多快照与单快照压缩波束成形
统计理论
2023-07-19 v2 信息论
math.IT
统计理论
摘要
对于在传感器阵列上观测到的声场，压缩感知 (CS) 利用稀疏约束重构多个源的到达方向 (DOA)。通过将每个传感器处的声压表示为所有假设 DOA 处源振幅的相位滞后叠加，DOA 估计被表述为一个欠定问题。利用 -范数约束进行正则化使得该问题可通过凸优化求解，而促进稀疏性则提供了高分辨率的 DOA 图。在此，我们利用单快照和多快照的最大后验 (MAP) 估计推导稀疏源分布。CS 不需要反转数据协方差矩阵，因此即使在单快照情况下也能良好工作，且比传统波束成形提供更高的分辨率。对于多快照，CS 优于传统的高分辨率方法，即使在存在相干到达和低信噪比的情况下也是如此。利用来自 SWellEx96 实验的垂直阵列数据，展示了 CS 在相干多径情况下的优越分辨率。
引用
@article{arxiv.1503.02339,
title = {Multiple and single snapshot compressive beamforming},
author = {Peter Gerstoft and Angeliki Xenaki and Christoph F. Mecklenbräuker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.02339},
year = {2023}
}
备注
In press Journal of Acoustical Society of America