基于莫尔条纹的全周转角精密测量方法

由于将莫尔条纹图进行快速傅里叶变换时会导致频谱泄露,导致无法实现360°的全周精确测量,因此提出基于莫尔条纹的全周转角测量方法并搭建转角测量系统。以1°为步距,利用CMOS相机采集不同宽度的莫尔条纹图像,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)对条纹进行处理,得到光栅频谱信息。同时采用汉宁窗能量重心校正算法(Hanning-window energy centrobaric method,HnWECM)校正频谱,得到莫尔条纹图像表征转角的真实有效信息,实现全周精确测量。实验结果表明,该系统可快速精准地实现转角的全周测量,测量范围广,最大误差率为0.2433%。

基于改进MUSIC算法的宽带信号DOA估计

现有的波达方向(DOA)估计算法在估计被动探测系统中的宽带信号方位时,存在DOA估计结果偏差大、运算复杂度高等问题,难以满足信号实时处理的要求。为提高多源信号DOA估计的空间分辨率,提出一种基于S变换且不需要预估信号源个数的多重信号分类改进算法。根据宽带信号的频域特征,利用S变换处理阵列接收信号,得到多分辨的时频谱矩阵,同时构建时频域的阵列信号数据模型,结合信号功率谱矩阵呈联合对角化结构的特点,设计基于S变换的子空间谱估计公式。在此基础上,通过谱峰搜索进行DOA估计,实现多源宽带信号的声源定位。仿真结果表明,在信噪比范围为-15~10 dB的条件下,该算法的估计成功率始终保持在90%以上,相比TCT、CS_TCT、CWT_MUSIC算法,其具有较优的估计性能,并且无需预估信号源数。