紧致麦克风阵列压缩采样与DOA估计方法

针对紧致麦克风阵采样信号大量冗余的问题,提出了一种ΣΔAD压缩采样方法.该方法将软硬件相结合,在ΣΔAD转换器内部进行压缩采样.压缩采样中采用自适应过程,去除信号中的冗余分量,并将压缩后的信号进行稀疏编码.仿真结果表明,使用该方法对紧致麦克风阵接收信号进行压缩编码时,通过选取合适的稀疏化阈值,可使源数据的压缩比达到10%~30%.压缩采样后的信号可以用于DOA估计等应用.针对八元紧致麦克风圆阵和DSP实时系统的DOA估计实验结果表明:这种DOA估计方法在阵元间距低至2 cm时仍能正常工作;当阵列尺寸减小时,相比经典MUSIC算法和PHAT-GCC算法,该方法定位精度更高,噪声鲁棒性更强.     

非规则部分校准阵列下的宽带LFM信号二维DOA估计

提出了一种宽带线性调频（LFM）信号的二维波达方向（DOA）估计新方法.该方法在空域和时域同时对信号进行采样,并利用观测样本的分数阶Fourier域峰值构造出新的时频空DOA矩阵,进而通过特征值分解的方法实现多个LFM信号的DOA估计.该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,降低了对阵列结构和阵元一致性的约束,使其适用于阵元几何分布不规则且大部分阵元未经校准的阵列.此外,该方法无需谱峰搜索和二维参数配对,计算简单且估计精度较高.仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差（RMSE）相同时,与传统方法相比,该方法可获得6～8 dB的信噪比增益.     

复杂噪声中基于累积量的二维DOA估计

针对自相关算法的局限性,研究了复杂环境(乘法与加法观测噪声共存时)中,通过高阶累积量对二维DOA估计的问题.算法能同时确定目标的仰角与方位角;高阶累积量使得算法能够更加有效抑制消除乘法噪声.该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感,因而具有较大的实用性.     

L型结构的互质阵列二维波达方向估计

针对雷达L型均匀阵列因阵元间距太小导致无法在实际中摆放的问题,提出了一种L型互质阵列协方差重构二维波达方向(2D-DOA)估计算法。首先将L型互质阵列2D-DOA问题分解为两个子阵的1D-DOA问题,再根据互质阵列的位置,确定对应的虚拟均匀阵列,由于虚拟均匀阵列具有半正定(PSD)、低秩、托普利兹的结构特点,因而根据互质阵列接收数据的协方差矩阵,构造一个优化过程重构虚拟均匀阵列的协方差矩阵;然后利用MUSIC算法完成两个1D-DOA估计;最后利用配对算法对估计的一维角度进行配对。仿真实验表明,与L型均匀阵列MUSIC算法和L型互质阵列SS-MUSIC算法相比,在信噪比大于0dB、快拍数大于50的条件下,所提算法的方向角和俯仰角均方根误差最小,均低于0.8°,可分辨角度最小间距为5°,证明了所提算法在估计精度和分辨力方面的优越性。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

双L型阵列的二维DOA估计方法

针对双L型均匀线性阵列的二维到达角(direction-of-arrival,DOA)估计问题,提出一种基于扩展传播算子(propagator method,PM)的估计方法.该方法结合双L型天线阵列的结构特征,虚拟地将其划分为2个独立的L型子阵列,并对每个L型阵列的阵元输出数据重排整理.通过2次利用扩展孔径的传播算子算法,并依据均匀线性阵列的旋转不变性,得到4个包含角度信息的旋转矩阵.根据置换矩阵的性质,利用求最小范数的方法进行角度配对.该方法无需谱峰搜索步骤,计算量小.计算机仿真实验结果表明,该方法比现有一些文献中的估计方法的估计误差更小,角度估计性能更优,在不同信噪比和不同角度组合下都有良好的性能表现,有一定的实用价值.仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

线性阵列DOA估计方法的研究

比较了不同阵列类型的优缺点,阐述了MUSIC算法在全角域搜索时存在的不足,分析了互质线性阵列中基于子阵列法的DOA估计存在的不足,把互质线性阵列分解成两个子阵列会丢失自由度和互信息量。最后,对三种不同阵列结构下使用Root-MUSIC获取DOA估计的方法,从精确度和复杂性两方面进行了仿真并对仿真结果进行了分析。     

DFT在二维DOA估计的MUSIC法中的应用

波达方向DOA估计(Direction Of Arrival)广泛应用于各种空间滤波系统中,而MUSIC算法是DOA估计中的经典和实用的算法.但由于算法中需要进行各种矩阵运算,其计算量相当大.笔者提出了在阵元数为2i的均匀圆阵中,利用数据的循环特性,采用DFT(Discrete Fourier Transform)的计算方法,完成MUSIC法的空间谱函数二维谱峰搜索.同时,分析了该方法相对于传统MUSIC法谱峰搜索时计算量的改进,给出了仿真结果.改进后的MUSIC算法计算量可以减少到传统算法计算量的一半.     

基于麦克风阵列的时延估计新方法

针对传统时延估计方法易受噪声和混响影响的问题,提出了一种基于麦克风阵列的时延估计新方法.该方法充分利用多个麦克风的空域信息和每个麦克风时域信息,以提高算法对环境噪声的抑制能力.该方法在抗噪声和抗混响性能方面都优于常用的PHAT-GCC(Phase Transform-Generalized Cross Correlation) 方法.仿真实验表明,与MCCC(Multichannel Cross Correlation Coefficient)方法相比,在信噪比为20 dB,阵元个数为2～6个,混响时间在200～620 ms条件下,该方法的时延估计错误率明显降低.     

L型阵列的二维DOA估计方法

低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）或小接收快拍数条件下,经典的二维（two-dimensional,2D）波达方向（direction of arrival,DOA）算法存在估计精度低的缺点。针对该问题,充分利用 L 型阵列接收数据的自、互相关信息,提出一种适用于低 SNR 及小接收快拍数环境下的2D DOA 估计新方法。该方法首先通过解析优化2D 谱峰搜索问题,获得方位角与仰角之间的特定约束关系,进而将包含2D 角度参量的目标函数转化为只包含一维（one-di-mensional,1 D）角度参量,即可通过1 D 谱峰搜索获得方位角（或仰角）估计值,最后再次利用该约束关系求得与之对应的仰角（或方位角）估计值。该方法只需1 D 谱峰搜索,而且所得2D 角度估计参数可自动实现配对。计算机仿真验证了该方法在低 SNR 及小接收快拍数情况下的有效性。     

基于内插阵列变换的相干源测向方法研究

利用内插阵列变换和前/后向空间平滑技术在阵列信号处理中的优点,提出了一种对相干信源进行超分辨测向的有效方法.该方法首先在不同的内插区间将均匀圆阵虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式,然后使用基于前/后向空间平滑技术的MUSIC算法对相干信号的波达方向进行有效地估计.该方法的主要优点在于,当相干信源数多于阵元数时仍可有效地估计出相干信源的二维波达方向,并且可实现全方位、无模糊的角度估计.计算机仿真证明了其有效性.     

阵列信号建模和波达方向估计方法

建立了均匀线阵和均匀圆阵模型,构造阵列接收信号的自相关矩阵,并用MUSIC算法得到来波方向估计.分别以1个信号、2个信号和3个信号的均匀线阵和均匀圆阵为例,通过MATLAB编程进行仿真实验.结果表明,来波方向的估计值与真实值之间的误差很小,证明了MUSIC算法用于来波方向估计的实用价值.总结了阵列信号处理中的几个关键技术和存在的问题.     

混合信号情况下基于均匀线阵的测向方法

基于均匀线阵,在不相关信号和相干信号共存的情况下提出了一种有效的测向方法.不相关信号的波达方向通过采用传统的多重信号分类方法(MUSIC)首先被估计.然后,利用空间差分矩阵构造了一个新的矩阵,通过对这个新构造的矩阵运用前向空间平滑技术进行处理就可以完成对相干信号的测向.提出的方法克服了空间差分方法内在的问题,其所处理的信号个数可以多于阵元的个数并具有良好的性能.     

基于中心对称圆阵的不相关源和相干源的DOA估计

基于中心对称的圆阵,提出了一种针对不相关源和成对相干源的波达方向(DOA)估计方法.这是一种分两步估计的方法,首先利用阵列流形的唯一性条件估计出不相关源;然后通过构造中心对称的阵列流形来去除不相关源的干扰,同时达到去除成对相干源相干性的目的.这种方法简单有效,由于直接在阵元空间进行估计而不需要进行波束变换,因此具有较高的估计精度.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

一种改进的虚拟阵列语音信号DOA估计算法

虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.     

一种减小互耦的互素嵌套阵列及测向算法

为了减小阵元之间的互耦效应,首先提出一种阵元间距可调节的互素嵌套阵列.这种阵列由2个不同的嵌套子阵列组成,2个子阵的最小阵元间距由一对互素的正整数确定.只要这对正整数足够大,2个子阵的最小阵元间距便可远超过入射信号的半个波长,从而将阵元间的互耦效应减小到可忽略的程度.然后,为了解决大间距阵列所引起的角度模糊问题,提出了一种基于四阶累积量的无模糊波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法.仿真实验表明,此算法具有较好的估计性能,相比一些经典的自校正DOA估计算法,此算法具有更高的角度分辨力和估计精确度.     

基于改进EMD的麦克风阵列语音增强研究

提出一种将改进EMD与麦克风阵列MVDR自适应波束形成相结合的语音增强方法。该方法利用互相关系数阈值法去除将EMD算法分解后的的虚假IMF分量,结合各阶IMF分量的自相关函数特性准确获取信号与噪声的主导IMF分量分界点,然后对所有噪声主导的IMF分量进行小波阈值去噪,接着将所有剩余IMF分量进行MVDR波束形成获得增强语音信号。改进EMD算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,与MVDR波束形成相结合,满足了MVDR窄带特性要求,增强了麦克风阵列抗干扰能力。实验结果证明了方法的有效性。