基于声矢量的近场源参数估计研究

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1、硕士学位论文Ｉ基于声矢量的近场源参数估计研究Ｉ作者姓名邹明杲Ｂ指导教师姓名、职称王兰美副教授申请学位类别理学硕士学校代码10701学号1405122221分类号O45密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于声矢量的近场源参数估计研究作者姓名：邹明杲一级学科：物理学二级学科：无线电物理学位类别：理学硕士指导教师姓名、职称：王兰美副教授学院：物理与光电工程学院提交日期：2018年6月NearFieldSourceEstimationBasedonAcousticVectorSensorAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulf

2、illmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinRadioPhysicsByZouMinggaoSupervisor:WangLanmeiAssociateProfessorJune2018摘要摘要声矢量传感器是一种可以同步测量声压和振速的传感器，与单一的声压标量传感器相比能够获取更为丰富的声源信号信息，声矢量传感器是新型声呐中的一个核心组件在水声工程中已经被广泛运用。学者们对声矢量传感器的研究更多利用阵列信号处理的知识对声源信号定位。目前对声矢量远场源定位算法的研究比较成熟，但是对于近场声源目标定位算法研究的还较少。近场声源定位问题需要同时估计信源

3、的到达角和距离参数，定位问题更复杂，因此并不能直接将远场定位方法运用到近场源参数定位中。本文研究了基于四元数解模糊的远场声源定位和基于压缩感知、支持向量回归和平行因子方法的近场声源定位方法，内容具体如下：首先，对于声矢量远场接收模型，当阵列间隔大于二分之一波长时会出现角度估计模糊的问题。基于四元数理论建立了声矢量传感器阵列的四元数接收模型，提出了一种在该模型下的四元数解模糊算法。并且与长矢量解模糊算法相比具有运算量低，精度更高。通过对均匀圆阵的仿真试验，验证本文算法的有效性。然后，对于声矢量近场接收模型，针对现有的高阶ESPRIT近场声源定位算法运算量大的问题，研究了基于四阶累积量与平行因子分

4、析相结合的近场声源定位改进算法，降低了计算复杂度。在压缩感知理论基础上，借鉴角度和距离分离的思想利用SOMP、L1-SVD和MFOCUSS三种稀疏恢复算法用于近场声源参数估计，分析比较了它们之间的定位性能。针对循环平稳的近场声源信号研究了一种循环三阶矩与稀疏恢复结合的近场声源定位算法。在机器学习理论基础上，提出了一种基于多输出支持向量回归（MSVR）的近场声源参数定位算法，与两步MUSIC算法相比能够处理相干信源以及分辨低信噪比下小间隔角度，并且训练好的模型可以对数据快速处理。通过仿真验证了所提算法的有效性。最后，制作了一个小软件，该软件界面可以对仿真条件的信噪比、阵元数、快拍数、信号源的角度

5、和距离等参数修改，并且方便展示仿真的均方根误差图、散点图、成功概率图以及算法之间的对比图形。关键词：近场源参数估计，声矢量传感器，四元数，压缩感知，高阶累积量，机器学习IABSTRACTABSTRACTAcousticvectorsensor（AVS）isakindofsensorthatcanmeasurepressureandvelocitiesatthesametime.Comparedwiththetraditionalpressuresensor,AVScangetmoreinformationfromtheacousticsourcesignal.Asthecorecomponen

6、tofsonar,AVShasbeenwidelyappliedinthefieldofunderwateracousticengineering.Arraysignalprocessingisanimportantbranchofsignalprocessing,Scholarshavealsocombinedtheknowledgeofarraysignalprocessingtotheacousticvectorsensor,whichisusedtolocatetheAVSparameters.Mostoftheexistingestimationalgorithmsmainlyfoc

7、usedonthesituationinthefarfield,thereislittleresearchfortheorientationestimationofnear-fieldsoundsource.Nearfieldacousticsourcelocalizationrequiresestimationofthesource'sdirectionofarrivalanddistancep