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

论文摘要

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。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 观测模型比较
• 1.2.1 远场窄带观测模型
• 1.2.2 近场窄带观测模型
• 1.3 信源定位的发展及现状
• 1.4 本文的研究内容
• 第二章 基础知识
• [80,81]'>2.1 矩阵代数相关知识^[80,81]
• 2.1.1 特征值与特征向量
• 2.1.2 广义特征值与广义特征向量
• 2.1.3 矩阵的奇异值分解
• 2.1.4 M-P 广义逆
• 2.1.5 Kronecker 乘积
• 2.1.6 Toeplitz 矩阵
• 2.1.7 Vandermonde 矩阵
• 2.2 分数阶统计量[82-84]
• 2.2.1 α稳定分布的概念
• 2.2.2 分数低阶统计量
• 2.3 高阶统计量[85,86]
• 2.3.1 高阶统计量的定义
• 2.3.2 高斯过程的高阶矩和高阶累积量
• 2.3.3 谐波过程的累积量
• 2.3.4 高阶累积量的性质
• 第三章 冲击噪声背景下的近场源二维参数估计方法
• 3.1 近场信源模型
• 3.2 求根MUSIC 方法
• 3.3 基于协变异系数的求根MUSIC 方法
• 3.4 仿真实验
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于双极化传感器的近场源定位方法
• 4.1 基于极化传感器的二维近场源定位数学模型
• 4.2 近场极化UNITARY ESPRIT 方法
• 4.2.1 基于四阶累积量的近场源定位方法
• 4.2.2 仿真实验
• 4.2.3 结论
• 4.3 基于二阶统计量的近场极化定位方法
• 4.3.1 近场信源模型及其假设
• 4.3.2 基于二阶统计量的近场源参数估计方法
• 4.3.3 仿真实验
• 4.3.4 结论
• 4.4 本章小结
• 第五章 近场源定位中的频率、方位角和距离的联合估计方法
• 5.1 载波频率未知的近场源定位模型
• 5.2 基于二阶统计量的近场源三维参数联合估计方法研究
• 5.2.1 基于二阶统计量的近场源三维参数联合估计方法
• 5.2.2 参数配对方法
• 5.2.3 仿真实验
• 5.2.4 结论
• 5.3 基于四阶累积量的三维参数联合估计方法研究
• 5.3.1 基于四阶累积量的三维参数联合估计方法
• 5.3.2 配对方法
• 5.3.3 仿真实验
• 5.3.4 结论
• 5.4 本章小结
• 第六章 近场源定位中的方位角、仰角和距离的三维参数估计方法
• 6.1 近场源的三维空间模型
• 6.2 三维空间近场源定位类ESPRIT 方法
• 6.2.1 传统的近场源三维空间定位方法
• 6.2.2 3-D 类ESPRIT 方法的提出
• 6.2.3 仿真实验
• 6.2.4 结论
• 6.3 三维近场源定位的时空域方法
• 6.3.1 三维时空方法的提出
• 6.3.2 仿真实验
• 6.3.3 结论
• 6.4 本章小结
• 第七章 基于多通道麦克风阵列的时延估计方法
• 7.1 室内声源定位概述
• 7.2 室内麦克风阵列的数学模型
• 7.3 多通道时延估计方法
• 7.3.1 基于麦克风阵列的传统时延估计方法
• 7.3.2 本章提出的方法
• 7.4 仿真实验
• 7.5 本章小结
• 第八章 全文总结
• 8.1 主要工作与结论
• 8.2 今后待研究的问题
• 参考文献
• 攻博期间发表的学术论文及其它成果
• 学术论文
• 科研成果
• 获得奖励
• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT