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专利号: 2016104661943
申请人: 陕西理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-02-26
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.稀疏圆形声矢量传感器阵列四元数ESPRIT参数估计方法,其特征在于:所述声矢量传感器阵列的阵元由一个声压传感器和三个空间轴向垂直的振速传感器组成,M个阵元均匀分布在半径为R的圆环上,第1个阵元位于x轴上,沿圆环逆时针方向分别是第1,...,M个阵元,坐标原点位于圆环的圆心,第m个阵元与x轴正向的夹角为其中,R>>λmin/2,λmin为入射信号的最小波长;

稀疏圆形声矢量传感器阵列四元数ESPRIT参数估计方法的步骤如下:阵列接收K个不同频率的远场、互不相关的窄带声波入射信号,步骤一、对M个声矢量传感器组成的圆形阵列接收信号进行N次采样得到第一组采样数据X,阵列的接收信号延时ΔT后进行同步采样,得到第二组采样数据Y,X和Y均为4M×N的矩阵,K<M-1,采样数据X和Y的各个组成分量叠加构成四元数数据Z1和Z2;

其中,

xmp(n)表示第m个阵元的声压传感器输出信号的第n次采样数据, 表示第m个阵元的x轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据, 表示第m个阵元的y轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据, 表示第m个阵元的z轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据,ymp(n)表示延时ΔT后第m个阵元的声压传感器输出信号的第n次采样数据, 表示延时ΔT后第m个阵元的x轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据, 表示延时ΔT后第m个阵元的y轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据, 表示延时ΔT后第m个阵元的z轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据,m=1,...,M表示阵元数,n=1,...,N表示采样数;

将第一组采样数据X和第二组采样数据Y都按照同阵元的声压强度、x轴方向质点振速传感器、y轴方向质点振速传感器和z轴方向质点振速传感器的同次快拍数据叠加构成第一组接收四元数数据矩阵Z1和第二组接收四元数数据矩阵Z2:其中, 表示由第m个阵元的声压强度、x轴方向

质点振速传感器、y轴方向质点振速传感器、z轴方向质点振速传感器输出信号的第n次采样数据叠加构成第m个阵元的第n次采样的四元数数据,表示由第m个阵元的声压强度、x轴方向质点振速传感器、y轴方向质点振速传感器、z轴方向质点振速传感器接收信号延时ΔT后的第n次采样数据叠加构成第m个阵元延时ΔT后的第n次采样的四元数数据;

第一组采样数据X构成的四元数数据矩阵Z1=B1P+N1,其中,P=[p1,p2,…,pK]为K个互不相关入射声波的声强,N1=[n1,n2,…,nM]为噪声的四元数表示,信号和噪声互不相关,为M×K的导向矢量矩阵,A1=[A11,A12,…,A1K]表示声压和Z轴方向的振速矢量构成的子阵导向矢量,A2=[A21 A22 … A2K]表示X轴和Y轴方向的振速矢量构成的子阵导向矢量,其中A1k=a1kq(θk,φk),A2k=a2kq(θk,φk),是M个传感器与位于原点处的传感器之间相位差构成空域导向矢量,θk∈[0,π/2]和φk∈[-π/2,π/2]是第k个声源信号的方位角和俯仰角, 表示第m个传感器在圆周上的角坐标;

第二组采样数据Y构成的四元数数据矩阵Z2=B2P+N2,其中,B2=B1Φ第二组采样数据对应的阵列导向矢量矩阵, 为时延矩阵,N2为四元数表示的噪声,信号和噪声互不相关;

构造全阵列接收数据矩阵 其中, 是全阵列接收

数据对应的阵列导向矢量矩阵, 是全阵列接收数据四元数噪声矩阵;

步骤二、计算全阵列接收数据矩阵Z的数据自相关矩阵Rz,对数据自相关矩阵进行四元数特征分解,得到第一组四元数数据对应的阵列导向矢量估计值 第二组四元数数据对应的阵列导向矢量估计值 和全阵列接收数据对应的阵列导向矢量矩阵估计值其中, 为入射信号的自相关函数,σ2为噪声的方差,I为单位矩阵,(·)H表示转置复共轭操作;

对数据自相关矩阵Rz进行四元数矩阵特征分解,得到由K个大特征值对应的特征向量构成的信号子空间Es和2M-K个小特征值对应的特征向量构成的噪声子空间En,根据子空间原理,存在K×K的非奇异矩阵T,满足Es=BT,分别取Es的前M行及后M行组成信号子空间矩阵E1和E2,由信号子空间的定义,B1、B2与E1、E2之间满足E1=B1T,E2=B2T=B1ΦT,则有其中矩阵 不是厄米特矩阵不能直接进行四元数的特征分解,需要转换为复数自伴随矩阵 其中Ψ=Ψr+iΨi,i是复数域虚数单位矢量,Ψr和Ψi分别是Ψ的实部和虚部, 和 分别是Ψi和Ψr的共轭矩阵,对CΨ进行特征分解 其中,ck是特征矢量,vk是特征值,Ψ的右特征值也是vk,对应的特征矢量 其中,是维数为J×2J的还原矩阵,J=M,IJ代表维数为J×J的单位阵;从而由第二次特征分解得到阵列导向矢量的估计值 和延时ΔT后的阵列导向矢量估计值及全阵列导向矢量估计值 以及时延矩阵的估计值其中, 为Ψ的特征向量矩阵;

步骤三、由时延矩阵估计值 估计信号频率,由阵列导向矢量估计值 重构子阵导向矢量 和 根据两子阵导向矢量之间的旋转不变关系矩阵Ω得到信号方位角和俯仰角的粗略估计值,进而得到方向余弦的粗略估计值;

由时延矩阵估计值 可得到频率的估计值

由阵列导向矢量估计值 重构子阵导向矢量 和 即: 且 与 满足

的关系,Ω=diag[Ω11,…,ΩKK], 由 关系式可获

得声波到达角粗略估计值 和 其中,

arg(·)表示取相位;

由到达角的粗略估计值可得到方向余弦的粗略而无模糊的估计值

步骤四、由阵列导向矢量估计值 得到归一化空域导向矢量的估计值 根据方向余弦的粗略估计值解空域导向矢量的相位周期性模糊,从而得到信号方位角和俯仰角的精确估计值;

根据阵列导向矢量估计值 计算 的归一化空域导向矢量的估计值

其中, 表示 的第k列, 表示 的第k列的第1个元素;

对归一化空域导向矢量的估计值 取相位得到相位矩阵 是有模

糊的相位估计值;

通过 这个优化问题得到模糊数矢量ropt,其中 是由步骤三中

方向余弦的粗略估计值得到的粗略相位矩阵估计值,则精确相位矩阵估计值为根据 计算第k个声波信号的x轴方向和y轴方向余弦的精确估计值 和 其中,[W]#=[(W)HW]-1(W)H是位置矩阵W的伪逆矩阵,位置矩阵W为其中,Δ=2π/M;

根据方向余弦的精确估计值 和 得到信号到达角的精确估

计值:

前述步骤中的m=1,...,M,M为阵列的阵元数,n=1,...,N,N为采样次数, 为四元数的3个虚数单位。