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Performance analysis and robust DOA estimation using acoustic vector sensor array under non-orthogonal deviation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.dsp.2025.105867.png)
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摘要
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本文系统地解决了声矢量传感器阵列（AVSA）中非正交偏差（NOD）下的到达方向（DOA）估计问题。首先，通过将NOD信息纳入理想AVSA模型，建立了两种具有NOD的AVSA模型。随后，针对每个声矢量传感器（AVS）均存在NOD的场景，解析推导了DOA估计偏差、克拉美罗下界（CRLB）和均方根误差（RMSE）的闭式表达式，以说明NOD对DOA估计精度的影响。为减轻NOD的影响，提出了一种创新的优化修正矩阵构造（OMMC）方法。利用已知辅助源信息和理论RMSE，初步粗略估计每个AVS的NOD范围。基于估计的偏差范围，构造一个过完备冗余修正矩阵，用于校准每个AVS的测量数据。通过最小化估计与真实DOA之间的偏差来选择最优修正矩阵，并通过提取每个AVS的最优修正子矩阵形成阵列的全局修正矩阵，从而实现精确的阵列校准。通过大量仿真进行了全面的性能评估，结果表明所提出的OMMC方法显著优于现有技术，尤其在具有大NOD或有限快照的挑战性环境中表现更优。
Keyword:
Non-orthogonal deviation
Optimal correction matrix
Acoustic vector sensor array (AVSA)
Direction-of-arrival (DOA) estimation
期刊
D
IF:
3
论文数:
695
被引数:
0
机构
引用论文
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