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 rain-norm algorithm.

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。

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。

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。

基于块排序优化机制的移动传感网数据精确算法

为解决当前移动传感网部署过程中存在的传输能力较低、数据传输误差较高等不足,提出了一种基于块排序优化机制的移动传感网数据精确算法。通过簇头节点间的位置拓扑关系,构建拓扑-信号传输误差评估指标,设计了节点区域矢量评估机制,以精确追踪数据传输过程中的拓扑轨迹,并采取莫度矢量方式来降低数据传输误差,从而提升网络数据传输能力。采用块排序机制,计算排序阈值,构建了误差消除方法,从而实现间歇性簇头数据传输能力,进一步降低簇头间数据传输存在的传输误差。仿真实验表明:与当前传感领域内常用的基于能量机制的改进蚁群算法和基于节能聚类机制的覆盖图量算法相比,本算法具有更强的网络数据传输能力和更低的网络传输误差。

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。

矢量传声器多基融合定位

矢量传声器在目标声源方位(Direction of Arrival,DOA)估计方面具有天然的优势性能。在单矢量传声器实现目标声源DOA估计的基础上,利用交叉定位的思想推导多矢量传声器融合实现目标定位的模型,并给出模型的总体最小二乘解。针对奇异方位角影响估计精度的问题,利用圆概率偏差确定有效方位角后再进行融合定位。仿真分析与定位验证实验的结果表明,该方法可以实现目标声源位置估计,在消声室环境下具有较好的定位精度,有效性和实用性较强。

参照波结构的飞行器对接姿态快速估计

正确快速测量飞行器的姿态是实现载人航天飞行器精准对接任务的重要前提。传统姿态测量需要拼接3个姿态参数,本文提出一种改进优化算法应用于以电磁波结构向量为参照的姿态测量,实现姿态参数同步、整体、快速测量。首先根据多个电磁矢量传感器和接收信号间的变化关系来建立导向矢量,将导向矢量中的指数函数形式的姿态旋转进行泰勒近似展开,然后使用等步长遍历算法结合牛顿法来快速搜寻多导航信号空间谱函数的谱峰,完成飞行器的姿态测量。仿真结果表明,该方法测量的姿态精度高,误差能够控制在0.01°左右,提升了姿态测量的效率,同时抗干扰能力良好,具有较好的应用价值。

深海环境下利用单矢量传感器估计目标深度

针对深海环境下目标的深度估计问题,本文研究了可靠声路径下直达波和表面反射波形成的周期性干涉调制模式。提出了一种利用单矢量传感器结合周期干涉调制结构对目标深度估计方法。依据矢量传感器接收到的声场信号构建周期干涉调制结构,利用水平复声强和垂直复声强获得目标的垂直到达角,通过周期干涉调制结构同目标深度之间的关系估计目标的深度。Bellhop数值仿真实验结果表明该方法能够有效估计目标深度,并且不需要精确的海洋环境知识。

Direction-of-arrival estimation for a uniform circular acoustic vector-sensor array mounted around a cylindrical baffle

This work investigates the direction-of-arrival(DOA) estimation for a uniform circular acoustic Vector-Sensor Array(UCAVSA) mounted around a cylindrical baffle.The total pressure field and the total particle velocity field near the surface of the cylindrical baffle are analyzed theoretically by applying the method of spatial Fourier transform.Then the so-called modal vector-sensor array signal processing algorithm,which is based on the decomposed wavefield representations,for the UCAVSA mounted around the cylindrical baffle is proposed.Simulation and experimental results show that the UCAVSA mounted around the cylindrical baffle has distinct advantages over the same manifold of traditional uniform circular pressure-sensor array(UCPSA).It is pointed out that the acoustic Vector-Sensor(AVS) could be used under the condition of the cylindrical baffle and that the UCAVSA mounted around the cylindrical baffle could also combine the anti-noise performance of the AVS with spatial resolution performance of array system by means of modal vector-sensor array signal processing algorithms.

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。