色噪声背景下基于特征空间的信源估计新方法

准确估计信源数目是很多高分辨算法得以实现的前提条件。传统的信源估计方法大多是在白噪声背景下,以数据协方差矩阵的特征值序列作为研究对象,按照某种标准设定门限来进行判决估计信源数目。而在实际情况中白噪声很难满足,从降一维特征空间的投影矩阵角度出发,获得数据协方差矩阵的局部数据的投影差值序列,从而有效避开了噪声主要能量的影响,对空间色噪声也有一定的抑制效果。仿真结果表明在色噪声背景下,利用该方法可以在多信源情况下准确估计信源数目。

基于二维压差式矢量水听器源估计误差分析

由于组成二维压差式矢量水听器的4阵元间的幅频和相频响应不一致造成了其运用声能流进行方位估计时会产生误差,而这一误差大小对二维压差式矢量水听器的制作和实际工程有很重要的意义。因此将针对二维压差式矢量水听器声能流方位估计误差进行了推导和分析。文章主要分为以下4个部分:①二维压差式矢量水听器的结构;②声能流方位估计的原理;③分析了由于组成二维压差式矢量水听器的各声压水听器不一致导致的方位估计误差;④对信号方位角度为30°时,在不同信噪比条件,4声压水听器不一致情况进行了方位估计误差仿真。文中给出了仿真结果。仿真结果表明在相同信噪比条件下,由于相位偏差对压差式矢量水听器方位估计产生误差远大于由于幅度偏差而产生的方位估计误差。

二层架构的无线传感器网络的二进制源估计

针对传统源估计方案不易于扩展至大量传感器问题,首先提出了基于两层WSN的新迭代译码DJSCC方案,其具有低复杂性和高可扩展性。该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码(DSTBC),其易于扩展到大量传感器,适合间接源观测应用,还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析,建立了系统模型,并进行了系统仿真。仿真结果表明:a)与基本解码方案相比,该方案算法的BER系统性能提高了1～4 dB;b)利用DSTBC的每群集的辅助sink节点,不但增加了在失败情况下的系统可靠性,而且也提高了整个系统的BER性能约2～3 dB。

浅海中运动声源径向速度与距离的无源估计

针对浅海波导中声源距离的无源估计问题,提出了一种环境参数和声场模型无关的、不依赖于引导声源的运动声源径向速度以及距离估计方法。该方法首先通过双水听器低频声场强度距离波数谱变换(R-K)的相位差获得干涉简正波水平波数,对水平波数轴定标来估计运动声源的径向速度。进一步地,对接收信号自相关函数进行WARPING变换得到运动声源距离的无源估计。对于反射类简正波为主的声场,在某一假定距离下根据某两时刻接收信号WARPING变换后干涉简正波谱峰频率与假定距离的关系估计距离;对于反射类或折射类简正波为主的声场,根据两个时刻接收信号的β-WARPING变换后干涉简正波的脉冲时延估计距离的值。数值仿真分析了等声速、负梯度以及温跃层3种水文环境下的噪声以及环境宽容性,结果表明径向速度与距离的估计不依赖于环境参数。利用2005年北黄海实验数据验证了方法的可行性,径向速度与距离的估计值与实际值符合良好。

基于高分辨信源估计的机载前视阵列雷达三维成像方法

结合阵列信号的信源数和波达方向估计技术,本文提出了一种适用于机载前视阵列雷达的三维成像方法.在前视阵列二维成像基础上,该方法首先对多个连续观测图像进行预处理,将脉冲阵列信号近似表示为多个正弦信号的和,然后利用阵列信号高分辨技术估计正弦信号的个数和频率,进而最后确定对应散射体的位置和幅度以实现三维成像.与传统三维匹配滤波成像方法不同,该方法利用宽带信号的匹配滤波实现沿航向的高分辨,利用多个连续观测图像构成的阵列信号实现高度向的高分辨;而且,由于仅需要几十个脉冲回波,该方法对载机飞行轨迹限制相对较少,载机可以实施相对灵活的机动飞行.与干涉测高三维成像方法相比,即使有多个散射体投影到同一个像素中,该方法也可以检测并分别恢复出每个散射体.另外,该方法利用待检测像素的数据直接估计杂波相关矩阵,在杂波严重非平稳情况下也能有效地实现三维成像.

欠定盲源分离与信号源估计方法研究

近年来,盲源分离算法研究主要集中在两个方面,混合矩阵估计和源信号个数估计,本文基于理论研究提出了一种盲源分离算法,以语音信号为例,本文采用STFT将语音信号转换到时频域进行分析.基于现实中很多语音数据通常是高度混叠的信号,所以需要去燥降低信号噪声对混合矩阵和源个数估计的影响.为了抑制噪声对检测自动源TF点的影响,提出了一种通过使用STFT的主成分分析（PCA）来检测源的自动定位的方法.另外,基于子空间投影和聚类方法,提出了一种估计混合矩阵的有效方法,使用自动谱聚类方法实现对源个数的估计.

基于噪声源估计的电机故障诊断研究

介绍了声音阵列采集信号模型,结合盖氏圆源数估计、MUSIC谱算法分析,提出通过麦克风阵列采集电机噪声数据,并对电机故障进行诊断的新方法。通过收集故障电机发出的噪声数据,利用Matlab软件进行数据处理,最后成功地对故障电机给出正确诊断。

动态变化混叠模型下盲源分离中的源数估计

在进行欠定盲分离时,特别是对于源信号数目及混合矩阵动态变化的情况,常规的欠定盲分离及源数估计方法不能对源信号数目的变化时刻做出判断,因此很难实现动态变化的源信号数目实时和准确的估计。针对这个问题,提出了一种动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计方法。首先,建立动态变化混叠情形下盲源分离的数学模型及动态标识矩阵。其次,基于构建的动态标识矩阵统计和判断动态源信号数目的变化情况。最后,通过分段时间内多维观测矢量采样点聚类区间局部峰值统计,实现动态变化混叠模型下盲源分离中的源信号数目的有效估计。仿真结果表明,该方法能有效实现动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计,并且信号估计效果良好。

基于压缩感知的被动雷达导引头信源数估计方法

随着雷达反摧毁技术的发展,被动雷达导引头面临着在雷达和诱饵形成的不完全重合信号中进行超分辨测向的挑战,需要单快拍测向技术。现有测向技术大多假设信源数已知,而传统的信源数估计方法在单快拍时性能大幅下降甚至失效。为解决这一问题,提出了一种基于压缩感知的单快拍信源数估计方法。该方法首先将被动雷达导引头阵列测向模型稀疏表示,其次通过子空间算法和压缩感知算法相结合进行降阶和解相干处理,然后提出一种改进的正交匹配追踪算法,研究残差的变化规律,最后构造目标函数估计信源数。仿真实验表明,该方法在单快拍、阵元数少、信号相干的极端情况下估计成功率较高。

搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计

与传统声源辐射功率估计方法相比,匹配场声源辐射功率估计方法能获得更准确的估计结果,但环境失配对其性能影响较大。针对这一问题,提出一种搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计方法。定义环境失配影响因子,量化表示环境失配对信道传递函数和匹配场声源辐射功率估计方法的影响,确定提升环境失配稳健性的关键在于准确估计信道传递函数。传统匹配场声源辐射功率估计方法中信道传递函数搜索域是一个距离-深度二维平面,环境失配时,其中必然不包含真实信道传递函数,因此信道传递函数估计结果与真实信道传递函数也必然存在偏差。文中提出的搜索域维度扩展稳健匹配场声源辐射功率估计方法将信道传递函数搜索域扩展为距离、深度和不确定参数组构成的三维搜索空间,将真实信道传递函数包含在搜索域中,使得最优备选信道传递函数等于真实信道传递函数。随后构造三维搜索空间的目标函数,目标函数的绝对值越小,备选信道传递函数与真实信道传递函数偏差越小。使用目标函数绝对值取最小值时对应的备选信道传递函数可以更准确地估计声源辐射功率,仿真验证了理论分析的结果。

基于改进式特征值二次对角加载的信源数估计方法

针对应用阵列天线进行信号接收时的信源数估计问题,提出一种基于改进式特征值二次对角加载的信源数估计方法。对天线阵列观测信号协方差矩阵进行特征值分解;对特征值进行一次对角加载,对角加载量取所有特征值的几何平均值,将原始特征值与对角加载值相加,取代原始特征值;重新计算特征值对角加载量,并进行二次对角加载,使加载后的特征值满足噪声特征值的最大最小值之比不超过2的条件,在此基础上,使用信息论准则类方法和随机矩阵理论类方法实现信源数的估计。仿真实验结果表明,该信源数估计方法具有可行性。

基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法

针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从负荷等值阻抗模型入手,建立工业用户多负荷等值阻抗并联电路模型;其次,采用集合经验模态分解与奇异值分解相结合的方法确定构成用户进线处监测点综合等值阻抗信号的源阻抗信号数目;然后,采用快速独立分量分析实现将谐波源负荷等值阻抗信号从综合负荷等值阻抗信号中分离;最后,将分离出谐波源负荷等值阻抗信号频率特征与典型谐波源负荷进行匹配,进而实现分类识别。仿真与实测实验结果均表明,所提方法能够准确识别工业用户所含多种谐波源负荷的具体类型,具有较好的可行性和实用性。

大气声传播通道的声源当量估计方法

提出了一种基于大气声传播通道的爆炸声源能量估计方法,通过将计算大气声学的传播能量分布结果与大气中传播的声压幅度衰减模型相结合,使用平流层通道与热层通道传播损失能量比例作为修正量,提高了对爆炸声源能量的估计精度。在多次地面爆炸实验得到的数据中,使用观测距离800 km以上且同时存在平流层通道与热层通道的次声接收信号,对比了平流层顶风速修正的能量估计方法与该文提出的基于大气声传播通道的能量估计方法。实验结果验证了相对于传统风速修正的能量估计方法,该方法可显著降低估计误差。

基于L型声阵列多重信号分类声源测向研究

变电站二次设备故障声源复杂多变,且在空间狭窄、位置不易接触的设备上采用接触式振动传感器采集振动信号有很大的局限性,基于非接触式的声阵列装置采集到的声音信号可以解决这些问题。针对变电站二次设备故障声源的测向问题,通过最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)准则改进了多重信号分类算法,设计和制做了L型声阵列的声源采集装置并进行故障声源采集。结果表明,改进的算法能够有效地估计出声源数,并为二维测向提供先验条件,使得测向精度准确,且2个声源的俯仰角或方位角相同时不会相互影响。该方法能有效测量出源信号的方向且具有一定抗干扰性,对于变电站二次设备故障诊断有较好的指导意义。

基于GRU与自注意力网络的声源到达方向估计

基于神经网络的声源定位近年来受到广泛的关注,但如何缓解隐含DOA位置信息丢失、小样本数据等问题仍然是目前面临的挑战,因此提出了一种基于GRU和自注意力网络的声源到达方向估计方法。该方法采用对小型数据集效果较好的GRU作为骨干网络,弥补了纯净的声音数据采集困难的问题;同时,该方法使用多声道录音的声源形成训练集,经过短时傅里叶变换特征提取得到梅尔频谱图和声学强度矢量,进而形成由多通道语谱图以及归一化的主特征向量叠加的输入特征,避免了对语谱图与GCC-PHAT特征结合的隐式DOA信息的破坏,有效缓解了隐含DOA位置信息丢失问题;将其作为输入进入卷积循环神经网络模型进行监督学习获得模型参数。模型输出使用三维笛卡尔积坐标回归获得DOA位置估计,并增加自注意力网络在模型训练时进行参数回传,使得网络在训练的同时计算损失并预测关联矩阵,以解决预测定位和参考定位之间的最优分配。实验结果表明,该网络在不同混响条件和信噪比的环境下,均具有较高的定位准确率和鲁棒性。

宽带声源方位估计的多频稀疏贝叶斯学习改进算法

在对空气中未知的宽带声源的波达方向进行估计时,麦克风阵列的阵元间距很容易大于声信号半波长而出现栅瓣,严重影响估计效果。尽管多频带数据的使用在一定程度上可以抑制栅瓣产生,但目前的方法抑制效果比较一般而且计算效率不高。在稀疏贝叶斯学习基础上,提出了一种针对宽带声源方位估计的改进方法。这种方法将超先验引入到传统的多频稀疏贝叶斯估计模型中,然后同时利用声源信号在多个频带上具有的相同空间角度稀疏性并结合期望最大化算法重新推导了多频稀疏贝叶斯模型中各相关参数的迭代形式。与此同时,考虑到实际场景中的声源方位通常不位于稀疏网格上,离网格修复模型也被加入设计框架中,以解决该问题。为验证算法性能,开展了仿真实验和场地实验。结果表明,相比最近提出的基于l_(1)最小化的多频压缩感知方法和宽带的多频稀疏贝叶斯学习方法,提出方法能更好的利用宽带声源的多频特性以降低栅瓣的干扰,同时具有更高的估计精度和计算速度。在现场实验中,改进方法表现了优于其他先进方法的栅瓣抑制能力,声源方位估计误差可达0.09°,所需迭代收敛步数相比MF-SBL减少约50%。

基于DMR-WF与信息论准则的信源数估计

针对信息论中的AIC和MDL准则无法估计色噪声条件下的信源个数问题,提出了一种将信息论准则与DMR白化滤波器(DMR-WF)相结合的信源个数估计方法。所提方法利用阵列天线ULA接收到的色噪声样本协方差矩阵构造出DMR-WF矩阵,再利用DMR-WF对ULA接收的包含色噪声信号的样本协方差矩阵进行白化变换,获得白化后的信号样本协方差矩阵,经过特征值分解后得到的特征值分别利用AIC和MDL准则得出信源个数的估计。实验结果证明,上述方法能够实现AIC和MDL准则在色噪声条件下的信源个数估计问题,且在低信噪比和小快拍数条件下均具有较好的估计性能。

基于信源信息熵最小的单通道盲源数估计算法

源数会直接影响盲源分离的效果,源数估计问题是盲源分离(BSS)中的一个关键问题。针对此问题提出了一种将信息熵作为统计评价指标的单通道盲源数估计算法,使用信息熵来度量源信号的信息量大小从而确定源数。为了计算估计源信号的信息熵,首先,使用高斯混合模型(GMM)来拟合其分布;其次,基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法,采样得到服从目标分布的样本,并进行熵的计算;最后,通过最小化估计源信号平均信息熵得到盲源个数。一系列基于仿真数据和真实通信数据的实验表明:所提算法具有较强的鲁棒性,且能以94%的准确率估计出源数,从而验证了算法的有效性。

基于源数估计的机械源信号盲分离方法研究

传统的机械源分离方法往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行机械源信号分离。然而,在实际中源信号的个数往往是是未知的。针对此不足,结合变分贝叶斯独立变量分析和自相关测定,提出一种机械源数的最佳估计方法,它是通过比较不同模型的信度来确定出信源的个数。仿真和实验结果表明该方法是有效的,并具有很好的鲁棒性。

鲸鱼优化算法下气体泄漏源波达方向估计法

为减小压力容器气体泄漏实时位置估算误差,准确监测容器工况,首先,从声学监测角度提出一种引入鲸鱼优化算法(WOA)的泄漏源估计方法,采用波达方向(DOA)估计法预测气体泄漏位置方向,获得泄漏源角坐标;然后,引入WOA自适应选择方法分解DOA的特征值,多次迭代得到最精确的泄漏位置;最后,以某化工厂中压力容器数据为实际算例,比较基于WOA的气体泄漏源估计结果。结果表明:该方法可以实现压力容器泄漏精确定位,通过仿真性能曲线可直观地看出,相比于传统DOA方法及基于其他仿生智能算法的DOA方法,该方法鲁棒性和抗噪性能更好,且定位准确率高达95%,节省时间消耗达92.2%,可增强工程应用实时性。