2D DOA Estimation of Coherent Signals with a Separated Linear Acoustic Vector-Sensor Array

In this paper, a two-dimensional(2D) DOA estimation algorithm of coherent signals with a separated linear acoustic vector-sensor(AVS) array consisting of two sparse AVS arrays is proposed. Firstly,the partitioned spatial smoothing(PSS) technique is used to construct a block covariance matrix, so as to decorrelate the coherency of signals. Then a signal subspace can be obtained by singular value decomposition(SVD) of the covariance matrix. Using the signal subspace, two extended signal subspaces are constructed to compensate aperture loss caused by PSS.The elevation angles can be estimated by estimation of signal parameter via rotational invariance techniques(ESPRIT) algorithm. At last, the estimated elevation angles can be used to estimate automatically paired azimuth angles. Compared with some other ESPRIT algorithms, the proposed algorithm shows higher estimation accuracy, which can be proved through the simulation results.

Min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor linear array

The high resolution of DOA(direction of arrival) estimation could be obtained by using the min-norm algorithm. In this paper, the expression of the min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor(AVS) linear arrays was presented and simulation study was carried out. Results of simulations indicated that left/right ambiguity could be removed and better performance for DOA estimation was obtainable when dealing with sources close to endfire than using pressure hydrophone linear arrays, and the interelement spacing was allowed to exceed the half-wavelength upper limit. A three-element vector hydrophone linear array with two meters interspace was designed. The AVS experiment was carried out at Songhua Lake in Jinlin Province. Experimental results show a high resolution tracking of targets can be obtained using the min-norm algorithm.

Fast direction of arrival algorithm based on vector-sensor arrays using wideband sources

An acoustic vector sensor(AVS)can capture more information than a conventional acoustic pressure sensor(APS).As a result,more output channels are required when multiple AVS are formed into arrays,making processing the data stream computationally intense.This paper proposes a new algorithm based on the propagator method for wideband coherent sources that eliminates eigen-decomposition in order to reduce the computational burden.Data from simulations and lake trials showed that the new algorithm is valid:it resolves coherent sources,breaks left/right ambiguity,and allows inter element spacing to exceed a half-wavelength.

UNI-VECTOR-SENSOR DIRECTION FINDING WITH REGULARIZED ESPRIT

The regularized Least-Squares Estimation method of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (LS-ESPRIT) is herein proposed for Direction-Of-Arrival (DOA) estimation of non-Gaussian sources with only one acoustic vector-sensor. The Second-Order Statistics (SOS) and Higher-Order Statistics (HOS) of data are fused within a regularization framework. The steering vectors can be blindly identified by the regularized ESPRIT, from which the aim of DOA estimation can be achieved. Several variants of the regularized ESPRIT are discussed. A suboptimal scheme for deter- mination of the regularization parameters is also given.

基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测

针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。

EMVS互质面阵张量波束成形

相比于标量传感器均匀阵列,电磁矢量传感器(electromagnetic vector sensor,EMVS)稀疏阵列能够在降低系统软硬件成本的同时感知更大范围、更高维度的空间信号信息,并通过精尖波束扫描实现信源测向性能的综合提升。然而,传统基于矩阵信号建模的波束成形算法难以利用EMVS接收信号的多维结构化信息,且存在由阵元稀疏排布所引入的虚峰干扰问题。为了应对上述挑战,提出了面向EMVS互质面阵的张量波束成形算法,有效利用了空域互质采样的波束分布特性和张量信号处理的优势实现指向性张量波束扫描测向。具体而言,将EMVS互质面阵中稀疏均匀子面阵的接收信号表示为一对涵盖多维度空间电磁信息的高维张量,并从张量信号空域滤波的准则出发,设计面向稀疏均匀子面阵的张量化最小方差无畸变响应优化问题。为了克服由上述优化问题中张量内积项所造成的传统求解方法失效难题,提出通过张量权重的canonical polyadic分解,将原始张量化最小方差无畸变响应优化问题转换为对应波达方向信息维度与极化状态信息维度的子问题,并基于各子问题的局部最优解设计交替迭代求解方法,以获得张量权重的全局最优解。进而,基于张量空间的质数分解唯一性分析,理论证明一对满足互质阵元排布的稀疏均匀子面阵所对应的虚峰具有互不重叠特性,并提出张量波束功率的互质合成处理方法,以此构造具备精尖主瓣且虚峰抵消的张量波束功率图,从而实现多信源空间方位的精准估计。仿真结果验证了所提EMVS互质面阵张量波束成形算法的有效性。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

定向接收低冲突率水声网络媒体接入控制协议

在全向水声通信网络场景中,较大的传播时延和较高的数据包碰撞率严重影响了网络性能。相比全向接收技术,声矢量传感器的声压和振速通过线性加权组合可以形成单边指向性,实现定向接收某个方向上的信号,进而提高网络的空间复用率。该文首先分析了声矢量传感器定向接收模式下的网络中断概率,验证定向接收技术网络应用的可行性。然后,提出了定向接收低冲突概率媒体接入控制协议(DRLCP-MAC)。该协议利用指向性接收波束握手机制建立稳定的数据传输链路,通过状态转移策略构建多对并行通信链路,缩小虚拟载波监听范围,提高网络的空间复用度。仿真结果表明,与水下冲突避免多址接入协议(MACA-U)和时隙地面多址接入协议(Slotted-FAMA)相比,DRLCP-MAC协议使信道接入成本降低了约50%和60%,网络吞吐量提升了约60%和400%,端到端时延降低了约50%和85%。

模型误差条件下声矢量圆阵多重信号分类测向改进算法

针对非正规协方差矩阵引起声矢量圆阵多重信号分类(MUSIC)测向算法性能恶化的问题,提出了一种基于奇异值分解的声压振速联合处理MUSIC改进算法。理论分析了阵列响应误差和噪声模型误差对协方差矩阵的正规性及估计性能的影响。模型误差条件下声矢量阵声压振速联合处理的协方差矩阵不再是正规矩阵,改进的MUSIC方法通过对声压振速联合处理的协方差矩阵进行奇异值分解,利用非正规矩阵的左、右奇异向量自身正交的特性,采用奇异向量张成噪声子空间。数值仿真结果表明,改进的MUSIC方法改善了波达方向估计精度和多目标分辨能力,且具有更低、更平坦的空间背景谱。湖上试验进一步验证了改进的MUSIC方法的有效性。

主特征向量加权的声矢量圆阵波束域多重信号分类测向方法

为降低声矢量圆阵方位估计方法的计算复杂度,避免声压振速联合处理需选取观测方向的问题,提出了一种主特征向量加权的声矢量圆阵波束域多重信号分类(MUSIC)测向方法。在信号总功率与噪声功率之比最大的优化准则下,求解得到单矢量传感器最优的加权向量,即主特征向量。结合主特征向量设计相应的波束形成矩阵,并从理论上对声矢量圆阵阵元域和波束域MUSIC的目标方位估计方差进行比较。推导了单矢量传感器的大特征值和信号功率、大特征值对应的特征向量和其导向向量之间的关系。通过仿真实验验证了基于主特征向量波束形成矩阵的有效性,所提方法具有较低的计算复杂度和良好的方位估计性能。水池实验数据分析表明,所提方法能够准确估计目标方位。

基于磁流体填充微腔结构的光纤磁场矢量传感器

研制了一种基于磁流体填充的微腔式马赫-曾德干涉仪(Mach-Zehnder interferometer,MZI)结构的高灵敏的光纤磁场矢量传感器。采用大错位熔接三段单模光纤形成开腔结构,便于将磁流体注入传感器的开腔中,将MZI传感器封装在注有稀释磁流体的玻璃毛细管制成磁场传感器。由于磁流体的折射率会随着施加磁场的变化而改变,MZI的传输光谱会相应发生漂移。通过监测传输光谱的波长漂移,可以检测磁场强度。实验结果表明,具有轴向不对称结构的开腔式MZI传感器具有测量磁场的能力,在3.0~10.0 mT的磁场范围内灵敏度高达-5.51 nm/mT。该MZI磁场传感器由于其灵敏度高、结构紧凑、成本低的优点,适用于磁场测量。

基于状态可观测性和多模态数据PF的移动目标跟踪

为了实现对移动目标的跟踪,提出了一种新颖的基于目标状态可观测性和多模态数据粒子滤波(Particle Filter,PF)的跟踪方案。通过部署在目标移动区域中的传感器获得跟踪目标的距离和到达方向测量值,对接收到的数据进行预处理来计算PF的观测值,以形成一个临时距离图像。通过利用状态更新函数和形成的候选图像模板确定目标状态向量;在PF器中加入额外的加权阶段,使得PF器可自适应地同步多模态数据流,以实现鲁棒的目标跟踪。仿真实验结果验证了所提方案能够有效地跟踪移动目标。

基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA估计

为充分利用矢量水听器中声压振速信息之间的关系来提高DOA估计精度,本文提出了基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA(Direction ofArrival)估计方法。该方法首先利用声压振速之间的相关性,构造阵列协方差矩阵;其次,将空间入射角度集合进行等角度划分,构造超完备冗余字典;然后,在过完备基上寻找阵列协方差矩阵的最稀疏系数,利用系数向量中的非零行所对应的行号得到DOA估计值。将该算法与CBF算法及L1-SVD算法进行对比仿真实验,结果表明,在信号源数分别为3,4,5的情形下,本文所提算法在低信噪比和小快拍数情形时,具有更低的均方根误差,DOA估计性能优势明显。

A Weighted Inner Product Estimator in the Geometric Algebra of Euclidean 3-Space for Source Localization Using an EM Vector-sensor

In this paper, the source localization by utilizing the measurements of a single electromagnetic （EM） vector-sensor is investigated in the framework of the geometric algebra of Euclidean 3-space. In order to describe the orthogonality among the electric and magnetic measurements, two multivectors of the geometric algebra of Euclidean 3-space （G3） are used to model the outputs of a spatially collocated EM vector-sensor. Two estimators for the wave propagation vector estimation are then formulated by the inner product between a vector and a bivector in the G3. Since the information used by the two estimators is different, a weighted inner product estimator is then proposed to fuse the two estimators together in the sense of the minimum mean square error （MMSE）. Analytical results show that the statistical performances of the weighted inner product estimator are always better than its traditional cross product counterpart. The efficacy of the weighted inner product estimator and the correctness of the analytical predictions are demonstrated by simulation results.

基于降维变换的低复杂度双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计

针对当前算法在实现双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple input multiple output,EMVS-MIMO)雷达的多维参数估计时计算代价较高的问题,通过利用降维变换技术来实现低复杂度的角度参数和极化参数求解。针对阵列接收数据维度较大问题,通过设计相应的波束空间变换矩阵来实现对阵列接收数据的降维处理。针对算法本身的较高计算复杂度问题,采用低计算复杂度的平行因子分解算法。所提算法能够精确地实现对发射因子矩阵和接收因子矩阵的求解。同时,通过新的旋转不变关系构建新的估计信号参数,可以实现对发射/接收俯仰角的求解。进一步,发射/接收方位角、发射/接收极化角和发射/接收极化相位差的估计可以通过发射/接收空间响应矩阵的重构来实现。仿真实验结果表明,所提算法在降低计算复杂度的同时能够保持优越的多维参数估计性能。

复杂环境新能源汽车永磁电机传感器故障诊断

新能源汽车电机驱动过程中由于电机系统本身噪声、传感器运行特性和各个部件接触不良等因素影响下,永磁电机传感器易处于异常工作状态和故障状态。电动汽车电机运行环境的复杂性导致故障诊断难度也相对较大。于是提出新能源汽车永磁电机传感器故障诊断方法。通过分析永磁电机机械运动方式构建新能源汽车永磁电机数学模型,将上述模型与滑模观测器结合,捕捉任意时刻永磁电机传感器故障状态。基于此,提取传感器故障状态下的特征量,并输入支持向量机中,根据支持向量机输出的分类结果实现新能源汽车永磁电机传感器故障诊断。实验结果表明,针对新能源汽车恒速形式和新能源汽车变速形式,研究方法的诊断结构均与实际情况相符。

SOGI级联SFNF的高频注入无传感器电机控制方法

针对传统脉振高频电压注入法同时应用带通滤波器和低通滤波器导致相位偏移和位置估计误差大的问题,提出一种级联二阶广义积分器(SOGI)和单频陷波器(SFNF)的改进方法,实现位置误差信号的精确和实时提取。研究了脉振高频电压注入法位置观测闭环传递函数的幅频特性,利用SOGI的选频特性提取高频交轴响应电流,并利用SFNF的陷波特性滤除注入信号二次谐波,替代了传统误差信号提取环节中的带通滤波器和低通滤波器,参数整定简便,具备兼顾滤波精度和带宽的优势。搭建实验平台对传统误差信号提取策略和所提SOGI级联SFNF策略进行对比,实验结果表明,本文所提改进方法的响应速度和位置估计精度相比传统方法均有提高:在转速突变过程中转速估计误差降低5.9 r/min,转子位置误差降低0.11 rad;在突加负载时,转速估计误差降低3 r/min,转子位置误差降低0.08 rad,响应调节时间缩短42%,有效提高了位置观测精度和系统的动态响应性能。

三轴磁传感器误差校准方法研究进展

三轴磁传感器在实际应用中不可避免地会受到非正交误差、灵敏度不一致误差、零点偏移误差等多种干扰,若在使用前未经有效校准,将导致显著的测量误差。在对三轴磁传感器误差机理进行分析的基础上,综述了磁传感器误差校准的方法,主要分为匀强磁场和非匀强磁场校准两个方面,详细探讨了匀强磁场环境下的矢量校准和标量校准两种不同的策略,矢量校准强调对各轴分别实现校准,而标量校准则把各轴输出模值视为恒定,并分析了非匀强磁场环境下不同校准方法的原理,深入探讨了各方法可能存在的优势和不足。最后,对未来磁传感器校准的发展方向进行了展望。

基于单电流传感器的改进相电流重构技术

在电机闭环控制过程中,电流传感器故障、不同电流传感器的不一致性等因素可能导致系统失稳。为提高系统的容错能力,减小故障对控制系统稳定性的影响,提出一种基于单电流传感器的改进相电流重构技术。通过移动脉宽调制的脉冲矢量来消除母线电流采样盲区,进而通过母线电流重构获得三相电流。相比于传统电流重构方法,所提改进方法重构的电流更接近真实电流值,能够减小电流总谐波,降低电磁转矩脉动,提升系统的稳态性能。通过仿真和实验对比2种重构方法,证明了所提改进方法的优势。结果表明所提改进方法能有效实现电流重构,提升系统稳态性能。

基于支持向量机的纹理特征识别方法研究

触觉能力是使人类能够与外界环境进行交互的一项非常重要的能力,为了模仿该能力并且使其能够应用在仿生学研究中,本文采用薄膜式压力传感器,搭建了并列式触觉传感阵列,使用多通路信号采集方法,研究薄膜式触觉传感器在接触不同麻将牌面时的纹理识别情况。在此基础上,本文基于Labview编写了薄膜触觉传感器的多通路数据采集程序,通过对所采集的数据进行拟合处理,验证了以麻将牌面为对象的特征分类识别方法。最后,采用支持向量机分类算法,以实验平台采集的数据为训练样本,建立了特征分类模型和特征识别模型,并对不同核函数对模型的性能影响进行了探究。