镜像地波束形成声源识别方法

为了消除波束形成声源识别时地面反射对声源识别结果的影响,给出了基于除自谱的互谱成像函数的镜像地波束形成方法.以半圆形阵列为例,基于传统波束形成方法和镜像地波束形成方法模拟的结果表明,低频时镜像地波束形成声源主瓣近似呈圆形,更接近真实声源形状,在中高频处镜像地波束形成方法相对于传统波束形成方法旁瓣水平被有效衰减,声源定位精度更高.进一步,研究了传统波束形成方法和镜像地波束形成方法在地面不同吸声特性情况下的声源识别性能,结果表明,当吸声系数较低时,镜像地波束形成仍能有效识别声源,当地面的吸声系数较高时,镜像地波束形成方法的声源识别性能变差.最后基于扬声器声源的算例试验验证了上述模拟仿真结论的正确性及镜像地波束形成在识别实际声源时的有效性.     

基于多层感知机与无网格策略的三维空间声源识别

以往波束形成算法将潜在声源区域划分成若干网格，所有的声源被映射到一个个网格点上，会导致错误的声源定位与强度计算，并且计算精度与效率受网格间距大小的影响。采用多层感知机神经网络以及无网格策略，能够提高声源识别的空间分辨率与计算效率。通过使用单个平面麦克风阵列对三维等强度双点声源进行识别定位，发现相较于传统互谱算法，多层感知机能够改善平面阵列在深度方向上较差的空间分辨率性能。此外，在定位误差方面，多层感知机优于传统互谱算法，同时声源识别的强度误差有所降低。在低频时，多层感知机性能优于波束形成算法，可用来弥补波束形成算法空间分辨率性能不佳的局限性。     

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.     

基于波束形成的声源识别方法及其风洞内应用

基于波束形成的声源识别方法是风洞内研究汽车气动噪声问题重要的实验手段。为了更好地研究及应用这一测试技术,首先通过仿真计算,考察麦克风阵型、声源频率、测试距离、声波入射角等因素对阵列性能的影响,并通过系统设计完成了实验验证。结果表明：随着测试距离和入射角增大,系统空间分辨率变差;随着声源频率增大,系统空间分辨率更好,但动态范围变差;随着测试距离偏差的增大,识别的声源强度不断降低;不同声源频率、测试距离与阵列阵型对测试距离偏差引起的声源幅值误差的敏感度不同,声源频率越高,测试距离越小则敏感度越高;多声源的相互影响使阵列的有效动态范围降低,同时声源强度增大。然后,基于DrivAer整车油泥模型,在整车气动声学风洞内应用波束形成技术进行车外声源识别,分析车外气动噪声源的分布。最后,应用声源相减方法,分析了不同造型后视镜声源识别结果的差异。     

基于十字型阵列的多频发射波束形成算法

针对平面接收阵阵元数量庞大导致的水下三维声学成像系统硬件开销和计算量过大的问题,提出了一种基于十字型阵列的三维声学成像的多频发射波束形成算法.该算法将发射波束方向划分为多个扇面,在每个扇面内依次向各波束方向发射不同频率的扇形波束信号,将发射次数从波束数减少到扇面数,从而缩短了扫描时间.仿真实验和计算量分析表明,文中算法能够获得与平面接收阵直接波束形成算法相同的波束性能,并且大幅降低了阵元数量和计算量.实际水下试验证明了该算法能够满足水下三维声学成像的实时性需求.     

基于虚源的延时乘累加波束形成算法

为了提高超声虚源次序波束形成的成像分辨率，提出一种基于虚源的延时乘累加波束形成算法，即VS-DMAS(delay multiply and sum beamforming based on virtual source)算法.该算法将DMAS的思想引入虚源次序波束形成的第二阶段，利用DMAS算法中相乘耦合运算的特点，充分考虑信号之间的相干性，以抑制低回声区域伪影的产生，提高超声成像的分辨率和对比度.对该算法进行了点目标仿体仿真以及实体数据成像实验.结果表明，相较于常规的聚焦方式，VS-DMAS算法具有更低的旁瓣和更窄的主瓣，能够更好地将点目标从背景噪声中分离出来，随着深度的增加，依然有着较高的成像分辨率.且随着算法中p值适当增大，成像分辨率和对比度均有一定的提升.     

波束形成改进算法在风洞内声源识别中的应用

基于凸优化方法求解波束形成输出、声源分布与阵列点传播函数组成的方程组,改进了声源识别解卷积(DAMAS)算法。基于点声源假设,通过单声源仿真验证了改进算法动态范围的优越性;通过多声源仿真,对比改进算法与DAMAS算法空间分辨率的表现,发现改进算法可以更加准确地定位声源位置且声源强度误差更小。风洞试验结果表明,改进算法比DAMAS算法有着更好的空间分辨率和动态范围。     

基于压缩感知的频率不变波束旁瓣水平优化方法

频率不变波束形成技术属于恒定束宽波束形成,能解决宽带信号中不同频率分量对应的波束响应不一致的问题.针对现有的一类将恒定主瓣宽度作为约束条件的频率不变波束形成方法,当阵元个数确定以后,形成的波束旁瓣水平往往达不到实际需求的问题,借助压缩感知理论,提出了一种改善波束旁瓣水平的新方法.提出的方法引入压缩感知理论(compressed sensing,CS)进行信号的预处理,并利用二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)进行频率不变波束形成.由于压缩感知的恢复算法可以对压缩采样矩阵采集的信号进行精确重构,从而达到以更少的阵元获得相同的波束形成器性能.换言之,在相同的阵元个数条件下,通过阵列虚拟扩展增大了阵列的孔径,提出的方法比基于SOCP的频率不变波束形成方法有更低的旁瓣水平,仿真结果也表明了该方法的有效性,在相关的工程实践中具有一定的参考价值.     

基于波束形成的三维传声器阵列仿真

为研究基于传声器阵列的声源定位技术在户外环境下实现全方位、高效、便捷的声源信号定位,通过使用波束形成声源定位算法,在考虑传声器阵列的拓扑结构特性下,对各个三维阵列进行声源定位数值仿真。为验证不同阵列的传声器阵列定位效果,基于波束形成算法使用Matlab对相同阵元数不同分布阵型的三维传声器阵列声源定位进行仿真。结果表明：相同阵元数不同分布阵型的三维传声器阵列定位声源点的定位精度存在不同的差异,且基于波束形成的三维旋排球阵列传声器阵列在全方位声源定位中结果精确度最高。可见设计传声器阵列时,应该要充分考虑到阵元个数、阵列孔径的大小及阵元间距对阵列声源定位的影响。     

一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法

在音频/视频会议、人机交互、语音识别等领域,严重的混响干扰导致麦克风阵列语音处理性能急剧下降.针对现有逆滤波等抗混响方法需要获得准确的房间传输响应,而波束形成方法抗混响性能有限的问题,基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)结构提出一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法(Sidelobeenhanceing reverberation mitigation algorithm for microphone array,SERM).该算法首先进行波束形成,初步获得增强的直达语音信号,并对旁瓣获取的混响分量进行自适应迭代增强,再将旁瓣迭代增强的误差信号作为参考噪声进行自适应噪声抵消,最终输出抗混响语音.实验结果表明,在混响环境下该方法能有效改善麦克风阵列的语音信号质量.     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

一类基于最小二乘法的声发射源组合定位算法

介绍了声发射源时差定位方法的基本原理及其常用的声发射源定位方法.针对声发射源三维定位常规算法中初始值的选取影响算法收敛速度和定位精度的问题,充分利用最小二乘算法的估计特性,改进定位算法,提出一类基于最小二乘法的Geiger优化迭代组合定位算法.数值仿真算例表明:该方法能有效解决迭代法的初始值问题,保证算法的收敛并且提高迭代算法的收敛速度.     

基于声信号的履带机器人地面分类试验研究

为了拓展地面识别方式及提升识别率,提出利用履带机器人行驶噪声进行地面类型识别.使用声压传感器采集履带机器人在行驶过程中与地面相互作用辐射的声音信号,对声音信号提取修正的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分（△MFCC）使用优化后的支持向量机（SVM）进行分类,并测试了该方法在多种背景噪声环境下的效果.结果表明,行驶噪声包含能够表征地面特点的信息.相比于幅域、频域和时频域特征,修正的MFCC+△MFCC特征具有明显优势.在校园环境中分类准确率达到了89.5%,当信噪比高于20 dB时,在多种背景噪声环境中分类准确率均达到80%左右.      

基于TLS-ESPRIT算法的声表面波标签辨识

为降低收发机成本,在声表面波射频识别系统中采用频域取样,并利用频率步进连续波作为发射信号.为了进一步提高识别距离及系统的抗干扰能力,增强标签在小信噪比下的识别能力,在信号处理部分使用总体最小二乘-旋转不变技术估计信号参数(TLS-ESPRIT)算法来提取标签的时延信息并解码.试验结果表明,相对于其他算法,TLS-ESPRIT算法能够在小信噪比条件下以较窄的工作带宽有效地识别标签.     

海岸带红树林范围与种类识别精度的荟萃分析

对2000年以来基于遥感数据的红树林范围与种类识别的研究结果进行荟萃分析,阐明红树林范围和种类识别精度的现状,分析遥感数据源、分类算法、地物类型和物种数对总体精度的影响.结果表明,红树林范围识别的总体精度范围为55.7％～99.7％;约66％的研究基于Landsat遥感数据开展,且总体精度最高(75％～99.7％);光...     

滑窗式线性调频及衍生多相码旁瓣抑制滤波器

线性调频波形由于多普勒性能突出 ,一直是一种在雷达中具有广泛应用的脉冲压缩波形 ,但是线性调频的旁瓣不够理想。对线性调频旁瓣结构进行了理论分析 ,指出其主瓣附近旁瓣所具有的逐点倒相特性 ,并据此提出 3点滑窗旁瓣抑制滤波器 ,理论分析及仿真计算表明 ,3点滑窗滤波可以通过灵活的改变参数 ,达到不同的脉压要求 ,信噪比损失大约在 1d B左右 ,而且基本不随多普勒频率增长而变化。该滤波器同样适用于线性调频波形衍生的多相码 (P3/ P4)旁瓣抑制     

基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法

研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制背景杂波 ,从而提高目标检测概率 ,降低误检测     

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。     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.