Fast BSC-based algorithm for near-field signal localization via uniform circular array

In this paper,we propose a beam space coversion(BSC)-based approach to achieve a single near-field signal local-ization under uniform circular array(UCA).By employing the centro-symmetric geometry of UCA,we apply BSC to extract the two-dimensional(2-D)angles of near-field signal in the Van-dermonde form,which allows for azimuth and elevation angle estimation by utilizing the improved estimation of signal para-meters via rotational invariance techniques(ESPRIT)algorithm.By substituting the calculated 2-D angles into the direction vec-tor of near-field signal,the range parameter can be conse-quently obtained by the 1-D multiple signal classification(MU-SIC)method.Simulations demonstrate that the proposed al-gorithm can achieve a single near-field signal localization,which can provide satisfactory performance and reduce computational complexity.

基于总体最小二乘-旋转不变算法的地表核磁共振信号参数估计

在地表核磁共振(SNMR)找水系统中,根据SNMR信号的参数能够预估地下含水层的储水量、导电性以及孔隙结构等信息。然而在实际应用中探测现场采集的SNMR信号十分微弱,易受到环境噪声干扰,导致无法直接获取SNMR信号的参数。针对这一问题,该文提出基于总体最小二乘-旋转不变法(TLS-ESPRIT)的地表核磁共振信号参数估计方法。基于谐波噪声与SNMR信号的相似信号特征构成一个由多个正弦衰减信号叠加的混合信号模型,使用TLS-ESPRIT将混合信号参数提取问题转换为旋转不变矩阵的广义特征值求解,从而获得SNMR信号的拉莫尔频率和弛豫时间,并结合最小二乘法求得其初始振幅和相位。仿真信号和实测信号实验结果表明此方法能够估计出混有随机噪声和工频谐波噪声的SNMR信号的参数,相比传统的谐波建模方法,在参数提取精度上效果更好。

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival （DOA） estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the co- herent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.

MULTI-INVARIANCE ESPRIT-LIKE ALGORITHMS FOR COHERENT DOA ESTIMATION

Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique(ESPRIT) algorithm can estimate Direction-Of-Arrival(DOA) of coherent signal,but its performance can not reach full satisfaction.We reconstruct the received signal to form data model with multi-invariance property,and multi-invariance ESPRIT algorithm for coherent DOA estimation is proposed in this paper.The proposed algorithm can resolve the DOAs of coherent signals and performs better in DOA estimation than that of ESPRIT-like algorithm.Meanwhile,it identifies more DOAs than ESPRIT-like algorithm.The simulation results demonstrate its validity.

Low-Complexity DOA Estimation of Noncircular Signals for Coprime Sensor Arrays

This paper presents a low?complexity method for the direction?of?arrival(DOA)estimation of noncircular signals for coprime sensor arrays.The noncircular property is exploited to improve the performance of DOA estimation.To reduce the computational complexity,the rotational invariance propagator method(RIPM)is included in the algorithm.First,the extended array output is reconstructed by combining the array output and its conjugated counterpart.Then,the RIPM is utilized to obtain two sets of DOA estimates for two subarrays.Finally,the true DOAs are estimated by combining the consistent results of the two subarrays.This illustrates the potential gain that both noncircularity and coprime arrays provide when considered together.The proposed algorithm has a lower computational complexity and a better DOA estimation performance than the standard estimation of signal parameters by the rotational invariance technique and Capon algorithm.Numerical simulation results illustrate the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.

Estimation of a Type of Form-Invariant Combined Signals under Autoregressive Operators

We focus on a type of combined signals whose forms remain invariant under the autoregressive operators. To extract the true signal from the autoregressive noise, we develop a strategy to separate parameters and use a two-step least squares approach to estimate the autoregressive parameters directly and then further give the estimate of the signal parameters. This method overcomes the difficulty that the autoregressive noise remains unknown in other methods. It can effectively separate the noise and extract the true signal. The algorithm is linear. The solution of the problem is computationally cheap and practical with high accuracy.

基于ESPRIT-PSA与LightGBM算法的感应电动机转子断条数目诊断新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。

分布式传声器阵列的低频宽带信号方位估计

现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。

基于TLS-ESPRIT的同步电机参数辨识

将一种阵列信号处理方法TLS-ESPRIT(总体最小二乘-旋转矢量不变技术)应用到同步电机的参数辨识中。该方法是一种基于子空间划分的高分辨率信号分析方法,将短路电流形成HANKEL矩阵通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,再通过TLS(总体最小二乘)的二次消噪处理,从而提高抗噪能力,准确提取了同步电机的瞬态和超瞬态参数。仿真结果表明,该方法与其他方法相比,具有精度高、抗噪能力强、算法简单的优点。动模试验进一步验证了该方法的可行性和有效性。

基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测新方法

将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization diversity,PD),信源方位参数与极化状态的"耦合"是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT(esti mation of signalparameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

基于电磁波阵列信号处理和波达方向分析的变电站局部放电定位

局部放电(partial discharge,PD)检测是绝缘检测与诊断最有效的方法之一。基于L型天线阵列信号处理,及旋转不变技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)求取信号波达方向(direction of arrival,DOA)的思想,提出了一种变电站局部放电定位方法,可以实现局部放电源的平面定位。该算法不需要计算信号的时延序列,故可以降低对采集系统采样率的要求,且其通过求解2个波达方向上的直线交点,即求解二元一次方程组,得到局部放电源的平面坐标,避免了求解非线性方程组。给出了算法的理论基础和实现步骤,并分别对电磁波仿真软件得到局部放电信号,及变电站现场实测的局部放电辐射电磁波信号进行分析处理。结果表明,利用该算法得到局部放电源位置的平面定位误差<30cm,满足变电站全站局部放电源的定位精度要求,验证了算法的准确性和可行性。

基于旋转不变子空间原理的共形阵列DOA与极化状态联合估计

利用交叉电偶极子天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列,推导并建立了其快拍数据模型.在此基础上,利用锥面共形载体的单曲率特性构造满足旋转不变关系的成对子阵,根据旋转不变子空间思想提出一种信源方位和极化参数的联合估计算法.Monte-Carlo仿真实验表明,该算法能够很好地解决锥面共形阵列应用中的多参数联合估计问题.

任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法。该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计。与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能。计算机仿真实验证明了所提算法的有效性。

总体最小二乘-旋转矢量不变技术在电压闪变参数提取中的应用

将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。

锥面共形阵列信源方位和极化参数的联合估计算法

该文用交叉电偶极子对在锥面共形载体表面构造极化敏感阵列,在建立其快拍数据模型的基础上实现了信源方位和极化参数的联合估计。算法首先通过合理的矩阵变换将阵列流形中的信源方位和极化信息"去耦合",然后分别根据秩损理论和旋转不变子空间思想对其进行估计,最后通过一种轮换比对配对方法实现信源方位和极化参数的联合估计。Monte-Carlo仿真实验表明,所提算法可以很好地解决锥面共形阵列的多参数联合估计问题。

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

锥面共形阵列天线相干信源盲极化DOA估计算法

针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signalparameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。

重复图案晶片自动检测新方法

针对具有重复图案阵列的IC晶片结构特征,提出了一种基于旋转不变子空间技术(ESPRIT)算法的自比较模板匹配缺陷检测方法。应用ESPRIT算法精确计算出重复图案中结构块的大小,然后将图像中所有结构块对应位置的像素值平均,计算出标准结构块。再根据显微镜视野大小扩展标准结构块形成标准模板,通过比对实现缺陷检测。实验结果表明:采用ESPRIT算法求取结构块大小,具有较高的速度和精度,能够满足IC检测实时性要求。算法的计算复杂度为O(N3/2),精度可达到0.04 pixel。