频率不变波束形成技术属于恒定束宽波束形成,能解决宽带信号中不同频率分量对应的波束响应不一致问题。针对现有的一类以均匀线阵为模型将恒定主瓣宽度作为约束条件的频率不变波束形成方法,当阵元个数确定后,形成的波束主瓣宽度和旁瓣水平往往达不到实际需求,借助压缩感知理论和阵列虚拟扩展的思想,提出一种改善波束性能的新方法。提出的方法以均匀线阵为模型,利用阵列虚拟扩展增大阵列的孔径,引入压缩感知理论(compressed sensing,CS)进行信号预处理,并利用二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)进行频率不变波束形成。由于压缩感知的恢复算法可以对压缩采样矩阵采集的信号进行精确重构,从而达到以更少的阵元获得相同的波束形成器性能。换言之,在相同的阵元个数条件下,通过阵列虚拟扩展增大了阵列的孔径,提出的方法比基于SOCP的频率不变波束形成方法有更窄的主瓣宽度和更低的旁瓣水平,仿真结果也表明了该方法的有效性,在相关工程实践中具有一定的参考价值。
频率不变波束形成技术属于恒定束宽波束形成,能解决宽带信号中不同频率分量对应的波束响应不一致的问题.针对现有的一类将恒定主瓣宽度作为约束条件的频率不变波束形成方法,当阵元个数确定以后,形成的波束旁瓣水平往往达不到实际需求的问题,借助压缩感知理论,提出了一种改善波束旁瓣水平的新方法.提出的方法引入压缩感知理论(compressed sensing,CS)进行信号的预处理,并利用二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)进行频率不变波束形成.由于压缩感知的恢复算法可以对压缩采样矩阵采集的信号进行精确重构,从而达到以更少的阵元获得相同的波束形成器性能.换言之,在相同的阵元个数条件下,通过阵列虚拟扩展增大了阵列的孔径,提出的方法比基于SOCP的频率不变波束形成方法有更低的旁瓣水平,仿真结果也表明了该方法的有效性,在相关的工程实践中具有一定的参考价值.
虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.
