非均匀阵元噪声条件下的近场声源定位

针对常规定位方法在空间非均匀高斯噪声背景下近场声源定位性能下降的问题,基于平面阵建立了近场声源信号模型,推导了空间非均匀阵元噪声条件下求解声源方位和距离信息的最大似然定位方法,并使用连续空间蚁群优化算法,解决了该最大似然方法在多维参数空间搜索的高运算复杂度问题,通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.仿真实验表明,该方法估计精度较高,在低信噪比下方位和距离均方误差都小于常规最大似然方法,并且在高信噪比条件下方位和距离的均方误差都逼近克拉美-罗界.     

阵元非均匀高斯噪声背景下近场声源定位方法

针对阵元非均匀高斯噪声背景下的近场声源定位问题,研究了最大似然定位方法,并给出克拉美-罗界(CRB),进而为了解决最大似然方法常规求解方法多维参数空间搜索的高运算复杂度问题,提出了基于对数似然函数的步进迭代方法(SML)和近似似然函数法(AML).仿真实验表明,SML方法经过较少的迭代即可收敛,SML方法和AML方法的估计精度较高,均方误差(MSE)在较高信噪比条件下逼近CRB.     

矢量传感器声源方位与噪声协方差阵联合估计

针对空域非均匀白噪声,通过矩阵变换估计噪声协方差矩阵,进而采用噪声预白化技术获取声源方位的最大似然估计,该方法避免了原最大似然算法加权参数选取的一维搜索过程,提高了算法效率;针对空域色噪声,利用噪声协方差矩阵的先验分布信息,结合噪声预白化技术,提出声源方位与噪声协方差矩阵迭代联合估计算法.仿真实验表明,空域非均匀白噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,方位估计精度基本相同,但算法效率更高;空域色噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,该方法提高了方位估计精度.     

阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究

为解决非均匀高斯白噪声背景下常规近场声源定位算法精度低的问题,提出一种基于噪声协方差矩阵估计的近场声源定位,预白化MUSIC算法,该方法首先从阵列输出数据中估计出噪声协方差矩阵,再利用估计出的噪声协方差矩阵预白化阵列协方差矩阵,从而提高常规算法的估计性能.仿真结果表明,在非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位中,预白化MUSIC算法定位性能高于常规MUSIC和Capon算法的估计性能.     

基于距离差、能量比和到达角的两麦克风声源定位

减少定位声源所需麦克风数量对于特定场合是重要的,提出在两麦克风条件下利用距离差、能量比和到达角联合对单个声源进行二维定位的最大似然法和一种闭式解.在高斯噪声条件下,最大似然法将转化为加权最小二乘问题,为减小求解复杂度利用了粒子群算法进行迭代求解.通过仿真分析了最大似然法和闭式解法的抗噪声性能.     

低信噪比条件下的平面等效源近场声全息方法

为提高低信噪比条件下的近场声全息成像效果,提出一种低信噪比条件下的平面等效源近场声全息方法,其将近场声全息对声场还原度高的优点和声源定位方法抗干扰能力强的优点相结合。该方法首先结合压缩感知技术的正交匹配追踪算法,在未知声源数目情况下求出虚拟声源在平面分布,再利用传导矩阵求出近场平面声压分布。通过仿真分析金属弹性材料壳体振动的近场声辐射,将该方法与Fourier变换方法、常规边界元方法以及传统等效源方法的近场声全息效果相比较。仿真实验表明,该方法性能可靠且具有较强的抗噪能力,可作为低信噪比条件下平面近场声全息方法的一种有效补充。     

近场声源方位和距离联合估计算法

为提高近场麦克风阵列的声源定位精确度,对基于麦克风阵列的声源定位技术进行研究.详细分析了近场信号传播模型,并结合窄带子空间算法,对宽带ISM(Incoherent Signal-Subspace Method)算法进行改进,提出一种近场子空间声源方位和距离联合估计算法.该算法根据短时信号的频率特性,在特定频率上对信号应用子空间算法进行方向距离联合估计并对结果进行叠加,从而得到最终结果.该算法在相关信源和混响条件下均能得到较好的DOA(Direction-of-Arrival)估计效果.计算机仿真验证了算法的有效性.     

一种获取船舶主要噪声源参数的方法

为了确定船舶主要辐射噪声源的声源参数,在分析辐射噪声特性及其传播规律的基础上,建立一个浅海波导条件下船舶主要辐射噪声源的数学模型.在不同信噪比条件下,利用快速场积分的方法计算船舶宽带辐射噪声的近场声压,并以全局概率优化搜索方法遗传算法作为反演工具,求解由近场声压数据构成的非线性方程组,从而得到辐射噪声源的参数.仿真结果表明,在浅海波导条件下,在信噪比高于15 dB时,该数学模型可有效反演出船舶主要辐射噪声源的声源参数.     

基于麦克风阵列多声源定位的新方法

针对传统方法不能准确地测量远场多声源位置的问题,提出了在近场和远场都能用的多声源定位新方法.该方法采用两个L型麦克风阵列,在每个阵列通过多声源的频率及到达角的联合估计求得信号源的夹角,基于每个信号源的夹角对估计多声源的位置.通过仿真实验验证了该方法在近场、远场都能准确地测量多声源位置,通过调节两个L型麦克风阵列之间的距离能得到误差在5%以下的声源定位精度.     

非一致噪声下的多阵列直接定位算法

针对实际无源定位系统中多个阵列分散分布以及单个阵列各阵元之间差异造成的噪声功率分布不均匀导致直接定位(DPD)算法精度下降的问题,提出了一种非一致高斯白噪声场中的多阵列最大似然DPD(UN-ML-DPD)算法,并推导出该条件下的克拉美罗界。首先计算各阵列输出协方差矩阵;再将计算结果传到数据处理中心;然后由数据中心通过迭代的方式同时对目标位置与非一致噪声功率进行最大似然联合估计,以收敛后得到的结果作为目标位置精确估计值,从而减弱了非一致噪声对DPD算法的影响;最后在多目标条件下用交替投影法降低算法复杂度。较之传统算法,UN-ML-DPD算法能够提高多阵列在低信噪比下的定位精度。仿真结果表明:UN-ML-DPD算法在-15dB的低信噪比下估计误差小于15km,与DPD算法相比定位精度提高15%以上;能较为准确地估计各阵列噪声协方差矩阵,在标准噪声功率小于30 W时估计误差小于3.5 W;在高信噪比下定位精度能够逼近克拉美罗下界。     

一种高精度的近场与远场混合源定位算法

提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性．     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

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.     

网络传感器阵列目标定距定向的影响因素研究

基于声阵列信号时延估计、双曲线目标定位方法,推导了平面任意三元阵目标定向、定距计算公式,并采用该公式对声传感器阵列定位应用中的时延估计误差、阵列孔径大小、阵元布放误差等因素造成的目标定距、定向误差进行了计算和分析研究. 计算结果表明:在同样的初始误差条件下,采用大孔径阵列可以显著降低定距及定向误差,且定向精度的需求比较容易满足而定距精度的需求较难满足.      

无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.     

基于四阶累积量的近场源多参数联合估计

提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境．与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效．仿真综合结果表明了新方法的有效性．     

基于最大似然估计的多目标定位

宽带高分辨雷达多目标定位问题一般是先进行精确时延估计，再进行源定位。本文提出了一种在频域运用最大似然估计进行目标位置反演的方法，归结为全局搜索--目标函数的极值。通过对仿真数据的处理，结果显示该方法可以准确的估计出多目标位置。