导读:本文包含了矢量阵列信号处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二维波达方向估计,互质平面阵列,矢量传感器,张量分解
矢量阵列信号处理论文文献综述
桂宇风,饶伟[1]（2019）在《基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理》一文中研究指出提出了一类二维互质矢量传感器阵列及其张量处理方法,以提高阵列自由度及信号波达角(Direction of arrival,DOA)估计性能。新阵列并非是二维互质标量传感器阵列的简单扩展,而是针对新阵列的高维信号数据,提出了一种新的基于张量代数理论的建模和处理方法。分析表明:针对一个具有4M~2+N~2-1(其中M和N互为质数)个矢量传感器(阵元)的二维互质阵列,利用其接收信号的高维二阶统计量,可将该阵列转换成一个具有(MN+M+N-1)~2个虚拟矢量传感器(阵元)的均匀矩形阵列(Uniform Rectangular Array,URA)。为充分利用增加的阵元数来提高阵列的可辨识性和信号的DOA估计精度,还给出了该URA对应的张量模型及处理方法,并最终借助张量分解实现了信号DOA及极化参数估计。仿真实验证明了新方法的有效性。(本文来源于《南昌工程学院学报》期刊2019年04期）
杨沫涵[2]（2019）在《基于矢量水听器的圆形阵列信号处理方法研究》一文中研究指出圆形阵列因在其所在的平面360°方位具有相同的目标探测与方位估计性能这一优良特性,常见于声呐浮标阵、舰艏阵以及智能音箱传声器阵列中。在声呐接收系统中,基于矢量水听器的圆形阵列在阵列信号处理的基础上结合了声压振速联合处理技术,有助于抑制海洋环境噪声,在较低信噪比下实现远程目标被动检测。本文主要研究自由场条件下和圆柱形障板条件下矢量圆阵的方位估计问题。经典的方位估计方法主要分为波束扫描类和子空间分解类。因此以最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法和多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法为代表,对两类算法进行介绍,仿真对比分析声压圆阵和矢量圆阵的方位估计性能;针对圆阵,模态域信号处理方法能够简化建模过程中相位延迟方面的计算,为后续处理提供方便。因此建立了矢量圆阵相位模态域输出信号,实现了在相位模态域利用MVDR和MUSIC算法的方位估计问题。结合工程中的实际情况,阵列总是安装在支撑物上面,而圆阵所用的支撑物一般是圆柱体。因此首先介绍了圆柱形障板散射声场的概况,然后求得刚性圆柱形障板和绝对软圆柱形障板的散射声场解析解,进而得到弹性圆柱形障板散射声场的解析解,得到刚性、绝对软和弹性障板条件下矢量圆阵的相位模态域参数,并以MVDR算法为例,仿真分析不安放障板和叁种不同材质圆柱形障板上矢量圆阵方位估计性能。最后,对湖试的试验数据进行处理,较好地验证了理论推导和仿真结果。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-03-01）
王笑[3]（2018）在《高阶矢量水听器阵列信号处理》一文中研究指出低信噪比条件下的水下远场目标声源方位估计问题是国家迫切需要解决的问题,同时也是领域难题。现有的解决方法中,占主导地位的是基于声压阵和矢量阵的目标方位估计方法。但是想要基于主流传感器,单从优化处理算法上获得较大的突破是比较困难的。现在将目光着眼于更高阶,为解决这类问题提供一种新的思路。高阶物理场拥有更多的信号量,包含了更加全面的声场信息,引起了国内外学者的关注,一些关于高阶物理场的研究成果相继发表。本文在总结国内外现有研究成果的基础上,从高阶声场的物理机理出发,基于泰勒级数展开讨论了利用声场高阶量构成的任意阶广义声学传感器在目标方位估计中的性能潜力,分析了其各通道的输出空间相关性。分析得出相对于更高阶,二阶传感器具有更高的研究价值。但目前已有的研究成果中,对二阶传感器目标方位估计的研究还较少,且都是将单个二阶传感器各通道作为独立通道处理的,并没有充分发挥二阶传感器的优势。本文针对二阶传感器,首先推导了其各通道输出空间相关性、单通道指向性和多通道组合指向性,这些理论是阵列设计、方位估计和性能评价的基础;接着,将矢量传感器信号处理方法引入高阶,研究基于二阶矢量水听器的信号处理算法,利用常规波束形成和MVDR两种波束形成器对单个二阶传感器和二阶传感器均匀线阵列的目标方位估计进行仿真,从波束宽度、左右舷、信噪比门限、抑制噪声能力、空间多声源的分辨能力等方面讨论了二阶矢量水听器的方位估计性能。在该部分研究中,首次将联合处理思想运用到二阶传感器方位估计中,取得了显着的增益,验证了联合处理思想的优势;进一步,基于波束图乘积定理,通过设计二阶传感器波束图的组合指向性,研究了二阶传感器在控制栅瓣、消除后瓣、抑制左右舷等方面的性能潜力;最后,类比力学中的应力主方向理论,首次探讨了一种基于声场二阶信号量张量特性的空间方位估计算法,该算法物理意义清晰直观,可以实现单传感器方位估计,文中详细分析了该算法原理,讨论了理论估计误差,证明了算法的可行性。本文的研究工作是以严密的理论推导为基础的。因为本文中的研究是基于水声学的,这里的传感器主要指的是水听器,但文中的方法在空气声学中也同样适用。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-02-01）
樊帆[4]（2017）在《基于张量分解的声矢量传感器阵列信号处理方法研究》一文中研究指出声矢量传感器是在传统声压传感器基础上发展而成的,它由声压传感器以及质点振速传感器复合而成,是一种新型的水声测量设备。声矢量传感器的结构组成决定了声矢量传感器既可以测量声压,同时还可以测量声场中质点振速的叁维正交分量。由于接收的信息具有多维性,所以声矢量传感器在声呐、雷达、导航定位等众多民用与军事领域均具有广泛应用。因此,有关声矢量传感器阵列信号处理方法也受到各界学者的广泛关注。在对声矢量传感器阵列接收信号进行空间信号到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时,传统处理方式是将声矢量传感器接收到的声压及振速信息排列成为长矢量矩阵形式,该形式并没有充分利用声矢量传感器蕴含的多维结构信息,因此,本文引进了高维数组张量分析模型,建立声矢量传感器阵列信号张量模型,并与传统的DOA估计算法结合,提出了基于张量分解的声矢量传感器阵列信号DOA估计方法。本文的研究工作如下:针对声矢量传感器阵列包含的多维结构信息,提出了一种声矢量传感器阵列张量模型,并对该模型进行推导。针对空间信号到达方向估计问题,提出了声矢量传感器阵列直接张量分解的多重信号分类(Multiple Signal Classification method,MUSIC)算法以及协方差张量分解MUSIC算法。首先,对测量张量或者测量张量的协方差张量进行高阶奇异值分解,估计张量信号子空间和张量噪声子空间,并证明这两种张量高阶奇异值分解估计的张量信号子空间具有等效性,由于信号处理时高阶奇异值分解比传统矩阵奇异值分解对噪声抑制能力更强,所以得到的信号子空间更加准确。结合传统MUSIC算法给出基于张量子空间的谱估计公式,对其进行谱峰搜索,估计声源信号的入射角。实验证明基于张量分解的MUSIC算法比传统长矢量矩阵MUSIC算法的参数估计性能更好,说明张量能够更好地利用多维结构数据信息。针对MUSIC算法需要进行谱峰搜索,具有计算量大的缺点,选取具有相同结构的阵元偶,采用旋转不变技术(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT),推导出该阵元偶的旋转不变因子,构造张量r维旋转不变方程,提出了基于声矢量传感器阵列的张量分解ESPRIT算法,仿真实验证明该算法比张量MUSIC算法具有更快的计算速度,比传统声矢量ESPRIT算法具有更高的参数估计性能。针对张量高阶奇异值分解估计子空间不是最优的问题,提出了一种基于张量最佳秩逼近的声矢量传感器阵列MUSIC算法。首先,求解测量张量的最佳秩逼近张量,得到张量信号子空间,并结合传统MUSIC算法对声源的入射角进行估计。实验证明,基于张量最佳秩逼近声矢量传感器阵列参数估计算法比基于高阶奇异值分解算法的估计精度更高,参数估计性能更好。将矩阵实值ESPRIT算法扩展到张量情况,提出基于张量最佳秩逼近的声矢量传感器阵列酉ESPRIT(Unitary-ESPRIT)算法。首先,对测量张量进行双向平滑处理,然后对得到的复张量进行变换得到实数张量,利用张量最佳秩逼近算法,得到实数张量的信号子空间,构造选择矩阵和旋转因子,对入射角进行估计。实验证明,与传统Unitary-ESPRIT算法相比,该算法有更高的参数估计性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-06-01）
刘珊珊[5]（2016）在《基于压缩感知的声矢量阵列信号处理》一文中研究指出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,研究了叁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。(本文来源于《东南大学》期刊2016-05-03）
张梦楠[6]（2016）在《矢量水听器阵列信号处理硬件平台设计》一文中研究指出从本世纪初开始,各国海军不断加大对海军装备研制和开发的投入,潜艇作为各国海军优先发展的武器装备,为了充分发挥潜艇在未来海战中的杀手锏作用,各国海军千方百计地提升潜艇的声隐身性能。这也就对水下目标探测系统提出了更高的要求,信号处理平台是水下目标探测系统的重要组成部分,主要完成对水下声信号的调理、对调理后的信号的采集、存储、传输和实时处理等工作。本文基于某矢量水听器线列阵声纳系统,主要完成了信号处理平台的硬件设计和数据采集、存储、传输的相关软件编程,硬件部分由核心电路板和PCB电路板实现,软件部分包括FPGA逻辑程序设计和ARM嵌入式软件设计。首先,根据系统设计提出的需求,按照其功能与任务的差异,本文模块化的对硬件电路进行了设计,主要包括包括主控板卡选型、芯片的选型、电路原理图的设计和PCB设计。其次,在ZYNQ的FPGA端通过verilog程序的编写、时序约束和对I/O管脚的物理约束,完成了对多路矢量信号和标量信号进行采集、打包、缓存等工作;随后,在ZYNQ的双核ARM端通过字符设备驱动程序的编写和LINUX下的C语言程序的编写,完成了在LINUX操作系统下的原始数据存储以及数据的网络分发等工作。最终,通过实验室调试,验证了该系统的数据采集、原始数据存储、数据网络传输等各项功能均可以满足系统设计的需求,通过两次湖上试验,验证了系统的稳定性,同时,也指出了系统实际使用时存在的缺陷,并提出了可能的改进方案。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2016-03-01）
房小朋[7]（2013）在《基于四元数理论的声矢量传感器阵列信号处理方法研究》一文中研究指出声矢量传感器阵列信号处理是阵列信号处理领域的一个新的研究方向，如何对传感器阵列接收到的声矢量信号进行分析处理成为体现声矢量传感器优越性的关键。声矢量传感器比传统的声压传感器多提供了声场的振速信息，因此声矢量传感器技术比传统的声压传感器技术的性能更为优越。传统的声矢量传感器阵列信号处理方法没有利用声矢量传感器各输出分量之间的正交性，没有充分体现声矢量传感器技术的优势，需要寻求新的方法来体现声矢量传感器技术的优越性。将四元数理论应用于声矢量传感器信号处理领域，能够更好的发挥声矢量传感器的优越性能。本文在四元数理论及声矢量传感器阵列信号处理理论的基础上，展开基于四元数理论的声矢量传感器阵列信号处理方法研究。将声矢量传感器的声压强度和质点振速输出表示为四元数形式，推导出声矢量传感器四元数模型。并针对不同的阵列结构，推导了声矢量传感器阵列的四元数模型。基于声矢量传感器阵列的四元数模型，研究了阵列信号DOA(Direction ofArrival)估计方法。对于L-型、双平行线和平面声矢量传感器阵列四元数模型研究了MUSIC算法。针对这叁种阵列结构，提出了四元数MUSIC算法。通过详细的理论分析推导出四元数MUSIC算法的谱估计公式，通过仿真实验将四元数MUSIC算法与传统的矢量MUSIC算法的估计性能进行对比；对于二维声矢量传感器均匀线阵列和L-型声矢量传感器阵列研究了ESPRIT算法，针对这两种阵列结构，提出了四元数ESPRIT算法。通过理论分析推导出四元数ESPRIT算法对声源信号DOA估计公式，通过仿真实验将四元数ESPRIT算法与传统的矢量ESPRIT算法的估计性能进行对比。理论分析和仿真实验验证，本文提出的基于四元数MUSIC算法和四元数ESPRIT算法在低信噪比的情况下对声源信号的DOA估计性能优于传统的MUSIC算法和ESPRIT算法。(本文来源于《吉林大学》期刊2013-06-01）
樊姣荣,王晓瑶,刘文怡,张国军,关凌纲[8]（2012）在《MEMS矢量水听器阵列信号处理研究》一文中研究指出MEMS矢量水听器是一种新型的水声传感器,对这种传感器的原理进行了简要介绍。为了验证该MEMS矢量水听器阵列的目标估计性能,进行了矢量阵的深海实验研究,选取了MUSIC算法应用于该MEMS矢量阵。实验结果表明:在复杂海洋环境中,该MEMS矢量阵能够实现对目标的方位估计和水下运动目标的航迹跟踪,从而验证了该MEMS矢量水听器成阵的可行性,为工程化应用奠定了基础。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2012年01期）
乔慧敏[9]（2008）在《噪声背景下电磁矢量传感器阵列信号处理的理论与方法研究》一文中研究指出电磁矢量传感器阵列信号处理是阵列信号处理领域中一个新兴的学科分支,它在雷达、声纳、通信和生物医学等领域有着广泛的应用前景。本文将现代信号处理中的优秀方法与电磁矢量传感器阵列信号处理相结合,研究了在有噪声背景下非平稳信号的波达方向和极化参数同时估计的问题。这样可以充分利用信号的具体特性和接收的冗余信息来实现算法性能的真正突破。首先,针对非平稳信号(如LFM信号)入射到单(双)电磁矢量传感器上,利用其时频特性构造空间极化时频分布矩阵,提出了Wigner-Ville自(互)谱MUSIC算法和基于信号Wigner-Hough变换的MUSIC算法。又针对一类特殊的非平稳信号(循环平稳信号),利用信号的极化多样性以及循环平稳特性,并将极化阵列看成是极化特性各异的一维阵列的线性组合,提出了多径循环平稳信号二维波达方向估计的极化域平滑法。针对宽带,提出了宽带相干循环平稳信号一维DOA估计的极化域平滑法。本文所提的方法都具有很好的信号选择性和抑制噪声的性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2008-04-15）
刘志文,徐友根,齐晓东[10]（2006）在《矢量传感器阵列信号处理技术进展与展望》一文中研究指出本文对矢量传感器阵列信号处理的研究现状进行了综述,内容主要包括阵列信号模型的建立,最小方差波束形成器,针对完全极化信号的多重比相、矢量叉积、波束空间MUSIC、空域 ESPRIT、时域ESPRIT和针对部分极化信号的推广ESPRIT波达方向估计典型算法,以及阵列辨识性能。文末对矢量传感器阵列信号处理的发展趋势进行了展望。(本文来源于《2006中国科协年会论文集（第13分会场）》期刊2006-09-01）
矢量阵列信号处理论文开题报告
（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：
圆形阵列因在其所在的平面360°方位具有相同的目标探测与方位估计性能这一优良特性,常见于声呐浮标阵、舰艏阵以及智能音箱传声器阵列中。在声呐接收系统中,基于矢量水听器的圆形阵列在阵列信号处理的基础上结合了声压振速联合处理技术,有助于抑制海洋环境噪声,在较低信噪比下实现远程目标被动检测。本文主要研究自由场条件下和圆柱形障板条件下矢量圆阵的方位估计问题。经典的方位估计方法主要分为波束扫描类和子空间分解类。因此以最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法和多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法为代表,对两类算法进行介绍,仿真对比分析声压圆阵和矢量圆阵的方位估计性能;针对圆阵,模态域信号处理方法能够简化建模过程中相位延迟方面的计算,为后续处理提供方便。因此建立了矢量圆阵相位模态域输出信号,实现了在相位模态域利用MVDR和MUSIC算法的方位估计问题。结合工程中的实际情况,阵列总是安装在支撑物上面,而圆阵所用的支撑物一般是圆柱体。因此首先介绍了圆柱形障板散射声场的概况,然后求得刚性圆柱形障板和绝对软圆柱形障板的散射声场解析解,进而得到弹性圆柱形障板散射声场的解析解,得到刚性、绝对软和弹性障板条件下矢量圆阵的相位模态域参数,并以MVDR算法为例,仿真分析不安放障板和叁种不同材质圆柱形障板上矢量圆阵方位估计性能。最后,对湖试的试验数据进行处理,较好地验证了理论推导和仿真结果。
（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。
矢量阵列信号处理论文参考文献
[1].桂宇风,饶伟.基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理[J].南昌工程学院学报.2019
[2].杨沫涵.基于矢量水听器的圆形阵列信号处理方法研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[3].王笑.高阶矢量水听器阵列信号处理[D].哈尔滨工程大学.2018
[4].樊帆.基于张量分解的声矢量传感器阵列信号处理方法研究[D].吉林大学.2017
[5].刘珊珊.基于压缩感知的声矢量阵列信号处理[D].东南大学.2016
[6].张梦楠.矢量水听器阵列信号处理硬件平台设计[D].哈尔滨工程大学.2016
[7].房小朋.基于四元数理论的声矢量传感器阵列信号处理方法研究[D].吉林大学.2013
[8].樊姣荣,王晓瑶,刘文怡,张国军,关凌纲.MEMS矢量水听器阵列信号处理研究[J].传感器与微系统.2012
[9].乔慧敏.噪声背景下电磁矢量传感器阵列信号处理的理论与方法研究[D].吉林大学.2008
[10].刘志文,徐友根,齐晓东.矢量传感器阵列信号处理技术进展与展望[C].2006中国科协年会论文集（第13分会场）.2006