基于广义特征值分解的拓扑无关分布式自适应节点特定信号估计算法用于临时无线声学传感网络
音频与语音处理
2024-07-22 v1 声音
摘要
介绍一种基于低秩近似的拓扑无关分布式自适应节点特定信号估计（TI-DANSE）算法，使用广义特征值分解（GEVD）用于临时无线声学传感网络。该TI-GEVD-DANSE算法以及原始的TI-DANSE算法均 exhibits 非严格收敛性，这在准确估计空间协方差矩阵具有挑战性的情景下可能导致随时间的数值不稳定。提出一种自适应滤波器系数归一化策略以缓解此问题并实现TI-(GEVD-)DANSE的稳定性能。该方法在数值仿真中得到验证，包括动态声学情景，证明了额外归一化的重要性。
引用
@article{arxiv.2407.14172,
title = {Topology-Independent GEVD-Based Distributed Adaptive Node-Specific Signal Estimation in Ad-Hoc Wireless Acoustic Sensor Networks},
author = {Paul Didier and Toon van Waterschoot and Marc Moonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14172},
year = {2024}
}
备注
Presented in the 2024 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)