一、双边相关变换在估计水下噪声源波达方向中的应用（论文文献综述）
韩金金[1]（2018）在《基于矢量水听器的声源定位算法研究》文中认为随着海洋领域的大力发展,水声信号处理得到了广泛的应用。基于矢量水听器的声源定位技术作为水下声信号处理的一个重要研究方向,凭借其特有的优越性被逐渐应用于噪声检测、声纳探测与定位、水下声通信等方面。在实际的声源定位过程中,定位算法往往需要考虑阵列孔径的利用率、声源信号的相干性以及宽带信号处理等问题。另外,常见的声源定位算法只实现了一维定位,而无法给出声源信号的二维空间定位。由此,在上述不同的声源定位情况下,本文研究了基于矢量水听器的声源信号二维定位算法。本文的主要工作包括:针对基于四阶累积量的单矢量水听器声源定位算法计算复杂度高、运算量大、定位精度低等问题,提出一种基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法。该算法利用信号四阶矩的性质,将单矢量水听器阵元数和声源个数进行虚拟扩展,从而得到更多的声源定位信息;通过提取有效阵元的方法减少了信息冗余,最后利用搜索峰值方法得到期望的多声源方位。理论分析和仿真结果表明,该算法能够有效降低算法复杂度、提高定位精度,克服基于高阶累积量的矢量水听器定位算法的不足。针对基于PM的矢量水听器声源定位算法估计相干声源时角度不准确、分辨率不高等问题,提出一种基于矢量水听器的相干声源定位算法。该算法使用接收信号构造互相关矩阵,将互不重叠子阵列进行信号解相干,利用最小二乘算法估计相近的信号子空间特征矢量,最后根据矢量水听器阵列流型的旋转不变特性进行二维DOA估计,得到声源信号的仰角和方位角。仿真结果表明,该算法可以改善角度估计所带来的误差,定位精度较高,并且其复杂度接近PM算法。针对现有的宽带相干信号声源定位方法中性能不稳定的问题,提出一种基于矢量水听器的宽带相干声源定位算法。该算法分别对声压分量和振速分量进行聚焦变换,将各个信号频带聚焦到参考频率,并通过累加得到聚焦变换后的子带协方差矩阵,最后通过矢量水听器阵列流型的旋转不变特性进行宽带声源信号定位。仿真结果表明,该算法能够提高宽带信号的定位精度,克服传统宽带相干信号定位算法的不足。
于树华[2]（2017）在《码头系泊舰艇机械噪声源测试分析方法研究》文中进行了进一步梳理声隐身性能是衡量舰艇作战性能的重要指标之一,对舰艇实施减振降噪有着重要的意义。为了有针对性地开展减振降噪工作,并为舰艇声学设计过程中的噪声指标分解提供科学依据,在码头系泊测试条件下开展舰艇声隐身性能测试与评估是一个重要阶段。然而在该阶段开展噪声源测试分析会受到复杂声场环境带来的严峻挑战,现有的常规及高分辨类噪声源聚焦定位算法在码头多途条件下已无法有效进行噪声源定位识别,能否充分利用码头环境声场信息开展噪声源定位识别技术研究,是在码头条件下查找测试对象的主要噪声源并确定各噪声源对声场贡献大小的重要途径。在舰艇三大噪声源中,机械噪声是舰艇在低速巡航过程中最主要的噪声源。本文开展了码头系泊舰艇机械噪声源测试分析方法研究,包括码头条件下机械声源近场空间定位方法研究和机械声源分离量化方法研究。本论文主要围绕理清码头条件下舰艇机械结构振动噪声传递特性从理论和试验两方面展开工作,主要研究内容包括以下几个方面:1.本文从简单的自由场噪声源近场阵列接收信号模型入手,研究了基于幅度补偿的MVDR算法、稳健噪声源定位算法和基于压缩感知的噪声源聚焦定位方法。针对水下辐射噪声中的宽带连续谱信号,研究了基于聚焦变换的相干信号子空间方法。在此基础上,本文针对码头环境下的噪声源近场定位问题,建立了码头环境下的噪声源近场测量模型。基于射线声学理论,推导了码头条件下声场的数学表达式。被动时间反转镜技术可以在多途条件下实现噪声源的空时聚焦。在对被动时反进行理论研究和公式推导的基础上,将被动时反与近场MVDR高分辨定位算法结合起来,研究了基于码头信道多途模型匹配的水平组合阵列近场噪声源被动时反MVDR高分辨定位方法。该方法充分利用了码头水声信道多途信息,可以实现码头环境下噪声源的有效定位;采用在声压阵中配置矢量水听器的组合阵列形式,将矢量信号处理技术引入到被动时反高分辨定位方法中,利用矢量水听器的单边指向性抑制左右舷模糊问题并提高阵处理增益,从而提高噪声源定位性能。被动时反MVDR高分辨定位方法的性能取决于水声信道建模的准确程度。在水声信道建模存在一定程度失配的情况下,将最差性能优化思想引入到组合水听器阵列被动时反高分辨定位中,提高基于组合阵处理的高分辨算法的稳健性。为了处理码头条件下宽带连续谱信号的定位问题,将基于聚焦变换的相干信号子空间方法与组合阵稳健被动时反MVDR高分辨定位方法结合起来,从而实现码头条件下宽带噪声源稳健定位。利用噪声源在空域上具有稀疏性的特点,在压缩感知框架下建立了码头条件下的噪声源定位体系,提出了基于压缩感知的被动时反聚焦定位方法。该方法要求声源空间分布需要满足稀疏性要求,由于舰艇机械声源在低频范围尺度较大,难以满足稀疏性要求。因此该算法仅在中高频范围内可以有效解决机械声源定位问题,可以利用其定位结果对被动时反MVDR高分辨定位方法结果进行验证。在混响水池开展相关的标准声源定位试验研究,仿真研究和试验数据处理结果基本一致,为将本文所研究的噪声源定位算法应用于舱段模型机械声源空间定位打下基础。2.根据机械声源定位结果和壳体表面振动能量分布结果,确定壳体结构强辐射部位,为后续的噪声源分离量化提供先验信息。本文在对层次分析法和偏相干分析方法进行研究的基础上,提出了解决水下复杂结构耦合机械声源分离量化的网络化层次诊断方法。根据舰艇结构振动噪声传递特性,所建立的网络化层次诊断系统包括内部结构振动子系统和外部声辐射子系统,选择壳体结构强辐射部位临近的若干壳体振动测点（层次诊断系统中间传递节点）作为网络化层次诊断的内部结构振动子系统的输出,同时也是网络化层次诊断的外部声辐射子系统的输入。设备机脚振动测点（层次诊断系统的输入）、壳体振动测点、远场单点声压水听器（层次诊断系统输出）构成一个完整的网络化层次诊断系统。对这两个子系统进行计算,并将两个子系统结果进行融合得到各机械设备对水声场评价点的贡献大小。层次诊断方法采用偏相干分析方法解决耦合机械声源定量识别问题,并根据声场能量叠加原理对层次分析法中原有的标度进行改进,实现对判断矩阵元素的量化计算。仿真研究表明该方法可以实现耦合声源的准确分离,并将通过舱段模型试验进一步对其工程实用性进行验证。3.为了验证码头条件下机械噪声源空间定位及其分离量化方法对于舱段模型机械声源测试分析问题的有效性,在混响水池中开展舱段模型机械声源定位与分离量化水池试验研究。采用偏心电机和激振器激励壳体振动引起水下辐射噪声,并利用组合式水听器阵列和标准水听器分别在近场和远场测量水下辐射噪声数据,舱段试验研究对本文所提出的码头系泊舰艇机械声源测试分析方法的工程实用性提供了支撑,对舰艇码头测试具有一定的指导意义和工程应用价值。
刘珊珊[3]（2016）在《基于压缩感知的声矢量阵列信号处理》文中研究表明声矢量传感器能够同时测量声场空间某点处的声压信息和质点振速信息,与传统的声压传感器相比,可以获得声场中更多的信息,有效改善水声系统的性能。矢量传感器及其阵列信号处理技术已经被广泛应用于水声工程领域。压缩感知理论是近几年提出的一种新的关于稀疏信号压缩和恢复的理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在采样的同时对数据进行压缩,降低对采样系统的要求,已经成为信号处理领域中一个新的研究热点。因此,将声矢量阵列以及压缩感知理论应用到水下信源定位模型中可以获得更好的定位性能,有必要对基于压缩感知的声矢量阵列水下信源定位算法进行研究。本文的主要研究内容如下：首先,详细介绍了压缩感知理论的主要内容和声矢量传感器的远场和近场阵列流形,并简要介绍了信源定位算法中涉及到的矩阵代数知识和信号模型以及水声信道特点。然后,研究了基于声矢量阵列的远场源DOA估计算法。先给出了远场声矢量阵列信号处理数学模型,研究了三种传统的基于声矢量阵的DOA估计算法：CBF算法、MVDR算法和MUSIC算法,并仿真分析了它们的DOA估计性能。基于水下远场源的方位角在整个角度扫描空间具有稀疏性,将压缩感知理论应用于声矢量阵DOA估计模型中,建立了基于压缩感知的声矢量阵DOA估计模型,采用l1-SVD算法实现信源的DOA估计。仿真比较了该算法与传统算法的DOA估计性能,结果表明该算法在低快拍、低信噪比以及信号源相干的情况下可以实现信源的DOA高分辨估计,并且可以准确分辨紧密间隔的信号源,优于传统算法,验证了该算法的可行性及有效性。最后,研究了基于声矢量阵列的近场源定位算法。先给出了近场声矢量阵列信号处理数学模型,研究了基于二维搜索的近场源定位算法,仿真分析了二维MVDR近场定位算法和二维MUSIC近场定位算法的定位性能。考虑到二维搜索算法计算量较大的缺点,本文提出了基于二阶统计量的MUSIC近场定位算法,其核心思想是利用二阶统计量构造仅与信源方位角相关的类似远场协方差矩阵,将方位角参数和距离参数分离,先估计近场源的方位角信息,然后由方位角估计信息进一步估计近场源的距离信息。该算法将之前的二维搜索定位问题转化为多次一维搜索估计问题,显着降低了计算复杂度。基于水下近场源在整个近场区域具有稀疏性,将压缩感知理论应用于声矢量阵列近场定位模型中,建立了基于压缩感知的声矢量阵近场定位模型,为了减少计算量,借鉴方位角参数和距离参数分离的思想,对该模型进行了改进,然后采用l1-SVD算法分别估计近场源的方位角和距离信息。最后仿真比较了其与基于二阶统计量的MUSIC近场定位算法的定位性能,结果表明该算法在低信噪比的条件下性能更优,估计精度有所提升,验证了该算法的有效性。
毕杨[4]（2015）在《宽带信号波束形成算法研究》文中指出在水声信号处理领域中宽带信号波束形成是其主要的研究方向之一,对宽带水声信号的处理远比窄带信号困难很多。本文研究了通过聚焦变换实现宽带信号的波束形成算法,并通过仿真和实验对算法进行验证。具体的研究内容包括:1、研究了经典的窄带信号的波束形成算法,给出了常用基阵的理想阵列流形和实测阵列流形的计算方法,描述了用于验证本文算法的实测阵列流形的获取方法和步骤。2、研究了决定宽带聚焦波束形成算法效果的两个因素。一个是聚焦矩阵,一个是聚焦频率。给出了最佳聚焦矩阵和最佳聚焦频率的确定方法,并根据最佳聚焦矩阵的不同求解方法给出了不同的聚焦算法。文中首次对最佳聚焦频率的有效性进行了仿真分析和水池实验的验证。仿真分析和水池实验表明:在最佳聚焦频率处实现的宽带聚焦波束形成具有更好的效果。3、提出基于最佳聚焦频率的二阶锥宽带聚焦波束形成算法。首先对二阶锥规划方法以及二阶锥规划的求解软件SeDuMi进行了介绍,描述了将优化问题转化为二阶锥规划求解形式的过程。然后介绍了基于二阶锥规划的常用波束形成算法,在基于二阶锥的宽带聚焦波束形成算法中,引入了最佳聚焦频率的确定方法,提出基于最佳聚焦频率的二阶锥宽带聚焦波束形成算法,并通过仿真实验以及水池实验验证了该算法的有效性。仿真分析和水池实验表明:本文提出的基于最佳聚焦频率的二阶锥宽带聚焦波束形成算法充分利用了最佳聚焦频率的有效性,又结合了二阶锥的窄带波束形成算法,使宽带聚焦波束图主瓣更窄,旁瓣级更低。4、与RCB（Robust Capon Beamforming）算法相结合,提出了一种优化的宽带聚焦波束形成算法。首先介绍了椭球体的基本理论,在椭球体的不确定约束条件的基础上,从协方差估计的角度介绍了RCB算法的原理,并对RCB算法进行了详细的求解,最后给出了RCB算法的具体求解步骤,在仿真实验中通过与MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法在窄带波束形成中的对比,体现了RCB算法的优越性。由于通过RCB算法可以得到更接近真实的导向矢量,因此可以将其与宽带聚焦波束形成算法相结合,用来修正聚焦变换预处理的聚焦矩阵。本文充分考虑了最佳聚焦频率的确定问题,与RCB算法相结合,提出了一种优化的宽带聚焦波束形成算法。仿真实验以及水池实验表明宽带信号通过RCB算法校正的最佳聚焦矩阵聚焦到最佳聚焦频率上可以得到更窄的主瓣,使束宽保持较好的恒定,并且旁瓣级也更低。5、提出了一种双重优化的宽带聚焦波束形成算法。首先,利用RCB算法修正聚焦矩阵,然后使由宽带信号划分的各个窄带信号通过修正后的聚焦矩阵聚焦在确定的最佳聚焦频率上,最后再对窄带数据利用二阶锥方法实现波束形成。仿真实验、水池实验以及湖试实验表明双重优化的宽带聚焦波束形成算法充分利用了RCB算法,最佳聚焦频率,二阶锥波束形成算法的优点,综合作用于宽带波束,使得实现的宽带聚焦波束形成在本论文中具有最优的波束形成效果。
邹男[5]（2015）在《近程被动定位关键技术研究》文中指出聚焦波束形成是适用于近程噪声源的被动定位方法,但将其应用于浅海运动目标近程高精度定位还存在诸多亟待解决的问题:如阵元位置误差引起的阵列流形失配,多普勒效应降低了阵元间信号的相关性,浅海相干多途干扰的影响严重等。本论文采用以多子阵构成的组合阵为测量平台,针对上述问题,重点研究了水听器阵列位置的近场校正技术、宽带信号被动多普勒校正和运动参数估计技术、多途补偿和三维定位技术,为实现水下高速运动目标的近程高精度定位奠定基础。针对水听器阵列近场强多途环境下的校正需求,提出两种适用于多子阵安装位置误差的校正方法。首先综合近场点源球面波模型和泰勒近似原理,构建了近场阵元位置二维误差模型,进而获得信号特征向量与阵元位置误差的线性映射关系,提出一种高精度的基于特征向量的近场多辅助源阵列位置校正方法。其次,根据非条件最大似然估计理论,构建非线性优化问题的目标函数,基于最大似然估计准则,提出一种辅助校正和自校正均适用的近场阵元位置校正方法。研究了多途对阵元位置校正的影响,将多途干扰视为位置已知的相干源,提出基于特征分解原理的多途补偿策略。理论分析及仿真结果证明了两种校正方法均可适用于强多途环境,且校正精度高。最后,通过湖上试验验证了方法的有效性。针对近场目标高速运动导致各阵元间接收信号多普勒系数差较大、相关性下降的问题,提出频域互相关多普勒系数差估计方法和特征提取多普勒系数差估计方法,不仅可实现对宽带信号的多普勒系数差精确补偿,与现有的基于模糊函数的补偿方法相比,运算量大大降低。为进一步提高组合阵的参数估计能力,推导了多普勒系数与目标运动参数的映射关系,运用差分进化优化算法进行数据融合,最终获得了基于目标多普勒的运动状态被动实时估计方法。数值仿真分析了算法性能,验证了本文提出的多普勒补偿方法可较好地修正多普勒对聚焦波束形成定位的影响,证明了运动状态被动实时估计方法的有效性。针对信道多途使聚焦波束形成空间谱出现假亮点的问题,研究多途模型匹配和虚拟时间反转镜的聚焦定位方法,有效抑制多途对聚焦波束形成的影响。此外,为实现利用水平线列阵进行三维定位,提出倒谱域多途时延估计方法及利用多途时延信息的三维定位方法。推导了水声信道的倒谱表达式,综合多途时延差和目标位置的几何关系,利用多传感器冗余信息,将方程求解转换为非线性优化问题,进而通过信号同步和Levenberg-Marquardt（LM）方法可实现目标的三维定位。仿真及水池试验验证了上述方法的有效性和实用性。
祁帅涛,郭海涛,王睿,高鹏飞,杜喆[6]（2015）在《基于MVDR聚焦波束形成的变压器局部放电源的定向仿真研究》文中认为局部放电是电力变压器绝缘劣化的主要原因,研究局部放电定位对提高电网的安全运行至关重要,研究局部放电的定位首先要明确局部放电的定向。文章提出了一种基于最小方差信号无畸变响应（MVDR）聚焦波束形成的方法,对变压器单个局部放电源定向进行仿真研究,将MVDR方位估计与聚焦波束形成相结合,在定向方面与常规的聚焦波束形成（CBF）相比较,分辨率升高,旁瓣级有明显降低,"混叠"效应的影响更小,该方法还具有抗电磁干扰能力强、系统稳定性好、能够进行现场实时监测等优点。最后通过对该方法的空间谱仿真证明其正确性和有效性。
韩博[7]（2014）在《水下近场噪声源高分辨定位方法研究》文中研究说明舰艇自噪声会破坏自身的隐蔽性,为敌方的声呐提供检测及定位信息,还会对自身水声设备产生干扰。为提高舰艇的海上作战能力,必须有效的采取减振降噪措施。舰艇的体积较大,其辐射噪声源分布在不同部位,因此开展水下噪声源定位技术的研究,得到噪声源在舰艇上的空间分布,即可有针对性的进行噪声源的减振降噪工作。相比于远场源定位,近场定位可以更为精确的获得噪声源位置。然而,传统近场源定位算法的分辨力较低,容易产生空间上的混叠,对定位精度产生很大影响。本文基于线列阵,研究了水下近场噪声源高分辨定位方法。主要研究内容包括:1.针对噪声源中线谱信号的定位问题,提出了一种基于稀疏信号重构的近场源定位算法。通过约束稀疏信号的L1-范数构造优化问题,实现信源的定位。该算法可以通过估计噪声功率来自动选择折中参数,无需噪声的先验知识,满足了稀疏性与保真性的平衡。对于近场源定位,信源与各个阵元的时延差是方位角和距离的函数。如果对二维空间稀疏划分,计算量庞大,甚至不可接受。针对这个问题,本文利用对称阵元数据的组合构造了类远场协方差矩阵,该矩阵仅包含近场源方位角参数,进而将二维定位问题转化为两次一维参数估计问题,显着降低了近场源定位的计算量。仿真结果和水池试验结果验证了算法的有效性。2.相比于远场源定位,很多近场源定位算法将二维搜索转化为多个一维搜索,用以降低计算量。然而,这类算法为避免产生空间模糊现象,需要满足两个条件,即阵元间距需要设置为四分之一波长和估计的信源数不能大于阵元数的一半,在阵元数目不变的情况下,就存在很大的孔径损失问题。而阵列孔径是影响阵列分辨力和定位精度的重要因素。针对这个问题,提出了互素对称阵模型,有效的增加了阵元间距,使其不必受限于四分之一波长,扩大了阵列孔径。在互素对称阵模型下,通过重构一个特殊的高阶累积量矩阵,使其仅与信源方位角有关,然后采用MUSIC算法进行方位角估计,进而在每个估计方位上定位目标,无需额外的参数配对方法。此外,该方法在方位角和距离两个维度上都不会产生空间模糊现象。理论分析和仿真实验验证了该方法有效的提高了空间分辨力和定位精度。3.针对噪声源中的宽带连续谱信号的定位问题,研究了近场宽带源的定位方法,并提出了一种基于子空间正交原理的定位算法。该算法利用各个频带分量的信号子空间和参考频带分量的噪声子空间之间的正交性估计噪声源位置,并引入信号参考频率的阵列流形矢量的正交投影,用以减小噪声子空间估计误差对定位的影响,提高了空间分辨能力,并在低信噪比条件下有着较好的定位精度。该算法是投影子空间正交性测试算法在近场条件下的扩展,并充分利用了每个频带分量的信号子空间,解决了投影子空间正交性测试算法过于依赖参考频率信号子空间估计精度的问题。理论分析和仿真研究验证了该算法的有效性。
冯建婷[8]（2014）在《基于阵列的近场声聚焦算法研究》文中进行了进一步梳理潜艇内部存在着不同种类的机械噪声,是一个结构复杂的多源噪声系统。若不能确定主要噪声源在系统中的具体位置,就不能有效改善其声源级大小。这对降低它的辐射噪声,提高声隐身性有着重要意义。传统的远场声源的测量方法对声源位置的准确定位存在局限,所以开展近场条件下的高分辨声源定位工作变得尤为重要。本文对近场区域内的声聚焦问题进行研究,以确定潜艇主要噪声源的位置和能量贡献大小,给出声源的位置和能量分布,为后续的减振降噪和声学故障诊断提供理论指导。1.对近场声聚焦基本理论进行了阐述,给出了近场和远场的划分根据,对近场窄带信号模型,宽带信号模型和相干声源模型分别进行描述,详细推导了均匀线阵、十字阵和圆阵的近场信号接收模型,对影响聚焦分辨率的参数,及影响声源估计效果的参数进行了分析。2.分别对窄带信号和宽带信号的近场声聚焦算法进行分析和仿真。给出了基于幅度-相位联合补偿的声聚焦算法,可以对声源的位置和能量进行估计,并通过仿真分析了不同阵列的近场声聚焦算法的性能;一般子空间类的高分辨方法在解决相干声源问题时存在局限,而一些基于参数估计的算法计算量庞大,针对这一情况,本文介绍一种基于相位匹配原理的奇异值分解算法（SVDSPM）,该方法不需要利用数据的协方差矩阵,在处理小角度相干源方面具有独特的优点。3.对水下目标噪声源的近场定位方法的消声水池试验数据进行了处理,试验数据处理结果与仿真结果基本一致,验证了本文所述算法的正确性,并且利用MATLAB和VC++混合编程的方法,设计了“近场噪声源定位分析软件”,软件分为仿真分析和试验数据处理两部分,能够在试验前对参数、阵型的选择提供参考,在试验后对试验数据进行处理。
王鹏[9]（2013）在《基于MEMS矢量水听器阵列的声目标定向定位技术研究》文中研究表明将MEMS技术应用于水听器的研制是一种新的尝试。由中北大学自主研制的新型MEMS矢量水听器，具有体积小、矢量性、批量制造、一致性好且成本低等优势，其制作工艺和性能日趋成熟，因此研究基于MEMS矢量水听器阵列的声目标定向定位技术对其工程化应用具有重要的意义。本论文系统研究了声矢量阵列信号处理的相关内容，通过数学建模、理论分析、算法仿真和MEMS矢量水听器阵列实验数据的处理等各个方面，测试了所提各种算法的性能，检验了MEMS矢量水听器的工程实用性。论文主要研究成果有：（1）根据盖氏圆盘定理，提出了声矢量阵列的盖氏圆信号源数估计方法（GDE-V）及其修正形式（MGDE-V），给出了判断信号源数的准则，并通过在信号源相干时对协方差矩阵的修正，解决了相干信号源数的判断。仿真实验表明，GDE-V和MGDE-V方法可有效发挥矢量阵列的优势，与传统声压阵列相比，有更强的角度分辨能力，在左右舷声源分辨、相干声源分辨、低信噪比、小快拍数等方面具有更高的分辨概率，同时在相同阵列孔径下能分辨更多的信号源数。（2）通过对声矢量阵列协方差矩阵的重构和引导方位的自适应选取，提出了声矢量阵列的求根MUSIC算法，同时为减少计算量，又提出其实值化形式。理论推导和仿真实验表明，所提算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压阵列的求根MUSIC算法。同时在MEMS水听器阵列的湖试实验中进行了应用，准确估计了声源的方位，并成功跟踪了机动船的运行轨迹。（3）提出了声压振速联合处理的MUSIC算法。通过对观测方向的选择，将矢量水听器的振速输出进行投影，以此构成声压振速的互协方差矩阵，并通过特征分解实现声源的DOA估计。仿真实验表明了该算法在各向同性噪声场中具有比传统声压阵列的MUSIC算法更好的估计性能，同时也在MEMS矢量水听器阵列的湖试实验中得到成功应用。（4）结合二维MEMS矢量水听器的特点，分析了各种类型误差对阵列性能影响的表达式，建立了在误差影响下的矢量阵列信号模型，并进一步提出了矢量阵列误差的自校正算法，最后通过仿真实验和MEMS矢量水听器阵列的湖试实验数据进行了验证。（5）为解决非均匀结构矢量阵列的DOA估计，详细推导了四种常见非均匀结构矢量阵列的时延表达式，形成各阵列导向向量，提出了非均匀结构矢量阵列的MUSIC算法，并通过选择各阵列中性能最优的阵元结构设置，统计了各阵列在DOA估计中随信噪比和快拍数变化的成功概率和均方根误差，仿真实验表明，非均匀线阵在低信噪比和小快拍数的情况下具有更高的估计性能。（6）结合MEMS矢量水听器阵列在不同环境中的实验数据，分别从实验数据预处理、环境噪声测量、声压振速相关性、矢量阵阵增益、方位估计等多个方面进行了分析与讨论，验证了文中所提算法的实用性，同时为MEMS矢量水听器的工程应用提供技术支撑。论文主要创新有：（1）提出了矢量阵列信号源数估计的盖氏圆方法，使得矢量阵列在信号源数估计方面的性能得到提升；（2）提出了矢量阵列的Root-MUSIC算法及其实值化形式，使得矢量阵列在提高DOA估计精度的同时，能有效减少计算量，同时在MEMS矢量水听器阵列的实验中得到成功应用；（3）提出了MEMS矢量水听器阵列误差的自校正算法，提高了各类算法的工程实用性。MEMS矢量水听器的工程化应用是一个庞大的系统工程，仍然有大量的工作需要进行研究，真诚的希望本文的研究工作能有助于矢量阵列信号处理技术的深入研究和发展，推动MEMS矢量水听器更广泛的工程化应用。
王利平[10]（2012）在《基于麦克风阵列的声源定位技术研究》文中认为基于麦克风阵列的声源定位技术，广泛应用于各种通信环境中。如何构建低成本、结构简单、精度高的小型声源定位系统已经受到了越来越多的关注。基于子空间分解的多重信号分类算法广泛应用于大型声源定位系统中，而在小型声源定位系统中的应用受到算法计算量大的限制。因此本文着重研究了该方法，并作了改进使得该算法能够在单片机上实现。首先，简单阐述了基于麦克风阵列现有的三种声源定位方法，比较了其优缺点。其次，详细讨论了麦克风阵列的远场窄带信号模型。介绍了多重信号分类算法和改进的免特征分解算法的原理，并通过仿真进一步验证了改进算法的有效性。然后，针对多重信号分类算法对多路信号同步采集的要求，研究了一种对非同步采样误差进行补偿的方法，并通过仿真比较了该补偿方法与重新建模补偿方法的性能。接着，以STC5A16AD单片机为硬件平台，设计了一个可以在平面内对单个声源进行实时定位的实验系统。系统软件部分的核心算法采用了改进的免特征分解的多重信号分类算法，并采用前后向采样法对非同步采样误差进行补偿。最后，对本文设计的声源定位系统进行了大量实验测试，实验结果表明，该系统定位算法实现简单，运算量较小，精度较高，可用在实时定位系统中。
二、双边相关变换在估计水下噪声源波达方向中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、双边相关变换在估计水下噪声源波达方向中的应用（论文提纲范文）
（1）基于矢量水听器的声源定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号及缩写含义清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究的发展及现状 |
| 1.2.1 矢量水听器的发展及现状 |
| 1.2.2 相干声源定位算法的发展及现状 |
| 1.2.3 宽带声源定位算法的发展及现状 |
| 1.2.4 矢量水听器定位算法的发展及现状 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 |
| 第二章 矢量水听器信号处理 |
| 2.1 矢量水听器概述 |
| 2.1.1 矢量水听器特点 |
| 2.1.2 矢量水听器模型 |
| 2.2 矢量水听器延迟-相加法 |
| 2.3 矢量水听器Capon最小方差法 |
| 2.4 矢量水听器MUSIC法 |
| 2.5 矢量水听器空间平滑技术 |
| 2.6 仿真结果对比 |
| 2.6.1 矢量水听器和声压水听器声源定位算法对比 |
| 2.6.2 矢量水听器和声压水听器相干声源定位算法对比 |
| 2.6.3 二维空间矢量水听器的定位算法对比 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.1 基于四阶累积量的单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.1.1 四阶累积量的定义和性质 |
| 3.1.2 基于四阶累积量的单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.2 基于Khatri-Rao的单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.2.1 Khatri-Rao积的定义和性质 |
| 3.2.2 基于Khatri-Rao的单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.3 基于四阶矩的单矢量水听器声源定位算法 |
| 3.3.1 Kronecker积的定义和性质 |
| 3.3.2 基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.4.1 基于四阶矩的单矢量水听器声源定位算法方位估计 |
| 3.4.2 计算量与定位精度对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于矢量水听器的相干声源定位算法 |
| 4.1 相干声源的数据模型 |
| 4.2 基于PM的矢量水听器声源定位算法 |
| 4.3 基于矢量水听器的相干声源定位算法 |
| 4.3.1 基于ESPRIT的矢量水听器声源定位算法 |
| 4.3.2 基于矢量水听器的相干声源定位算法 |
| 4.4 仿真结果对比 |
| 4.4.1 基于矢量水听器的相干声源定位算法方位估计 |
| 4.4.2 计算量和定位精度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于矢量水听器的宽带相干声源定位算法 |
| 5.1 宽带阵列信号处理基础 |
| 5.1.1 宽带信号模型 |
| 5.1.2 宽带信号阵列接收模型 |
| 5.2 相干信号子空间方法 |
| 5.3 基于矢量水听器的宽带相干声源定位算法 |
| 5.4 仿真结果对比 |
| 5.4.1 基于矢量水听器的宽带相干声源定位算法方位估计 |
| 5.4.2 定位精度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 |
（2）码头系泊舰艇机械噪声源测试分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 舰艇机械结构振动传递及声辐射特性 |
| 1.3 噪声源定位方法 |
| 1.3.1 常规噪声源定位方法对比 |
| 1.3.2 声聚焦阵列信号处理方法 |
| 1.3.3 声矢量信号处理 |
| 1.4 噪声源分离量化方法 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 噪声源聚焦定位基本原理与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 噪声源近场阵列接收信号模型 |
| 2.2.1 基阵单频接收信号模型 |
| 2.2.2 基阵宽带接收信号模型 |
| 2.3 单频声聚焦定位方法 |
| 2.3.1 常规声聚焦定位方法 |
| 2.3.2 稳健声聚焦定位方法 |
| 2.3.3 基于压缩感知的噪声源聚焦定位方法 |
| 2.4 宽带声聚焦定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 码头环境下噪声源高分辨聚焦定位方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 码头环境下噪声源近场测量模型 |
| 3.2.1 码头条件下声场模型 |
| 3.2.2 接收信号模型 |
| 3.3 被动时反声聚焦定位方法 |
| 3.3.1 被动时间反转镜 |
| 3.3.2 基于压缩感知的被动时反聚焦定位方法 |
| 3.3.3 被动时反MVDR高分辨定位方法 |
| 3.3.4 稳健被动时反MVDR高分辨定位方法 |
| 3.4 水池试验结果与分析 |
| 3.4.1 试验概况 |
| 3.4.2 试验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 水下复杂结构耦合机械声源分离量化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于偏相干分析的层次诊断方法 |
| 4.2.1 层次分析法 |
| 4.2.2 偏相干分析方法 |
| 4.2.3 改进的噪声源分离量化方法 |
| 4.2.4 仿真实验及分析 |
| 4.3 水下复杂结构机械噪声源网络化层次诊断方法 |
| 4.3.1 结构振动噪声传递特性 |
| 4.3.2 网络化层次诊断流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 舱段模型机械噪声源定位和分离量化试验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验概况 |
| 5.3 舱段模型定位试验研究 |
| 5.3.1 舱段模型壳体表面振动能量分布及其相干性分析 |
| 5.3.2 舱段模型机械声源定位结果分析 |
| 5.4 舱段模型机械声源贡献分离试验研究 |
| 5.4.1 舱段模型机械声源定量识别计算 |
| 5.4.2 舱段模型机械声源定量识别计算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录A 采用二阶锥规划求解l1范数正则化问题 |
| 附录B 舱段模型壳体表面振动能量分布 |
（3）基于压缩感知的声矢量阵列信号处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 矢量传感器的研究现状 |
| 1.2.2 压缩感知理论的研究现状 |
| 1.2.3 声矢量阵列远场DOA估计的研究现状 |
| 1.2.4 声矢量阵列近场定位算法的研究现状 |
| 1.3 本论文的主要内容 |
| 第二章 压缩感知及阵列信号处理基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压缩感知理论 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 |
| 2.2.2 稳定观测矩阵的设计 |
| 2.2.3 信号重构算法 |
| 2.3 声矢量传感器的阵列流形 |
| 2.3.1 远场阵列流形 |
| 2.3.2 近场阵列流形 |
| 2.4 矩阵代数相关知识 |
| 2.4.1 特征值和特征向量 |
| 2.4.2 矩阵的奇异值分解 |
| 2.4.3 Toeplitz矩阵 |
| 2.4.4 Kronecker积 |
| 2.5 信号模型 |
| 2.5.1 窄带信号 |
| 2.5.2 宽带信号 |
| 2.5.3 相关系数 |
| 2.6 水声信道特点 |
| 2.6.1 声传播损失 |
| 2.6.2 海洋环境噪声 |
| 2.6.3 多径效应 |
| 2.6.4 多普勒频移 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 声矢量阵远场DOA估计研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 远场声矢量阵列信号处理数学模型 |
| 3.2.1 窄带信号阵列模型 |
| 3.2.2 宽带信号阵列模型 |
| 3.3 传统DOA估计算法 |
| 3.3.1 CBF算法 |
| 3.3.2 CBF算法仿真实验与结果分析 |
| 3.3.3 MVDR算法 |
| 3.3.4 MVDR算法仿真实验与结果分析 |
| 3.3.5 MUSIC算法 |
| 3.3.6 MUSIC算法仿真实验与结果分析 |
| 3.4 基于压缩感知的声矢量阵DOA估计算法 |
| 3.4.1 基于压缩感知的声矢量阵DOA估计模型 |
| 3.4.2 l_1-SVD重构算法 |
| 3.4.3 噪声约束项β的选择 |
| 3.4.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 声矢量阵近场定位研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近场声矢量阵列信号处理数学模型 |
| 4.3 基于二维搜索的近场定位算法 |
| 4.3.1 二维MVDR近场定位算法 |
| 4.3.2 二维MUSIC近场定位算法 |
| 4.3.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.4 基于二阶统计量的MUSIC近场定位算法 |
| 4.4.1 构造类似远场协方差矩阵 |
| 4.4.2 近场源方位估计 |
| 4.4.3 近场源距离估计 |
| 4.4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.5 基于压缩感知的声矢量阵近场定位算法 |
| 4.5.1 基于压缩感知的声矢量阵近场定位模型 |
| 4.5.2 改进模型 |
| 4.5.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）宽带信号波束形成算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究历史和现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 波束形成的数学基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信号模型 |
| 2.2.1 窄带信号与模型 |
| 2.2.2 宽带信号与模型 |
| 2.2.3 噪声模型 |
| 2.3 阵列接收信号模型 |
| 2.3.1 任意几何结构基阵模型 |
| 2.3.2 常用基阵模型 |
| 2.3.3 实测阵列流形 |
| 2.4 波束形成有关的基本知识 |
| 2.4.1 波束形成 |
| 2.4.2 波束图 |
| 2.5 窄带波束形成 |
| 2.5.1 常规窄带波束形成 |
| 2.5.2 非均匀加权波束形成 |
| 2.5.3 最小方差无畸变响应（MVDR）波束形成 |
| 2.5.4 OLEN和COMPTON的自适应波束形成 |
| 2.6 宽带波束形成 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于聚焦变换的宽带波束形成技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 聚焦变换宽带波束形成的原理 |
| 3.3 最佳聚焦矩阵的确定 |
| 3.3.1 非酉聚焦矩阵 |
| 3.3.2 最佳聚焦矩阵的构造准则 |
| 3.3.3 常用宽带聚焦变换波束形成算法 |
| 3.4 最佳聚焦频率的确定 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 最佳聚焦频率有效性验证 |
| 3.5.2 最佳聚焦频率稳健性验证 |
| 3.6 水池实验验证 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于二阶锥规划的宽带聚焦波束形成算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 二阶锥规划简介 |
| 4.2.1 二阶锥规划原理 |
| 4.2.2 二阶锥规划求解软件SEDUMI |
| 4.3 基于二阶锥的波束形成算法 |
| 4.3.1 基于二阶锥的最低旁瓣窄带波束形成算法 |
| 4.3.2 基于二阶锥的期望主瓣响应窄带波束形成算法 |
| 4.3.3 基于二阶锥的宽带波束形成算法 |
| 4.4 基于最佳聚焦频率的二阶锥宽带聚焦波束形成算法 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 水池实验验证 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 基于RCB的宽带聚焦波束形成算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 椭球体的基本理论 |
| 5.3 RCB算法原理 |
| 5.4 基于RCB优化的宽带聚焦波束形成技术 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.5.1 基于RCB的窄带波束形成算法仿真实例 |
| 5.5.2 基于RCB优化的宽带聚焦波束形成技术仿真实例 |
| 5.6 水池实验验证 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 双重优化的宽带聚焦波束形成算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 算法原理 |
| 6.3 仿真分析之一 |
| 6.4 水池实验验证 |
| 6.5 仿真分析之二 |
| 6.5.1 最佳聚焦频率的确定 |
| 6.5.2 基于最佳聚焦频率的二阶锥宽带聚焦波束形成算法 |
| 6.5.3 基于RCB优化的宽带聚焦波束形成算法 |
| 6.5.4 双重优化的宽带聚焦波束形成算法 |
| 6.6 湖试实验验证 |
| 6.6.1 实验环境 |
| 6.6.2 实验步骤 |
| 6.6.3 实验结果 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 全文总结 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 有待进一步研究的内容 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（5）近程被动定位关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景和意义 |
| 1.2 研究历史及现状 |
| 1.2.1 水声被动定位方法 |
| 1.2.2 水听器阵列校正技术 |
| 1.2.3 多普勒估计与应用 |
| 1.2.4 信道估计与应用 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第2章 组合阵近场聚焦波束形成 |
| 2.1 适用于本文近场聚焦算法的远场和近场界限分析 |
| 2.2 组合阵近场特性 |
| 2.2.1 组合阵近场指向性函数 |
| 2.2.2 组合阵近场聚焦峰尺度 |
| 2.2.3 组合阵近场干涉特性 |
| 2.3 近场宽带聚焦波束形成理论 |
| 2.3.1 频域快拍基本原理 |
| 2.3.2 近场宽带聚焦波束形成定位原理 |
| 2.3.3 近场宽带聚焦波束形成算法 |
| 2.4 近场干扰抑制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水听器阵列位置近场校正方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 阵元位置误差近场模型 |
| 3.3 近场阵元位置校正方法 |
| 3.3.1 基于特征向量的近场多辅助源阵元位置校正(EV-GC) |
| 3.3.2 基于最大似然估计的近场阵元位置校正(ML-GC & ML-GAC) |
| 3.3.3 辅助校正的强多途补偿方法(EVM-GC&MLM-GC) |
| 3.4 阵元位置估计的CRLB |
| 3.4.1 辅助校正法的阵元位置估计CRLB |
| 3.4.2 阵元位置和目标位置联合估计的CRLB |
| 3.5 性能分析 |
| 3.6 湖试验证 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 目标高速运动条件下的近程被动定位方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速运动目标的多普勒模型 |
| 4.3 多普勒补偿定位方法研究 |
| 4.3.1 多普勒对聚焦波束形成定位精度的影响 |
| 4.3.2 多普勒补偿原理 |
| 4.3.3 多普勒系数差估计方法 |
| 4.3.4 性能分析 |
| 4.4 利用多普勒信息的目标运动状态被动实时估计 |
| 4.4.1 运动状态被动实时估计原理 |
| 4.4.2 性能分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 多途信道条件下的近程被动定位方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水声信道特性及多途模型 |
| 5.2.1 水声信道特性 |
| 5.2.2 组合阵浅海目标多途时延三维模型 |
| 5.3 多途信道下近程定位方法 |
| 5.3.1 信道多途对近程定位的影响分析 |
| 5.3.2 多途抑制原理 |
| 5.3.3 水池试验 |
| 5.4 利用多途信息的三维定位方法 |
| 5.4.1 倒谱多途时延差估计方法 |
| 5.4.2 三维定位方法 |
| 5.4.3 性能分析 |
| 5.4.4 水池试验 |
| 5.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于MVDR聚焦波束形成的变压器局部放电源的定向仿真研究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 信号源近场定向原理 |
| 2 宽带 MVDR 近场聚焦波束形成高分辨方位估计算法 |
| 2. 1 MVDR 近场聚焦波束形成算法 |
| 2. 2 宽带 MVDR 近场聚焦波束形成算法 |
| 3 单放电源定向仿真 |
| 3. 1 变压器局部放电产生超声信号 |
| 3. 2 单放电源在测量平面上的定位仿真 |
| 3. 3 单放电源定向 |
| 4 结束语 |
（7）水下近场噪声源高分辨定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景和意义 |
| 1.2 目标和噪声特性 |
| 1.2.1 舰艇辐射噪声特性 |
| 1.2.2 海洋环境噪声 |
| 1.3 被动定位技术 |
| 1.4 高分辨阵列处理研究历史及现状 |
| 1.5 算法性能评价标准 |
| 1.6 论文的研究内容 |
| 第2章 基于稀疏信号重构的近场源高分辨定位 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 近场源信号观测模型 |
| 2.3 减小近场源定位计算量的方法 |
| 2.4 稀疏信号重构定位算法 |
| 2.4.1 信源的空域稀疏表示 |
| 2.4.2 L_1-SVD算法 |
| 2.4.3 基于特征值分解的稳健L_1范数约束算法(L_1-EVD) |
| 2.5 基于L_1-EVD算法的近场源定位 |
| 2.5.1 近场源的空域稀疏表示 |
| 2.5.2 近场源方位角估计 |
| 2.5.3 近场源距离估计 |
| 2.5.4 仿真实验 |
| 2.5.5 试验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于稀疏阵列的近场源定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高阶累积量 |
| 3.3 稀疏阵DOA估计的空间模糊性 |
| 3.4 基于对称均匀线列阵的近场源定位方法 |
| 3.5 基于互素对称阵的近场源定位 |
| 3.5.1 阵列模型 |
| 3.5.2 算法描述 |
| 3.5.3 仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 近场宽带源高分辨定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近场宽带定位算法 |
| 4.2.1 聚焦波束形成算法 |
| 4.2.2 高分辨定位算法 |
| 4.3 TOPS算法 |
| 4.4 近场非相干投影子空间正交性测试算法(NF-ITOPS) |
| 4.4.1 算法描述 |
| 4.4.2 仿真实验 |
| 4.4.3 试验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于阵列的近场声聚焦算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 近场声全息技术 |
| 1.2.2 近场聚焦波束形成技术发展 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第2章 近场声聚焦理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 近场和远场的划分 |
| 2.3 近场声源数学模型 |
| 2.3.1 窄带声源数学模型 |
| 2.3.2 宽带声源数学模型 |
| 2.3.3 相干声源数学模型 |
| 2.4 近场阵列接收模型 |
| 2.4.1 均匀线阵的近场模型 |
| 2.4.2 十字阵的近场模型 |
| 2.4.3 均匀圆阵的近场模型 |
| 2.5 聚焦分辨率分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 窄带噪声源的近场声聚焦方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 近场声聚焦算法 |
| 3.2.1 MVDR近场聚焦波束形成 |
| 3.2.2 MUSIC近场聚焦波束形成 |
| 3.3 近场声聚焦方法仿真分析 |
| 3.3.1 基于均匀线阵的近场声聚焦算法的仿真分析 |
| 3.3.2 基于十字阵的近场声聚焦算法的仿真分析 |
| 3.3.3 基于均匀圆阵的近场声聚焦算法的仿真分析 |
| 3.3.4 仿真性能分析 |
| 3.4 相干声源处理方法 |
| 3.4.1 SVDSPM的声聚焦方法 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 宽带噪声源的近场声聚焦方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于子带分解的宽带近场声聚焦方法 |
| 4.3 基于聚焦矩阵的宽带近场声聚焦方法 |
| 4.4 仿真结果及性能分析 |
| 4.4.1 非相干宽带声源的仿真结果 |
| 4.4.2 相干宽带声源的仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 试验数据处理和软件实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水池试验数据处理 |
| 5.2.1 试验概况 |
| 5.2.2 试验处理结果 |
| 5.3 近场噪声源定位分析软件实现 |
| 5.3.1 近场噪声源定位分析系统 |
| 5.3.2 软件开发环境简介 |
| 5.3.3 软件的设计和主要功能 |
| 5.3.4 软件的运行界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于MEMS矢量水听器阵列的声目标定向定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题意义 |
| 1.2 研究背景和发展现状 |
| 1.2.1 矢量水听器发展 |
| 1.2.2 MEMS 矢量水听器 |
| 1.2.3 矢量水听器信号处理 |
| 1.3 本论文的研究内容 |
| 第2章 声矢量阵列信号处理模型 |
| 2.1 模型假设 |
| 2.1.1 信号与噪声假设 |
| 2.1.2 阵列通道假设 |
| 2.2 声压阵列信号处理模型 |
| 2.3 声矢量水听器信号处理 |
| 2.3.1 均匀无限介质中平面波声场声压振速相关性 |
| 2.3.2 各向同性噪声场中声压与振速的相关性 |
| 2.3.3 声矢量水听器信号输出模型 |
| 2.4 声矢量阵列信号处理模型 |
| 2.5 阵列信号处理的二阶统计模型 |
| 2.6 声压振速联合信号处理模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 MEMS 矢量水听器阵列定向算法及验证 |
| 3.1 矢量阵列信号源数估计 |
| 3.1.1 信息论准则 |
| 3.1.2 基于特征值梯度的方法 |
| 3.1.3 盖氏圆方法 |
| 3.1.4 基于特征向量的信号源数检测 |
| 3.2 矢量阵列波束形成 |
| 3.2.1 指向性 |
| 3.2.2 常规波束形成 |
| 3.2.3 CAPON 波束形成 |
| 3.3 矢量阵列高分辨方位估计 |
| 3.3.1 MUSIC 算法 |
| 3.3.2 解相干 MUSIC 算法 |
| 3.3.3 求根 MUSIC 算法 |
| 3.3.4 ESPRIT 算法 |
| 3.3.5 声压振速联合处理的 MUSIC 算法 |
| 3.4 矢量阵列误差校正技术 |
| 3.4.1 MEMS 矢量水听器阵列误差 |
| 3.4.2 MEMS 矢量水听器阵列误差的校正 |
| 3.5 MEMS 矢量水听器阵列实验数据处理 |
| 3.5.1 实验数据预处理 |
| 3.5.2 环境噪声测试 |
| 3.5.3 矢量阵阵增益 |
| 3.5.4 方位估计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 特殊矢量阵列结构及设置 |
| 4.1 不同结构阵列的 DOA 估计性能 |
| 4.1.1 矢量阵列信号模型 |
| 4.1.2 不同阵列结构的时延 |
| 4.1.3 仿真实验与分析 |
| 4.2 非均匀线阵的设置 |
| 4.2.1 最小冗余阵列 |
| 4.2.2 最大连续延迟阵列 |
| 4.2.3 最小间隙阵列 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 矢量阵列定位模型 |
| 5.1 矢量阵列定位原理 |
| 5.2 球面交汇法 |
| 5.3 双曲面交汇法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于麦克风阵列的声源定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 声源定位算法概述 |
| 1.3.1 基于到达时间差的定位技术 |
| 1.3.2 基于空间谱估计的定位方法 |
| 1.4 声源定位在单片机上实现的关键问题 |
| 1.5 本文的主要工作和结构安排 |
| 第2章 多重信号分类算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 远场窄带信号波达方向估计的信号模型 |
| 2.3 协方差矩阵的分解及特征子空间的性质 |
| 2.3.1 协方差矩阵 |
| 2.3.2 子空间分解 |
| 2.3.3 特征子空间的性质 |
| 2.4 MUSIC 算法 |
| 2.4.1 MUSIC 算法的基本原理 |
| 2.4.2 对 MUSIC 方法的仿真分析 |
| 2.5 一种免特征分解的改进 MUSIC 算法 |
| 2.5.1 改进的免特征分解的 MUSIC 方法的基本原理 |
| 2.5.2 仿真实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 非同步采样对空间谱估计的影响及补偿 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非同步采样对空间谱估计性能的影响 |
| 3.2.1 非同步采样模型及其对方向向量的影响 |
| 3.2.2 非同步采样引起的角度估计偏差分析 |
| 3.2.3 非同步采样对空间谱估计分辨率的影响 |
| 3.3 非同步采样延迟的补偿 |
| 3.3.1 重新建模补偿方法 |
| 3.3.2 前后向对称采样补偿方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 声源定位系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 声源定位系统的设计要求 |
| 4.3 硬件系统设计 |
| 4.3.1 系统组成及实现原理 |
| 4.3.2 STC5A16AD 单片机 |
| 4.3.3 麦克风阵列 |
| 4.3.4 前置放大电路 |
| 4.3.5 串口通讯及上位机显示模块 |
| 4.4 软件系统设计 |
| 4.4.1 数据采集 |
| 4.4.2 带通滤波模块 |
| 4.4.3 方位估计模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验测试与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验环境及设备 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.3.1 定位准确性的检验 |
| 5.3.2 与基本 MUSIC 方法的比较 |
| 5.3.3 系统对不同声源角度的定位性能 |
| 5.4 误差分析 |
| 5.4.1 系统误差 |
| 5.4.2 对非同步采样误差的分析及补偿 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、双边相关变换在估计水下噪声源波达方向中的应用（论文参考文献）
- [1]基于矢量水听器的声源定位算法研究[D]. 韩金金. 南京信息工程大学, 2018(01)
- [2]码头系泊舰艇机械噪声源测试分析方法研究[D]. 于树华. 哈尔滨工程大学, 2017(01)
- [3]基于压缩感知的声矢量阵列信号处理[D]. 刘珊珊. 东南大学, 2016(03)
- [4]宽带信号波束形成算法研究[D]. 毕杨. 西北工业大学, 2015(12)
- [5]近程被动定位关键技术研究[D]. 邹男. 哈尔滨工程大学, 2015(06)
- [6]基于MVDR聚焦波束形成的变压器局部放电源的定向仿真研究[J]. 祁帅涛,郭海涛,王睿,高鹏飞,杜喆. 电测与仪表, 2015(04)
- [7]水下近场噪声源高分辨定位方法研究[D]. 韩博. 哈尔滨工程大学, 2014(11)
- [8]基于阵列的近场声聚焦算法研究[D]. 冯建婷. 哈尔滨工程大学, 2014(03)
- [9]基于MEMS矢量水听器阵列的声目标定向定位技术研究[D]. 王鹏. 中北大学, 2013(08)
- [10]基于麦克风阵列的声源定位技术研究[D]. 王利平. 燕山大学, 2012(08)