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Structural-Guided Weighted Deconvolution for High-resolution DOA Estimation
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PRE
AI
DOI：10.1109/lsp.2026.3744292.png)
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摘要
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传统波束形成（CBF）在低频声学检测中存在主瓣宽、旁瓣泄漏和背景波动问题，限制了紧密间隔源的分辨率。本文提出了一种结构引导加权去卷积方法用于高分辨率到达方向（DOA）估计。通过利用幅度集中和对称梯度信息，从归一化CBF谱中构建正方向依赖的结构权重，从而强调候选源相关的角度结构并改善去卷积前的峰谷对比度。权重参数通过贝叶斯优化离线确定，然后固定用于独立测试。优化后的权重生成结构精炼的CBF谱，同时保持基于导向矩阵的点扩散函数（PSF）矩阵不变，使得加权谱可与不同的PSF基去卷积求解器配合使用。在该框架下开发了加权DAMAS和加权Richardson–Lucy（RL）去卷积。仿真结果表明，所提出的方法在低信噪比条件下对紧密间隔源实现了更高的分辨率概率，同时保持了准确的DOA估计。
Keyword:
Direction-of-arrival estimation
deconvolution beamforming
structural prior
weighted deconvolution
期刊
I
IF:
3.9
论文数:
833
被引数:
0
机构
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