基于到来角变化率的有源目标机载定位方法

针对城市中的无线干扰源问题,提出了一种通过机载观测站测量目标信号的到来角及其变化率,从而对目标信号源定位的方法。观测站首先对目标信号的到来角进行实时估计,通过到来角和变化率对目标信号源的位置进行估计,并根据目标信号源的位置调整自身的运动方向和状态,实现对深埋于建筑物中的无线干扰源的快速定位。通过仿真验证了使用单个运动观测站可有效估计目标信号源位置,误差约为5个抽样间隔,作为解决城市中无线干扰源的新方法具备一定的研究意义。

频率和DOA估计的等价性

定义了频率估计和信号到来角估计的信号模型,介绍了基于小波包理论的频率估计,推导了两者的等价性和分辨率的关系,仿真结果验证了频率和DOA估计的一致性。

一种改进的空间平滑MUSIC算法

经典MUSIC算法无法有效的对相干信号源进行解相干,如何有效的对相干信号源进行解相干成为目前到来角估计研究的一个热点.笔者通过研究传统MUISC算法和平滑空间算法,提出一种改进的空间平滑MUSIC算法,以解决多目标相干信号进入到阵列的解相干问题.通过大量的仿真证明改进空间平滑算法理论的正确性和解相干的有效性,并与MUSIC算法和传统空间平滑算法相比较,深入分析了改进空间平滑算法具有可靠的解相干性能.

基于声源分离的麦克风阵列自动增益控制算法研究

典型的在线会议设备具备会议各方语音免提通话功能,参会者距离通话装置远近不一,要想保证发送语音有比较恒定的幅度,常常使用自动增益控制(Automatic Gain Control, AGC)算法。典型的AGC算法为了保持放大幅度的稳定,不会在短时间内剧烈起伏,而是会采用比较平滑缓变的基于麦克接收语音幅度包络来计算增益,因此常常造成远近说话人切换时不能及时响应语音幅度变化而导致一定时间内增益过大或过小,让远端参会者听不清或听到巨响。本文研究一种基于声源分离的AGC算法,在麦克风阵列中使用声源角度来建模并区分不同说话人,能够实时跟踪各声源语音幅度变化,并单独计算各自的AGC避免增益滞后,使得发送语音可以始终保持在最佳幅度。