基于CS理论的超音速枪声声源定位技术研究

摘要

在现代战争中，恐怖分子利用狙击枪隐蔽性好等特点给对方军队造成了很大的威胁，随着声源定位技术的逐渐发展，通过声源定位技术来测定狙击手的位置是一种有效的方法。传统的声源定位方法大致分为三种，基于可控波束形成的声传感器定位方法、基于子空间的声源定位方法和基于声达时间差的声源定位方法。其中现有的枪声定位方法基本都是基于声达时间差的定位，但是此方法抗噪声性能差和恢复精度低，很难适应现代反狙击要求。随着压缩感知理论在信号处理领域的快速发展，基于压缩感知理论的声源波达方向(DOA)估计具有采集数据量小、抗噪声性能好和恢复精度高等特点，因此本文提出了基于压缩感知理论的枪声声源的空间DOA估计的方法。但是压缩感知理论在空间声源距离估测方面的应用目前还没有相应的理论研究，结合实际的反恐需求，DOA估计的重要性远大于空间距离估测，所以本文主要是从基于压缩感知理论的DOA估计和基于时延差的方法测得空间距离两者相结合的方式确定枪声声源位置。具体研究工作： 1.目前基于压缩感知理论的DOA估计主要是基于二维线阵模型研究，在三维空间上的DOA估计应用还没有相关成熟的理论和研究。能得到信号的稀疏表示是应用压缩感知理论进行空间DOA估计的关键，先对空间几种声源定位阵列模型进行分析，将基于各模型的数学推导和压缩感知理论相结合，选定L阵阵列模型作为论文的空间声源定位的阵列模型。 2.由L阵中的阵列传感器的几何关系推导出阵列流行矩阵，基于压缩感知理论，将阵列流行矩阵转化为稀疏矩阵。L阵可以看为是由两个相互垂直的线阵组成，故会得到两个稀疏矩阵，它们都分别包含了方位角和仰角的角度信息。二维线阵得到稀疏矩阵有两种网格划分方式，推广到三维空间网格划分将会有四种划分方式，四种划分方式恢复DOA估计性能的优良通过是否较好地满足RIP性质来验证，但是理论上验证RIP条件是一个NP-hard问题，于是本文根据学者提出的RIP条件等价转化来验证稀疏矩阵列向量的正交性，对四种划分模式的正交性进行了验证。 3.在验证过程中，基于压缩感知的稀疏重构算法采用的是本文提出的基于改进后的加权l1算法，该算法在低信噪比下既能克服多个信源枪声信号相干性的影响，也能较好地抑制基于未改进前l1算法重构信号出现的伪峰。其次从算法的复杂性和稳定性方面分析了该算法的性能，最后将此算法应用到四种空间划分模型的信号重构当中，确定采用都为等正弦的空间划分模型最佳。 4.声源空间距离的估测是空间定位重要的研究方向，目前成熟的理论是由时延法测出传感器的接收信号的时延差再结合阵元的几何关系估算出距离。测时延差较成熟的方法是自相关和互相关测时延法，互相关受到信源和噪声相关性影响较小，抗噪声性能相对较好，但是在低的信噪比情况下仍有较大误差。本文采用改进后的基于PHAT加权互相关时延法测时延。在改进的基于PHAT加权的函数中，利用在无枪声环境中得到的场景噪声功率谱资料库，结合实际的场景模型，将对应场景模型中噪声功率谱函数在加权函数中除去得到改进的加权因子，通过仿真实验表明，基于改进后PHAT加权互相关时延法在低信噪比情况下具有很好的性能。

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摘要

ABSTRACT

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第一章 绪论

1.1选题研究的背景及意义

1.2国内外研究的历史和现状

1.3本文主要研究内容与章节安排

第二章子弹定位技术与压缩感知理论

2.1超音速枪声声源介绍

2.1.1 爆轰波和马赫波

2.1.2 N形波

2.2传统的声源定位方法

2.2.1基于时延差的估计方法

2.2.2基于高分辨率谱估计技术方法

2.2.3基于最大输出功率可控波束形成技术方法

2.3 几种阵列声音信号定位模型的数学推导

2.4 压缩感知基础知识

2.4.1 压缩感知理论模型

2.4.2压缩感知的内容

2.5 阵列信号的数学阵模型

2.6 本章小结

第三章空间网格划分与正交性分析

3.1有限等距性条件

3.2基于阵的稀疏模型

3.3等角度与等正弦划分的阵列流形矩阵正交性分析

3.4 本章小结

第四章 重构算法恢复枪声声源DOA

4.1传统的空间谱估计算法

4.1.1 多重信号分类算法

4.1.2 线性预测算法

4.1.3 Capon算法

4.2 算法原理

4.2.1 MCapon算法

4.2.2 加权算法

4.3基于改进算法的性能仿真实验

4.4基于改进加权算法分析

4.5四种划分方法下阵列流行矩阵的重构性能的仿真验证

4.6 本章小结

第五章 空间距离测算

5.1 基于接收信号强度空间距离的估算

5.1.1基于RSS指纹算法

5.1.2基于RSS值可靠度的模糊概率质心定位算法

5.2 基于时延差空间距离的估算

5.3 阵元之间的时延差估计方法

5.4 基于加权函数的互相关时延估计法

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1论文总结

6.2 未来展望

参考文献

致谢

作者简介

1.基本情况基本情况

2.教育背景

3.攻读硕士学位期间的研究成果

3.1发表学术论文

3.2 申请(授权)专利

3.3 参与科研项目