基于快速平行因子分解的声矢量传感器阵二维DOA估计
作者:
作者单位:

南京航空航天大学电子信息工程学院,南京 211106

作者简介:

通讯作者:

陈未央,女,助理研究员,E-mail:weiweigenes@nuaa.edu.cn。

中图分类号:

TN911.7

基金项目:

国家自然科学基金(61971217,61971218,61631020)资助项目;江苏省自然科学基金(BK20200444)资助项目。


Two-Dimensional DOA Estimation Algorithm for Acoustic Vector-Sensor Array via Fast PARAFAC Decomposition Method
Author:
Affiliation:

College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 211106, China

Fund Project:

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    摘要:

    将声矢量传感器阵列参数估计问题与平行因子(Parallel factor, PARAFAC)模型相结合,提出了一种基于快速PARAFAC分解的二维波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法首先将接收信号构建为PARAFAC模型,然后在数据域对参数矩阵进行初估计,最后利用PARAFAC分解获得信号二维DOA估计。该算法能够应用于任意结构的声矢量传感器阵列,同时能够得到和信源一一匹配的仰角和方位角估计。借助于参数矩阵的初始估计,所提算法收敛速度较快,其计算复杂度大大降低。该算法角度估计性能接近于PARAFAC算法,同时优于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法和传播算子(Propagator method, PM)算法。

    Abstract:

    This paper combines the parameters estimation problem of acoustic vector-sensor array with the parallel factor (PARAFAC) model, and proposes a fast PARAFAC decomposition-based two-dimensional direction of arrival (DOA) estimation algorithm. The proposed algorithm first constructs the received data as PARAFAC model, then the parameter matrices are initially estimated in data field and the two-dimensional DOA estimation can be obtained via fast PARAFAC decomposition. The proposed algorithm is effective for arbitrary acoustic vector-sensor array and can acquire automatically paired angle estimations. Furthermore, owing to the initial estimation of the PARAFAC model, the proposed algorithm owns the faster PARAFAC decomposition and the lower computational complexity. The simulation results indicate that the angle estimation performance of the proposed algorithm is close to that of the traditional PARAFAC algorithm and better than that of the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) and the propagator method (PM).

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈未央,徐乐,张小飞.基于快速平行因子分解的声矢量传感器阵二维DOA估计[J].南京航空航天大学学报,2021,53(1):130-135

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  • 收稿日期:2019-06-08
  • 最后修改日期:2020-12-11
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  • 在线发布日期: 2021-02-05
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