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公开(公告)号：CN105021702A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510459735.5
申请日：2015-07-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复倒谱的水声材料声反射系数自由场宽带测量方法。包括以下步骤，生成宽带压缩脉冲信号作为发射信号；声压水听器接收信号，并对接收信号进行截取，剔除待测水声材料边缘衍射波，获得直达波信号与反射波信号的混合信号；获得直达波信号的重构信号；获得待测水声材料的声反射系数。本发明利用宽带压缩脉冲信号作为发射信号形式，克服了自由场测量中待测样本的边缘衍射效应，实现在较大角度入射情况下水声材料声反射系数的测量。提出了基于复倒谱的测量方法，避免了实倒谱法中反射信号实倒谱提取与补零带来的误差。本发明只需一次测量即可得到测量频带的声反射系数，操作应更加方便易行。
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公开(公告)号：CN104166120A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410317216.0
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
CPC classification number: G01S3/8003
Abstract: 本发明属于声矢量通信领域，具体涉及一种声矢量圆阵稳健宽带MVDR方位估计方法。本发明包括：将二维矢量圆阵接收的声压数据以及振速数据，进行子频带分解，分别生成声压、振速和振速的宽带频域信号矩阵，得到矢量阵的宽带频域快拍数据矩阵；生成各个子频带上的矢量阵互谱矩阵；设置步长，实施方位角扫描，在子频带上构造矢量阵导向矢量；选取聚焦参考频率点，在相同的方位角上构造矢量阵聚焦导向矢量；采用相干信号子空间CSS聚焦变换方法，得到矢量阵聚焦变换矩阵；得到宽带聚焦协方差矩阵；得到最优权矢量；得在优化后的阵列平均输出功率；通过空间谱的谱峰位置确定声源来波方向。本发明施加稳健性约束优化，可提高空间谱的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN104035064A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410246917.X
申请日：2014-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
CPC classification number: G01S3/8083
Abstract: 本发明提供了一种适用于任意阵型的稳健宽带导向最小方差波束形成方法。将任意阵型阵列的接收数据进行子频带分解；生成各个子频带上声压互谱矩阵；实施空间方位角和俯仰角联合扫描；得到协方差矩阵；进行累加后得到宽带聚焦协方差矩阵；对进行Cholesky分解，得到分解因子；对单位矢量施加最差性能优化约束条件；将优化问题转化为实值形式，进而转化成二阶锥规划问题进行求解，得到最优权矢量；得在优化后的阵列平均输出功率；绘制稳健宽带导向最小方差波束形成空间谱图，通过空间谱的谱峰位置确定声源来波方向。本发明可解决任意阵型阵列在失配条件下的自适应波束形成性能退化问题，获得高空间分辨率的空间谱并增强背景起伏抑制能力。
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公开(公告)号：CN102901559B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210374317.2
申请日：2012-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及噪声领域，具体涉及一种适用于大型声源的声场分离和重建的声场分离和重构方法。本发明包括如下步骤：获取测量面上声压和法向质点振速；对位于两个声源之间的测量面进行补零扩展；获取扩展测量面与两个声源表面即声源面之间的传递矩阵；建立测量面上声压和法向质点振速之间的传递关系；获取第一声源面和第二声源面上的声压和法向质点振速。本发明采用单测量面和局部近场声全息法进行声场分离和重构，具有方法简单、计算时间短、计算效率高的特点。可以广泛应用于大尺寸声源声场的近场声全息测量、材料反射系数的测量、散射声场的分离等。
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公开(公告)号：CN102680071A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210157595.2
申请日：2012-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种采用振速测量和局部近场声全息法的噪声源识别方法。测量位于近场的有限孔径测量面H上的法向质点振速，对其进行补零扩展，计算测量面与声源面之间的传递矩阵，最后求解得到声源面S上的声压和法向质点振速。本发明采用法向质点振速作为输入量进行声场重建，可以获得更高精度的声场信息。本发明采用局部近场声全息法，与传统迭代局部近场声全息法相比，本发明具有计算简单、计算时间短及计算效率高等优点。用于噪声源识别定位和声场重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115469265B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211073071.5
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种声矢量阵联合处理方位估计方法，建立声矢量阵输出信号模型，根据所述模型构建声压振速联合处理的协方差矩阵RV，将协方差矩阵RV分解为观测系数矩阵与剩余协方差矩阵Ruv，将观测方位从声压振速互协方差矩阵中剥离，然后通过对剩余协方差矩阵的奇异值分解重构厄米特协方差矩阵，最后使用所述重构协方差矩阵实施空间谱估计，得到估计方位。本发明避免了观测方位固定导致某些方位信号被滤除或削弱的问题，也无需对观测方位进行扫描，解决了算法复杂度过高的问题，通过对声压振速互协方差矩阵奇异值分解与重构，增强了声矢量阵处理的抗噪能力，进而提升了低信噪比条件下多目标分辨力和方位估计性能。
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公开(公告)号：CN115469265A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211073071.5
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种声矢量阵联合处理方位估计方法，建立声矢量阵输出信号模型，根据所述模型构建声压振速联合处理的协方差矩阵RV，将协方差矩阵RV分解为观测系数矩阵与剩余协方差矩阵Ruv，将观测方位从声压振速互协方差矩阵中剥离，然后通过对剩余协方差矩阵的奇异值分解重构厄米特协方差矩阵，最后使用所述重构协方差矩阵实施空间谱估计，得到估计方位。本发明避免了观测方位固定导致某些方位信号被滤除或削弱的问题，也无需对观测方位进行扫描，解决了算法复杂度过高的问题，通过对声压振速互协方差矩阵奇异值分解与重构，增强了声矢量阵处理的抗噪能力，进而提升了低信噪比条件下多目标分辨力和方位估计性能。
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公开(公告)号：CN108919176B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810165467.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开了一种单矢量传感器增秩MUSIC测向技术，属于传感器信号处理技术领域。MUSIC测向技术估计误差小，精度高，它要求声矢量传感器接收的海洋环境噪声的协方差矩阵为单位阵。在海洋环境噪声场中，声矢量传感器的声压通道和振速通道接收到的海洋环境噪声功率并不相等，导致MUSIC测向技术在水下目标探测中无法得到应有的高精度估计。本发明发现声矢量传感器的声压通道和振速通道接收到的环境噪声功率不一致性引起一个虚源。为保证目标导向矢量和噪声子空间的正交性，本发明把此虚源的导向矢量归于信号子空间而非噪声子空间。在较低信噪比下，本发明仍旧具有尖锐的空间谱峰和较小的估计误差。本发明可用于解决海洋环境噪声中对弱目标的被动测向问题。
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公开(公告)号：CN109883532B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910194166.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种声源识别与声场预报方法。利用基于单元辐射叠加法的声传递建模思想，将目标等效源面划分成若干与目标结构共形的规则活塞；采用规则活塞的辐射声场去近似等效源的辐射声场，根据规则共形活塞辐射声场的解析表达式建立等效源源强到辐射声场的声传递矩阵Germ(r,rE)；通过阵列接收数据以及对等效源源强到测量基阵的声传递矩阵Germ(rH,rE)进行正则化处理，获得共形活塞等效源源强W的分布信息；利用等效源源强W和等效源源面到声源表面的法向振速传递矩阵Germ_v(rS,rE)，重构结构声源表面法向振速分布vS；利用等效源源强W和等效源源面到辐射声场的声压传递矩阵Germ_p(rF,rE)、振速传递矩阵Germ_v(rF,rE)，分别预报声源辐射声场的声压分布pF和振速分布vF。本发明可应用于结构噪声源识别与辐射声场预报。
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公开(公告)号：CN110837076A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911127139.1
申请日：2019-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明提供一种基于张量分解的矢量水听器阵列方位估计方法，步骤1：构建矢量水听器的声压和振速分量组成的方向矢量；步骤2：构建矢量水听器阵列的时延矢量；步骤3：将矢量水听器阵列的方向矢量以及时延矢量重构成新的阵列流形张量；步骤4：将矢量水听器阵列接收到的矢量信号重构成张量信号，并对张量信号进行分解和截断处理；步骤5：利用新的阵列流形张量和噪声子空间进行空间谱搜索，空间谱的峰值对应的角度就是入射信号的方位角和俯仰角。本发明解决了传统的方位估计方法在低信噪比时方位估计精度低的缺点，该侧向方法在低信噪比的条件下具有更好的噪声抑制能力，此测向方法具有较高的方位估计精度。
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