[发明专利]故障检测方法及系统

说明书

本申请涉及一种故障检测方法及系统，所述方法包括：获取传感器阵列中每个传感器的合成权值、传感器阵列的合成信号的第一信噪比以及每个传感器的传感器因子；根据每个传感器的传感器因子，从传感器阵列中选择目标传感器，并将目标传感器的合成权值更新为第一修正值；根据目标传感器的第一修正值和除目标传感器外，传感器阵列中其他传感器的合成权值，计算合成信号的第二信噪比；判断第二信噪比是否大于第一信噪；当第二信噪比大于第一信噪比时，确定目标传感器为故障传感器，其中，第一修正值成为所述目标传感器的合成权值。该方法能有效检测传感器故障，同时修正故障传感器的合成权值，减少合成损失。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种故障检测方法及系统。

背景技术

传感器阵列的信号合成技术，即利用多个传感器接收同一信号，根据信号的相干性和噪声的不相干性，将信号进行加权合成，从而提高接收信号信噪比。该传感器阵列的信号合成技术可以有效提高传感器阵列的接收性能，给某些极低信噪比信号的接收提供了途径，可以应用在环境检测、雷达接收、通信导航或深空探测等领域。

D.H.Rogstad等人发表的文章《The SUMPLE Algorithm for Aligning Arrays ofReceiving Radio Antennas:Coherence Achieved with Less Hardware and LowerCombining Loss》中提出一种SUMPLE算法。

但是，该算法没有考虑传感器阵列的故障。在实际应用中，某些传感器可能在使用过程中会发生故障。由于故障传感器所接收到的是噪声，虽然故障传感器的合成权值小于非故障传感器的合成权值，但是故障传感器的合成权值不为零，故引入的噪声会增加传感器阵列的合成损失。因此有必要检测并判断传感器阵列是否发生故障，并对故障传感器的合成权值进行修正，通过降低故障传感器的合成权值来减少合成损失。

沈彩耀等人发表的文章《天线组阵中基于SUMPLE算法的故障天线分析》中提出一种增加α权值修正系数的SUMPLE(α-SUMPLE)方法，权值修正系数的功能是通过提高无故障传感器的合成权值来增强其作用，同时通过降低故障传感器的合成权值来减小其影响，进而降低故障发生时的合成损失。

上述两种算法存在的问题是：SUMPLE算法没有分析故障发生时的合成权值的估计问题。

α-SUMPLE算法的缺点为：(1)当传感器阵列没有发生故障时，权值修正系数使得合成权值信噪比下降，从而增加额外的合成损失；(2)当传感器阵列发生故障时，如果信号的信噪比较低，权值修正系数会使得权值误差进一步增大，从而导致更大的合成损失。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种传感器阵列中的故障检测方法，能有效检测传感器故障，同时修正故障传感器的合成权值，减少合成损失。

第一方面，提供了一种故障检测方法，所述方法包括：获取传感器阵列中每个传感器的合成权值、传感器阵列的合成信号的第一信噪比以及每个传感器的传感器因子；根据所述每个传感器的传感器因子，从所述传感器阵列中选择目标传感器，并将所述目标传感器的合成权值更新为第一修正值；根据所述目标传感器的第一修正值和除所述目标传感器外，所述传感器阵列中其他传感器的合成权值，计算合成信号的第二信噪比；判断所述第二信噪比是否大于所述第一信噪；当所述第二信噪比大于所述第一信噪比时，确定所述目标传感器为故障传感器，其中，所述第一修正值成为所述目标传感器的合成权值。

在一种可能的实现方式中，所述获取传感器阵列中每个传感器的合成权值，包括：根据公式计算传感器阵列中每个传感器的合成权值；其中，ncor为时间间隔，为接收信号，为除第i个传感器外，传感器阵列接收信号的合成信号作为第i个传感器接收信号的参考信号，R_K+1为归一化系数，

在一种可能的实现方式中，根据公式计算传感器阵列的合成信号的第一信噪比和第二信噪比；