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Mixed Far-Field and Near-Field Source Localization Based on Subarray Cross-Cumulant

时间:2018-07-09 00:38:03      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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基于子阵列互累积量(Cross-Cumulant)的远场和近场混合声源定位[1]。

文中采用Uniform linear array (ULA)阵列,将其分为两个互相重叠的子阵列,构建关于子阵列输出信号的两个特殊cross-cumulant matrices,而这两个矩阵仅仅与源信号的DOA有关。

信号模型

阵列模型如下:

技术分享图片

K个窄带信号,阵元数目为2M+1的对称ULA阵列。假设中间阵元为相位基准。则第m个传感器的接收信号可以表示为:

技术分享图片

其中技术分享图片为第k个入射信号的波形,技术分享图片为第m个传感器的噪声,技术分享图片为第k个源信号从阵元0到阵元m个传播时间(时延)。

当第k个入射信号是near-field信号时,技术分享图片满足如下形式:

 技术分享图片

 λ表示波长,技术分享图片技术分享图片分别表示第k个源信号的DOA和range。根据菲涅耳区域的定义,技术分享图片,并且技术分享图片表示阵列孔径。

 当第k个入射信号是far-field信号时,技术分享图片满足形式:技术分享图片

 将公式(1)写为矩阵形式,可以表示为:

 技术分享图片

其中技术分享图片技术分享图片是维度为技术分享图片的复数向量,并且有:

技术分享图片

其中(2M + 1) × 1 的导向矢量表示为:

技术分享图片

 需要注意的是,在公式(6)表示的接收信号模型,前技术分享图片个源信号假定为FF源(近场源信号),剩余技术分享图片个假定为NF源(远场源信号)。

本文有如下先验假设:

(1)源信号是统计独立的,采用非零峭度进行零均值随机处理。

(2)传感器噪声是加性的空间高斯白噪声,具有零均值。并且和源信号互相独立。

(3)已知源信号数目K,或者已经采用信息论准则准确估计得到。

 提出算法

 

 

[1] Zhi Zheng, Mingcheng Fu, Wen-Qin Wang,etc. Mixed Far-Field and Near-Field Source Localization Based on Subarray Cross-Cumulant ☆[J]. Signal Processing, 2018.

Mixed Far-Field and Near-Field Source Localization Based on Subarray Cross-Cumulant

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9261328.html

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