阵元非均匀高斯噪声背景下近场声源定位方法.pdf

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1、第44卷第5期河南大学学报(自然科学版)Vo1．44No．52014年9月JournalofHenanUniversity(NaturalScience)Sep．2014阵元非均匀高斯噪声背景下近场声源定位方法杨一平，张勇，岳金旺(河南大学图像处理与模式识别研究所，河南开封475004)摘要：针对阵元非均匀高斯噪声背景下的近场声源定位问题，研究了最大似然定位方法，并给出克拉美一罗界(CRB)，进而为了解决最大似然方法常规求解方法多维参数空间搜索的高运算复杂度问题，提出了基于对数似然函数的步进迭代方法(SML)和近似似然函数法(AML)．仿真实验表明，SML方法经过较少的迭代即可收敛，SML方

2、法和AML方法的估计精度较高，均方误差(MSE)在较高信噪比条件下逼近CRB．关键词：近场源；定位；最大似然估计；计算复杂度；克拉美一罗界中图分类号：TN91l_7文献标志码：A文章编号：1003—4978(2014)05—0595—06MaximumLikelihoodLocalizationofMultipleNear—FieldSourcesinthePresenceofNon-uniformSensorNoiseYANGYiping，ZHANGYong．YUEJinwang(InstituteofImageProcessingandPatternRecognition，HenanUn

3、iversity，KangHenan475004，China)Abstract：Thispaperinvestigatesthemaximumlikelihood(ML)Localizationofmultiplenear—fieldsourcesinthepresenceofunknownnonuniformsensornoise．Newclosed—formexpressionforthenear-fieldacousticLocalizationCramer—Rao—Bound(CRB)hasbeenderived．Moreover，twofastalgorithmsarepropos

4、edtOlightencomputationcomplexityofconventionalmaximumlikelihoodmethod．Thefirstalgorithmisbasedonaniterativeprocedurewhichstepwiseconcentratesthelog—likelihoodfunctionwithrespecttOthelocationofacousticandthenoisenuisanceparameters，whilethesecondisanoniterativealgorithmthatmaximizesthederivedapproxim

5、atelyconcentratedlog—likelihoodfunction．Simulationresultsshowthestepwise—concentratdMLalgorithm(SML)requiresonlyafewiterationstOconvergeandboththeSMLandtheapproximately—concentratedMLalgorithm(AML)attainasolutionclosetOthederivedCRBathighsignal—tO—noiseratio．Keywords：near—fieldsource；localization；m

6、aximumlikelihoodestimation；computationcomplexity；CRB0引言声源定位是声纳、麦克风阵列信号处理的研究重点和热点之一，该项技术的突破将对水下资源勘探、语音识别技术和生物医学工程等领域具有重要意义．当前对远场窄带声源波达方位估计方法的研究已比较深入，涌现出多种多样的方法_1]．对于在语音识别场景中常出现的近场声源定位问题，由于不同阵元之间的相位差为声源方位和距离的函数，需要对远场窄带声源定位方法做距离域的扩展，由此衍生出阵元均匀高斯噪声假设条件下近场声源定位的最小方差法、MUSIC及最大似然等方法．上述方法中，最大似然方法尽管运算复杂度高但具有一

7、致无偏、最小方差和低信噪比条件下角度分辨力强[4等优点．因此，常被用来做其他方法性能的评估标准，受到了广泛的关注．但是，阵元均匀高斯噪声假设并不能契合所有实际工程问题．例如，对于紧致型雷达阵列，阵元之间存在收稿日期：2014—04—05基金项目：国家自然科学基金联合人才培育项目(U1204611)；河南省科技厅基础与前沿项目(132300410278)；河南大学校内基金资助项目(2012YBZR006)作者简