叶端定时是航空发动机叶片叶端振动非接触测量的有效手段,但其采样模式决定了所采信号具有高度欠采样特征,需要进行抗混叠频谱分析从而提取转子叶片固有频率这一关键指标。利用了前向平滑策略的改进多重信号分类法(multiple sIgnal clas...叶端定时是航空发动机叶片叶端振动非接触测量的有效手段,但其采样模式决定了所采信号具有高度欠采样特征,需要进行抗混叠频谱分析从而提取转子叶片固有频率这一关键指标。利用了前向平滑策略的改进多重信号分类法(multiple sIgnal classification,MUSIC)能实现抗混叠但无法充分发挥平滑方法的优势。因此,提出适用于叶端定时信号处理的前后向平滑MUSIC法,通过建立传感器的对称布局条件,利用前后向平滑方法代替前向平滑方法,得到更准确的自相关矩阵估计,进而提高叶片固有频率估计性能,并通过仿真和试验验证了在样本数量、算法参数等相同的情况下,前后向平滑MUSIC法的混叠与噪声抑制能力得到了提升。展开更多
针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声...针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计。仿真计算和实验室测试表明,该方法有效减小了距离分辨单元的影响,其单一目标距离测量精度优于傅里叶法。展开更多
提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractiona...提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。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
多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,...多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。展开更多
针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达...针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。展开更多
文摘叶端定时是航空发动机叶片叶端振动非接触测量的有效手段,但其采样模式决定了所采信号具有高度欠采样特征,需要进行抗混叠频谱分析从而提取转子叶片固有频率这一关键指标。利用了前向平滑策略的改进多重信号分类法(multiple sIgnal classification,MUSIC)能实现抗混叠但无法充分发挥平滑方法的优势。因此,提出适用于叶端定时信号处理的前后向平滑MUSIC法,通过建立传感器的对称布局条件,利用前后向平滑方法代替前向平滑方法,得到更准确的自相关矩阵估计,进而提高叶片固有频率估计性能,并通过仿真和试验验证了在样本数量、算法参数等相同的情况下,前后向平滑MUSIC法的混叠与噪声抑制能力得到了提升。
文摘针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计。仿真计算和实验室测试表明,该方法有效减小了距离分辨单元的影响,其单一目标距离测量精度优于傅里叶法。
文摘提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。
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。
文摘多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。
文摘针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。
