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湍流扩散环境中基于前馈神经网络的信源定位算法

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东南大学学报（自然科学版） 2023年第2期53卷 370-376页

作者：张利成鲍煦李静林锋宋铁成江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 浙江省淡水水产研究所湖州313001 东南大学信息科学与工程学院南京210096

为实现湍流扩散环境中的信源定位,提出了一种基于前馈神经网络(FNN)的定位方法.在FNN中联合交叉熵函数和均方误差函数作为损失函数,并在数据输入前增加了批量归一化层防止测试集过拟合.利用仿真得到的分子浓度数据对FNN模型进行训练,并... 详细信息

为实现湍流扩散环境中的信源定位,提出了一种基于前馈神经网络(FNN)的定位方法.在FNN中联合交叉熵函数和均方误差函数作为损失函数,并在数据输入前增加了批量归一化层防止测试集过拟合.利用仿真得到的分子浓度数据对FNN模型进行训练,并使用测试集验证了所提方法的性能.仿真结果表明:在20 m仿真长度的湍流管道中,对于定位和初速度识别均在20次迭代内达到收敛;得到的平均定位误差为0.2 m,且误差在0.69 m范围内的概率达到90%,初速度识别的准确率达到95.4%.所提方法可以实现不同分子释放速度条件下的信源定位并识别发射分子的初速度,极大地减少了接收机的布置.

关键词：湍流扩散分子浓度前馈神经网络(FNN) 初速度识别信源定位

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基于稀疏对称阵列的混合信源定位

雷达科学与技术 2020年第1期18卷 74-81页

作者：吴丙森刘庆华桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对混合信源定位中存在阵列孔径损失的问题,基于稀疏对称阵列提出了一种新的混合信源定位方法。首先,通过不同子阵的接收数据构造一个仅与信源角度有关的特殊四阶累积量矩阵,进而利用MUSIC算法估计出所有信源方位角,然后在每个估计角... 详细信息

针对混合信源定位中存在阵列孔径损失的问题,基于稀疏对称阵列提出了一种新的混合信源定位方法。首先,通过不同子阵的接收数据构造一个仅与信源角度有关的特殊四阶累积量矩阵,进而利用MUSIC算法估计出所有信源方位角,然后在每个估计角度上进行距离维的搜索,从而得到近场信源的距离估计。该方法避免了二维搜索,且参数自动配对。同时,稀疏对称阵列的有效使用扩展了阵列孔径,提高了参数估计精度。实验仿真结果表明该算法的有效性。

关键词：信号处理稀疏对称阵列混合信源四阶累积量信源定位

湍流分子通信系统信号传输方法及信源定位技术研究

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湍流分子通信系统信号传输方法及信源定位技术研究

作者：李静江苏大学

学位级别：硕士

分子通信（Molecular Communication,MC）是一种以生物化学分子作为信息载体,以液体或气体介质作为信道环境的新型通信技术,是在计算机,生物,化学交叉领域诞生的新兴研究方向。分子通信利用生物化学分子的特殊属性调制或解调信息,由于... 详细信息

分子通信（Molecular Communication,MC）是一种以生物化学分子作为信息载体,以液体或气体介质作为信道环境的新型通信技术,是在计算机,生物,化学交叉领域诞生的新兴研究方向。分子通信利用生物化学分子的特殊属性调制或解调信息,由于其独特的信息传输方式,分子通信技术具有生物兼容性好、能量效率高、承载信息量大等优势,可广泛应用在医学、纳米电子、环保等领域。在宏观的分子通信传输环境中,湍流扩散是一种更为常见的传输机制,基于湍流扩散传输机制的分子通信（Molecular Communication via Turbulent Diffusion,MCv TD）具有较强传输动量、热量、质量的能力。但是,湍流扩散的流体运动是混沌和随机的,这大大增加了研究的困难和复杂性。发射初速度可以作为信息调制的一种属性,且影响信号的最大传输范围。因此本文以具有不同初速度的MCv TD为研究场景,基于机器学习分别提出了识别初速度和信源定位方法,为MCv TD的信息推断、调制解调等方面的技术提供了研究基础。本文的工作及其创新点总结如下:1.为了在接收端识别出初速度,提出了一种基于大规模线性支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的时间差值浓度（Time Difference Concentration,TDC）方法。该方法通过分析整个仿真区域内两个不同时刻之间的浓度差值来识别流体的发射初速度,调整两个时刻之间的时间间隔和训练比例使得识别准确率最大化,准确率可高达100%。与常规的方法相比,TDC方法将准确率提高了约15%,运行时间减小了约50%。仿真结果表明在MCv TD中,初速度的属性可以应用于发射机端的信息调制,TDC方法可用于设计解调算法。***方法中接收机数量相对较多,因此接收的信息可能存在冗余。为了减小仿真区域中的接收机数量,提出了一种逐步最大方差算法（Stepwise Maximum Variance algorithm,SMV）来选取接收信息的关键位置。该算法利用了逐步判别分析算法的思想,在选取关键位置时考虑前面选取出的位置对当前选取位置的影响。与TDC方法相比,接收机数量减少了约74%,识别准确率仅仅降低了5%左右。结果表明SMV算法能有效选取出相对较少的关键接收机位置,且基本不影响识别准确率。3.针对MCv TD的不同初速度的信源定位问题,本文分别基于前馈神经网络（Feedforward Neural Networks,FNN）和长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）利用接收机接收到的浓度信号定位信源。为了在同一个神经网络中实现初速度和信源位置的估计,将位置的均方误差（Mean Square Error,MSE）和初速度的交叉熵（Cross Entropy,CE）之和作为神经网络的损失函数。基于FNN和LSTM方法的初速度识别准确率都达到了95%左右,但FNN信源距离估计绝对误差小于0.1的样本数量比LSTM高了10%左右。结果表明基于FNN和LSTM的方法能够实现不同初速度下信源的定位,但FNN表现相对更好。

关键词：分子通信湍流传输方法初速度信源定位

基于高阶累积量的近场及混合场信源定位算法研究

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基于高阶累积量的近场及混合场信源定位算法研究

作者：符茗铖电子科技大学

学位级别：硕士

被动信源定位是阵列信号处理领域的重要研究内容。根据信号源与阵列之间的距离,信号源可分为远场源和近场源,当远场源和近场源共存时,为混合源。对于远场源,定位参数仅需到达角(DOA);对于近场源,定位参数包括DOA和距离。高阶累积量因为... 详细信息

被动信源定位是阵列信号处理领域的重要研究内容。根据信号源与阵列之间的距离,信号源可分为远场源和近场源,当远场源和近场源共存时,为混合源。对于远场源,定位参数仅需到达角(DOA);对于近场源,定位参数包括DOA和距离。高阶累积量因为有着能通过选择对称阵元实现DOA和距离参数分离,避免二维搜索,对高斯噪声不敏感等优点,被广泛应用于近场和混合场信源定位算法。然而,现有的基于高阶累积量的混合源定位算法存在着计算复杂度高,缺少有效的远场源与近场源分离方法,并且所用阵列为均匀线阵和嵌套阵列,而未使用具有更大阵列孔径的互质阵列等不足。针对上述问题,本文探索结合ESPRIT方法和二阶统计量减少计算复杂度,利用信号峰度估计实现远场源和近场源分离,提出两个新的定位参数估计算法。在现有的稀疏阵列的基础上,提出一种新的对称互质阵列,移位对称互质阵列,并将之应用于混合源定位算法。本文的主要工作及创新点如下:(1)提出一种基于混合阶的近场源定位算法。针对基于高阶累积量的近场源定位算法计算复杂度高的缺点,该算法从避免DOA频谱搜索和减少使用高阶累积量两个方面出发,通过高阶累积量分离DOA与距离参数,使用ESPRIT方法得到信号的DOA估计,再利用MUSIC搜索得到信号的距离估计,实现降低基于高阶累积量的近场源定位算法计算复杂度的目标。(2)提出一种基于信号峰度估计的混合源定位算法。针对基于高阶累积量的混合源定位算法缺少有效地混合源分离方法的不足,该算法通过估计远场信号峰度,重构近场分量累积量矩阵,从而实现远近场信源的有效分离。并且使用ESPRIT算法与二阶统计量,降低了算法的计算复杂度。(3)提出一种新的对称互质阵列,移位对称互质阵列。在现有的稀疏阵列的基础上,提出移位对称互质阵列,并分析和证明该阵列的性质,包括阵列各个参数对差分阵列总阵元数与连续阵元数的影响,物理阵元距离估计模糊性分析等。相较于现有的对称嵌套阵列,移位对称互质阵列具有更大的物理阵列孔径和更多的虚拟阵列自由度,能够有效提高信号定位参数的估计性能。

关键词：信源定位混合场近场高阶累积量互质阵列

基于云平台的无线传感器网络中信源定位算法的研究

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基于云平台的无线传感器网络中信源定位算法的研究

作者：卢志鑫北京邮电大学

学位级别：硕士

无线传感器网络把传感器技术、无线通信技术等结合在一起,集数据收集、融合、处理、传输于一体,正在从独立的单一化模式向集成化、微型化、智能化、网络化方向发展。在复杂的无线传感器网络应用中,不仅需要对数据进行收集,更多的还需要... 详细信息

无线传感器网络把传感器技术、无线通信技术等结合在一起,集数据收集、融合、处理、传输于一体,正在从独立的单一化模式向集成化、微型化、智能化、网络化方向发展。在复杂的无线传感器网络应用中,不仅需要对数据进行收集,更多的还需要精确地定位出数据的来源的位置信息。因此,信源定位作为重要的支撑技术,在无线传感器网络的应用中占据着不可或缺的地位。但是传统的定位技术主要是针对静态的网络,容易受到环境的限制。本文针对无线传感器网络中的定位技术进行了研究,提出了一种基于路径规划的定位方法。通过合理的规划节点的路径,按照低成本低能耗的设计理念,一定程度上提升了定位的精度,具体的研究内容包括以下的方面。1.通过调研了无线传感器网络定位算法的国内外研究现状,研究了无线传感器网络中典型的的定位算法以及典型的移动节点路径规划方法并且分析和总结了它们的优势和不足。2.根据这些算法的优势和不足,在传统的凸规划定位算法确定的模糊区域的基础上,借助无人机作为移动锚节点辅助定位。从角度与螺旋线的间距这两个方向入手,提出了螺旋模型和折线模型的两种路径规划方法,对两种模型的路径的都按照优化的极大似然函数求取最优解,并与实际位置进行比较。3.最后,通过MATLAB对本文中的算法进行了实验仿真,并且根据相关参数和评价指标的比较分析,判断定位算法的合理性。仿真的结果表明了本文定位算法在不增加过多定位成本的基础上,通过合理的规划移动节点路径,提升了定位精度,与传统的凸规划定位算法相比性能有了显著的提高。

关键词：无线传感器网络信源定位路径规划移动锚节点定位精度

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运动合成阵列信源定位算法研究

运动合成阵列信源定位算法研究

作者：施展南京航空航天大学

学位级别：硕士

信源定位是现代信号处理的重要任务之一,在无线通信、雷达、声纳等领域有着广泛的应用,论文主要研究信源定位技术中的信源角度估计问题,即波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。近年来,采用运动阵列的合成孔径技术在雷达、水声探测... 详细信息

信源定位是现代信号处理的重要任务之一,在无线通信、雷达、声纳等领域有着广泛的应用,论文主要研究信源定位技术中的信源角度估计问题,即波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。近年来,采用运动阵列的合成孔径技术在雷达、水声探测等领域被广泛运用。相较于常规的角度估计方法,采用合成阵列的方法能运用小尺寸的阵列实现对信源的高分辨率定位。论文系统研究了不同形式合成阵列的合成方法和数据模型,并针对不同形式的合成阵列提出适合其信号模型的角度估计算法,选题具有理论意义和应用价值。论文主要工作如下:1)提出一种合成嵌套阵中基于离散傅立叶变换(Discrite Fourier Transform,DFT)的低复杂度信源定位算法。首先建立运动单阵元合成嵌套阵模型,通过DFT进行初搜索得到角度的初估计值,再通过相位旋转矩阵进行精搜索进一步提高估计精度。提出的基于DFT的算法无需空间平滑操作,充分利用合成阵列的孔径,因而角度估计性能优于基于子空间的算法。此外,还推导了实阵列和合成阵列的克拉美罗界,证明在理想情况下两种阵列在角度估计问题中是等效的。2)提出一种合成线阵中基于子空间的考虑相位噪声的信源定位算法。首先建立由线阵沿着阵列方向运动得到更大尺寸合成线阵的数据模型,然后通过基于二维谱峰搜索的角度估计算法,连续利用相邻两段接收信号估计出的“相位校正因子”,对整个接收数据进行校正,以实现更大孔径阵列的合成,提高角度估计的性能。为了避免二维谱峰搜索的高复杂度问题,对二维信号模型解耦,提出一种降维的方法,将二维搜索问题降为一维搜索问题。3)提出一种合成双平行阵中基于三线性分解的信源定位算法。首先建立合成双平行阵的数据模型,将线阵沿着阵列方向的运动方式拓展为沿轴线方向运动,以合成双平行阵,进行二维角度估计。针对多维接收信号模型,提出一种基于三线性分解的角度估计算法,通过迭代得到阵列流形的估计以及角度估计值,该算法充分利用接收信号的多维特点,能获得优于传统的基于子空间类算法的角度估计性能,且无需谱峰搜索并能实现二维角度的自动配对。4)提出一种声矢量合成阵列中基于稀疏表示的信源定位算法。首先建立运动声矢量的数据模型,然后针对合成嵌套声矢量阵列,提出一种基于稀疏表示的角度估计算法,以充分利用合成阵列的孔径,解决传统的空间平滑算法会损失一半阵列孔径的问题。此外,该算法还将二维角度估计问题分解为两个一维角度估计问题,以减小稀疏表示中二维网格搜索的复杂度。该算法相较于传统基于空间平滑子空间的算法,能提高角度估计性能和自由度。

关键词：运动合成阵列信源定位 DOA估计多重信号分类算法嵌套阵声矢量平行因子稀疏表示

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基于稀疏重构的信源定位算法研究

基于稀疏重构的信源定位算法研究

作者：张妍君吉林大学

学位级别：硕士

信源定位技术在雷达、声纳、无线通信等领域有着广泛的应用，其核心是目标信源的俯仰角、方位角、距离等定位参量的估计算法，一直是阵列信号处理领域研究的重要内容之一。经典的多定位参量估计算法往往基于观测数据的特征子空间特性，... 详细信息

信源定位技术在雷达、声纳、无线通信等领域有着广泛的应用，其核心是目标信源的俯仰角、方位角、距离等定位参量的估计算法，一直是阵列信号处理领域研究的重要内容之一。经典的多定位参量估计算法往往基于观测数据的特征子空间特性，通过将MUSIC、ESPRIT算法等由线阵扩展至平面阵实现二维到达角、距离等参量的估计，存在分辨率低、低信噪比下精度不高等不足。将稀疏重构的思想引入到信源定位问题中，相对于经典方法在分辨率、对噪声的鲁棒性和处理相干信号等方面具有潜在优势，为信源定位问题研究提供了新的解决途径。目前的稀疏重构类信源定位算法主要适用于一维DOA估计，难以直接扩展到二维DOA和距离等的多参量估计。为此本文在分析典型稀疏重构类一维DOA估计算法基础上，研究探索应用稀疏重构解决二维DOA估计、二维DOA和距离估计的有效方法，主要工作及创新性如下：（1）二维DOA估计是对远场源的仰角和方位角进行估计，空域稀疏表示是研究稀疏重构类二维DOA估计算法的基础。稀疏表示建模时，若同时对仰角和方位角过采样，直接构造二维冗余字典的长度较大，将显著增加凸优化算法的计算复杂度。若利用空间角的稀疏性建模可减少冗余字典的长度，但需要利用信号的幅度信息进行配对，当信号幅度值相近时容易产生配对错误。本文利用L型阵列的特殊结构，提出了分离仰角参数的冗余字典构造方法，大幅减轻了重构算法计算量，同时能够实现二维角度的自动配对;在此基础上，利用l1范数代替l0范数表征稀疏性，将基于奇异值分解的一维DOA估计算法拓展到二维DOA估计，仿真实验表明：该算法与2D-MUSIC相比，在处理相干信号、对噪声的鲁棒性等方面具有一定的优势。（2）运用凸优化类算法进行DOA估计时，正则化参数的选择对估计性能具有重要影响。目前的选取方法当噪声统计特性已知时，可以将问题转化为二阶锥规划（SOCP）的约束形式，根据噪声特性选择参数，得到正则化参数的近似值，仅在较高信噪比条件下有效;当噪声统计特性未知时，有L曲线法、CV法等，这些算法需要反复多次验证以确定参数值，计算复杂度较高。本文针对上述局限性，利用对加权l1范数项的约束代替对噪声项的约束，并结合Capon谱得到约束条件，提出了基于改变约束项的优化问题的等价形式，无需参数选择，降低了计算量;进一步提出了改进的稀疏重构二维DOA估计算法，仿真结果表明：与前述算法相比，所提算法提高了分辨率和低信噪比条件下的估计精度。（3）对于三维近场源定位问题，若直接构造冗余字典需要同时对仰角、方位角和距离三个参数进行稀疏表示，计算复杂度会更高。即使利用特殊的阵列结构，也难以实现近场源角度和距离的分离。为此本文通过构造特定阵列输出的四阶累积量实现角度和距离的分离，消除了距离参数项，并保留角度参数;同时，利用空间角的稀疏性来代替仰角和方位角的稀疏性，避免了二维冗余字典的构造，降低了计算复杂度。建立了三维近场源定位的稀疏表示模型，提出了基于四阶累积量的稀疏重构近场源三维参量联合估计新算法，仿真结果表明，所提算法与3D-ESPRIT算法相比，在低信噪比条件下的估计精度有所提升。上述研究是稀疏重构理论应用到阵列信号处理领域的探索与发展，为进一步深入研究基于稀疏重构的信源定位问题提供了参考。

关键词：稀疏重构凸优化信源定位二维DOA估计三维近场定位

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线性阵信源定位方法研究

线性阵信源定位方法研究

作者：刘扬南京大学

学位级别：硕士

随着现代军事的发展迈向高科技的进程加快,传统的有源定位系统,包括雷达、声纳等显然已跟不上时代的步伐。信源定位系统因自身具有不易被发现、被截获率低、探测距离远和较好的独立性等优点,已逐渐在现代军事发展中崭露头角。同时传统... 详细信息

随着现代军事的发展迈向高科技的进程加快,传统的有源定位系统,包括雷达、声纳等显然已跟不上时代的步伐。信源定位系统因自身具有不易被发现、被截获率低、探测距离远和较好的独立性等优点,已逐渐在现代军事发展中崭露头角。同时传统的信源定位因存在定位时间长、定位精度低且定位精度对测量误差非常敏感等瓶颈问题很难满足实际作战的要求。未来对于信源定位的研究应侧重于探索提高定位精度、减少定位时间等方面。本文对信源定位技术进行了深入的分析,阐述了信源定位的模型建立和定位原理,并对一些典型定位算法展开了讨论,通过计算机仿真,验证了本文所讨论方法的有效性。首先研究了宽带阵列通道自适应数字均衡技术,给出了通道自适应均衡方案。其次讨论了定位所需基本信息之一的到达角度方面的内容,对MUSIC算法和ESPRIT算法进行了性能仿真比较,并针对宽带信号,提出一种基于任意群延时的到达角估计方法,该方法对波形没有要求,适用于线性调频、非线性调频和无载波雷达,或对线性调频信号拉伸变换后的信号处理,文中以高斯脉冲为例进行了仿真。再次,对长基线时差定位展开讨论,从长基线情况下的数据传播,时差定位的原理及定位误差分析等方面对其进行了研究,系统的讨论了各种参数测量情况下的信源定位的定位算法和定位精度。最后,针对多站定位的布站问题,提出了一种基于误差传播系数的优化布站方法并推导了两站定位下的最优布站。

关键词：到达角估计宽带信源定位群延迟

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基于稀疏正则化理论的信源定位研究

基于稀疏正则化理论的信源定位研究

作者：黄娟茹西安电子科技大学

学位级别：硕士

本文主要介绍了一种基于稀疏正则化理论的信源定位方法，它不同于已有的经典算法，如基于子空间分解的多重信号分类算法和旋转不变子空间算法，而是从信号过完备表示的角度出发，将信源定位问题转化为一个不适定的反问题，通过稀疏正则... 详细信息

本文主要介绍了一种基于稀疏正则化理论的信源定位方法，它不同于已有的经典算法，如基于子空间分解的多重信号分类算法和旋转不变子空间算法，而是从信号过完备表示的角度出发，将信源定位问题转化为一个不适定的反问题，通过稀疏正则化方法来获得准确的信源位置估计。本文共分为四章。第一章是绪论部分，主要对论文的研究背景和意义、本文所做工作进行综述。第二章是全文的理论基础，在对信源定位问题和稀疏正则化理论进行详细介绍后，将基于稀疏正则化的信源定位算法与常见DOA估计算法进行了比较，结果表明前者在小快拍甚至单次快拍、低信噪比和相干信号源情况下具有更好的谱估计效果。第三章主要对稀疏正则化信源定位算法进行详细讨论。在介绍了单次快拍处理后，详细介绍了一些针对多次快拍的处理方法，并且针对该算法中的空间采样网格划分问题介绍了一种多分辨网格优化方法，通过使用这种方法可以在降低运算量的同时提高估计精度。第四章主要分析了稀疏正则化信源定位算法中的正则化参数选择问题。针对这一问题，本文提出了一种新的正则化参数选择方法，仿真结果表明提出方法具有许多优势，包括提高分辨力、有效抑制虚假谱峰、提高抗噪性能以及增加可分辨的信号源数目等。

关键词：信源定位波达方向估计稀疏信号表示正则化参数估计