改进的最小方差无畸变响应波束形成方法

提出一种改进的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,通过调节波束形成的权向量设计中的增强因子来改善其方位分辨力,并且不以牺牲信号与干扰+噪声比增益为代价.仿真结果表明,所提出的方法可以有效改善MVDR波束形成的方位分辨力,且不损失MVDR波束形成的信号与干扰+噪声比增益.

匹配场定位强干扰抑制最小方差无畸变响应处理技术

针对强干扰条件下的弱目标定位问题,提出强干扰抑制最小方差无畸变响应匹配场处理技术。其原理是约束对所探测方位的响应为1,以及对强干扰方位的响应为0,同时使输出能量最小。建立了相应的最优化问题,推导得出处理器的闭式解。通过弱目标位于强干扰正下方的实例,验证了该方法的有效性。仿真结果表明,在低信干比情况下,该方法较常规处理器以及对角加载最小方差无畸变响应处理器有更高的目标探测性能,在信干比接近0时,可消除旁瓣所引起的虚假目标。

快速收敛最小方差无畸变响应算法研究及应用

常规最小方差无畸变响应(MVDR)自适应波束形成是一种高分辨窄带波束形成器,它是利用实际声场的窄带互谱密度矩阵(CSDM)估计出自适应波束形成权向量。在实际应用中,MVDR算法需要较长的观测时间估计协方差矩阵,不利于对高速运动目标进行定位;对于宽带目标信号,MVDR算法需要对每一个CSDM进行求逆运算,计算量较大;在相干源条件下,目标信号之间会发生"对消"现象,MVDR算法性能急剧恶化。本文提出了基于子带子阵处理的快速收敛MVDR自适应波束形成方法。首先将全频带划分成一组子带,将接收线阵划分成一组子阵,然后对每一子带计算降维的驾驶协方差矩阵(STCM),从而得到快速收敛MVDR自适应波束形成的权值和空间谱估计结果。同时采用双向空间平滑方法对相干源进行MVDR空间谱估计。仿真和海试数据处理结果表明该算法在保证高分辨力的同时,具有瞬时收敛的性能,双向空间平滑技术具有良好的解相干性能。

基于分子阵预处理的最小方差无畸变响应波束形成方法

针对最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成中背景噪声和旁瓣级对弱目标检测影响问题,提出了基于分子阵预处理的MVDR波束形成方法。该方法首先对线列阵接收数据进行分组处理;然后按搜索角度对各组数据进行相移、相加处理,得到一组新数据;最后按MVDR波束形成思想对该组新数据进行处理,可得到低背景噪声和旁瓣级波束。理论推导分析、数值仿真和实测数据处理结果均表明,该方法对线列阵接收数据进行了分子阵预处理,相比MVDR波束形成,有效提高了线列阵接收数据协方差矩阵中信号含有量和信噪比,输出背景噪声级和旁瓣级得到了10dB以上的改善,降低了背景噪声和旁瓣级对MVDR波束形成检测弱目标的影响,提高了MVDR波束形成对弱目标的检测效果。

基于阵列信号的重型商用车声源的最小方差无畸变响应估计

以声源的阵列测试信号为基础,建立了运动声源的观测方程。通过计权因子的优化,确定了声源特征函数的最小方差无畸变响应估计方法。对重型商用车声源识别结果说明,利用最小方差无畸变响应估计能较常规波束成形更好地识别出噪声源。

基于鲁棒自适应最小方差信号无畸变响应波束形成的高密度数据室内组合方法研究

当单点高密度采集数据一致性处理不完全时,均匀加权的室内组合会导致地震数据高频信息的损失。从波束形成理论的角度引入余弦窗、汉明窗、布莱克曼窗,通过调节权重矢量减小组合对数据的影响,考虑到窗函数作为权重矢量对数据的适应性较弱,进一步研究了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的鲁棒自适应最小方差信号无畸变响应(minimum variance distortionless response,MVDR)加权组合。Marmousi2模型正演模拟数据测试结果表明:相比于均匀加权组合,基于PCA的鲁棒自适应MVDR加权组合实现了信号保真与信噪比的有效统一,对深层地震数据信号的保护作用更为明显,信噪比也得到进一步提高。研究成果丰富了单点高密度地震数据的室内组合技术,拓宽了理论研究思路。

CW脉冲回波信号的最小方差无畸变响应自适应检测

建立了适用于解析时间序列信号检测的最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)自适应处理模型(Time Series MVDR,TSMVDR),并针对CW声纳脉冲回波信号,通过构造解析信号和分段近似处理给出了相应算法(Algorithms of TSMVDR on CW pulse signal,AWMVDR),并进行了数值仿真研究。研究结果表明:对于CW脉冲信号:(1)在较高采样率的条件下,AWMVDR可以实现CW脉冲信号稳定的自适应检测;(2)AWMVDR较常规线性相关检测具有更高的脉冲参数估计精度和时间分辨力;(3)AWMVDR的实现需要付出较高采样率和更大计算量的代价。

基于小波变换与快速行进算法的电成像数据空白带填充和响应畸变修复

电成像测井数据形成的井周电导率图像通常存在4个或8个由电扣极板间隔形成的空白条带以及因极板与井壁黏滞造成的局部异常区域,本研究提出了一种基于小波域分解加快速行进(Fast Matching Method,FMM)插值算法实现了电导率图像空白条带填充及异常区修复的方法,使插值或修复后的电导率数据能更好地反映缝洞等微构造。文中研发的融合小波变化与高阶扩展FMM数字图像修复算法,首先,将存在空白带的电导率图像数据采用二抽取小波变换进行频谱分解;其次,对分解后缓变的低频分量采用高阶扩展FMM算法进行局部空白带的内插重建;再次,对高频分量通过已重建的低频部分的水平、垂直和两个对角四个方向的值进行预测重构;还有,基于重构后的高频和低频分量运用小波逆变换加权得到插值重构的电导率图像数据;最后,将文中的方法应用于某油田的多口井实测资料,获得了良好的应用效果。

双轴涡喷发动机容畸变能力的数值分析

应用建立的改进多子区平行压气机模型，预测了喷水逼喘过程中双轴涡喷发动机主要工作过程参数的变化及容畸变能力．着重分析了不同角度的周向畸变网格引起的进口周向压力畸变对某型双转子涡喷发动机的稳定工作裕度的影响，并与相应的实验数据进行了对比，误差在２％以内，本文为进气道／发动机的匹配试验提供了适用的数值分析方法，应用它可减少试验次数，节省大量费用，缩短发动机研制和发展的周期．

最小范数约束的改进MVDR波束形成算法

针对传统的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,难以有效均衡和同时优化干扰和噪声抑制的问题,提出一种基于最小范数解的改进算法。通过对阵列接收信号的自相关阵进行特征分解,取大特征值减去噪声功率及大特征值对应特征向量,构建线性约束方程的最小范数解,代替MVDR算法中的自相关阵的逆的形式形成加权系数,其中噪声功率由小特征值的平均值估计,获得的权系数对应于线性约束条件下的最小范数解。仿真分析表明,该算法能够有效地在干扰位置处形成零陷,利于后续在时间维的噪声滤波处理,较之于MVDR等算法有更好的干扰和噪声抑制性能。

改进爬行动物搜索算法的线阵波束形成研究

针对最小方差无畸变响应方法在已知先验信息的情况下抗干扰性能较差的问题,提出了基于改进爬行动物搜索的波束形成方向图控制算法。该算法通过设置合适的适应度函数,迭代寻找最优权值,并利用其实现对方向图的控制。首先采用Sobol序列对种群初始化方法进行改进,获得更均匀的种群初始分布;其次,改进进化因子提高该算法的收敛速度;最后,为了增强抗干扰性能,对适应度函数进行改进,使方向图旁瓣更低。仿真实验表明,相较于传统算法,该算法可以获得更深的零陷并将其准确的对准干扰来向,同时降低峰值旁瓣电平,提高了对干扰的抑制能力,使得元启发式算法在波束形成领域更具应用价值。

MVDR-阵列信号增强技术在电力变压器声纹监测中的应用

为提升现场电力变压器工作状态的监测水平,提出了一种基于非接触式阵列检测的MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)信号增强技术。将麦克风阵列测试技术和自适应MVDR技术相结合,以实现期望目标声源信号质量的定向增强。单频音和语音数据的数值仿真和变压器现场测试试验均表明该信号增强方法可有效抑制无关噪声的干扰,相比于常规波束形成方法,信噪比提升约3.29 dB。

基于宽带分裂阵列的水下远程被动多目标检测与定向

为获取更高的水下远程多目标检测和定向性能,基于工程中广泛应用的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法,设计了大间隔分裂线列阵,通过扩大阵列有效孔径改善了空间谱峰锐度。同时提出非相干宽带预处理方法,利用MVDR在多频子带下波束宽度和间隔的非一致性来抵消由于稀布阵元造成的栅瓣效应。最终实现大间隔分裂阵和宽带非相干波束形成的互补。仿真和湖上试验结果表明,与采用宽带MVDR的均匀线列阵和采用互相关法的大间隔分裂阵相比较,所提方法能显著提高对水下远程目标的检测和分辨性能。

基于MVDR的阵列信号波束域预处理算法

针对基于常规波束形成(CBF)的波束域方法在波束覆盖区域外存在方位不定强干扰源时多目标方位估计(DOA)失效的问题,提出采用最小方差无畸变响应(MVDR)的波束域预处理算法。该算法根据阵列接收数据自适应调整阵元权值,在波束覆盖区域外干扰源方位形成零陷,从而减小干扰对波束输出结果的影响。分析表明靠近波束覆盖区域的强干扰源对波束转换增益的影响有限。该算法进一步提高了波束域处理方法的抗干扰能力,仿真结果验证了该算法的有效性。

多噪声环境下可懂度提升的助听器语音增强

为改善助听器等设备在嘈杂环境中的使用效果,提出一种基于频率宽带波束形成后置改进维纳滤波的语音增强方法。利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成在对双耳正前方的语音进行增强的同时,抑制其它方位噪声,将增强后信号用改进的维纳滤波算法进一步处理。仿真过程采用实际双耳采集数据,仿真结果表明,该语音增强方法可在多噪声和低信噪比环境下取得良好的可懂度提升,获得相对较好的语音增强效果。

脉冲噪声环境中鲁棒的自适应波束形成方法

本文提出一种脉冲噪声环境中的自适应波束形成方法.方法假定噪声服从对称α稳定(SαS:Symm et-r ic-αstab le)分布,首先定义分数低阶阵列响应,然后根据最小方差无畸变响应波束形成器(M VDR)提出分数低阶最小方差无畸变响应波束形成器(F rM VDR).理论上证明了当阶数小于噪声特征指数的一半时,分数低阶阵列输出功率有界.计算机仿真实验证明了本文提出的F rM VDR波束形成器在高斯噪声和非高斯脉冲噪声环境中性能都优于M VDR和其他有关的基于分数低阶矩的波束形成器,是一种鲁棒的自适应波束形成器.

采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术

对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术,在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术,具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制,以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方法达到了同样的目的,且当快拍数一定,而信噪比由小变大时,该方法可以达到与对角加载MVDR技术相当的性能;当信噪比设为定值,快拍数由小变大时,其与对角加载技术具有相同的DOA估计成功概率变化趋势,且在小样本情况下,此方法优势较为明显。

基于半定规划的零陷控制方法

自适应波束形成算法能够将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现震动等情况下,由于干扰位置的扰动而使得自适应权和数据失配.针对上述问题,提出了一种基于半定规划的对干扰源零陷展宽方法,该方法通过对干扰源的波达方向附近范围内的方向向量的约束,来展宽干扰源的零陷范围.该方法能够有效地提高系统的鲁棒性能,使得干扰和噪声的功率输出最小,保证对干扰源的抑制能力.仿真结果验证了算法的有效性.

一种新的矢量传感器线列阵波束形成算法

为了提高基于矢量线列阵的目标方位估计能力,将基于时域解析信号实现最小方差无畸变响应(MVDR)的方法——TAMVDR算法引入到了矢量线列阵信号处理中,提出了实现矢量线列阵波束形成的VTAMVDR算法。理论分析了矢量线列阵VTAMVDR算法的原理,该算法通过Hilbert变换对时域宽带信号引入复权向量,不需要进行子带分割,且不需要对数据进行分块处理,获得稳定优化权向量估计所需要的数据长度远小于频域MVDR方法,数据长度合适时,单次快拍即可实现波束形成,大大降低了运算量。仿真和海上试验数据分析结果表明:VTMVDR算法相比于频域MVDR算法具有较好的性能,具有更高的分辨率和更窄的波束角,有更好的探测性能。

低信噪比环境下的麦克风阵列语音识别算法研究

针对在低信噪比环境下语音增强对语音识别率的提升不明显的问题,提出一种用在识别系统前端的麦克风阵列增强算法。该阵列增强算法基于相干滤波和频率带宽波束形成后置改进维纳滤波器。首先将采集到的阵列信号,求相邻通道间的相关函数,利用阵元间信号的相关性进行初始噪声抑制,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信息的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和隐马尔科夫模型(HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。仿真过程模仿双耳采集数据,结果表明该语音增强方法在低信噪比环境下获得较好的增强效果,能有效的提高低信噪比环境下的语音识别率。