矢量传感器声源DOA估计方法研究

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1、ResearchonDirection．ofarrivalEstimationUsingAcousticVectorSensorADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniVersityinP卸rrtialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceByLiJingSupervisor：Asso．Prof．历即场馏?May，2014Ⅲ⋯洲咖删Ⅲ洲㈣川⋯舢IlY2543231关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请。

2、本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的，对所研究的课题有新的见解。据我所知，除文中特别加以说明、标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。在此本人郑重承诺：所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为，文责自负。学位申请人(学位论文作者)签名：查晶201华年5月，L日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者，本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求，即

3、河南大学有权向国家对书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授权河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的，可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)。(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名：学位论文指导教师签套稻2019年步月，乙日摘要声源定位是阵列信号处理领域的主要研究内容之一，其DOA估计技术在许多应用中扮演着十分重要的角色，例如：语音学、地震学、声纳和雷达系统。传统的声源定位方法是利用声压传感器阵列，这些传感器是空间分布的，结合

4、使用声压量测估计技术来完成对波达方向的一种估计。将声矢量传感器引入阵列信号处理的研究领域，在很大程度上丰富了其研究内容，使声矢量传感器成为当前DOA估计领域中研究的一个热点。单声矢量传感器包含俯仰和方位信息，并能进行二维DOA估计，而声矢量传感器采用复合传感器结构，可以同时测量声压和质点振速信息。与传统声压传感器相比，声矢量传感器的优势在于它可以更好地利用声学信息，提高估计精度。因此，声矢量传感器利用较少的传感器阵元，在更低的信噪比条件下可以获得更为精确的估计效果。针对阵元域非均匀白噪声背景下的声源定位问题，DovidLevin和Sh锄oG眦10t提出了基于声矢量传感器的最大能量算法。

5、该算法通过选取适当的加权参数虽然可以接近克拉美罗下界，具有较高的估计精度，但加权参数的选取过程十分复杂，大大地降低了算法的效率。此外，在时变场景下，该算法也并不适用。因此结合非均匀噪声协方差矩阵估让技术，通过估计噪声协方差矩阵对传感器接收到的阵列信息进行预白化处理，本文提出加权参数固化的最大能量算法。针对空域色噪声背景下的声源定位问题，以往提出的基于声矢量传感器的最大似然算法DOA估计虽然估计精度较高，但也同样地存在算法效率较低的问题，此外，在语音和音频等一些应用中，空域噪声为色噪声，所以该方法存在一定的局限性。因此针对噪声协方差矩阵服从逆威沙特(Inverse．Wishan)分布的D

6、OA估计问题，利用噪声协方差矩阵的先验分布信息，结合噪声预白化技术，提出基于噪声预白化技术与噪声协方差矩阵迭代技术的联合DOA估计算法。最后通过仿真实验分别对以上提出的这两种新算法从估计精度和算法效率方面进行验证。关键词：声矢量传感器，非均匀噪声，空域色噪声，最大能量算法，联合DoA估计ABSTRACTLocalizingthedirectionofa喇VaJ(DOA)of锄acouSticsourceisoneofthemainresearchworksinthea玎aysignalprocessingfield，a11dtheDOAestimationtecllllol0盱play

7、saJlimponantroleinmanyapplicationssuchaLsspeech，seismolOgy，sonarandradarsystem．TIletraditionalsoundsourCelocalizationsolutionexplOitsthesoundpressuresensorarraywhichisspatiallydistributed，andcOmbineswiththesOundpressuremeasu