麦克风阵列宽带波束形成器的稳健设计与分析

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:love_day
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
宽带波束形成是麦克风阵列信号处理领域中的一项重要技术,并得到广泛的应用。在实际应用中,宽带波束形成器往往受到麦克风失配误差的影响。因此,针对麦克风阵列宽带波束形成器的稳健设计和分析具有重要意义。结合当前的研究现状,本文从理论上系统探究了麦克风失配误差对任意阵形宽带波束形成器稳健性能的影响规律,并在此基础上,分别研究了利用麦克风失配误差扰动范围以及有限统计信息的稳健宽带波束形成器设计方法。本文主要工作和贡献包括:
  一、研究了麦克风失配误差对任意空间阵形的宽带波束形成器稳健性能的影响。本文从宽带波束形成器波束响应的统计特性入手,探究了影响远场和近场宽带波束形成器稳健性能的主要因素。研究结果揭示了失配误差低阶统计量,环境声速,波束响应权系数以及声源位置对宽带波束形成器的稳健性能的影响规律。数值实验结果进一步论证了分析结论的正确性。理论分析工作为深刻洞悉宽带波束形成器稳健性能提供理论基础,并对稳健宽带波束形成器的设计具有参考价值。
  二、研究了利用麦克风失配误差扰动范围先验信息的稳健宽带波束形成器设计方法。具体内容包括:1)分析了现有基于最差性能优化准则的稳健设计方法,即二阶锥规划方法和圆模型方法。本文从理论上分析了圆模型方法与二阶锥规划方法之间的关系,揭示了圆模型方法能够获得优于二阶最规划方法波束响应性能的原因,弥补现有工作的空白。通过研究不同阻带约束参数下两种方法的性能表现,指出了两种方法存在的缺陷。二阶锥规划方法虽然具有较强的稳健性能,但会造成期望方向接收的信号出现一定程度的失真。圆模型方法在适当的条件下改善了二阶锥规划方法的性能,但较苛刻阻带约束参数会导致通带波束响应明显畸变。2)为了克服现有方法存在的问题,提出了一种基于半正定优化的稳健宽带波束形成器设计方法。本文从理论上分析了矩阵二次型形式的代价函数以及波束响应扰动矩阵的特性,揭示了二阶锥规划方法过于保守的原因,并提出了改进方案。所提出的半正定优化设计方法主要有两个步骤:其一,通过半正定优化准则获得具有稳健特性的半正定矩阵。其二,求解基于最差性能优化准则的稳健宽带波束形成器设计问题。另一方面,我们还从理论上分析了所提出的半正定优化方法与现有二阶锥规划方法以及圆模型方法之间的关系,揭示了半正定方法优于其他两种方法的原因。仿真实验与实测实验进一步验证了半正定优化方法能够更好的在波束形成器稳健性能和通带波束响应性能之间做出权衡。
  三、研究了利用麦克风失配误差有限统计信息的宽带波束形成器设计方法,提出了一种基于概率约束优化的稳健宽带波束形成器设计方法。该方法的设计思想是采用更为灵活的概率形 式的阻带约束条件,以克服利用固定阻带约束条件的传统方法中存在的过约束问题,进而提升波束响应性能。本文分析发现,宽带波束响应扰动项可以采用复高斯分布对其建模,进而成功将原始非凸的概率优化问题转化为对应的凸优化问题,以便高效求解概率约束优化问题。另一方面,本文从理论上分析了概率约束优化方法和现有最差平均性能优化方法之间的内在联系。研究结果表明,现有的最差平均性能优化方法可近似看作是在特定概率参数下的概率约束优化方法的特例。这一结果不但为我们从概率约束优化的角度解释最差平均性能优化存在保守性问题的理论依据,还提供了进一步提升波束响应通带性能的改进方法。仿真实验和实测实验验证了理论分析的正确性和所提出的概率约束优化方法的优越性。
其他文献
室内环境是人类工作和生活的重要场所,随着互联网和通信技术的发展,室内定位技术被用于越来越多的服务中。室内定位方法是室内定位技术的关键,基于接收信号强度的室内定位方法具有对硬件资源要求低、数据获取方式简单,以及后期数据处理算法丰富等诸多优点,已成为室内定位方法研究的热点。  本文深入研究了基于接收信号强度的室内定位关键方法,主要包括:基于几何原理的定位算法和采用指纹数据库的室内定位方法等研究内容,特
学位
随着人工智能的迅猛发展,传统的人脸面部表情识别技术难以满足更精确的人机交互需求。基于深度学习的人脸面部表情识别研究受到国内外研究者的极大关注。然而,针对于人脸面部表情识别的深度卷积学习网络在网络结构和参数上还存在可优化的空间,因此研究具有更优化特性的深度卷积神经网络,对于提高人脸面部表情识别有着重要的实际应用价值。论文主要研究内容如下:(1)针对现有深度学习方法在表情识别中的细节网络结构设计不够优
学位
单模光纤-多模光纤-单模光纤(SMS)结构的光纤传感器因其结构简单,制作方便,成本低廉等诸多优势而成为了研究热点。基于SMS结构,学者们开发了许多性能优良的光学器件,可应用于光纤传感领域和通信领域。  但是,现有SMS结构普遍存在灵敏度不高的问题。为此,本文提出利用飞秒激光的高分辨率特性,对SMS结构中的多模光纤段进行精密微结构加工,从而获得增敏的光纤传感器件。本文主要设计了三种微结构SMS光纤传
分布式检测融合是信息融合理论的一个重要研究内容。在分布式检测融合系统中,每个传感器节点首先基于自己的观测进行判决,然后将判决结果发送至融合中心;融合中心根据所有传感器的判决进行假设检验,从而形成系统的最终判决。与传统的分布式检测网络不同,无线传感器网络具有有限的能量、有限的通讯带宽、有限的计算和存储能力,并且存在信道衰落和传输错误。这些问题也对分布式检测融合理论带来了挑战。本文研究无线传感器网络中
学位
在海洋中,目前已知的唯一可以有效地长距离传输的能量形式只有声波。声呐是通过水下声波对水声目标进行远距离探测和定位的装备。被动声呐通过在水下侦听舰船辐射噪声信号,从信号中提取目标特征,实现对水声目标的检测、定位和分类识别。宽带调制特征反映了舰船目标螺旋桨的桨叶数和主轴转速等物理参数,是舰船辐射噪声中的一种重要的特征。在声呐系统中,采用Detection of Envelope Modulation
智能通信技术中将机器学习、深度学习等算法作为工具用于求解无线通信物理层和链路层的问题。目前,以Tensorflow、Pytorch、Mxnet为代表的的深度学习、机器学习相关的软件工具已经发展到了十分成熟的地步,它们都提供了非常丰富和便捷的接口给研究者和工程师使用。同时深度学习技术也被证明在各个领域都能够发挥出比传统算法更高效的性能。  论文第一章介绍了基础的深度神经网络的基本原理以及应用,并且介
学位
近年来,由于无人机((Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有灵活的移动性,已广泛应用于各项领域中;辐射源定位在无线通信、雷达、声纳等领域有着广泛的应用,本论文将结合两个重要的研究方向,围绕无人机机载阵列天线的辐射源空间位置估计问题展开研究。机载阵列天线可以同时实现多目标的到达角(Angle of Arrival,AOA)估计,且相比于基于达到时间(Time of Arriva
随着电子对抗技术的快速发展,未来战斗机所面临的作战环境将会越来越严峻。特别是各种先进无源探测器的广泛使用,使得单纯依靠被动隐身技术已经不能完全保证战斗机的安全。飞机射频隐身(Radio Frequency Stealth,RFS)技术作为一种重要的主动隐身技术,通过缩减己方机载有源电子设备的辐射特性来降低敌方无源探测设备的截获概率和截获距离,从而提升系统的反侦察、反干扰能力,是保障战斗机先敌发现、
学位
在阵列信号处理中,波达方向(Direction of arrival,DOA)的估计和跟踪是一个重要的研究方向。在当前常用的 DOA 估计算法中,许多算法存在计算复杂度高、计算资源消耗过大的问题。因此,从降低算法复杂度的目标出发,针对多场景高复杂度 DOA 估计问题,研究低复杂度 DOA 估计算法是十分重要的。于此同时,考虑到实际应用中的信源常处于运动状态,其信号角度会随时间显著变化,因此,研究
学位
基于数字射频存储器,现代干扰机能够实现对雷达信号的精确复制和再现,雷达欺骗干扰“衍生”的相干假目标在雷达接收机中易获较大的相干处理能量,假目标与真实目标在时域、空域和频域的特征非常相似,严重影响着雷达对真实目标的检测、跟踪和参数估计性能,且容易丢失雷达目标、消耗雷达资源以及制造异常空情等。认知雷达技术赋予了雷达系统深度感知环境、智能利用环境信息、自主优化发射(包括波形、极化、频率等)等能力,能够显
学位