基于递推总体最小二乘的机载单站无源定位算法

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况,采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏,而一般的批处理算法运算量大,不满足定位的实时性要求.为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法.在建立机载无源测向定位模型的基础上,引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵,利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程,从而推导出RTLS定位算法.仿真结果表明,RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法,并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计,能够定位需求.     

自协方差总体最小二乘噪声估计算法

提出了一种自协方差总体最小二乘(ATLS)噪声估计算法,该算法在自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法基础上,采用总体最小二乘方法对自协方差线性方程组求解,使得算法具有更强的抗干扰能力,提高了算法的估计精度;并给出了算法的实现步骤。仿真实验表明在先验噪声偏差较大的情况下,ATLS噪声估计算法具有更高的估计精度。     

基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位方法

泰勒级数展开算法在求解非线性定位方程组中有着高精度、强顽健性的特点。针对其在TOA定位的初始值确定问题,提出一种基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位算法。考虑TOA的测量误差,利用总体最小二乘评估目标点的初始位置,将此值作为泰勒级数展开点。最后,使用加权最小二乘迭代计算搜索最优值,从而实现目标点的精准定位。仿真结果表明,所提出算法在定位精度近似于真实值的泰勒级数展开算法的性能。     

基于压缩感知的麦克风阵列声源定位算法

为了提高麦克风阵列在高混响、低信噪比环境中的定位性能,提出了一种基于压缩感知的声源定位算法.该算法将声源定位问题转化为稀疏信号的重构问题,将不同位置的房间冲激响应作为特征以构建字典.首先,将麦克风接收信号转换至频域,从具有较高能量的频点中求得一组扩展的频域声源信号矢量,该矢量中包含了声源的位置信息.然后,在频域中整合这些扩展的声源信号矢量,使声源的位置信息更突出,矢量中最大元素所对应的空间位置即为声源的位置估计.仿真实验结果表明,与相位变换加权的可控响应功率(SRP-PHAT)定位算法相比,所提算法的定位成功率更高,对混响的鲁棒性更强,更适合高混响低信噪比环境中的声源位置估计.     

一种稳定的总体最小二乘自适应滤波算法

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法.该算法以系统的增广权向量的瑞利商与增广权向量最后元素的约束项的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并通过对算法稳定性的分析确定了算法中学习因子的取值范围.所提出的算法稳定,计算复杂度低,既没有平方根运算,也不需要标准化处理.仿真实验表明,该算法的收敛性能、鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于同类其他总体最小二乘算法.     

基于麦克风阵列的声源定位研究

基于麦克风阵列的声源定位是有效声源提取的前提和基础，其技术在多媒体通信中得到了广泛的应用．讨论了基于麦克风均匀线阵和均匀圆阵的声源定位方法，并进行了仿真，其结果表明这两种模型均能有效地提取出声源的位置．并给出了算法的硬件实现的原理框图。     

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

基于球麦克风阵列的三维空间多声源定位

由于球麦克风阵列本身结构的特殊性,目前它广泛的应用于声场录制、波束形成、声场重现和声场分析等等领域.利用球麦克风阵列的对称性进行三维空间的多声源定位,和传统的声源定位方法不一样,通过分析声波传播的物理特性,采用球谐函数声场分解的方法,研究和探讨了离散的球麦克风阵列求解多声源情况下球散射声场球谐系数的方法,同时采用球傅立叶变换的方法分析了多声源情况下声场的指向性因子的变化情况,并由该指向性因子的等高线图确定了三维空间中的各个声源方向.同时还大致分析了麦克风阵列的离散化所导致的声场分解的误差,讨论了麦克风阵列的大小、麦克风位置以及声场分解模态的高低对声源定位精度的影响,最后采用了遗传算法对球麦克风阵列的麦克风位置进行设计和优化,提出了在有实际应用条件限制下设计优化球麦克风阵列的一种方法.计算机模拟表明,基于声场球谐系数求解和球傅立叶变换的方法可以同时有效的确定三维空间中任意方向的多个声源的方向.     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

基于加权最小二乘法的多舰定位算法

针对双舰定位存在的定位态势要求高、定位精度低等,提出了基于加权最小二乘法的多舰定位算法.该算法的实质是基于多舰侦察设备的测向角度、位置信息,利用纯方位交叉定位原理,建立非线性观测方程;通过泰勒展开将非线性系统转化为线性系统;利用最小二乘原理并考虑测向精度的权重因素,提出了多舰的定位模型.仿真结果表明,定位结果与测向精度和初始态势有关.     

基于矩形麦克风阵列的改进的GCC-PHAT语音定位算法

针对相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）对噪声的影响较为敏感的缺点,本文通过削弱噪音互谱、加权信噪比、应用相干函数等手段对原始的相位变换加权函数（PHAT）进行了改进,得到了一种改进的相位变换加权函数（MPHAT）,以便在有噪情况下更准确地估计时间差。大量的仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于总体最小二乘法的RAIM算法模型改进

最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差.考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性.分别采用总体最小二乘残差法和最小二乘残差法对实测数据进行了处理,分析结果验证了总体最小...     

多传感器网络中目标定位的改进算法

为提高多传感器网络中的目标定位精度,基于优胜劣汰的进化思想提出一种改进算法.该算法通过循环运算,剔除明显异常的测距数据后,再对目标点进行定位.首先利用最小二乘法,拟合出目标点的初始概位,然后计算各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值及相对误差的平均值,判断该平均值是否达到某一经验值,若未达到经验值,则剔除相对误差最大的节点数据,再进行下一轮运算,直到平均值达到经验值,且确保节点数多于3时,此轮次中估算的概位坐标即为目标点坐标.Matlab仿真实验表明,本算法可有效地提高定位精度.     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

经典可解多重TLS问题的扰动分析

在多重TLS问题可解的情况下，利用矩阵的保秩变换和摄动理论，并对矩阵进行摄动，讨论扰动后的多重TLS问题的可解性。     

基于麦克风阵列的近场声源定位

根据近场语音信号的特点,研究使用麦克风阵列的近场声源定,位技术.为了克服MUSIC算法本身的局限,对阵列的输入信号进行时一频变换并抽取子带,在此基础上估计声源的数量并对实现对语音信号的定位.最后,根据谱峰的特点,提出了一种快速谱峰搜索算法.仿真结果表明,在有混响的房间中,算法有效的提取了声源的方位.     

基于波束形成的列车噪声源识别麦克风平面阵列性能仿真研究

麦克风阵列的几何结构形成了麦克风阵列工作时性能的基本限制,是影响噪声源识别系统性能的关键因素之一.对十字阵(37阵元)、六角阵(37阵元)、矩形阵(36阵元)在均匀加权时方向性、角度分辨率等性能进行仿真定量对比研究：十字阵具有最好的方向性为71.6 dB,六角阵具有最好的空间对称性且能抑制栅瓣;阵元数目变化时主瓣宽度的对比,表明阵元数大于100时增加阵元对改善角度分辨率作用不大;主瓣宽度与频率关系,显示随频率增加3种阵列输出信号畸变程度基本相同.     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...