针对谐波信号的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和基频联合估计问题,提出了一种基于单声矢量传感器对谐波信号的波达方向和基频联合估计。首先,使用声矢量传感器接收到信号数据,通过时延数据构造两个阵形相同的子阵。其次,利用快速T...针对谐波信号的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和基频联合估计问题,提出了一种基于单声矢量传感器对谐波信号的波达方向和基频联合估计。首先,使用声矢量传感器接收到信号数据,通过时延数据构造两个阵形相同的子阵。其次,利用快速TLS-ESPRIT(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法,对接收数据的自相关矩阵特征分解。最后,提取出特征值和特征向量中包含的角度和基频信息,得到目标的方位和基频估计。为了验证算法的性能,选取了9元声压阵列TLS-ESPRIT算法、波达方向矩阵算法以及TLS-ESPRIT算法作为对比算法进行测试。实验结果表明,对谐波信号的波达方向和基频联合估计问题,该算法的估计精度是最优的。展开更多
文摘针对谐波信号的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和基频联合估计问题,提出了一种基于单声矢量传感器对谐波信号的波达方向和基频联合估计。首先,使用声矢量传感器接收到信号数据,通过时延数据构造两个阵形相同的子阵。其次,利用快速TLS-ESPRIT(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法,对接收数据的自相关矩阵特征分解。最后,提取出特征值和特征向量中包含的角度和基频信息,得到目标的方位和基频估计。为了验证算法的性能,选取了9元声压阵列TLS-ESPRIT算法、波达方向矩阵算法以及TLS-ESPRIT算法作为对比算法进行测试。实验结果表明,对谐波信号的波达方向和基频联合估计问题,该算法的估计精度是最优的。
