基于泄漏瞬变模型的管道泄漏检测与定位方法

目前基于模型的管道泄漏检测与定位方法在泄漏瞬态过程中难以稳定定位,造成定位时间过长,无法及时排除泄漏故障.基于特征线法,对管道泄漏瞬变信号的产生和传播进行研究,提出基于泄漏瞬变模型的管道泄漏检测与定位方法.该方法能够在泄漏瞬态过程中进行定位,缩短了模型法的定位时间.通过仿真研究和实际管道的实验验证对该方法的定位时间、定位持续时间、定位精度和噪声的影响等进行分析和讨论.实验结果表明该方法具有快速定位能力,可适用于突发泄漏和缓泄的检测和定位.但该方法的定位持续时间有限,测量信号中的噪声会影响该方法的定位精度、定位稳定性和定位响应速度.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

几种基本时间延迟估计方法及其相互关系

简要介绍了广义相关法等几种基本的时间延迟估计方法，着重分析了论证这几种方法之间的相互关系。结果表明：广义相关法与广义相位谱法是等效的，广义相关法是广义双谱法的特例，基于ＬＭＳ自适应横向滤波器的自适应法是迭代实现的广义相关法，参量模型法可以由自适应滤波器来实现。     

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

基于相关熵希尔伯特差值的窄带射频信号时延估计

窄带射频信号时延估计的精度往往会受到相对带宽的制约和噪声的影响.针对这一问题,提出了相关熵希尔伯特变换时延估计的定理,并结合此定理提出了一种在脉冲噪声环境下,适用于窄带射频信号的相关熵希尔伯特差值时延估计算法.该算法具有受信号相对带宽影响较小、抗噪能力较强等特点.仿真结果表明,与CCF、FLOC、l_p范数等算法相比,该算法具有更好的时延估计有效性和准确度.     

基于分数阶傅里叶变换的时延和频率偏移联合估计方法

针对传统相关运算对时延和频移进行联合估计计算复杂度高的缺陷,提出一种基于分数阶傅里叶变换的时延和频移联合估计方法.该方法利用信号的时延和频偏变换到分数域表现为分数域谱位置的平移特性,通过在不同的分数域利用最小均方误差准则来获得分数域谱位置的偏移量来进行联合估计.该方法不局限于仅适用于Chirp信号,对其它类型的信号同样适用.且与传统相关估计法相比,具有简洁、高效的特点.计算机仿真结果表明,该方法是有效的.     

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。     

一种正交频分复用系统多径时延估计模型与算法

针对正交频分复用(OFDM)系统的时延(the time of arrival,TOA)估计未充分利用OFDM信号的时频特性及其精度较低的问题,根据OFDM信号的时频特性提出一种基于频域相偏的多径时延估计模型(Multipath Delay Estimation Based on Frequency Domain Phase-offset,FDP-MDE).并在此基础上,结合LTE(Long Term Evolution)系统的实际特点提出一种分组联合时延估计算法(Grouped Joint Time Delay Estimation,GJ-TDE).该算法首先将OFDM系统的时域接收信号转换为频域信号,然后对频域信号采样分成多组低维的接收数据矩阵并利用各采样数据矩阵组分级估计时延,最后取各时延估计值的平均作为定位时延值.仿真结果表明:在信噪比(SNR)为0dB、采样间隔为8的条件下,GJ-TDE算法的均方根误差(RMSE)比基于时域同步的Mensing算法降低了5.503 4m.     

一种新的相干信源互耦自校正算法

针对互耦效应下相干信源的波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥离,且该矩阵的秩与信源相关性无关,仅与信源个数相等,即实现了信源的解相干及互耦自校正,因此通过对重构矩阵进行一次特征分解即可实现DOA估计.此外,对算法的子空间估计性能及由互耦系数导致的测角模糊性进行了分析,结果表明该算法实现过程简单,计算量小,在低信噪比和短快拍数时仍具有很高的估计性能.仿真结果验证了算法的有效性.      

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

室内IR-UWB高分辨时延估计改进算法

针对室内定位系统因多径分量的重叠和非视距传播直接影响时延估计精度的特点,采用具有高分辨特性的超宽带技术进行室内定位.而空间谱估计MUSIC算法作为一种高分辨的参数估计算法,经过变形能高精度的估计TOA时延,但仍存在谱峰搜索处理时延大的缺点.于是利用非视距传播的特点,采用MUSIC算法结合基于接收机结构的算法,改进现有的高分辨时延估计算法,仿真实验证明改进的算法可以在保证高精度时延估计的基础上降低算法复杂度.     

基于STA/LTA的输油管道泄漏检测方法

研究了将微震检测中的STA/LTA方法与负压波检测法相结合,并应用于输油管道泄漏检测的技术方法.根据管道泄漏时产生的负压波波形与微震信号初至的相似性,可利用STA/LTA方法对该特征波形进行准确的提取和捕捉,并通过对比管道首末站检测到该特征波形的时间差,对泄漏点位置进行定位.研究表明该方法可有效识别突变的负压波信号,并减少传统泄漏检测方法中小波变换等信号处理方法带来的计算复杂性.室内实验结果表明,将STA/LTA应用于输油管道泄漏检测具备可行性且能够有效识别负压波信号.      

一种基于Watterson模型的短波信号时延估计算法

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。     

MMSE准则下基于玻尔兹曼机的快速重构算法

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB.     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

交叉口信号控制方案评价指标动态估计模型

对评价指标在周期内的实时变化进行动态估计是交叉口交通信号动态控制的关键。应用计算机仿真模拟方法以仿真步长为间隔建立了停车延误、停车次数、排队车辆数等常用控制目标与信号灯状态及持续时间之间的动态迭代估计模型,机动车流在路段上的运行特征用CTM描述,在交叉口上的演化规律用微观交通状态描述。以单个进口道的直行车流为研究对象,对经典延误模型进行对比分析,发现随着饱和度增大,各个模型的估计偏差有逐渐增大的趋势,基于仿真步长的迭代估计累积结果基本上处于经典延误模型计算结果的变化范围内。对于单个交叉口而言,迭代算法的时间复杂度为O(n)。     

基于频域子空间的UWB信道时延估计算法研究

在介绍了UWB信道估计模型后,讨论了一种基于子空间的UWB信道时延估计快速算法.通过仿真可以看出,该算法在低于Nyquist采样率的情况下可获得较高分辨率的信道时延估计,从而可降低系统的复杂度,减小系统的功耗.该算法在精确定位、测距、定时和同步等方面可得到很好的应用.     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。