一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法技术

本发明专利技术公开了一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，包括建立观测模型、得到目标函数G、设置前置参数及初始化、对频率w和强度x进行初步估计、采用牛顿修正更新g和以及输出目标估计结果集合的步骤。本发明专利技术可直接应用于检测盲校准情况下的单目标估计场景，同时对于声学传感器阵列，当信号源和接收传感器的位置不是已知先验信息时，也可进行应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水声信号处理领域，具体是涉及一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法。

技术介绍

1、多种应用(比如波束成形或者到达方向估计)中传感器阵列实现准确操作的一个显而易见的要求就是准确地校准它们的组成元素，不幸的是，由于实际情况中存在的困难(比如接收器的温度变化或者频率漂移)，模型参数经常会发生错误，比如传感器的增益和相位的相对变化，这将恶化估计表现。尽管离线的校准(也就是说先于操作流程，尽可能在已知的位置使用已知的校准信号)是相对简单的，但实际上，自校准或者盲校准仍然是一个非常有挑战性的工作。

2、盲校准在很多应用中的整体成功操作中扮演着一个重要的角色，比如说，对pushbroom摄像机来说，由于设备内部的传感器与传感器间的变化经常会导致图像有条纹，一些学者们提出了盲校准方法作为柱状图(histogram)匹配的替代方法。在声学传感器阵列中，当信号源和接收传感器的位置不是已知的先验信息的时候(a-priori)，盲校准就显得尤为重要。此外，盲校准问题也广泛应用于环境传感器网络，射电天文学，基于压缩感知的成像传感器等。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤1中，基于一个均匀线性阵列ULA，将有噪观测模型建模为

3.根据权利要求2所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤1中，对于频率取则有w＝πsinθ；

4.根据权利要求3所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤2中，步骤1数学模型对应的似然函数为：

5.根据权利要求4所述的一种盲校准的单目标估计场...

【技术特征摘要】

1.一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤1中，基于一个均匀线性阵列ula，将有噪观测模型建模为

3.根据权利要求2所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤1中，对于频率取则有w＝πsinθ；

4.根据权利要求3所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤2中，步骤1数学模型对应的似然函数为：

5.根据权利要求4所述的一种盲校准的单目标估计场景的牛顿正交匹配检测方法，其特征在于：所述步骤4中，通过在0到2π范围内按照过采样率γ设置过采样网格，得到了γm个格点频率，使用有限离散集合代替无限集合通过最大化罚函数来得到线谱频率w的...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩林，陈莉，刘岩，董磊，傅仁琦，王政，祝献，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所，
类型：发明
国别省市：