克拉美罗下界.该算法利用多个变速度的观测站对信号进行接收,然后将同一观测站接收的目标信号分割成多段不重叠的短时信号,采用最大似然估计器,联合各段信号的时延、多普勒频移信息对目标进行直接定位.算法充分利用了观测信号包含的定位信息,并利用观测站速度的变化增加了目标位置信息,解决了分段信号联合估计带来的定位模糊问题,使定位精度进一步提高,增加了算法的实用性.仿真实验表明,较之传统直接定位算法,本文算法定位精度更高,尤其在低信噪比条件下更能逼近克拉美罗界.     

广义互相关电晕放电辐射信号时延估计方法

电晕放电等辐射源定位多采用基于时延估计的时差定位方法实现的,在现场条件下,各种背景噪声和干扰对时延估计精度造成影响。在分析国内外研究动态的基础上,针对基本互相关时延估计存在的分辨率低、稳健性不高等局限性,研究基于广义互相关的时延估计算法,并且通过采用不同的权值函数进行仿真比较和实验验证,寻找适用于电晕放电辐射信号时延估计的方法。研究表明:基于Hassab-Boucher (HB)加权的广义互相关时延估计方法对实际测试环境中存在的周期性干扰具有较好的抑制效果,时延估计误差达4.5%,精度较高,在实际的工程应用中用于对电晕放电信号进行时延估计和远距离定位是可行的。     

基于虚拟时间反转镜的短基线定位研究

海洋的多途效应是影响水声定位信号检测性能的主要因素。为了满足信号检测中的某种"最佳"准则,克服海洋水声信道的多途效应,本文基于信道的匹配滤波器-时间反转镜技术,提出虚拟时间反转结合匹配滤波器构造信号处理接收机的方法。通过计算机仿真和实验数据处理表明,经过基于虚拟时间反转处理的匹配滤波(TR-MF)接收机性能优于传统的匹配滤波(MF)接收机,并且将该技术应用在短基线水声定位系统中,提高了时延估计分辨力,改善了定位精度。     

波导环境多目标时延-多普勒解卷成像

有源声呐感兴趣的参量是目标距离和径向速度,它们无法直接观测得到,需要通过估计而获得。利用波导多路径环境多目标时延-多普勒模型,可以导出采样互模糊度函数均值是发射信号自模糊度函数与广义目标反射性密度函数的两维卷积,其中广义目标反射性密度函数为信道扩展函数与目标反射性密度函数的两维卷积。依据信息理论最小Csiszar鉴别准则,可导出R-L (Richardson-Lucy)迭代解卷算法,对采样互模糊度函数均值进行两维迭代解卷积,消除发射信号和信道引入的模糊,序贯地实现时延-多普勒两维像的估计,进而获得多目标的时延和多普勒参量估计。仿真结果和海上实验数据分析验证了R-L解卷算法的可行性和有效性,较之常规的匹配滤波和维纳滤波算法,R-L算法有效地提高了时延和多普勒估计的分辨力和精度。      

分布式光纤中的稳健时间延迟估计方法

在分布式光纤传感系统定位中,传统时延估计算法常由于噪声相关性较强而失效。采用一种削弱相关噪声的改进型广义相关法,并针对系统特点,为进一步改善分布式光纤传感定位的准确度与稳定度,提出了一种先对数据按事件信号进行分帧,再采用卡尔曼滤波器对分帧时延估计结果进行跟踪的时延估计方案。系统仿真实验与实际数据测试结果均表明:提出的时延估计方案能够有效抑制强相关性的噪声,提高时延估计的准确度与稳定度。经大量现场测试,本文的方案能够有效地将时延估计误差稳定地控制在0.2个采样间隔以内,能够满足系统实际定位精度要求。     

一种基于单水听器宽带信号自相关函数的水下目标定位稳健方法

在浅海波导中, 未知声源的本征声线相对到达时延估计是非常困难的. 声源位置在邻域内变化和声速剖面扰动对本征声线相对达到时延的影响是类似的. 基于这种思想, 提出了基于单水听器宽带信号自相关函数的水下目标定位稳健方法. 通过设计邻域位置约束, 构造加权函数, 将宽带信号自相关函数包含的交叉干扰峰值转化为能够改善目标定位性能的有用信息. 该方法不仅不需要估计本征声线的相对到达时延, 而且对搜索网格失配和环境参数失配具有相当的宽容性. 利用典型浅海环境下的仿真数据和海上实验数据(Shallow Water 2006 experiments)对所提出方法的有效性进行了验证.     

基于二次相关的语音信号时延估计改进算法

目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。     

Outboard abnormal noise source localization method with curved surface projection based on time delay matching and weighting criterion

An improved localization method consisting of "filtering-time delay estimationhyperbolic localization" is proposed. Combining the empirical mode decomposition(EMD)and time delay estimation method based on generalized average magnitude difference function,the original signals are decomposed into intrinsic mode function(IMF) components. The energy distribution criterion and spectrum consistency criterion are used to select the IMFs, which can represent the physical characteristics of the source signal. Several sets of signals are applied to estimate the time delay, and then a vector matching criterion is proposed to select the correct time delay estimation. Considering the hydrophones location, a shell model is established and projected to a plane according to the quadrant before the hyperbolic localization. Results of mooring and sailing tests show that the proposed method improves the localization accuracy,and reduces the error caused by time delay estimation.     

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。     

深海声影区稀疏时延估计与声源测距

研究了深海声影区中经一次海底反射的多途声线到达垂直双水听器的时延差与声源位置的关系,提出了一种稀疏时延估计与声源测距方法。首先利用近海面布放的短间距垂直双水听器接收一定频带的声信号,然后计算接收信号的广义互相关函数,并利用频谱搬移和稀疏解卷积技术提取时延差,最后通过时延差匹配,估计水下声源的距离。仿真实验表明,在4300 m深海中,所提方法能够正确提取多途到达时延差,估计声影区内的声源距离。海试结果表明,当垂直接收孔径分别为21 m和30 m时,声源测距误差分别小于13.6%和8.1%。上述结果表明,所提出的时延估计方法可适应带宽较窄的接收信号,多途到达时延估计参数可用于实现声影区中的水下声源测距。      

基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法

针对无线定位中时延估计在小样本(单快拍)、低信噪比条件下需要大量独立分布测量数据问题,提出了一种基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法,实现了单快拍、低信噪比条件下接收信号的精确时延估计.该算法首先建立接收信号的稀疏表示模型,然后基于该模型建立正交观测矩阵,最后在重构算法中引入回溯筛选思想,利用时延与观测矩阵之间的一一对应关系得到时延的无偏估计.对该模型下时延估计的克拉美罗界进行了推导.仿真分析表明,所提方法在单快拍、低信噪比条件下精度远高于求根多重信号分类算法,相比于正交匹配追踪算法,在较小的复杂度代价下性能得到了较大提升.     

Adaptive eigenvalue decomposition algorithm for passive acoustic source localization

To find the position of an acoustic source in a room, the relative delay between two (or more) microphone signals for the direct sound must be determined. The generalized cross-correlation method is the most popular technique to do so and is well explained in a landmark paper by Knapp and Carter. In this paper, a new approach is proposed that is based on eigenvalue decomposition. Indeed, the eigenvector corresponding to the minimum eigenvalue of the covariance matrix of the microphone signals contains the impulse responses between the source and the microphone signals (and therefore all the information we need for time delay estimation). In experiments, the proposed algorithm performs well and is very accurate.     

改进的经验模态分解法分离超声多普勒血流与管壁信号

超声多普勒血流信号常包含管壁信号的干扰,准确分离二者对提高血流检测的精度具有重要作用。本文提出两种改进的经验模态分解(EMD)方法,先将含管壁信号的超声多普勒信号分解成多层本征模态函数(IMF),然后根据血流信号与管壁信号的不同特性,对既含管壁信号又含血流信号的IMF分量进行分离处理,最后将各层IMF分量中的管壁成分叠加得到管壁信号的估计,而血流信号可通过原信号减去估计的管壁信号而得到。将本方法用于计算机仿真信号和人体实测的超声多普勒信号,并与高通滤波器法、空间选择性降噪法和原EMD法进行比较,结果表明:本文提出的两种方法能在较大的管壁搏动速度范围内准确地分离血流信号和管壁信号,其平均相对误差比高通滤波器的结果降低了约52%和57%。可见,本文提出的两种方法有望用于血流信号与管壁信号的准确分离。