利用 ALOHA 从稀疏远场数据重建多极声源
信息论
2023-10-31 v2 信号处理
math.IT
摘要
从远场特征重建多极声源或电磁源在许多应用中起着关键作用。大多数现有技术需要以奈奎斯特采样率的密集多频数据。亚采样网格的可用性导致逆源到数据算子的零空间，从而引起显著的成像伪影。为此，需要关于源的额外知识或正则化。在本文中，我们提出了一种从亚采样稀疏数据重建多极源的两阶段新策略，该策略利用了源在物理域中的稀疏性。以奈奎斯特采样率的数据从亚采样数据中恢复，然后使用常规反演算法重建源。数据恢复问题被联系到具有有限创新率（FIR）信号的频谱恢复问题，该问题使用基于湮灭滤波的结构化 Hankel 矩阵补全方法（ALOHA）求解。为了精确重建，使用了傅里叶反演算法。实验支持了该方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2303.12662,
title = {Multipolar Acoustic Source Reconstruction from Sparse Far-Field Data using ALOHA},
author = {Yukun Guo and Abdul Wahab and Xianchao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12662},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 2 figures