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基于高阶统计量与分数低阶统计量的近场源定位方法研究

王波  
【摘要】:本文针对近场源定位这一阵列信号处理领域的核心问题进行了研究,总结了近场源定位的研究现状,介绍了近场源定位的主要方法。在此基础之上,利用分数低阶统计量和高阶统计量对加性噪声背景下的近场源定位问题进行了深入的研究。 在冲击噪声背景下,本文利用分数低阶统计量可以抑制冲击噪声的特性,提出了一种基于分数低阶统计量的二维近场求根MUSIC方法。仿真实验验证了新方法能够有效估计近场源的二维参数——方位角和距离。 本文充分利用高阶统计量(高阶累积量)定义的灵活性和盲高斯性,对基于极化传感器阵列的二维近场源定位问题、对近场信源载波频率未知情况下的载频、方位角和距离的三维参数联合估计问题以及三维空间的近场源定位问题进行了研究,提出了二维近场极化Unitary ESPRIT方法、二维近场极化TLS-ESPRIT方法、基于四阶累积量和相关函数的三维参数联合估计方法、三维空间的类ESPRIT方法和时空域方法。仿真实验分别验证了各种新方法的有效性。在对影响声源定位(或时延估计)性能的主要因素——混响和噪声分析的基础之上,本文针对室内声源的时延估计问题,提出了利用多通道麦克风阵列的时延估计方法。仿真实验表明本文提出方法能大大提高算法的抗混响性能,同时具有较强的抗噪声能力。


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