为了扩展高频水声换能器带宽,添加背衬是方法之一,然而针对水声换能器的激励信号形式和工作状态,当前缺少针对水声换能器背衬设计的准则,本文开展了水声换能器背衬参数的作用机制研究工作。基于KLM (krimholtz leedom and matthaei)传...
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为了扩展高频水声换能器带宽,添加背衬是方法之一,然而针对水声换能器的激励信号形式和工作状态,当前缺少针对水声换能器背衬设计的准则,本文开展了水声换能器背衬参数的作用机制研究工作。基于KLM (krimholtz leedom and matthaei)传输线模型研究了背衬厚度、衰减系数及特征阻抗对水声换能器性能的影响。研究结果表明:背衬在水声换能器中作为谐振体的一部分参与振动并形成了若干阶纵向振动模态,其作用是增加系统阻尼,而不是吸收声波。从扩展带宽的角度出发,背衬的衰减系数应尽量大,此时,发送电压响应波动减弱且对响应幅值影响很小;背衬特征阻抗能够调节两响应峰的相对幅值,阻抗过高或者过低都不利于宽带的形成,因此选择中等特征阻抗的背衬较为适宜。最后,基于上述的背衬优化方法,制备了水声换能器样机,其测试带宽为102%,与理论吻合较好。
相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研...
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相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研究。为了可以进行高DOF的DOA估计,学者们开始研究SLA的差分虚拟阵元,差分虚拟阵元对应的协方差矩阵相比原阵元对应的协方差矩阵维度更大,因而估计的DOF更高。当SLA的差分虚拟阵元连续取值时,可以利用已有阵元的接收信息,得到SLA的协方差矩阵,在该矩阵的基础之上构建差分虚拟阵元的协方差矩阵进而进行DOA估计。然而,当SLA的差分虚拟阵元存在孔洞时,即差分虚拟阵元不能连续取值时,不能直接利用重构的协方差矩阵进行DOA估计,需要恢复完全增广协方差矩阵的信息再进行DOA估计。对于该问题,本文基于矢量化后原协方差矩阵和虚拟差分阵协方差矩阵的误差分布情况,并结合完全增广协方差矩阵的低秩特性和半正定特性来构建优化问题。通过求解该问题来恢复维度更高的完全增广协方差矩阵。最后对该矩阵进行奇异值分解,利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法就可以获得多源的空间谱。本文最后通过数值仿真试验验证了所提算法可以实现高DOF的DOA估计,并且相比于现有算法,本文所提算法对欠定DOA估计的效果更好,多源DOA估计的精度更高,产生的误差更小。
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