基于多核最小二乘支持向量回归的TDOA-DOA映射方法

发布时间：2018-06-27 23:21

  本文选题：声源波达方向估计 + 到达时间差估计　； 参考：《数据采集与处理》2017年03期

【摘要】：基于到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)估计的方法是声源波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中的一类重要方法。其中由TDOA到DOA的映射是该类方法的关键步骤。本文提出了一种基于多核聚类最小二乘支持向量回归(Least-squares support vector regression,LS-SVR)的TDOA-DOA映射方法,并且分析了其稀疏化处理后的性能。为了提高混响噪声环境下的TDOA-DOA映射性能,本文还给出了一种基于归一化中值滤波的TDOA估计离群值消除方法。仿真结果表明,本文提出的方法要优于现有的最小二乘方法以及单核LS-SVR方法。
[Abstract]:The method based on the Time difference of arrival (TDOA) estimation is a kind of important method in the estimation of the direction of arrival (Direction of arrival, DOA) in the sound source. The mapping from TDOA to DOA is the key step of this kind of method. A kind of multi kernel clustering least squares support vector regression (Least-squares) is proposed. Ector regression, LS-SVR) TDOA-DOA mapping method and analysis of its performance after sparse processing. In order to improve the performance of TDOA-DOA mapping in the reverberation noise environment, a TDOA estimation method of outlier elimination based on normalized median filtering is given. The simulation results show that the proposed method is better than the existing one. The small second multiplication method and the single core LS-SVR method.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61471190)资助项目
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2075658