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麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究 被引量：4
1
作者 居太亮 彭启琮 +1 位作者 邵怀宗 林静然 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期225-228,共4页
聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最... 聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最小为最优化准则,提出了一种不需要预估计和迭代的二维宽带聚焦算法。该算法实时性好、计算复杂度低。采用八元均匀圆环麦克风阵列,仿真验证了该算法的良好二维DOA估计性能。 展开更多
关键词 频率聚焦算法 麦克风阵列 子空间方法 宽带信号方向估计
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非均匀线阵的宽带波达方向估计
2
作者 贾磊 赵文强 《计算机与数字工程》 2012年第4期15-16,38,共3页
研究了基于非均匀线阵的宽带DOA估计问题和非均匀线阵的阵形。对宽带相干信号子空间算法(CSM)和修正MUSIC算法(MMUSIC)的基本原理作了简单介绍。基于修正MUSIC算法和CSM算法,提出了一种适合非均匀线阵的宽带DOA估计算法。仿真结果表明... 研究了基于非均匀线阵的宽带DOA估计问题和非均匀线阵的阵形。对宽带相干信号子空间算法(CSM)和修正MUSIC算法(MMUSIC)的基本原理作了简单介绍。基于修正MUSIC算法和CSM算法,提出了一种适合非均匀线阵的宽带DOA估计算法。仿真结果表明提出算法在非均匀线阵对称布阵方式下取得很好的效果,提高了DOA估计性能。 展开更多
关键词 非均匀线阵 宽带doa估计 CSM算法 修正MUSIC算法
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基于可变网格技术的宽带DOA估计
3
作者 余鹏程 王双叠 《电子科学技术》 2015年第3期321-324,共4页
本文给出了一种基于稀疏表示和可变网格技术的宽带DOA估计方法。仿真结果表明这种方法与基于相干信号子空间思想的TCT算法的估计精度相同,但它明显提高了计算效率。
关键词 稀疏表示 可变网格技术 宽带doa估计
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一种存在阵列误差情况下的宽带DOA估计方法
4
作者 潘苗 王鼎 吴瑛 《信息工程大学学报》 2008年第3期323-326,共4页
相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样。文章首先给出了宽带信号条件下的阵列误差模型,利用四阶累积量估计出各频点上实际的方向矩阵,然后利用总体最小二乘(TLS)算法给出了一种存在阵列误差情况下的聚焦矩阵的求法。仿真... 相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样。文章首先给出了宽带信号条件下的阵列误差模型,利用四阶累积量估计出各频点上实际的方向矩阵,然后利用总体最小二乘(TLS)算法给出了一种存在阵列误差情况下的聚焦矩阵的求法。仿真结果表明此方法在存在阵列误差时DOA估计精度较高,稳健性好。 展开更多
关键词 阵列误差 宽带doa估计 TLS
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低信噪比条件下宽带欠定信号高精度DOA估计 被引量：6
5
作者 冯明月 何明浩 +1 位作者 徐璟 李少东 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1340-1347,共8页
为提高低信噪比条件下宽带欠定信号DOA估计精度,该文提出基于网格失配迭代最小化稀疏学习的宽带DOA估计方法。该方法首先对频域协方差矩阵进行矢量化处理实现虚拟阵列扩展,将欠定信号转换为超定信号。其次利用线性变换滤除含有噪声项的... 为提高低信噪比条件下宽带欠定信号DOA估计精度,该文提出基于网格失配迭代最小化稀疏学习的宽带DOA估计方法。该方法首先对频域协方差矩阵进行矢量化处理实现虚拟阵列扩展,将欠定信号转换为超定信号。其次利用线性变换滤除含有噪声项的虚拟阵元,并对协方差估计误差进行了白化处理,抑制了信号中的干扰项。最后建立了包含不同频点联合稀疏参数和网格失配参数的贝叶斯层次架构,推导了联合稀疏参数、网格失配参数的最小稀疏表达式并进行了迭代学习。较传统方法,该方法不依赖任何先验信息,更好地抑制了虚拟阵元中的噪声和干扰,降低了网格失配对DOA估计的影响,在低信噪比条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率。仿真实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 宽带信号到达角估计 低信噪比条件 欠定信号 网格失配 最小稀疏迭代
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宽带声源方位估计的多频稀疏贝叶斯学习改进算法 被引量：1
6
作者 陈果 卢永刚 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期302-312,共11页
在对空气中未知的宽带声源的波达方向进行估计时,麦克风阵列的阵元间距很容易大于声信号半波长而出现栅瓣,严重影响估计效果。尽管多频带数据的使用在一定程度上可以抑制栅瓣产生,但目前的方法抑制效果比较一般而且计算效率不高。在稀... 在对空气中未知的宽带声源的波达方向进行估计时,麦克风阵列的阵元间距很容易大于声信号半波长而出现栅瓣,严重影响估计效果。尽管多频带数据的使用在一定程度上可以抑制栅瓣产生,但目前的方法抑制效果比较一般而且计算效率不高。在稀疏贝叶斯学习基础上,提出了一种针对宽带声源方位估计的改进方法。这种方法将超先验引入到传统的多频稀疏贝叶斯估计模型中,然后同时利用声源信号在多个频带上具有的相同空间角度稀疏性并结合期望最大化算法重新推导了多频稀疏贝叶斯模型中各相关参数的迭代形式。与此同时,考虑到实际场景中的声源方位通常不位于稀疏网格上,离网格修复模型也被加入设计框架中,以解决该问题。为验证算法性能,开展了仿真实验和场地实验。结果表明,相比最近提出的基于l_(1)最小化的多频压缩感知方法和宽带的多频稀疏贝叶斯学习方法,提出方法能更好的利用宽带声源的多频特性以降低栅瓣的干扰,同时具有更高的估计精度和计算速度。在现场实验中,改进方法表现了优于其他先进方法的栅瓣抑制能力,声源方位估计误差可达0.09°,所需迭代收敛步数相比MF-SBL减少约50%。 展开更多
关键词 宽带声源doa估计 多频稀疏贝叶斯学习 麦克风阵列信号处理 超先验
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