基于声传感器阵列的目标方位估计方法

摘要

随着阵列信号处理技术的飞速发展，声传感器阵列引起了越来越多学者的关注与重视。目标方位估计(DOA)作为声传感器阵列众多应用的一个重要前提，也越来越发挥着巨大的作用。传统的目标 DOA估计方法存在分辨率低、抗噪性能差、不适用于低快拍以及阵元数较少的应用场合等问题，而现有的基于压缩感知的目标 DOA估计方法又存在运算时间长、估计精度低等问题。
　　针对上述问题，本文在分析了均匀圆阵和信号稀疏表示模型的基础上，结合改进平滑l0范数算法，提出了一种基于改进平滑l0范数算法的均匀圆阵目标DOA估计方法。该方法采用更具陡峭性的组合函数代替了sl0算法中采用的高斯函数逼近l0范数，结合修正牛顿和阻尼步长，很好地避免了sl0算法中由于采用最速下降法和梯度投影法中存在“锯齿效应”以及收敛速度缓慢等问题。同时该方法弥补了传统目标 DOA估计方法中存在的上述多种问题。
　　本文在基于改进平滑 l0范数算法的均匀圆阵目标 DOA估计方法的基础上，结合宽带信号稀疏表示模型，提出了一种基于改进平滑 l0范数算法的快速宽带信号 DOA估计方法。并通过实验仿真与现有的宽带 DOA估计方法在估计精度和运算时间等方面进行比较和分析，验证该方法在运算时间上具有绝对优势的同时还具有相对较高的精度。这在压缩感知理论框架下为应用于声传感器阵列的目标 DOA估计提供一种快速且精度较高的方法。

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第1章 绪论

1.1 引言

1.2 研究意义及选题背景

1.3研究现状

1.4本文的主要研究工作和内容安排

第2章 基于声传感器阵列的信号DOA估计基本原理

2.1 引言

2.2阵列信号数学模型

2.3麦克风阵列

2.4常用DOA估计算法

2.5 本章小节

第3章 基于稀疏重构算法的信号DOA估计

3.1 引言

3.2压缩感知原理

3.3常见的稀疏重构算法

3.4基于稀疏重构算法的均匀圆阵DOA估计

3.5 本章小节

第4章 基于改进sl0算法的目标DOA估计

4.1 引言

4.2基于sl0算法的DOA估计方法

4.3基于改进sl0重建算法的目标DOA估计方法

4.4仿真与性能分析

4.5 本章小节

第5章 基于稀疏重构算法的宽带信号DOA估计方法

5.1 引言

5.2基于稀疏重构的宽带信号DOA估计原理

5.3实验仿真与分析

5.4 本章小节

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢