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基于奇异值分解的稀疏重构近场声源定位  
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【英文篇名】 Near-field sound source localization via sparse reconstruction based on SVD
【下载频次】 ★★★★
【作者】 窦育强; 王晖; 马赛;
【英文作者】 Dou Yuqiang; Wang Hui; Ma Sai; School of Information Engineering; Communication University of China; School of Computer & Information Engineering; Henan Normal University;
【作者单位】 中国传媒大学信息工程学院; 河南师范大学计算机与信息工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 近场; 声源定位; 稀疏重构; l1范数; 奇异值分解;
【英文关键词】 near-field; sources localization; sparse reconstruction; l1 norm; singular value decomposition;
【摘要】 针对近场声源定位问题,提出一种基于奇异值分解的稀疏重构定位方法。该方法通过奇异值分解得到信号子空间,然后在信号子空间约束l1范数求解优化问题实现声源的定位。与直接对接收信号进行稀疏重构相比,该方法通过奇异值分解降低了计算量,有效抑制了噪声。仿真结果表明,与子空间方法相比,其提高了定位的抗噪声性能和分辨率。
【英文摘要】 Aiming at the problem of near-field sound sources localization,this paper proposed the method of sparse reconstruction based on the singular value decomposition( SVD). By the method of singular value decomposition to obtain the signal subspace,it minimized the l1 norm the sparse representation of sensor measurements,and realized the sources localization.Compared with the direct l1 norm sparse reconstruction,the method of singular value decomposition reduces the amount of calculation. Compared with subspace ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61231015)
【更新日期】 2016-06-15
【分类号】 TN912.3
【正文快照】 0引言近场声源定位是麦克风阵列信号处理的主要问题之一。对于点声源,当声源距接收麦克风阵列较近时,平面波的假设不再成立,声波将以球面波的形式到达阵列。子空间方法实现近场源定位已有较多文献论述。例如,文献[1]将一维MUSIC算法推广为二维MUSIC算法用于近场源定位,文献[2,3

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