似P范数特征值分解高分辨率声源定位识别方法研究

发布时间：2018-08-26 10:02

【摘要】：提出一种基于似P范数特征分解的高分辨率声源定位识别方法,该方法在子空间类算法原理基础上,利用特征分解得到子空间响应函数向量,通过预设声源类型建立各子空间声源向量重构模型,进而利用似P范数稀疏性约束条件求解最优解,获取高分辨率声源定位识别效果。理论及仿真研究表明,与其它常规算法相比,该方法不仅能真实反映声源位置信息,而且能反映不同声源能量分布的绝对大小,对多种类型声源具有高精度,高分辨率定位识别效果,适用性强。通过对影响定位性能参数的仿真分析,给出了合理的选取范围。水池试验进一步验证了该方法具有良好的工程应用前景。
[Abstract]:A high resolution acoustic source location recognition method based on P-like norm characteristic decomposition is proposed. Based on the principle of subspace class algorithm, the subspace response function vector is obtained by eigendecomposition. The reconstruction model of sound source vector in each subspace is established by the preset sound source type, and then the optimal solution is solved by using the constraint condition of quasi-P-norm sparsity, and the high resolution sound source location and recognition effect is obtained. The theoretical and simulation results show that compared with other conventional algorithms, this method can not only reflect the location of sound sources, but also reflect the absolute size of energy distribution of different sound sources, and has high accuracy for many kinds of sound sources. High resolution positioning and recognition effect, strong applicability. The reasonable selection range is given through the simulation analysis of the parameters affecting the positioning performance. The tank test further verifies that the method has a good prospect of engineering application.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室;船舶系统工程部;
【基金】：国家自然科学基金资助(11274080) 水声技术国防重点实验室基金资助(9140C200203120C20083)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2204515