This paper addresses the issue of the direction of arrival （DOA） estimation under the compressive sampling （CS） framework. A novel approach, modified multiple signal classification （MMUSIC） based on the CS array...This paper addresses the issue of the direction of arrival （DOA） estimation under the compressive sampling （CS） framework. A novel approach, modified multiple signal classification （MMUSIC） based on the CS array （CSA-MMUSIC）, is proposed to resolve the DOA estimation of correlated signals and two closely adjacent signals. By using two random CS matrices, a large size array is compressed into a small size array, which effectively reduces the number of the front end circuit. The theoretical analysis demonstrates that the proposed approach has the advantages of low computational complexity and hardware structure compared to other MMUSIC approaches. Simulation results show that CSAMMUSIC can possess similar angular resolution as MMUSIC.展开更多
针对传统的多重信号分类(multiple signal classification,简称MUSIC)算法定位声源位置时存在计算量大的问题,提出了一种基于宏微导向的蚁群(ant colony optimization,简称ACO)-MUSIC两级相控声源定位算法。首先,利用ACO估算出声源所在...针对传统的多重信号分类(multiple signal classification,简称MUSIC)算法定位声源位置时存在计算量大的问题,提出了一种基于宏微导向的蚁群(ant colony optimization,简称ACO)-MUSIC两级相控声源定位算法。首先,利用ACO估算出声源所在的宏观位置,再用MUSIC算法精确搜索声源所在的微观方位;其次,对提出的算法进行数值仿真,并搭建实验系统进行验证。仿真和实验结果表明,所提出的算法可以高精度、快速地定位出声源所在的位置;在搜索步距为0.05°时,算法的计算复杂度和计算时间仅为传统MUSIC算法的0.25%和2.8%。展开更多
将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signa...将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。展开更多
多重信号分选(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计的最重要算法之一,但庞大的计算量使其工程实用性大打折扣。为降低MUSIC的计算量,该文基于子空间旋转(Subspace Rotation Technique,S...多重信号分选(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计的最重要算法之一,但庞大的计算量使其工程实用性大打折扣。为降低MUSIC的计算量,该文基于子空间旋转(Subspace Rotation Technique,SRT)变换思想提出了一种高效改进算法,即SRT-MUSIC算法。SRT-MUSIC利用秩亏特性对噪声子空间矩阵按行分块并以旋转变换得到降维噪声子空间,进而基于该降维噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱估计信号DOA。理论分析表明:SRT-MUSIC能有效避免空间谱搜索中的冗余运算,从而成倍降低算法的计算量。对于大阵元、少信号情况,所提算法计算效率优势更为明显。仿真实验证明了SRT-MUSIC的有效性和高效性。展开更多
利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC...利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法,该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题,并采用模值约束法定义附加条件,使方向向量得到了较强约束,进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明,本文算法所需运算量较低,且角度估计的成功率与精确度较高。展开更多
分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法——MU S IC(M u ltip le S igna l C lass ification)算法对包络信号作谱分析,再从包络信号...分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法——MU S IC(M u ltip le S igna l C lass ification)算法对包络信号作谱分析,再从包络信号的MU S IC谱中提取故障特征频率分量。研究结果表明,该方法频率分辨率更高,故障检测更为准确。将该方法应用于电机轴承故障诊断,可准确提取轴承故障特征分量。展开更多
由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进...由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进行分解,再组建两个实值向量以减少乘法运算次数。最后,利用导向矢量的性质提出一种基于查表的新算法。新算法既没有三角函数求值运算,又不需要大量的存储空间。仿真实验结果表明新算法在没有改变MUSIC算法谱估计的效果的前提下,将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此,新算法具有广阔的应用前景。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(6117119761371045+2 种基金61201307)the Shandong Provincial Natural Science Foundation(ZR2011FM005)the Shandong Provincial Promotive Research Fund for Excellent Young and Middle-aged Scientists(BS2010DX001)
文摘This paper addresses the issue of the direction of arrival （DOA） estimation under the compressive sampling （CS） framework. A novel approach, modified multiple signal classification （MMUSIC） based on the CS array （CSA-MMUSIC）, is proposed to resolve the DOA estimation of correlated signals and two closely adjacent signals. By using two random CS matrices, a large size array is compressed into a small size array, which effectively reduces the number of the front end circuit. The theoretical analysis demonstrates that the proposed approach has the advantages of low computational complexity and hardware structure compared to other MMUSIC approaches. Simulation results show that CSAMMUSIC can possess similar angular resolution as MMUSIC.
文摘针对传统的多重信号分类(multiple signal classification,简称MUSIC)算法定位声源位置时存在计算量大的问题,提出了一种基于宏微导向的蚁群(ant colony optimization,简称ACO)-MUSIC两级相控声源定位算法。首先,利用ACO估算出声源所在的宏观位置,再用MUSIC算法精确搜索声源所在的微观方位;其次,对提出的算法进行数值仿真,并搭建实验系统进行验证。仿真和实验结果表明,所提出的算法可以高精度、快速地定位出声源所在的位置;在搜索步距为0.05°时,算法的计算复杂度和计算时间仅为传统MUSIC算法的0.25%和2.8%。
文摘将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。
文摘多重信号分选(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计的最重要算法之一,但庞大的计算量使其工程实用性大打折扣。为降低MUSIC的计算量,该文基于子空间旋转(Subspace Rotation Technique,SRT)变换思想提出了一种高效改进算法,即SRT-MUSIC算法。SRT-MUSIC利用秩亏特性对噪声子空间矩阵按行分块并以旋转变换得到降维噪声子空间,进而基于该降维噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱估计信号DOA。理论分析表明:SRT-MUSIC能有效避免空间谱搜索中的冗余运算,从而成倍降低算法的计算量。对于大阵元、少信号情况,所提算法计算效率优势更为明显。仿真实验证明了SRT-MUSIC的有效性和高效性。
文摘利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法,该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题,并采用模值约束法定义附加条件,使方向向量得到了较强约束,进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明,本文算法所需运算量较低,且角度估计的成功率与精确度较高。
文摘分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法——MU S IC(M u ltip le S igna l C lass ification)算法对包络信号作谱分析,再从包络信号的MU S IC谱中提取故障特征频率分量。研究结果表明,该方法频率分辨率更高,故障检测更为准确。将该方法应用于电机轴承故障诊断,可准确提取轴承故障特征分量。
文摘由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进行分解,再组建两个实值向量以减少乘法运算次数。最后,利用导向矢量的性质提出一种基于查表的新算法。新算法既没有三角函数求值运算,又不需要大量的存储空间。仿真实验结果表明新算法在没有改变MUSIC算法谱估计的效果的前提下,将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此,新算法具有广阔的应用前景。
