Research and application of fast-convergent minimum variance distortionless response algorithm

摘要

常规 MVDR 适应 beamformer 是用真实的声学的地的 narrowband CSDM 估计最佳的 beamforming 重量的高分辨率的 narrowband beamformer。在实际应用， MVDR 算法需要长观察时间估计协变性矩阵。这个固有的性质使本地化移动迅速的目标困难。为宽带信号， MVDR 算法需要转换增加计算要求的每 CSDM。为相关来源，因为信号将取消对方， MVDR 的性能将戏剧性地降级。一个快会聚的 MVDR 算法基于 subband subarray 处理被建议。完整的频率乐队被划分成 subbands 的集合，线数组被划分成 subarrays 的集合。为每 subband，减少的尺寸的 STCM 是计算的。快会聚的 MVDR 算法和空间光谱评价的然后适应的 beamforming 重量被获得。同时，空间光谱评价能用两方面的空间变光滑方法为相关来源被做。模拟和试用数据的结果证明建议方法有高分辨率、在即时附近的集中性质，两方面的空间变光滑有 decorrelation 的令人满意的有效性。