2-D SPATIAL-SPECTRUM ESTIMATION FORWIDE-BAND SOURCES BASED ON INTERPOLATED CIRCULAR ARRAYS

In array signal processing, 2-D spatial-spectrum estimation is required to determine DOA of multiple signals. The circular array of sensors is found to possess several nice properties for DOA estimation of wide-band sources. C. U. Padmini, et al.(1994) had suggested that the frequency-direction ambiguity in azimuth estimation of wide-baud signals received by a uniform linear array (ULA) can be avoided by using a circular array, even without the use of any delay elements. In 2-D spatial-spectrum estimation for wide-band signals, the authors find that it is impossible to avoid the ambiguity in source frequency-elevation angle pairs using a circular array. In this paper, interpolated circular arrays are used to perform 2-D spatial-spectrum estimation for wide-band sources. In the estimation, a large aperture circular array (Υ】λmin/2) is found to possess superior resolution capability and robustness.

半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取

为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相似度;为了充分利用大量无标签样本提高算法性能,采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签;然后通过增加规范化项到局部力导引算法(FDA)的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性;最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量。S4LFDA算法既保持了数据集在光谱域的可分性,又保持了像元在空间区域内的近邻关系,合理利用有标签样本及无标签样本,提高了算法的分类性能。在Pavia University和Indian Pines数据集上进行实验,总体分类精度达到95.60%和94.38%。与其他维数约简算法相比,该算法有效提高了地物分类性能。

一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型

高光谱图像包含丰富的地物信息,在农业、工业和军事等领域应用广泛。因此,高光谱图像的识别与分类是一项重要的研究课题。然而,高光谱图像存在光谱维度高、噪声大、标记样本有限等问题,并未取得很好的分类效果。针对以上问题,提出一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型(ASPS-MRTV)。该方法主要包括以下几个步骤,首先,对高光谱数据进行归一化处理,将归一化后的三维图像按光谱维等分为n个子空间;其次,采用粗细划分策略构造自适应子空间光谱特征提取框架,将每个空间波段拉伸为一维向量后用信息散度构造波段的相似性矩阵,按照聚类的思想对n个子空间进行自适应;然后,将每个自适应子空间的光谱波段平均值进行叠加,形成光谱特征;最后,对所得到的光谱特征数据利用多尺度相对全变分技术提取结构特征。为了增强样本的线性可分性,在数据堆叠之后进行核主成分分析,最终形成空谱特征。对比实验中统一使用惩罚参数C和核参数σ都为24.5的SVM进行分类。经测试,ASPS-MRTV网络模型在Indian Pines、 University of Pavia两个数据集上分别以5%, 1%的训练样本达到了97.06%、 98.98%的总体分类精度。实验结果表明,该模型与SVM、 ASPS(ED)、 ASPS(ID)、 ASPS-LBP、 ASPS-GlCM、 ASPS-BF模型相比,在分类性能和计算效率方面都取得了更优的效果,有效提高小样本下高光谱图像的分类精度。

基于空间光调制器的艾里光束能量调制方法

艾里光束由于具有无衍射、自加速和自愈合等特性,具有重要的应用前景。本文基于空间光调制器可编程特性,提出了一种可调谐的艾里光束能量调制新方法。从理论上深入分析通过在相位图中引入一个可控的调制相位而实现了艾里光束能量调控的方法,并且量化了调制参数与能量调制范围的关系。仿真和实验结果表明通过改变调制相位可以灵活地调节光束能量分布,本文的研究有助于进一步推动艾里光束的应用。

基于空间谱估计的无人机协同目标方位感知算法

无人机协同目标感知技术是有人机无人机混合运行的重要安全保障.针对复杂空域环境下的感知可靠性问题,分析大中型无人机的复杂融合空域运行场景,并确定无人机协同目标感知的精准性、高实时性、抗干扰性和低载荷性等需求,提出一种四单元阵列天线和数字化射频体制的无人机协同目标感知系统架构;同时,结合空管雷达信号特性和天线体制,设计方位感知算法,通过修正协方差矩阵、信号子空间加权和噪声子空间加权等方法,设计基于多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)的空间谱估计算法,并提出基于子空间分解的幅相误差在线估计算法;最后,开展算法仿真试验和实际空域环境飞行试验.研究结果表明:相比传统MUSIC算法,优化算法的方位感知高分辨性能提升23.3%,并改善了无人机协同目标方位感知的高实时性、抗干扰性和低载荷性.

基于波束形成的变压器噪声成像技术研究与应用

作为变电站中最为昂贵和重要的设备,变压器一直是科研人员的研究重点对象。目前对变压器噪声源识别的相关研究较少,因此结合波束形成技术针对变压器噪声源识别展开研究。首先根据所调研的变压器噪声特性,确定了所关注的噪声频段和所用的声源识别方法,阐述了宽带信号的波达方向估计与波束形成的相关理论,进而整理出了一种基于频域数据的宽带变压器信号定位思路,利用仿真结果证实了所提定位思路的合理性与准确性。最后基于LabVIEW平台搭建了一套变压器噪声源识别系统,并通过对不同情况下实际运行变压器的现场试验,对系统的定位效果进行了测试,其定位误差在2°左右,结果证明噪声源识别思路和搭建的系统平台具有良好的可靠性与可用性。

空间特性光谱反演及对户外光谱修正的可行性研究

户外高光谱探测可以快速获取样品的光谱信息,但受环境光线和样品二向反射特性的影响,采集到的光谱并不能准确反映样品的真实信息,对户外探测精度有一定影响。为了提高户外高光谱探测精度,提出了一种使用空间特性光谱对户外光谱进行修正的方法,以冬枣、红提、小白杏为研究对象,使用Walthall、Shibayama、Ross-li、Roujean与Rahman这5种BRDF模型反演3种果品的空间特性光谱,利用反演的空间特性光谱对户外光谱进行修正,之后分别建立暗室光谱、户外光谱与修正光谱的品质预测模型。反演结果表明:3种果品的空间特性光谱均有较好的反演效果,反演误差从低到高依次为冬枣、小白杏、红提,平均决定系数R2分别为0.957、0.947、0.927,平均误差分别为3.56%、4.90%、8.23%;5种BRDF模型中,Walthall模型的反演效果最佳,平均决定系数R2与误差分别为0.949、5.33%,Ross-li模型的反演效果最差,平均决定系数与误差分别为0.934、6.05%。户外光谱修正结果表明:户外光谱经过修正后噪声减少,光谱更为平滑,且光谱趋势与暗室光谱一致,受反演效果影响,冬枣光谱的修正效果最佳,而红提与小白杏的修正光谱中噪声较多。品质预测模型结果表明:3种果品的品质预测模型预测效果差异较大,从高到低依次为冬枣、小白杏、红提,可能与3种果品的品质不同有关;5种BRDF模型得到的修正光谱所建立的模型预测效果不同,但无显著差异;预测模型中,使用暗室光谱建立的预测模型最优,修正光谱建立的模型预测能力优于户外光谱建立的模型,表明户外光谱经过修正后模型预测能力得到提升。BRDF模型能够较好地反演果品的空间特性光谱,修正后的光谱与暗室光谱较为接近,修正光谱建立的模型优于户外光谱建立的模型,表明使用空间特性光谱对户外光谱进行修正的方法是可行的,可为提高户外无损检测的精度提供一种新的思路。

圆柱形空间约束对LIBS检测煤粉颗粒流的优化研究

为了提高激光诱导击穿光谱技术(LIBS)检测煤粉颗粒流时光谱信号的质量和检测结果的可靠性,根据颗粒流的检测特点,设计了一种圆柱形空间约束,并分析了其对LIBS直接检测煤粉颗粒流的实验系统的优化效果。先后对比分析了添加约束前后煤中一些重要元素的特征谱线的绝对强度、信噪比(SNR)和脉冲到脉冲间的相对标准偏差(RSD)等重要信息。结果表明:圆柱形空间约束能够有效地提升LIBS检测煤粉颗粒流的光谱强度和信号的稳定光谱信号的重复性,达到提高检测结果的可靠性的目的。

基于DSP的快速MUSIC测角算法

基于阵列信号处理的MUSIC算法,由于其超高的角分辨率和角精度,受到广泛的关注。但是其高运算复杂度,较大地限制了算法的硬件实现。为此,基于MUSIC算法的基本原理,文中分析了该算法在DSP(TI1843)硬件系统实现中关键子步骤的运行时长。针对最为耗时和占用内存最大的空间谱构建和谱峰搜索子步骤,分别提出了便于工程实现的简化方法,并通过硬件平台移植验证了算法的可行性,对比发现该方法大大减少了运算时间和内存空间,具有较高实际应用价值。

强干扰下基于三阶互累积量的FMCW雷达信号DOA估计算法

针对车载调频连续波雷达存在相互干扰的实际情况,本文提出了一种基于三阶互累积量的多目标波达方向超分辨估计方法.该方法利用同步采集的阵列信号并根据回波信号和干扰信号的非相关特性,构造三阶互累积量矩阵,随后根据子空间方法获得二维空间谱,实现距离和方位的联合估计.计算机仿真结果表明,本文所提方法能够在抑制强干扰影响的同时实现3°以内多目标识别,与现有超分辨法和重构法相比,具有更高的角度分辨率和估计精度.

基于单一元件产生太赫兹无衍射波束技术研究

提出了一种新型的光学元件,可以产生与元件具有一定距离的无衍射波束。普通轴棱锥的横截面为等腰三角形,通过在两个腰上限定抛物线进行元件设计,采用3D打印技术制作了不同结构参数的光学元件。角谱理论的仿真计算结果以及在0.1 THz频率下进行的实验结果,都清晰地表明了产生的无衍射波束与元件之间具有一定距离。利用空间频谱对元件的波束行为进行分析,结果表明,该元件产生了一种新型的无衍射波束,根据元件的空频形状,将元件产生的无衍射波束命名为“梳状空频无衍射波束”。

2-D spatial-spectrum estimation for wide-band signals without a priori knowledge of the number of sources

In array signal processing,the existing methods for DOA estimation of wide-band signals are only related to the azimuth estimation when the number or sensors is known.It is shown that a circular array possesses several nice properties.2-D spatial-spectrum estimation for wide-band sources is performed by using a circular array of sensors with sample delay lines.Further,the Choi’ s approach is extended,which was suggested to estimate DOA of narrow-band signals when the number of sensor was unknown,to wide-band signal processing.The extended approach is shown to be quite adequate for wide-band signal subspace spatial-spectrum estimation (BASS-LE),and a large aperture (r】λvin/2) circular array is found to possess superior resolution capability and robustness.

中国市域自然保护区时空格局演变特征

市域是自然保护地整合优化的具体实施单元,揭示市域自然保护区的时空格局演变特征和发展趋势对于全面建设中国特色自然保护地体系具有重要的现实意义。基于1975—2020年间隔5 a的10期中国自然保护区名录,通过标准差椭圆、探索性空间数据分析、空间Markov链等方法首次从市域尺度探讨了中国自然保护区的时空动态演变特征和发展趋势,并引入地学信息图谱构建其变化模式。结果表明:(1)中国市域自然保护区比例呈现先快速增长后逐步稳定的趋势,但整体仍以低值区为主。市域间自然保护区比例差异明显,逐步形成了“西高东低”的空间格局。重心整体表现为“东南-西北-东北”的迁移过程,重心移动距离和速度逐渐缩小。1990年以后,中国市域自然保护区比例始终呈现“东北-西南”向的空间分布格局。(2)市域自然保护区比例存在显著的空间相关性且相关性总体呈上升之势,但空间集聚水平的变化逐年缩小。局部空间异质性较强,高高和低低集聚区均呈扩张态势。(3)从变化模式图谱来看,中国市域自然保护区比例等级以“前期变化-低频-逐步提升”(ESC-LQ-T1)的方式进行,主要图谱类型为“空缺区转为低值区”。市域自然保护区比例等级类型转移具有稳定性和显著的时空异质性,后期出现了“俱乐部收敛”现象,且邻域背景在其动态变化过程中发挥着重要作用。未来要加强对空缺区和低值区市域单元的自然资源进行摸底评估,将其最有价值的区域纳入自然保护区,同时推广区域联合保护机制,促进自然保护地体系高质量建设。

基于空间谱估计技术测向系统的开场测试

本文利用相关干涉仪体制无线电监测测向系统的测试验证技术基础,通过分析基于空间谱估计技术的无线电测向系统的开场测试参数及方法,设计了针对空间谱测向系统特性的开场测试场地,完善了监测设施测试验证的技术手段。

基于车载巡测的北京市局部区域电磁环境解析

为推进全面监测与评估区域电磁环境质量,利用车载巡测技术开展了北京市800 km^(2)局部区域0.1 MHz~6 GHz的电磁环境水平监测,获取了90万个点位的巡测数据,包括全频段、射频和长中短波的电场强度总值,基站、5G基站等的选频数据,通过SPSS统计软件和ArcGIS制图软件进行了大数据分析,了解区域电磁环境总体水平、空间分布规律、不同环境功能区电磁环境特点、电磁环境贡献源、时间变化趋势及热点集中区域的电磁辐射源溯源。发现巡测区域全频段电场强度总值为(1.08±0.59)V/m,84.00%点位测值<1.5 V/m,射频总值与长中短波总值分别占全频段总值的68.2%和31.8%,而基站电场强度为0.63 V/m,占射频总值的76.70%,因此区域内环境中电磁辐射最大的贡献源为基站;全频段总值和射频总值空间分布特征基本一致,与人口密度、基站建设分布呈显著正相关,长中短波电磁辐射值受大中型长中短波发射源影响较大,但范围较小;基站全天电场强度均值总体上居民区>工业区,说明居民区基站分布相对密集,昼间7:00—18:00工作时段5G基站电场强度值工业区>居民区,而休息时段居民区>工业区;利用热点图可解析发现多家运营商移动基站共址等的电磁辐射设施集中区域,通过频谱解析溯源了除大型广电设施之外的长中短波电磁辐射源及周围受影响区域。

全频谱深度认知理论与方法

深入研究了全频谱认知与智能利用领域,强调了现有认知无线电理论和无线电监测技术在特定环境中的优势,指出在面对宽带、瞬变、未知、复杂的电磁环境时存在“认不深”的问题。为解决这一挑战,提出了多维度的深度频谱认知作为未来的发展方向,从信号多维特征与个体本征属性双重维度对辐射源目标进行精准认知。通过探索辐射源目标信号的多域特征,构建辐射源完备表征数据库,实现通信终端的本征属性认知,可以更全面地理解和利用频谱资源。分析了调制域、协议域中信号的调制识别以及协议解析等研究现状;高速目标信号识别和空域定向认知的发展瓶颈及主要研究方向。提供了较为全面的理论和方法,为未来多维度的电磁环境感知和频谱利用奠定了基础。

加权的判别性协同表示方法用于高光谱遥感图像分类

针对现有协同表示算法应用在高光谱遥感图像分类过程中出现的较差分类精度的问题,提出了一种基于加权判别性协同表示的分类算法。提出的算法对高光谱图像进行基于空间邻域的平滑化处理以消除图像中的噪声和异常光谱。通过考虑训练样本和测试样本的相关性提出基于相关性的加权正则项;通过考虑不同类别训练样本重构给定测试样本的误差进一步提出了基于最小重构误差的正则项。在Indian Pines和University of Pavia两种真实数据集上的实验结果表明,所提出的算法相比其他典型的基于协同表示的分类算法具有更高的分类精度,分别能获得98.2%和95.70%的总体精度。实验证明,所提出的分类器算法有效改善了现有基于协同表示的高光谱图像分类方法的低精度问题。

基于酉重构子空间的一维DOA估计

针对多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法在低阵元数目、低信噪比和小节拍数等非理想条件下,对入射间隔较小的信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计有效性的问题,提出了改进的基于酉重构子空间的MUSIC算法。该算法首先利用酉变换将均匀线阵接收数据实数化,然后根据子空间特征向量的大小,重新构造子空间和校正矩阵得到新的空间谱函数,最后与信号子空间投影算法联合,实现DOA估计。仿真结果表明,与传统MUSIC算法和SSP算法相比,所提算法在低阵元数目、低信噪比和小节拍条件下具有更好的分辨率。

埋地管道泄漏三维坐标-波速联合估计方法

为实现埋地输气管道泄漏精确定位,使用加速度传感器在土表检测泄漏振动声波,并提出基于非均匀L形阵列的泄漏源三维坐标和波速联合估计方法。大孔径非均匀L形阵列内嵌小孔径L子阵,由小孔径子阵结合Root-MUSIC算法求解远场信源DOA与波速的约束关系,再利用大孔径L阵进行波速和近场信源距离的二维空间谱估计,最后根据估计结果计算三维坐标从而降低计算量。定位实验结果验证了L形阵列性能的优越性,基于L形阵列的联合估计法能够估计不同土壤条件下的泄漏振动声波传播速度,并得出泄漏源的三维坐标。相较于使用理论波速的定位方法,联合估计法定位误差降低了90.9%,避免了理论波速误差对定位的不利影响。联合估计法的计算耗时比直接三维空间谱估计降低了88%,且定位精度保持不变。根据远/近场判据计算出信源范围rmin~rmax,实验验证该范围内可实现精确定位。

空间谱在自适应干扰抑制中的应用

随着信息对抗的发展,敌我双方都开始使用大量雷达和干扰设备,电磁干扰环境日渐复杂,干扰抑制已成为亟须解决的难题。通常使用干扰对消技术与空间自适应干扰抑制技术来进行干扰抑制。针对空间自适应干扰中需要已知信号源波达方向(Direction Of Arrival,DOA)的问题,提出了利用空间谱估计测向技术进行自适应干扰抑制前的DOA估计。该做法不会额外增加系统的通道和硬件资源,且能同时估计多个信源的方向,测向精度高,稳定性好。该系统可以在无须辅助通道和其他干扰源先验信息的条件下,有效消除接收信号中的多个干扰分量,恢复原始通信信号。