基于KR积的稀疏重构近场源定位

针对声源数多于阵元数的近场信源定位问题,该文提出一种基于Khatri-Rao(KR)积的稀疏重构近场源定位方法.该方法首先假设信号是准平稳的,然后通过KR积得到虚拟阵列结构,增加了阵列的自由度;接着在虚拟阵列结构下对虚拟信号进行稀疏表示,最后通过l1范数约束得到声源的空间谱估计.仿真表明,此稀疏重构定位方法可以实现信源定位的欠定估计,且性能优于基于KR积的子空间方法.

导向矢量正交分解的离格信号DOA估计

当存在离格信号时,网格失配将导致基于压缩感知理论的DOA估计算法估计性能严重下降。为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行KR积变换的基础上,提出了一种基于压缩感知理论下的导向矢量正交分解的离格信号DOA估计算法。算法利用信号导向矢量与其一阶导函数矢量间的正交性构建了新的离格信号导向矢量模型,并基于最小二乘法对离格信号的网格偏离量进行估计。在构建稀疏重建模型时,采用ILSSE方法精确估计噪声协方差矩阵,提高了稀疏重建的精度。仿真结果表明,所提算法在不同信噪比和不同的网格间距下对离格信号DOA都有较好的估计精度。