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传感器阵列以某种几何结构分布,是发射、接收信号的传感器集合体,主要作用是在低信噪比环境下提高信号的接收能力,即在抑制噪声的同时,提高输出信号的质量。信号合成技术通过计算理想的合成权值,可以显著提高输出信号的信噪比。目前,信号合成方法主要包括两类。一类是基于特征空间的方法,建立特定的目标函数求出合成权值,该方法存在的主要问题是计算量较大。另一类是基于迭代的信号合成方法,其代表是SUMPLE算法,具有良好的合成性能,同时计算复杂度较低。当阵列中的某个传感器出现故障时,SUMPLE算法的合成性能会下降。针对这一问题,相关学者曾提出一种基于修改系数的α-SUMPLE算法,该算法能够减少故障传感器所导致的合成损失,但当阵列中没有故障传感器时,会带来额外的合成损失。
针对α-SUMPLE算法存在的问题,王雷欧等人基于数学模型与性能分析,利用二阶统计量中的变化指数(Variability Index,VI)作为检测判据,结合假设检验得到故障检测阈值,终提出计算成本低的故障检测电路。实验结果表明,该新故障检测电路可有效判断传感器阵列有无故障。当传感器阵列中出现故障时,该电路能够减少合成损失;当传感器阵列中没有故障时,该电路也不会产生额外的合成损失。
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