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Robust DOA estimation using acoustic vector sensor arrays with time-varying axial deviation under non-uniform noise
10.23919/JCN.2025.000071
2026-01-06
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AI
摘要
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为缓解非均匀噪声下声矢量传感器（AVS）阵列中时变轴向偏差（TVAD）导致的到达方向（DOA）估计性能显著退化问题，本文提出了一种两步最小二乘拟合（TSLSF）技术。首先，通过将轴向偏差参数引入各子时间周期（STPs）的数据集，建立了包含TVAD的AVS阵列模型。然后，为将AVS阵列中各通道的噪声向量视为虚拟稀疏信号，构建了一种新的AVS阵列流形矩阵。接着，为估计TVAD矩阵、稀疏信号和噪声向量，基于加权最小二乘原理构造了两个代价函数，并推导了其解析表达式。此外，为处理TVAD在整个观测周期内对DOA估计性能的影响，采用聚焦技术将不同STPs的TVAD数据集转换为目标数据集。仿真实验验证了在非均匀噪声环境下，结合TVAD的AVS阵列所提方法的有效性和鲁棒性。
关键词:
Acoustic vector sensor (AVS) array
direction of arrival (DOA) estimation
non-uniform noise
time-varying axial deviation (TVAD)
期刊
J
IF:
3.2
论文数: 30
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学者
W
Weidong Wang
H 指数:
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