CN109752705B - 高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 - Google Patents
高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109752705B CN109752705B CN201711074671.2A CN201711074671A CN109752705B CN 109752705 B CN109752705 B CN 109752705B CN 201711074671 A CN201711074671 A CN 201711074671A CN 109752705 B CN109752705 B CN 109752705B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- channel signal
- reference channel
- matrix
- array
- calculating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 211
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 34
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 33
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 33
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 26
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 26
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000003491 array Methods 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 6
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 6
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 3
- 230000030279 gene silencing Effects 0.000 description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本申请公开了高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质。该方法包括:在对高频水声换能器阵列输出的时域信号进行分组同步采集后,获取多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;确定各个通道信号组内所有非参考通道信号相对于该组内参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号;基于频域相位差和频域幅度差,计算该阵列的性能参数。本申请实施例提供的技术方案,能够提高高频水声换能器阵列的性能参数的测量精度,并大大降低测量环境的硬件需求,以及减少了测量所需的费用成本。
Description
技术领域
本申请涉及数字信号处理技术领域,具体涉及阵列信号处理技术领域,尤其涉及一种高频水声换能器阵列性能参数的测量方法和***。
背景技术
阵列信号处理的原理是将多个传感器设置在空间的不同位置组成传感器阵列,并利用这一阵列对空间信号场进行接收和处理,目的是提取整列所接收的信号及特征信息,同时抑制干扰和噪声或不感兴趣的信息。
阵列信号所要处理的是在某种感兴趣的环境中由阵列传感器收集到的信号。例如,水声接收换能器作为测试的前端感知元件,其从一个***接收水声信号并将其转换成电信号输出至另一个***,接收信号和输出信号属于不同的能量形式。其中,水声换能器又分为低频、中频、高频换能器,由多个高频水声换能器组成的***称之为高频水声换能器阵列。高频阵列中阵元数较多,往往具有“大型”的特点,该类阵列在实际应用中越来越广泛,如水声成像等等。
在应用该阵列前,通常需要对阵列性能参数进行有效测量。但是,现有的测试试验方法都存在许多影响因素,导致测量结果精准性较差。例如,数据采集设备因素、测量环境因素等等。
其中,在对待测阵列进行测量时,通常需要多通道数据采集器。而多通道数据器的选择决定着测量结果的好坏。通常,待测阵列中高频水声换能器(即阵元)的数量远大于单个多通道数据采集器的采集通道数量,为了更好地获得测量结果,期望由采用通道数量与阵元数量相当的数据采集器来完成同步采集。但是,通道数量越多的数据采集器,其价格也越高。例如,实际待测阵列通常包含几百个阵元,如果采用与阵元数量相当的数据采集器,则测试成本太高,动辄百万。因此,在实际测量过程,均衡测量成本与测量效果,选择通道数量远低于阵元数量的多通道数据采集器来分组采集数据,但是这种选择又难以避免组间数据之间的同步性较差的问题。
关于测量环境因素,首先在实际测量时,需要确定水下主动声源相对于待测阵列的方位。但是,现有测量仪器的测量精度有限,难以精确测量该水下方位。其次通常在水声领域对该阵列进行测量,期望选择消声水池作为测量环境,但是消声水池的建造或租用费用非常昂贵,则在实际测量中,大多数都是在非消声水池中进行试验。
因此,本领域亟待解决上述问题来提高高频水声换能器阵列性能参数的测量精度。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足,本申请期望提供一种能够提升高频水声换能器阵列性能参数的测量精度并且降低试验成本的测量方法和***,用以解决上述问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种高频水声换能器阵列性能参数的测量方法,该方法包括:
在对该阵列输出的时域信号进行分组同步采集后,获取多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;
确定各个通道信号组内所有非参考通道信号相对于该组内参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号;
基于频域相位差和频域幅度差,计算该阵列的性能参数。
第二方面,本申请实施例还提供了一种高频水声换能器阵列性能参数的测试***,该***包括主动声源,该阵列,多通道数据采集器,数据处理模块和阵列性能计算模块,其中,
多通道数据采集器,用于对该阵列从主动声源接收并转换输出的时域信号分组后,依序进行分组同步采集,输出多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;
数据处理模块,用于接收通道信号组,并用于确定各个通道信号组内所有非参考通道信号相对于该组内参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号;
阵列性能计算模块,用于基于频域相位差和频域幅度差,计算该阵列的性能参数。
第三方面,本申请实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,以及单个多通道数据采集器,用于将高频水声换能器阵列输出的时域信号分成多组;并对各组时域信号依次进行同步采集,得到多个通道信号组,其中,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;该处理器执行该程序时实现本申请各实施例提供的方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现根据本申请各实施例提供的方法。
本申请的实施例,可以采用通道数量较少的单个多通道数据采集器依次该阵列输出的各组信号进行采集,并通过将通道信号的频域相位与参考通道信号的频域相位归一化对齐,来加强组间数据的同步性,从而获得较优的测量结果。
进一步,本申请的实施例,还通过重复地在所有通道信号中,选择参与离散傅里叶DFT处理的数据段,不断地修正非参考通道信号相对于参考通道信号之间的时延值,从而使得期望获取的各通道接收信号都是针对主动声源在相同发送时段的发送信号的响应,加强了组内数据的相关性,进而提高了高频水声换能器阵列性能参数的测量精度。
进一步的,本申请的某些实施例,还通过迭代校正主动声源的方位估计值,来减小各种误差源造成的组间通道信号的接收时间的差异性,从而克服测量仪器精度有限的问题。
进一步的,本申请的某些实施例,还通过设置参数设置模块和测试环境布置模块,来避免非消声水池中水池边界反射波干扰的影响。
综上,本申请的上述实施例,能够提升高频水声换能器阵列的性能参数的测量精度,并大大降低测试环境的硬件要求,减少测量试验所需的费用成本。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本申请一实施例提供的高频水声换能器阵列性能参数的测量方法的流程示意图。
图2为本申请又一实施例提供的高频水声换能器阵列性能参数的测量方法的流程示意图。
图3为本申请又一实施例提供的关于步骤26的流程示意图。
图4为本申请又一实施例提供的关于步骤27的流程示意图。
图5为本申请又一实施例提供的关于步骤28的流程示意图。
图6为本申请又一实施例提供的关于步骤29的流程示意图。
图7为本申请一实施例提供的高频水声换能器阵列性能参数的测量***的结构示意图。
图8为本申请又一实施例提供的高频水声换能器阵列性能参数的测量***的结构示意图。
图9为本申请又一实施例提供的关于数据选择变换模块的结构示意图
图10为本申请又一实施例提供的关于第二计算模块的结构示意图。
图11为本申请又一实施例提供的关于自校正处理模块的结构示意图。
图12为本申请又一实施例提供的关于阵列性能计算模块的结构示意图。
图13示出了适于用来实现本申请实施例的计算机***1300的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。为了使本技术领域的人员更好地理解本申请的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1为本申请一实施例提供的一种高频水声换能器阵列性能参数的测量方法的流程示意图。
如图1所示,该方法包括:
步骤S11,在对高频水声换能器阵列输出的时域信号进行分组同步采集之后,获得多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
本申请的实施例中,高频水声换能器阵列从主动声源接收声信号后,对接收的声信号进行转换后,输出多个时域信号。将多个时域信号进行分组后,经由多通道数据采集器依序同步采集,得到多个通道信号组。例如,将高频水声换能器阵列输出的多个时域信号分成Ng组,经由单个多通道数据采集器依次对每组时域信号进行采集,每组采集得到一个通道信号组,该通道信号组包括Na个通道信号,其中1个为公共的参考通道信号,其他的为非参考通道信号。其中,该多通道数据采集器的通道数可以远低于该阵列的换能器数量,从而可以降低测试设备的费用。
步骤S12,确定各个通道信号组内所有非参考通道信号相对于该组内参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号。
本申请的实施例中,采用单个多通道采集器对高频水声换能器阵列输出的时域信号进行分组,依次对每组进行同步采集之后,可以得到多个通道信号组。其中,每个通道信号组均包括1个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
针对每个通道信号组中的参考通道信号和非参考通道信号,从中选择数据段参与离散傅里叶变换DFT,得到信号的幅度值和相位值。其中,选择信号数据段的方式可以提高信号的信噪比,同时能够提高各组通道间的数据相关性。例如,可以根据波形条件从参考通道信号中选择数据段,选择方式可以是观察或者最大能量窗搜索方法等。其中波形条件可以是根据信噪比定义,例如,正弦波波形畸变程度小且幅度值较大,或者与其信噪比效果等同的条件。为便于区别表述,将从参考通道信号中选择的数据段,称为第一数据段。例如,第一数据段可以是位于参考通道信号的第一个单频矩形脉冲信号的中间且对应幅值最大的部分。
在获取第一数据段之后,分别从多个非参考通道信号中选择多个数据段参与离散傅里叶变换DFT。为便于区别表述,将从非参考通道信号中选择的数据段称之为第二数据段。在获取第一数据段时,可以确定第一数据段的起始时间的样点序号,为便于区别表述,称为第一起始时间样点序号。并且,可以根据第一起始时间样点序号与理论延时样点数推导出第二数据段的起始时间的样点序号。为便于区别表述,这里称为第二起始时间样点序号。
其中,理论延时样点值是根据主动声源的预设方位值计算得出。
在选择第一数据段和第二数据段参与离散傅里叶变换DFT之后,得到各个通道信号的幅度值和相位值。然后,计算各个通道信号组的非参考通道信号与对应各组的参考通道信号之间的频域相位值差和频域幅度值差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
本申请的实施例中,还通过重复地选择数据段和计算主动声源的方位估计值,减少人为选择数据段,所导致的各个通道信号数据段之间的差异性。例如,在计算得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵之后,可以根据该归一化相位差矩阵和该归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值。例如,根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;然后根据能量最大值获取对应的主动声源的方位估计值。
由于主动声源的实际方位值与主动声源的预设方位值之间存在一定的误差。该误差会导致主动声源到高频水声换能器阵列的时延不同,为了减少人为放置主动声源的实际方位值与预设方位值之间的误差,可以通过迭代修正的方式,将主动声源的方位估计值重新返回计算理论延时样点值的步骤。通过调整理论延时样点值调整选择数据段的结果,使得最终的选择数据段的结果理想逼近与主动声源在同一发送时段内的发送信号相对应的信号响应,从而提高组内数据的相关性。
在多次迭代之后,主动声源的方位估计值不再变化,定义此时的主动声源的方位估计值为最终方位估计值,与之对应的归一化相位差矩阵定义为最终归一化相位差矩阵,与之对应的归一化幅度差矩阵定义为最终归一化幅度差矩阵。通过组内数据相关性的提高,能够提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度,从而提高测量高频水声换能器阵列的测量精度。
在其它优选实施中,步骤S12还可以包括:
计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值。
根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段。
根据第一数据段的第一起始时间样点序号和理论延时样点值,从每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段。其中,第一数据段和第二数据段参与离散傅里叶变换DFT。
计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
可以通过补偿每个通道信号组中的非参考通道信号关于组中参考通道的频域相位差,该频域相位差由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定:
然后,计算所述补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该组中的所述参考通道信号的频域相位的差值,得到所述归一化相位差矩阵;
以及计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组中的所述参考通道信号的频域幅度差,得到所述归一化幅度差矩阵。
另外,根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值;
将方位估计值重新返回计算理论延时样点值的步骤,开始执行从计算理论延时样点值到计算主动声源的方位估计值之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,当前的方位估计值定义为最终的方位估计值,与最终的方位估计值相对应的归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵。
通过上述迭代处理过程,使得所有通道信号中选择参与离散傅里叶变换DFT的数据段,都是对主动声源在同一发送时间段发送信号的响应,从而减少各个通道信号之间的数据差异性。
在其它优选实施中,步骤S12还可以包括:
在计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值之前,还包括对多个通道信号组进行重采样。
本申请实施例中,可以通过重采样的处理,滤除信号中的高频噪声,同时也便于定性分析和检查各组全局参考通道信号之间的同步性。
步骤S13,基于频域相位差和频域幅度差,计算高频水声换能器阵列的性能参数。
本申请的实施例中,该阵列的性能参数是指用于评价高频水声换能器阵列的幅相一致性和被动定向精度。在得到最终的方位估计值后,可以根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵。
其中,高频水声换能器阵列的幅相一致性可以通过如下方式衡量,根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵,计算相位误差矩阵及其统计特性,以及根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵,计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,该理想幅度值矩阵为全1矩阵。
其中,高频水声换能器阵列的被动定向精度可以通过如下方式衡量,根据带有相位误差矩阵和幅度值误差矩阵的该阵列在所主动声源位于预设方位值的波束方向图和理想的该阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图的主要指标的差异度。
本申请上述实施例,通过分组同步采集数据时,在每个通道信号组中设置公共的参考通道信号,来实现组间数据的同步。并通过重复地在所有通道信号中,选择参与离散傅里叶DFT处理的数据段,不断地修正非参考通道信号相对于参考通道信号之间的时延值,从而使得期望选择的各通道接收信号数据段都是针对主动声源在相同发送时段的发送信号的响应。
图2为本申请又一实施例提供的一种高频水声换能器阵列性能参数的测量方法的流程示意图。
如图2所示,该方法包括:
步骤S21,设置单频矩形脉冲信号的产生频率和脉冲宽度。
本申请实施例中,对于单频矩形脉冲的产生可以考虑产生频率和脉冲宽度等参数。其中,产生频率与脉冲间隔相对应,考虑到实际测试环境中,为了避免前一个脉冲信号对当前脉冲信号造成干扰,可以让前一个脉冲信号在脉冲间隔内因传播路径损耗而忽略不计,即保证待测的该阵列接收到的时域脉冲信号只有当前的脉冲信号。
例如,在任意的水池中,假设前一个脉冲信号的水声信号在脉冲间隔的时间内传播路径损耗为TL。其中,TL可以定义为信号在介质中传播后的能量与原始信号能量的比值,其包括扩散损失和吸收损失两部分组成,如果考虑到水池是相对封闭的空间,认为扩散损失较小,则忽略扩散损失的影响。
在本申请实施例中,可以仅考虑包含吸收损失的传播路径损耗,则传播路径损耗可以表示为
TL=-α·dis,dis=c0·Tp
其中,dis代表传播距离。只要传播路径损耗TL小于参考阈值Bref(即TL<Bref),就能够保证前一个脉冲信号在水池中传播耗尽,等同于脉冲间隔大于某值(例如,Tp>-Bref/(c0α))即可以保证当前脉冲信号不受前一脉冲信号的干扰。其中,参考阈值Bref可以远小于阵列波束方向图中第一旁瓣峰值Bs。在本申请实施例中TL、Bref、Bs的单位都是分贝(dB),Tp为脉冲间隔,对应脉冲产生的频率fp;Bref为参考阈值,α代表吸收系数,单位是dB/m;c0为声速。
脉冲宽度的设置通常可以根据实际经验进行设置。
步骤S22,先计算主动声源和待测的该阵列在预定环境中预定位置要满足的必要条件,再根据该必要条件将主动声源和待测的该阵列放到预定环境中的预定位置。
本申请实施例中,第一个必要条件为最小路程差必须远远大于第一阈值,其中,第一阈值由脉冲宽度和声速的乘积决定。
第二个必要条件为主动声源与待测的该阵列之间的直线距离大于等于第二阈值,其中,第二阈值为主动声源的直径的平方与主动声源的工作波长的比值决定。
例如,在任意的水池中,主动声源与待测的该阵列的预定位置(即预设方位值)需要满足两个必要条件。
为了避免直达声波与水池中其他界面反射形成的干扰声波叠加,设定第一个必要条件。
例如,假设任意水池中其他界面反射干扰波的反射最短路径为l,则主动声源与待测的该阵列之间的直线距离r与该反射最短路径l的最小路程差为Δl=l-r,则最小路程差只要满足以下条件,就可以避免水池中其他界面的反射干扰,其中,Tw为脉冲宽度,
Δl>>Tw·c0
由于主动声源不可能是理想的点声源,在测试过程中,尽可能让待测的该阵列位于主动声源的远场区域,使得待测的该阵列处于稳定的声场中,并且其接收到声波的等相位面可近似为球面或平面。基于这样的实际情况,设定第二必要条件,限定主动声源与待测的该阵列之间直线距离需要满足以下条件:
其中Dtr代表主动声源的直径或者最大尺寸,λ为工作信号的波长。
本申请实施例中,为了提高待测的高频水声换能器阵列的性能参数的测量精度,充分考虑到信号源的发送波形,以及非消声水池中水池边界的反射波干扰等影响因素,并通过脉冲信号的设置和预先设定主动声源与待测阵列在水池中预设位置(放置位置)的来规避这些影响因素,从而使得测量环境即使选择非消声水池,本申请的实施例也能够获得与消声水池作为测量环境的近似的测量结果,从而降低了测试所需的成本,也降低了测试所需平台和硬件的门槛。
步骤S23,将待测的该阵列输出的时域信号分成多个组,依次进行同步采集,获取多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
在获得两个必要条件之后,将主动声源和待测的该阵列摆放在水池中合适的位置(即主动声源的实际位置)。然后,将信号源、功率放大器、主动声源、待测的高频水声换能器阵列和多通道数据采集器之间的相关线缆连接好,完成测试环境的建立。
单频矩形脉冲信号经过功率放大后,由主动声源的换能器转换为声信号发出,经待测的该阵列接收该声信号。假设包括N个高频水声换能器(也称阵元)的待测的高频水声换能器阵列,接收到声信号,将所有阵元输出的时域信号分成Ng组。对分组后的时域信号采用单个多通道数据采集器依次进行同步采集。每组时域信号由同一个多通道数据采集器负责数据采集,例如,一个多通道数据采集器采集得到Na个通道信号,定义Na个通道信号为一个通道信号组,该通道信号组中包含1个公共的参考通道信号和其他Na-1个为非参考通道信号。
本申请实施例中,采用单个多通道数据采集器的通道数可以远低于该阵列的换能器数量,从而可以降低测试设备的费用。考虑到存在噪声干扰和频率偏移的情况下,尽量采用较高的采样率对时域信号进行采集。较高采样率有利于加强组间数据的同步性和提高频域波束形成精度。
步骤S24,对多个通道信号组进行重采样。
本申请实施例中,接收待测的该阵列输出的时域信号,在经过分组同步采集处理后,进行重采样处理。通过重采样处理可以滤除信号中的高频噪声,且重采样后的离散时域信号波形的连续性更好,其有助于直观观察单频矩形脉冲的畸变程度,更便于剔除物理损坏或者有问题的通道信号,从而保证后续运算的信号质量。
步骤S25,计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值。
本申请实施例中,考虑到现实测量环境,主动声源预设方位值与实际位置之间存在一定的误差,可能会导致各组间各个通道的接收信号存在不同的延时误差。
将理论归一化延时矩阵ξ(nx,ny)中元素填入Na×Ng大小的矩阵τ(na,g)中,得到每个通道信号相对参考通道信号对应的理论延时样点数,如公式(3)所示
其中na=1,2……Na,g=1,2……Ng,na=1代表参考通道,则恒有τ(1,g)≡0,δ(1,g)≡0,即参考通道信号相对于自身的延时为0。
本申请实施例中,通过理论延时样点值的计算,为后续的非通道信号的数据段的选择提供选择依据。
步骤S26,根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段。再根据第一数据段的第一起始时间样点序号和理论延时样点值,从每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段,其中,第一数据段和第二数据段都用于后续的离散傅里叶变换DFT处理。
在优选的实施例中,图3为本申请又一实施例提供的关于步骤S26的流程示意图,参见图3,步骤S26还可以包括:
步骤S261,确定第一数据段的第一起始时间样点序号,第一起始时间样点序号对应的起始时刻为第一起始时间样点序号与重采样频率的比值;
步骤S262,确定第二数据段的第二起始时间样点序号为第一起始时间样点序号与理论延时样点值的和;
其中,第一数据段和第二数据段的采样点数为重采样频率与时间长度的乘积,该时间长度可以设为单频矩形脉冲信号的脉冲宽度的一半。
例如,假设根据波形条件从参考通道信号中选择第一数据段,其中,选择方式可以是通过观察或者最大能量窗搜索的方法,从各组参考通道信号经过重采样处理后的时域信号波形的第一个单频矩形脉冲信号中选取,波形条件好可以理解为正弦波波形畸变程度小并且幅值较大或者与其信噪比效果相同的波形。
该第一数据段的第一起始时间样点序号记为ρ(1,g),与该第一起始时间样点序号对应的第一起始时刻为ρ(g)/f′s,其中g=1,2……Ng,f′s为重采样频率,一般为工作频率的30倍;该数据段时间长度为TDFT,一般设TDFT=Tw/2,对应采样点数为Nt=f′sTDFT个。该数据段一般位于各通道单频矩形脉冲信号的中间部分。
然后,从各组非参考通道信号波形中选取参与后续离散傅里叶变换DFT处理的数据段,该数据段的第二起始时间样点序号的计算公式如下:
ρ(na,g)=ρ(1,g)+δ(na,g) (4)
针对所有通道信号,以进行ρ(na,g)为起点进行Nt点的离散傅里叶变换,获得所有通道信号在工作频率f处的离散傅里叶变换DFT的结果。
本申请实施例中,在获取理论延时样点值后,通过迭代地“选择的各通道信号数据段”对应主动声源在“相同发送时段”发送信号的响应,从而增强组内数据的相关性,进而提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度。
步骤S27,计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
在优选实施例中,图4为本申请又一实施例提供的关于步骤27的流程示意图,参见图4所示,步骤S27还可以包括:
步骤S271,补偿每个通道信号组中的非参考通道信号关于该组中参考通道的频域相位差,该频域相位差由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定;
步骤S272,计算补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该组中的参考通道信号的频域相位的差值,得到归一化相位差矩阵;
步骤S273,计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该组中的参考通道信号的频域幅度差,得到归一化幅度差矩阵。
例如,每组的非参考通道信号经过补偿后,其频域相位值计算公式如下
β2(na,g)=β1(na,g)-(2πf·δ(na,g))/f′s (5)
其中β2(na,g)为补偿后的非参考通道信号的频域相位值,β1(na,g)为补偿前的非参考通道信号的频域相位值,(2πf·δ(na,g))/f′s为理论延时样点值带来的频域相位差,即由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定该频域相位差。
然后,再计算每组的非参考通道信号关于该组参考通道信号数据的频域相位差β3(na,g),
β3(na,g)=β2(na,g)-β2(1,g) (6)
其中β3(na,g)为补偿后的非参考通道信号的频域相位值与参考通道信号的频域相位值之间的相对相位差,β2(na,g)为补偿后的非参考通道信号的频域相位值,β2(1,g)为参考通道信号的频域相位值。
上式也可理解为相位的归一化操作,其中β3(1,g)≡0。通过各组的相位归一化操作可以获得所有非参考通道信号数据的归一化相位值矩阵,极大加强了组间数据的同步性。
另外,将各组通道信号的幅度值η1(na,g)对应二维平面阵列的物理通道转化为Nx×Ny的矩阵,记为η(nx,ny),可以得到归一化幅度值矩阵。
步骤S28,根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,获取对应的声源方位估计值后,迭代计算归一化相位差矩阵和归一化幅度值矩阵直至声源方位估计值收敛。
在优选实施例中,图5为本申请又一实施例提供的关于步骤28的流程示意图,如图5所示,步骤S28还可以包括:
步骤S281,先根据归一化相位差矩阵和归一化幅度值矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;再根据该能量最大值获取对应的声源方位估计值;
步骤S282,将方位估计值重新返回计算理论延时样点值的步骤,开始执行从计算理论延时样点值到计算主动声源的方位估计值之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,当前的方位估计值定义为最终的方位估计值,与最终的方位估计值相对应的归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵。
本申请实施例,为了让选择的数据段具有高度的相关性,使得测试过程中对所有通道的接收信号的选择,可以满足其与主动声源在同一发送时段内的发送信号是相对应的。通过对主动声源的方位估计值进行迭代优化,从而使得主动声源的估计位置与实际位置最为接近,其结果近似理想。自校正处理可以不断地更新主动声源的方位估计值,使计算得到的各通道信号之间延时值,尽可能接近实际位置造成的通道间的理想延时值,进而提高待测的高频水声换能器阵列组内数据之间的相关性,提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度。
步骤29,根据最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵,计算该阵列的性能参数。
在优选实施例中,图6为本申请又一实施例提供的关于步骤29的流程示意图。如图6所示,步骤S29还可以包括:
步骤291,根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵;
步骤292,根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵计算相位误差矩阵及其统计特性;以及根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,理想幅度值矩阵为全1矩阵;
步骤293,根据带有该相位误差矩阵和该幅度值误差矩阵的该阵列在主动声源位于预设方位值的波束方向图和理想的该阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图的主要指标的差异度。
在获取相位差矩阵和幅度值矩阵之后,可以计算带有幅度误差和相位误差的该阵列在主动声源的预定位置的波束方向图,称为第一波束方向图,然后将其与理想阵列在设定半径处的波束方向图对比,称为第二波束方向图,然后计算两个波束方向图中主要指标的差异度。其中,该主要指标可以是主瓣角度差异值,3db角分辨率差值,旁瓣峰值差值等。
本申请实施例,通过将通道信号的频域相位关于参考通道的频域相位归一对齐,来加强组间同步性;并通过迭代选取数据段来加强组内各通道数据的相关性,从而提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度,进而提高了高频水声换能器阵列的测量精度。
图7为本申请一实施例提供的一种高频水声换能器阵列性能参数的测试***的结构示意图。
如图7所示,该***包括主动声源、单个多通道数据采集器和该阵列,数据处理模块和阵列性能计算模块等。
其中,该多通道数据采集器,用于在对该阵列输出的时域信号分组后,依次进行同步采集,输出多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
本申请的实施例中,该阵列从主动声源接收声信号后,对接收的声信号进行转换后,输出多个时域信号。将多个时域信号进行分组后,经由多通道数据采集器,依次进行同步采集,得到多个通道信号组。例如,将该阵列输出的多个时域信号分成Ng组,每组采集得到一个通道信号组,该通道信号组包括Na个通道信号,其中1个为公共的参考通道信号,其他的为非参考通道信号。
本申请实施例中,采用单个多通道数据采集器的通道数可以远低于该阵列的换能器数量,从而可以降低测试设备的费用。考虑到存在噪声干扰和频率偏移的情况下,尽量采用较高的采样率对时域信号进行采集。较高采样率有利于加强组间数据的同步性和提高频域波束形成精度。
数据处理模块,用于接收通道信号组;并用于确定各个通道信号组内所有非参考通道信号相对于该组内参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号。
本申请的实施例中,采用单个多通道采集器对该阵列输出的时域信号进行同步采集之后,可以得到多个通道信号组。其中,每个多通道采集器采集得到一个通道信号组,每个通道信号组均包括1个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
针对每个通道信号组中的参考通道信号和非参考通道信号,从中选择数据段参与离散傅里叶变换DFT,得到信号的幅度值和相位值。其中,选择信号数据段的方式可以提高信号的信噪比,同时能够增强组内数据的相关性。例如,可以根据波形条件从参考通道信号中选择数据段,选择方式可以是观察或者最大能量窗搜索方法等。其中波形条件可以是根据信噪比定义,例如,正弦波波形畸变程度小且幅度值较大,或者与其信噪比效果等同的条件。为便于区别表述,将从参考通道信号中选择的数据段,称为第一数据段。例如,第一数据段可以是位于参考通道信号的第一个单频矩形脉冲信号的中间且对应幅值最大的部分。
在获取第一数据段之后,分别从多个非参考通道信号中选择多个数据段参与离散傅里叶变换DFT。为便于区别表述,将从非参考通道信号中选择的数据段称之为第二数据段。在获取第一数据段时,可以确定第一数据段的起始时间的样点序号,为便于区别表述,称为第一起始时间样点序号。并且,可以根据第一起始时间样点序号与理论延时样点数推导出第二数据段的起始时间的样点序号。为便于区别表述,这里称为第二起始时间样点序号。
其中,理论延时样点值,根据主动声源的预设方位值计算得出。
在选择第一数据段和第二数据段参与离散傅里叶变换DFT之后,得到各个通道信号的幅度值和相位值。然后,计算各个通道信号组的非参考通道信号与对应各组的参考通道信号之间的频域相位值差和频域幅度值差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
本申请的实施例中,还通过重复地选择数据段和计算主动声源的方位估计值,减少人为选择数据段,所导致的各个通道信号数据段之间的差异性。例如,在计算得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵之后,可以根据该归一化相位差矩阵和该归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值。例如,根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;然后根据能量最大值获取对应的主动声源的方位估计值。
由于主动声源的实际方位值与主动声源的预设方位值之间存在一定的误差。该误差会导致主动声源到该阵列的时延不同,为了减少人为放置主动声源的实际方位值与预设方位值之间的误差,可以通过迭代修正的方式,将主动声源的方位估计值重新返回计算理论延时样点值的步骤。通过调整理论延时样点值调整选择数据段的结果,使得最终的选择数据段的结果理想逼近与主动声源在同一发送时段内的发送信号相对应的信号响应,从而提高组内数据的相关性。
在多次迭代之后,主动声源的方位估计值不再变化,定义此时的主动声源的方位估计值为最终方位估计值,与之对应的归一化相位差矩阵定义为最终归一化相位差矩阵,与之对应的归一化幅度差矩阵定义为最终归一化幅度差矩阵。通过组内数据相关性的提高,能够提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度,从而提高测量高频水声换能器阵列的测量精度。
在优选的实施例中,数据处理模块还可以包括:
第一计算单元,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值;
第一选择单元,用于根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段;
第二选择单元,用于根据第一数据段的第一起始时间样点序号和理论延时样点值,从每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段;
离散傅里叶变换单元,用于第一数据段和第二数据段参与离散傅里叶变换DFT;
第二计算单元,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
在优选的实施例中,第二计算单元,还可以包括:
补偿子单元,用于补偿每个通道信号组中的非参考通道信号关于组中参考通道的频域相位差,该频域相位差由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定;
第四计算子单元,用于计算所述补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该组中的所述参考通道信号的频域相位的差值,得到所述归一化相位差矩阵;
第五计算子单元,用于计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组中的所述参考通道信号的频域幅度差,得到所述归一化幅度差矩阵。
在优选的实施例中,数据处理模块还包括:
第三计算单元,用于根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值;
校正单元,用于将方位估计值重新返回第一计算单元,开始执行从第一计算单元到第三计算单元之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,当前的方位估计值定义为最终的方位估计值,与该最终的方位估计值相对应的归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵。
在优选实施例中,第三计算单元还包括包括:
搜索子单元,用于根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;根据能量最大值获取对应的主动声源的方位估计值。
在优选实施例中,第一计算单元之前,***还包括重采样单元,用于对多个通道信号组进行重采样。
阵列性能计算模块,用于基于频域相位差和频域幅度差,计算该阵列的性能参数。
本申请的实施例中,高频水声换能器阵列的性能参数是指用于评价该阵列的幅相一致性和被动定向精度。
在优选实施例中,阵列性能计算模块,还可以包括第七计算单元,用于根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵。
相位误差计算单元,用于根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵计算相位误差矩阵及其统计特性。
幅度误差计算单元,用于根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,理想幅度值矩阵为全1矩阵;
被动定向精度计算单元,用于根据带有相位误差矩阵和幅度值误差矩阵的该阵列在主动声源位于预设方位值的波束方向图和理想的该阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图中主要指标的差异度。
图8为本申请又一实施例提供的一种高频水声换能器阵列性能参数的测试***的结构示意图。
如图8所示,该***包括参数设置模块,测试环境布置模块,主动声源,高频水声换能器阵列,单个多通道数据采集器,重采样模块,第一计算模块,数据选择变换模块,幅相差值计算模块,自校正处理模块和阵列性能计算模块等:
其中,参数设置模块,用于设置主动声源发送的单频矩形脉冲信号的产生频率和脉冲宽度。
本申请实施例中,对于单频矩形脉冲的产生可以考虑产生频率和脉冲宽度等参数。其中,产生频率与脉冲间隔相对应,考虑到实际测试环境中,为了避免前一个脉冲信号对当前脉冲信号造成干扰,可以让前一个脉冲信号在脉冲间隔内因传播路径损耗而忽略不计,即保证待测的该阵列接收到的时域脉冲信号只有当前的脉冲信号。
例如,在任意的水池中,假设前一个脉冲信号的水声信号在脉冲间隔的时间内传播路径损耗为TL。其中,TL可以定义为信号在介质中传播后的能量与原始信号能量的比值,其包括扩散损失和吸收损失两部分组成,如果考虑到水池是相对封闭的空间,认为扩散损失较小,则忽略扩散损失的影响。
在本申请实施例中,仅考虑包含吸收损失的传播路径损耗,则传播路径损耗可以表示为
TL=-α·dis,dis=c0·Tp
其中,dis代表传播距离。只要传播路径损耗TL小于参考阈值Bref(即TL<Bref),就能够保证前一个脉冲信号在水池中传播耗尽,等同于脉冲间隔大于某值(例如,Tp>-Bref/(c0α))即可以保证当前脉冲信号不受前一脉冲信号的干扰。其中,参考阈值Bref可以远小于阵列波束方向图中第一旁瓣峰值Bs。在本申请实施例中TL、Bref、Bs的单位都是分贝(dB),Tp为脉冲间隔,对应脉冲产生的频率fp;Bref为参考阈值,α代表吸收系数,单位是dB/m,c0为声速。
脉冲宽度的设置通常可以根据实际经验进行设置。
其中,测试环境布置模块,用于计算主动声源和该阵列在预定环境中预定位置要满足的必要条件,再根据该必要条件将主动声源和该阵列放到预定环境中的预定位置。
本申请实施例中,第一个必要条件为最小路程差必须远远大于第一阈值,其中,第一阈值由脉冲宽度和声速的乘积决定。
第二个必要条件为主动声源与待测的该阵列之间的直线距离大于等于第二阈值,其中,第二阈值为主动声源的直径的平方与主动声源的工作波长的比值决定。
例如,在任意的水池中,主动声源与待测的该阵列的预定位置(即预设方位值)需要满足两个必要条件。
为了避免直达声波与水池中其他界面反射形成的干扰声波叠加,设定第一个必要条件。
例如,假设水池中其他界面反射干扰波的反射最短路径为l,则主动声源与待测的高频水声换能器阵列之间的直线距离r与该反射最短路径l的最小路程差为Δl=l-r,则最小路程差满足以下条件,就可以避免水池中其他界面的反射干扰,其中,Tw为脉冲宽度,
Δl>>Tw·c0
由于主动声源不可能是理想的点声源,在测试过程中,尽可能让待测的该阵列位于主动声源的远场区域,使得待测的该阵列处于稳定的声场中,并且其接收到声波的等相位面可近似为球面或平面。基于这样的实际情况,设定第二必要条件,限定主动声源与待测的该阵列之间直线距离需要满足以下条件:
其中Dtr代表主动声源的直径或者最大尺寸,λ为工作信号的波长。
本申请实施例中,为了提高待测的高频水声换能器阵列的性能参数的测量的精度,充分考虑到信号源的发送波形,以及非消声水池中水池边界的反射波干扰等影响因素,并通过脉冲信号的设置和预先设定主动声源与待测阵列在水池中预设位置(放置位置)的来规避这些影响因素,从而使得测量环境即使选择任意非消声水池,本申请的实施例也能够获得与消声水池作为测量环境的近似的测量结果。从而降低了测试所需的成本,也降低了测试所需平台和硬件的门槛。
其中,多通道数据采集器,用于在对该阵列输出的时域信号进行分组后,依次进行同步采集,输出多个通道信号组,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号。
在获得两个必要条件之后,将主动声源和待测的该阵列摆放在水池中合适的位置(即主动声源的实际位置)。然后,将信号源、功率放大器、主动声源、待测的该阵列和多通道数据采集器之间的相关线缆连接好,完成测试环境的建立。
单频矩形脉冲信号经过功率放大后,由主动声源的换能器转换为声信号发出,经待测的高频水声换能器阵列接收该声信号。假设包括N个高频水声换能器(也称阵元)的待测的该阵列接收到声信号,将所有阵元输出的时域信号分成Ng组。对分组后的时域信号采用多通道数据采集器进行同步采集。每组时域信号由同一个多通道数据采集器负责数据采集,例如,一个多通道数据采集器采集得到Na个通道信号,定义Na个通道信号为一个通道信号组,该通道信号组中包含1个公共的参考通道信号和其他Na-1个为非参考通道信号。
本申请实施例中,采用单个多通道数据采集器的通道数可以远低于该阵列的换能器数量,从而可以降低测试设备的费用。考虑到存在噪声干扰和频率偏移的情况下,尽量采用较高的采样率对时域信号进行采集。较高采样率有利于加强组间数据的同步性和提高频域波束形成精度。
其中,重采样模块,用于对多个通道信号组进行重采样。
本申请实施例中,接收待测的该阵列输出的时域信号,在经过分组同步采集处理后,进行重采样处理。通过重采样处理可以滤除信号中的高频噪声,且重采样后的离散时域信号波形的连续性更好,其有助于直观观察单频矩形脉冲的畸变程度,更便于剔除物理损坏或者有问题的通道信号,从而保证后续运算的信号质量。
其中,第一计算模块,在接收重采样模块输出的信号之后,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值。
将理论归一化延时矩阵ξ(nx,ny)中元素填入Na×Ng大小的矩阵τ(na,g)中,得到每个通道信号相对参考通道信号对应的理论延时样点数,如公式(3)所示
其中na=1,2……Na,g=1,2……Ng,na=1代表参考通道,则恒有τ(1,g)≡0,δ(1,g)≡0,即参考通道信号相对于自身的延时为0。
本申请实施例中,通过理论延时样点值的计算,为后续的非通道信号的数据段的选择提供选择依据。
其中,数据选择变换模块,在计算理论延时样点值之后,用于根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段。再根据第一数据段的第一起始时间样点序号和理论延时样点值,从每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段,其中,第一数据段和第二数据段都用于后续的离散傅里叶变换DFT处理。
图9为本申请又一实施例提供的关于数据选择变换模块的结构示意图,如图9所示,该数据选择变换模块还可以包括:
第一确定单元,用于确定第一数据段的第一起始时间样点序号,第一起始时间样点序号对应的起始时刻为第一起始时间样点序号与重采样频率的比值;
第二确定单元,用于确定第二数据段的第二起始时间样点序号为第一起始时间样点序号与理论延时样点值的和;
其中,第一数据段和第二数据段的采样点数为重采样频率与时间长度的乘积,该时间长度为单频矩形脉冲信号的脉冲宽度的一半。
例如,假设从参考通道信号中选择波形条件好的第一数据段,其可以通过观察或者最大能量窗搜索的方法,从各组参考通道信号经过重采样处理后的时域信号波形的第一个单频矩形脉冲信号中选取,波形条件好可以理解为正弦波波形畸变程度小并且幅值较大。
该第一数据段的第一起始时间样点序号记为ρ(1,g),与该第一起始时间样点序号对应的第一起始时刻为ρ(g)/f′s其中g=1,2……Ng,f′s为重采样频率,一般为工作频率的30倍;该数据段时间长度为TDFT,一般设TDFT=Tw/2,对应采样点数为Nt=f′sTDFT个。该数据段一般位于各通道单频矩形脉冲信号的中间部分。
然后,从各组非参考通道信号波形中选取参与后续离散傅里叶变换DFT处理的数据段,该数据段的第二起始时间样点序号的计算公式如下:
ρ(na,g)=ρ(1,g)+δ(na,g) (4)
针对所有通道信号,以进行ρ(na,g)为起点进行Nt点的离散傅里叶变换,获得所有通道信号在工作频率f处的离散傅里叶变换DFT的结果。
本申请实施例,在获取理论延时样点值后,通过迭代地“选择的各通道信号数据段”对应主动声源在“相同发送时段”发送信号的响应,从而增强组内数据的相关性,进而提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度
其中,第二计算模块,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
图10为本申请又一实施例提供的关于第二计算模块的结构示意图,如图10所示,该幅相差值计算模块还可以包括:
补偿子单元,用于补偿每个通道信号组中的非参考通道信号关于该组中参考通道信号的频域相位差,该频域相位差由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定。
例如,对每组非参考通道信号经过补偿,其相位值计算公式如下
β2(na,g)=β1(na,g)-(2πf·δ(na,g))/f′s (5)
其中β2(na,g)为补偿后的非参考通道信号的频域相位值,β1(na,g)为补偿前的非参考通道信号的频域相位值,(2πf·δ(na,g))/f′s为理论延时样点值带来的频域相位差,即由第一数据段和第二数据段之间的延时值确定该频域相位差。
第四计算子单元,用于计算补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该组中的参考通道信号的频域相位的差值,得到归一化相位差矩阵。
例如,计算每组非参考通道信号数据关于该组参考通道信号数据的频域相位差β3(na,g),
β3(na,g)=β2(na,g)-β2(1,g) (6)
其中β3(na,g)为补偿相位差后的非参考通道信号的频域相位值与参考通道信号的频域相位值之间的相对相位差,β2(na,g)为补偿后的非参考通道信号的频域相位值,β2(1,g)为参考通道信号的频域相位值。
上式也可理解为相位的归一化操作,其中,β3(1,g)≡0。通过各组的相位归一化操作可以获得所有非参考通道信号数据的归一化相位值矩阵,极大加强了组间数据的同步性。
第五计算子单元,用于计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该组中的参考通道信号的频域幅度差,得到归一化幅度差矩阵。
其中,自校正处理模块,其用于根据归一化相位差矩阵和归一化幅度值矩阵,获取对应的声源方位估计值后,迭代计算归一化相位差矩阵和归一化幅度值矩阵直至声源方位估计值收敛。
图11为本申请又一实施例提供的关于自校正处理模块的结构示意图,如图11所示,该自校正处理模块还可以包括:
第三计算单元,用于根据归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;根据能量最大值获取对应主动声源的方位估计值。
校正单元,用于将方位估计值重新返回第一计算单元,开始执行从第一计算单元到第三计算单元之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,当前的方位估计值定义为最终的方位估计值,与该最终的方位估计值相对应的归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵。
本申请实施例,为了让选择的数据段具有高度的相关似性,使得试验过程中对所有通道的接收信号的选择,可以满足其与主动声源在同一发送时段内的发送信号是相对应的。可以通过对主动声源的方位估计值进行迭代优化,从而使得主动声源的预定估计位置与实际位置最为接近,其结果近似理想。自校正处理可以不断地更新主动声源的方位估计值,使计算得到的各通道信号之间延时值,尽可能接近实际位置造成的通道间的理想延时值,进而提高待测的高频水声换能器阵列组内数据之间的相关性,提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度。
阵列性能计算模块,用于根据最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵,计算高频水声换能器该阵列的性能参数。
图12为本申请又一实施例提供的关于阵列性能计算模块的结构示意图,如图12所示,该阵列性能计算模块可以包括:
第七计算单元,用于根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵。
相位误差计算单元,用于根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵计算相位误差矩阵及其统计特性。
幅度误差计算单元,用于根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,理想幅度值矩阵为全1矩阵;
被动定向精度计算单元,用于根据带有相位误差矩阵和幅度值误差矩阵的该阵列在主动声源位于预设方位值的波束方向图和理想的该阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图中主要指标的差异度。
本申请上述实施例,通过将通道信号的频域相位关于参考通道的频域相位归一对齐,来加强组间同步性;并通过迭代选取数据段来加强组内各通道数据的相关性,从而提升最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵的精度,进而提高了高频水声换能器阵列的测量性能。同时,在测量过程中采用单个多通道数据采集器,依次采集各组的数据,从而降低测量设备的成本费用,提高了高频水声换能器阵列的测试的实际可行性。还通过测量环境预先布置,减少了非消声水池存在的干扰因素,降低了试验平台所需的成本,提高了测试方法在普通测试环境中的可行性。
图13其示出为用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机***1300的结构示意图。
如图13所示,计算机***1300包括中央处理单元(CPU)1301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1302中的程序或者从存储部分1308加载到随机访问存储器(RAM)1303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1303中,还存储有***1300操作所需的各种程序和数据。CPU 1301、ROM 1302以及RAM 1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(I/O)接口1305也连接至总线1304。
以下部件连接至I/O接口1305:包括键盘、鼠标等的输入部分1306;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1307;包括硬盘等的存储部分1308;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至I/O接口1305。可拆卸介质1311,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1310上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1308。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序,计算机程序包含用于执行图1的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1311被安装。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定,例如,阵列性能计算模块还可以被描述为“用于计算阵列性能的模块”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中装置中所包含的计算机可读存储介质;也可以是单独存在,未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的测量方法。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (18)
1.一种高频水声换能器阵列性能参数的测量方法,所述方法包括:
在对阵列输出的时域信号进行分组同步采集后,获取多个通道信号组,每个所述通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;
确定各个通道信号组内所有所述非参考通道信号相对于该组内所述参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号;
基于所述频域相位差和频域幅度差,计算所述阵列的性能参数,所述性能参数为换能器阵列的幅相一致性和被动定向精度;
其中,所述基于所述频域相位差和频域幅度差,计算所述阵列的性能参数,所述性能参数用于评价高频水声换能器阵列的幅相一致性和被动定向精度,包括:
计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵;
根据所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值,从而得到最终的方位估计值,与所述最终的方位估计值相对应的归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵;
根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵;
根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵计算相位误差矩阵及其统计特性;以及
根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,所述理想幅度值矩阵为全1矩阵;
根据带有所述相位误差矩阵和所述幅度值误差矩阵的所述阵列在主动声源位于预设位置的波束方向图和理想的所述阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图的主要指标的差异度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定各个通道信号组内所有所述非参考通道信号相对于该组内所述参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号,包括:
计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值;
根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段;
根据所述第一数据段的第一起始时间样点序号和所述理论延时样点值,从所述每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段;
所述第一数据段和所述第二数据段参与离散傅里叶变换DFT。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵,包括:
补偿所述每个通道信号组中的非参考通道信号关于该组中参考通道的频域相位差,该频域相位差由所述第一数据段和所述第二数据段之间的延时值确定;
计算所述补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该组中的所述参考通道信号的频域相位的差值,得到归一化相位差矩阵;
计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该组中的所述参考通道信号的频域幅度差,得到归一化幅度差矩阵。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,在所述得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵之后,该方法还包括:
然后将所述方位估计值重新返回计算所述理论延时样点值的步骤,开始执行从所述计算所述理论延时样点值到所述计算主动声源的方位估计值之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,所述当前的方位估计值定义为最终的方位估计值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值,包括:
根据所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;
根据所述能量最大值获取对应的所述主动声源的方位估计值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值之前,所述方法还包括对所述多个通道信号组进行重采样。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一数据段的第一起始时间样点序号和所述理论延时样点值,从所述非参考通道信号中选择第二数据段,包括:
所述第一起始时间样点序号为第一数据段的起始位置,所述第一起始时间样点序号对应的起始时刻为第一起始时间样点序号与重采样频率的比值;
所述第二数据段的起始位置为第二起始时间样点序号,所述第二起始时间样点序号为第一起始时间样点序号与所述理论延时样点值的和;
其中,所述数据段的采样点数均为重采样频率与时间长度的乘积,所述时间长度为所述阵列接收的单频矩形脉冲信号的脉冲宽度的一半。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,在对所述阵列输出的时域信号进行分组同步采集之前,所述方法还包括:
设置主动声源发送的单频矩形脉冲信号的产生频率和脉冲宽度;
计算所述主动声源和所述阵列在预定环境中预定位置需要满足的必要条件,然后根据所述必要条件将所述主动声源和所述阵列放到预定环境中的预定位置。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述必要条件包括第一必要条件和第二必要条件,其中,
第一个必要条件为最小路程差远远大于第一阈值,所述第一阈值为所述脉冲宽度和声速的乘积;
第二个必要条件为所述主动声源与所述阵列之间的直线距离大于等于第二阈值,所述第二阈值为所述主动声源的直径的平方与所述主动声源的工作波长的比值;
其中,所述最小路程差为反射最短路径与阵列之间的直线距离的差值。
10.一种高频水声换能器阵列性能参数的测试***,所述***包括主动声源,所述阵列和单个多通道数据采集器,其特征在于,***还包括数据处理模块和阵列性能计算模块,其中,
所述单个多通道数据采集器,用于对阵列从所述主动声源接收并转换输出的时域信号分组后,依次进行同步采集,输出多个通道信号组,每个所述通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;
数据处理模块,用于接收所述通道信号组,并用于确定各个通道信号组内所有所述非参考通道信号相对于该组内所述参考通道信号的频域相位差和频域幅度差以同步组间信号;
阵列性能计算模块,用于基于所述频域相位差和频域幅度差,计算所述阵列的性能参数;
其中,所述阵列性能计算模块,包括:
第七计算单元,用于根据最终的方位估计值计算理论归一化延时矩阵和理论归一化相位差矩阵;
相位误差计算单元,用于根据最终归一化相位差矩阵与该理论归一化相位差矩阵计算相位误差矩阵及其统计特性;以及
幅度误差计算单元,用于根据最终归一化幅度差矩阵与理想幅度值矩阵计算幅度值误差矩阵及其统计特性,其中,所述理想幅度值矩阵为全1矩阵;
被动定向精度计算单元,用于根据带有所述相位误差矩阵和所述幅度值误差矩阵的所述阵列在主动声源位于预设位置的波束方向图和理想的所述阵列在设定半径处的波束方向图进行对比计算,得到两个波束方向图中主要指标的差异度。
11.根据权利要求10所述的***,其特征在于,所述数据处理模块,包括:
第一计算单元,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号与该通道信号组中的参考通道信号之间的理论延时样点值;
第一选择单元,用于根据波形条件从每个通道信号组中的参考通道信号中选择第一数据段;
第二选择单元,用于根据所述第一数据段的第一起始时间样点序号和所述理论延时样点值,从所述每个通道信号组中的非参考通道信号中选择第二数据段;
离散傅里叶变换单元,用于所述第一数据段和所述第二数据段参与离散傅里叶变换DFT;
第二计算单元,用于计算每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组的参考通道信号的频域相位差和频域幅度差,得到归一化相位差矩阵和归一化幅度差矩阵。
12.根据权利要求11所述的***,其特征在于,所述第二计算单元,包括:
补偿子单元,用于补偿所述每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位差,该频域相位差由所述第一数据段和所述第二数据段之间的延时值确定;
第四计算子单元,用于计算所述补偿相位差后的每个通道信号组中的非参考通道信号的频域相位,相对于该通道信号组中的所述参考通道信号的频域相位的差值,得到归一化相位差矩阵;
第五计算子单元,用于计算DFT处理后每个通道信号组中的非参考通道信号相对于该通道信号组中的所述参考通道信号的频域幅度差,得到归一化幅度差矩阵。
13.根据权利要求11或12所述的***,其特征在于,所述数据处理模块,还包括:
第三计算单元,用于根据所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵,计算主动声源的方位估计值;
校正单元,用于将所述方位估计值重新返回第一计算单元,开始执行从所述第一计算单元到所述第三计算单元之间的所有步骤,直至当前的方位估计值相对于前一次的方位估计值不变,所述当前的方位估计值定义为最终的方位估计值,与所述最终的方位估计值相对应的所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵分别定义为最终归一化相位差矩阵和最终归一化幅度差矩阵。
14.根据权利要求13所述的***,其特征在于,所述第三计算单元,包括:
搜索子单元,用于根据所述归一化相位差矩阵和所述归一化幅度差矩阵,在设定的待搜索角度范围和待搜索半径范围内搜索波束形成的能量最大值;根据所述能量最大值获取对应的所述主动声源的方位估计值。
15.根据权利要求14所述的***,其特征在于,在所述第一计算单元之前,所述***还包括重采样单元,用于对所述多个通道信号组进行重采样。
16.根据权利要求10-15任一项所述的***,其特征在于,在所述多通道数据采集器之前,所述***还包括:
参数设置模块,用于设置所述主动声源发送的单频矩形脉冲信号的产生频率和脉冲宽度;
测试环境布置模块,用于计算所述主动声源和所述阵列在预定环境中预定位置要满足的必要条件,再根据所述必要条件将所述主动声源和所述阵列放到预定环境中的预定位置。
17.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,还包括:单个多通道数据采集器,用于将高频水声换能器阵列输出的时域信号分成多组;并对各组时域信号依次进行同步采集,得到多个通道信号组,其中,每个通道信号组包含一个公共的参考通道信号和多个非参考通道信号;所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1-9任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711074671.2A CN109752705B (zh) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | 高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711074671.2A CN109752705B (zh) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | 高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109752705A CN109752705A (zh) | 2019-05-14 |
CN109752705B true CN109752705B (zh) | 2023-04-11 |
Family
ID=66400487
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711074671.2A Active CN109752705B (zh) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | 高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109752705B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112051532A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-12-08 | 中电科仪器仪表有限公司 | 一种基于矢量网络分析仪的中频校准方法 |
CN114166339B (zh) * | 2021-12-07 | 2022-10-18 | 昆明理工大学 | 一种低频结合高频二次波束形成定位方法 |
CN114401176B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-05-09 | 北京升哲科技有限公司 | 一种信号到达检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101644765A (zh) * | 2009-04-23 | 2010-02-10 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于水声换能器线阵的幅相误差校正方法 |
CN102426350A (zh) * | 2011-08-31 | 2012-04-25 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种星载阵列天线测向通道幅相误差的确定方法 |
CN106226761A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-14 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种高性能相干高频雷达多频探测方法 |
Family Cites Families (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7372911B1 (en) * | 2002-06-28 | 2008-05-13 | Arraycomm, Llc | Beam forming and transmit diversity in a multiple array radio communications system |
AU2003294323A1 (en) * | 2002-11-19 | 2004-06-15 | Radatec, Inc. | Method and system for calibration of a phase-based sensing system |
CN100432695C (zh) * | 2005-04-27 | 2008-11-12 | 南京大学 | 雷达接收机综合测试*** |
CN102714499B (zh) * | 2010-01-21 | 2016-10-19 | 美国莱迪思半导体公司 | 相位检测器电路和方法 |
CN101957444B (zh) * | 2010-09-30 | 2012-08-01 | 中国船舶重工集团公司第七二三研究所 | 多通道雷达幅相自动校正方法和装置 |
CN102104196B (zh) * | 2010-11-17 | 2013-01-23 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 一种相控阵天线***模块级误差分析控制方法 |
CN202000999U (zh) * | 2011-03-31 | 2011-10-05 | 湖南奥盛特重工科技有限公司 | 一种旋挖钻机成孔深度的测量装置 |
CN102394679B (zh) * | 2011-09-29 | 2014-07-02 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种星载多波束天线***发射通道实时校准***和方法 |
CN102404672B (zh) * | 2011-10-27 | 2013-12-18 | 苏州上声电子有限公司 | 数字化扬声器阵列***的通道均衡与波束控制方法和装置 |
CN103107836B (zh) * | 2011-11-10 | 2015-12-09 | ***通信集团公司 | 一种天线校准方法及装置 |
CN102520419A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-06-27 | 航天恒星科技有限公司 | 一种gnss海洋反射信号接收***及接收方法 |
CN102624472B (zh) * | 2012-03-13 | 2016-08-31 | 南京中兴软件有限责任公司 | 一种实现有源天线多通道链路校准的方法及装置 |
CN102636776B (zh) * | 2012-03-31 | 2013-10-23 | 中国科学院上海技术物理研究所 | THz级大带宽激光合成孔径雷达成像***的数据处理方法 |
CN102670250B (zh) * | 2012-05-24 | 2014-07-09 | 深圳市开立科技有限公司 | 超声波换能器的阵列校准***及方法 |
CN103312346B (zh) * | 2013-05-10 | 2015-03-18 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种调零天线 |
CN103323832B (zh) * | 2013-05-31 | 2015-01-21 | 浙江大学 | 一种相控阵三维摄像声纳***换能器阵列的幅相误差校正方法 |
CN203275647U (zh) * | 2013-06-17 | 2013-11-06 | 武汉大学 | 一种多通道信号幅度相位差的测量*** |
CN103888209B (zh) * | 2014-04-15 | 2015-10-07 | 重庆大学 | 一种宽带接收阵列天线通道幅相误差时域校正方法 |
CN104297736B (zh) * | 2014-09-23 | 2017-01-11 | 西安电子工程研究所 | 一种用于雷达接收通道阵列的校正方法 |
CN105656535B (zh) * | 2014-11-14 | 2021-04-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种Massive MIMO***中下行校正方法及装置 |
CN105763269B (zh) * | 2014-12-17 | 2019-01-25 | 中国电信股份有限公司 | 用于校准天线的方法、校准信号处理装置和*** |
CN104833986B (zh) * | 2015-05-13 | 2017-05-31 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 卫星导航抗干扰阵列流型测量方法 |
CN106302302B (zh) * | 2015-05-20 | 2017-12-08 | 北京理工大学 | 一种多通道信号发送端的幅相在线监测及实时补偿方法 |
CN105119862B (zh) * | 2015-07-22 | 2019-02-19 | 中国电子科技集团公司第三十六研究所 | 一种信号调制类型识别方法和*** |
CN105445709B (zh) * | 2015-11-12 | 2017-11-17 | 电子科技大学 | 一种稀布阵列近场无源定位幅相误差校正方法 |
CN105527516B (zh) * | 2015-12-02 | 2019-03-08 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 一种通道校准方法及电子设备 |
CN106227701B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-03-01 | 电子科技大学 | 一种阵列信号的接收通道的幅相误差的自校正方法 |
CN106697240A (zh) * | 2016-12-27 | 2017-05-24 | 中电科海洋信息技术研究院有限公司 | 一种仿生鱼型机器人推进***及仿生鱼型机器人 |
CN106842158A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-06-13 | 西安电子工程研究所 | 一种相控阵雷达发射通道相位校准测试方法 |
-
2017
- 2017-11-03 CN CN201711074671.2A patent/CN109752705B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101644765A (zh) * | 2009-04-23 | 2010-02-10 | 中国科学院声学研究所 | 一种用于水声换能器线阵的幅相误差校正方法 |
CN102426350A (zh) * | 2011-08-31 | 2012-04-25 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种星载阵列天线测向通道幅相误差的确定方法 |
CN106226761A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-14 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种高性能相干高频雷达多频探测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Design and Realization of Radar Amplitude phase Characteristics Measuring Instrument Based on Embedded System;Hu Wenhua;《Computer Measurement & Control》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109752705A (zh) | 2019-05-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108037496B (zh) | 一种自由场水听器复数灵敏度精确测量方法 | |
CN104237871B (zh) | 一种基于相位补偿的时延差估计方法 | |
CN109752705B (zh) | 高频水声阵列性能参数测量方法及***、设备及存储介质 | |
CN106500820B (zh) | 一种用于二维波达方向估计的声速测量方法及装置 | |
CN109669160B (zh) | 一种水下瞬态声信号的检测方法 | |
CN109581275B (zh) | 基于非圆信号和三维正交阵的二维水下doa估计方法和装置 | |
CN110703259B (zh) | 基于运动声源的水下声学基阵通道间相位一致性校准方法 | |
CN114624689B (zh) | 一种基于声像仪的近场聚焦声源距离计算方法及*** | |
KR100921368B1 (ko) | 이동형 마이크로폰 어레이를 이용한 소음원 위치 판별정밀도 개선 시스템 및 방법 | |
CN105675126B (zh) | 一种用于检测多频多源复杂稳定声场声压的新方法 | |
CN113064147A (zh) | 一种低信噪比下新型匹配场被动定位方法 | |
Sun et al. | Array geometry calibration for underwater compact arrays | |
CN103048641B (zh) | 具有联合约束优化形式的矢量阵稳健聚焦处理方法 | |
CN109521392B (zh) | 基于非圆信号和l型线阵的水下一维doa估计方法和装置 | |
CN113534161B (zh) | 一种用于远距离定位水下声源的波束镜像聚焦方法 | |
CN115826004B (zh) | 一种基于二维角度及时差联合的三星协同直接定位方法 | |
Flückiger et al. | Optimization of receiver arrangements for passive emitter localization methods | |
RU2603356C1 (ru) | Способ пеленгования источника радиоизлучения | |
Zhang et al. | Broadband underwater multi-source localization with a computationally efficient coherent OMP algorithm | |
CN107238813B (zh) | 近场信号源波达方向和波达时间确定方法及装置 | |
CN110208778B (zh) | 一种基于对数可变窗函数的换能器宽带复数响应测量装置与方法 | |
US10578589B2 (en) | System and method for ultrasound inspection with time reversal | |
Swanson et al. | Small-aperture array processing for passive multi-target angle of arrival estimation | |
KR101135456B1 (ko) | 수동 소나의 센서 신호 모의 장치 | |
CN118112501B (zh) | 一种适用周期信号的声源定位方法、设备和声源测量装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |