未知信源数条件下基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法

针对强弱信号并存时信源数和弱信号波达方向难以准确估计的问题,提出了一种基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法.该方法将阵列的特征波束通道输出进行加权叠加,并用其对噪声子空间逼近法的空间谱函数进行方位加权,得到合成空间谱对弱信号DOA进行估计.本方法无需信源数目已知的先验信息.相比于已有的基于特征波束形成的弱信号DOA估计法,本方法在多个弱信号来波方向较接近时具有更好的估计性能,仿真结果证实了本方法的有效性和优势.     

基于时域解析估计的多重信号分类波束形成方法

针对频域多重信号分类(MUSIC)算法估计子空间的不稳定性问题,提出了一种基于时域解析估计子空间的MUSIC(TAMUSIC)波束形成方法.通过Hilbert变换将各阵元时域实数据转变为复解析数据,在时域构建经过时延后的协方差矩阵,利用特征分解求取噪声子空间,并利用噪声子空间自身的正交特性获得来波方向波束.数值仿真及实测数据处理结果表明,与频域MUSIC波束形成方法相比,TAMUSIC波束形成方法可以稳定获取快速运动目标的噪声子空间和来波方向波束,使波束旁瓣级最少降低3 dB,能够有效检测运动目标,且无虚假目标和波束分裂现象,并提高MUSIC波束形成方法在工程应用中的稳定性.     

强干扰环境水下运动阵列方位估计的新方法

针对水下存在方位不确定的强干扰源时基于合成孔径技术的多目标方位估计方法失效的问题,提出一种基于稳健卡朋波束形成器(RCB)的波束域处理技术的扩展拖曳阵测量方法(RCB-ETAM).该方法先利用物理线列阵的直线运动特点和水中信号的相干性,通过对不同时段的数据进行相位补偿将物理阵的数据矩阵合成更长孔径的虚拟阵的数据矩阵,然后根据虚拟阵数据和干扰源方位,使用RCB自适应调整虚拟阵元权值在感兴趣的范围内形成若干个波束,每个波束在干扰源方位形成零陷从而减小干扰对波束输出结果的影响,最后将虚拟阵数据转换到波束域,使用常规波束形成方法得到目标方位.仿真结果表明,与ETAM方法相比,RCB-ETAM的抗强干扰能力有了很大提高,在ETAM完全失效的情况下,依然能够给出目标方位的准确估计.     

改进的高频天波雷达空间谱重构算法

提出一种适用于波束形成后数据的改进的高频天波雷达空间谱重构算法．由于不同接收阵元的目标相位叠加在波束形成后的数据中,当缺少独立阵元输出数据时,已有算法对相同波束宽度内的相干目标难以形成可分辨的空间谱．为此,利用伪逆变换处理波束形成后的数据以获得等效阵列数据,通过结合Toeplitz矩阵构造方法和MUSIC算法重新构造了空间谱,从而实现了相干目标的超分辨处理并改善了方位估计精度．仿真分析了所提方法的有效性以及不同的加权窗对其性能的影响．     

缺损数据下CM算法的改进

针对CM算法的估计值相对不够精确的问题,给出一种在缺损数据条件下,求分布参数的极大似然估计的迭代算法.算法首先通过CM算法求得不够精确的参数估计值,在所得估计值点处做平行切面.再把此切面方程与原参数估计函数方程联立,求相交曲线.在所求得的相交曲线处任取一点作为新的CM算法迭代初始值,重新进行迭代计算,进而得到较为精确估计值.在这个估计值点处,再做平行平面并进行判断直到所得估计值所在平面与原参数估计函数交点只有一个时停止.通过实例分析,用改进的算法所得估计更加精确,更加简单实用.     

基于波束空间求根MUSIC算法电力系统谐波检测

针对传统电力系统中谐波检测方法存在的精确度低、抗噪性差等问题,本文将波束空间求根MUSIC算法应用于电力系统谐波检测. 该算法以信号空间为模型,用盖氏圆检测出信号源数,利用波束空间将阵列接收的数据通过变换得到波束空间的数据,再将波束空间的数据分解为噪声和信号子空间,由该两个子空间的正交性构造多项式,通过求解此多项式,得到信号的频率估计值,最后由扩展PRONY方法计算得到信号的幅值. 仿真实验验证和实际数据分析表明该算法在电力系统谐波检测中是切实可行的.      

目标多亮点的波束域高分辨方位估计方法研究

对基于目标多亮点的波束域MUSIC算法进行了研究.把目标不再看成为一个点目标,而是看成有一定尺度大小的多亮点目标.首先建立了尺度目标多亮点的回波信号模型,再通过设计波束转换矩阵将阵元域信号转换到波束域,然后对波束域信号应用MUSIC算法估计目标亮点的方位,并在不同信噪比和不同敌舷角条件下对波束域MUSIC方法方位估计的分辨概率和均方误差进行统计分析.仿真结果表明,当声纳位于目标正横方向附近时或在高信噪比条件下,波束域MUSIC方法具有很高的方位分辨能力和估计精度.     

结合数字滤波技术的随机共振弱信号检测

应用数值计算研究强噪声背景下弱信号的随机共振检测. 探讨了大频率条件下非线性双稳态系统随机共振的输出信号幅值、 信噪比与随机噪声的关系, 数值计算结果表明, 非线性双稳态系统对大频率噪声具有较大的压制特性, 通过随机共振系统可以检测强噪声背景下的大频率弱信号. 结合数字滤波技术提取了大频率弱信号, 并获得被检测大频率弱信号的特征频率谱线及时域图像.      

声矢量圆阵宽带相干信号的方位估计

针对水下目标的远程被动探测问题,提出了一种声矢量圆阵的宽带相干目标方位估计方法.首先,基于子带分解原理将宽带划分为若干不重叠窄带,根据圆阵模式空间变换理论,将声矢量圆阵转换成与频率无关的虚拟直线阵,并采用声压P与振速(V_r+V_φ)联合处理方法构建了每个窄带的互协方差矩阵,通过求和平均实现了宽带接收信号的互协方差矩阵估计;其次,引入一种修正的矢量奇异值分解算法,对接收相干信号的互协方差矩阵进行重构处理,用于解决相干声源的空间分辨问题;最后,利用MUSIC算法实现了声矢量圆阵宽带相干目标的方位估计.理论分析及仿真结果表明,修正的矢量奇异值分解算法较修正前具有更强的空间分辨能力;P×(V_r+V_φ)声压振速联合处理方法较同阵型的声压阵及其他声压振速联合处理方法(即(P+V_c)×V_c、P×V_c)具有更好的背景噪声抑制能力;将P×(V_r+V_φ)声压振速联合处理方法与修正的矢量奇异值分解算法有机地结合起来,可提高宽带相干源的方位估计性能.水池实验结果进一步验证了算法的有效性.     

采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语音增强方法

基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)算法的麦克风阵列语音增强技术已得到广泛研究,但由于其通常需传统的声源定位方法提供声源方位,语音信号信噪比(SNR)低时声源定位精度将明显下降并影响到语音增强效果.提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法,该方法在GSC中引入可调波束形成器估计声源方位以抑制背景噪声影响.不同类型背景噪声下的实验室语音增强结果表明了该方法的有效性.     

基于独立分量分析的非均匀采样弱信号频域检测

非均匀采样可以在对模数转化器件的采样频率要求较低的情况下,提取超出Nyquist采样定理限制的频率.当包含两个幅值相差大于10%信号的混合信号经过非均匀采样后,由于采样的伪随机性会产生频谱噪声,因此从幅值谱中辨别不出幅值很小的弱信号.根据非均匀采样的幅值谱识别出大信号频率,构造模拟源信号,以混合信号作为另一个源信号,根据独立分量分析(ICA)对幅值不敏感的特点,使用FastICA算法从混合信号的频谱中成功分离出幅值为强信号幅值五百万分之一的弱信号.在弱信号检测过程中,提出利用互相关系数进行"扫相"处理,以解决大信号相位匹配的问题.在相位匹配存在0.70%误差的情况下,成功分离出幅值为强信号幅值0.06%的弱信号.     

基于子空间技术的常规多波束形成抗干扰算法

卫星导航系统(GPS)的很多抗干扰技术是以卫星信号来向估计为基础的,当估计卫星信号来向有困难时,这些算法将失效.提出了一种基于子空间投影的常规多波束抗干扰算法.该方法先进行子空间投影抑制干扰,然后在固定方向上采用常规波束形成方法(CBF)形成多个主波束,最后对每个波束得到的无干扰数据进行捕获及定位解算等.该方法的特点是...     

基于实测的脉动风随机幅值谱模型

风荷载建模问题是结构抗风设计和安全评估的关键,已有规范给出的脉动风功率谱密度函数很难全面反应原始随机过程的概率信息,为此,根据量纲分析给出脉动风幅值谱的一般化表达形式,并结合某桥的实测风速数据的谱估计,给出Davenport形式的随机幅值谱模型,并采用PSO(partical swarm optimization)算法估计该模型的参数,最后给出该模型的3种具体使用方式.与实测风幅值谱的统计特性进行对比,表明提出的随机脉动风幅值谱模型能真实描述当地风场概率统计特性,可以提高该桥所在地区风荷载的建模精度.     

主源实时高分辨幂法测向系统及其性能研究

在声场及电磁场中，经常要求在非均匀噪声场及目标相对方位迅速变化的情况下，快速精确地估计出主源方位。而在这种情况下的方位估计方法往往难以在工程中应用。文中为此提供幂法方位估计方法，详细研究了诸如背影噪声的统计特性，背景噪声场的空间相关性，传感器阵的随机扰动及其阵安装的几何误差等实际问题对幂法方位的估计性能及其迭代过程收敛速度的影响，并给出了相应的典型曲线。     

基于压缩感知的塔康方位估计算法

塔康(tactical air navigation,TACAN)信号峰值检测后的离散数据呈随机采样特性,为避免Kalman算法产生滤波发散问题并有效减小对数据量的需求,提出一种基于压缩感知理论的方位估计方法.通过对塔康信号的角度空间进行稀疏分解和观测值压缩,优化重构原始包络信号进而获得方位估计值.仿真实验证明了该算法的性能,与最小二乘拟合算法相比,在保证估计精度的同时进一步降低了峰值数据量,大大减少了计算过程中的冗余,并且在信噪比较大的情况下,方位估计准确度较最小二乘拟合有一定提高.     

交织正交频分多址上行频偏和定时同步联合盲估计算法

提出了一种基于功率谱叠加的交织正交频分多址系统上行链路载波频偏和定时同步联合估计算法.该算法利用同一用户在各个子载波上具有相同载波频偏的特点,采用一个未受之前符号污染的循环前缀样值,通过抽取自相关矩阵,将属于同一用户的子载波在功率谱上进行叠加,得到更尖锐的谱峰,从而实现对载波频偏的精确估计.对不同时刻估计到的谱峰量级进行比较,可同时实现定时同步.仿真结果表明,算法在估计精度上明显优于循环平稳算法,当一帧中的符号数较大时,算法的估计精度略优于子空间法,且计算复杂度更低.     

基于MVDR聚焦波束形成的辐射噪声源近场定位方法

为全面刻画噪声源的空间分布,需同时对辐射噪声中的宽带及窄带线谱信号进行聚焦波束形成.研究可应用于水下辐射噪声源定位的基于最小方差信号无畸变响应(MV-DR)的聚焦波束形成方法,将MVDR方位估计方法与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨率和更低的旁瓣级,并能减小"混叠"效应的影响.仿真和实验均证明了该方法的正确性和有效性.     

一种随机稀布MIMO雷达的旁瓣抑制方法

随机稀布MIMO雷达由于空间阵元的缺失,对回波信号的空间采样严重不足,其合成的发射-接收波束中存在大量高电平旁瓣,影响目标峰值的检测以及掩盖微弱目标。利用随机稀布MIMO雷达所合成的发射-接收波束图中最大幅度所对应的方位角,重构当该方位角上存在目标时的波束旁瓣值;然后在原始归一化发射-接收波束图中对消该重构旁瓣值。如果存在真实目标,可形成低峰值旁瓣的发射-接收波束方向图;反之,最终波束图的峰值主旁瓣比与原始波束图相差不大,表明无目标存在。在发射和接收阵元数较少以及发射信号总带宽较低时能有效抑制随机稀布MIMO雷达的波束旁瓣,仿真结果验证了方法的有效性。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

基于信号子空间逼近的多麦克风语音信号增强方法

对现有的基于自动波束形成的麦克风阵列语音信号增强算法提出了改进.将各个麦克风采集到的信号利用ABF(自适应波束形成)进行延时补偿并求和,消除信号中弱相干和不相干噪声;再利用信号子空间逼近的方法进一步去除残留噪声.仿真试验结果表明:把自适应波束形成技术和信号子空间逼近的方法结合起来,能够得到良好的去噪效果.