基于MATLAB的最优阵列处理工具包

实现了基于MATLAB的最优阵列处理工具包。该工具包包含了基本的波束形成及优化波束形成方法,如传统的加权求和波束形成方法及Dolph-Chebychev加权方法。同时,还在该工具包中添加了本文实现的几种波束优化方法。为了更加直观方便的了解各种波束优化方法的特性,在本文的工具包中提供了可供用户自行选择参数的演示系统。

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套L型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩;采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q-MUSIC算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。

基于声阵列技术的汽车噪声源识别及贡献量分析

将统计最优声阵列技术运用于汽车噪声源(内部和外部)识别中,采用改进的远场声全息技术以弥补传统远场声全息识别精度低的缺点;研究了基于近场声全息技术的声贡献量分析方法,从而为低噪声优化设计提供方向;运用统计最优波束形成算法进行中高频声源识别,并将DAMAS方法用于后处理以提高识别精度,通过上述方法以探索一种新的声源识别及控制技术。最后将以上方法运用于某型轿车的声源识别和声贡献量分析中。