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针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84 dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53 dB。 相似文献
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为了解决低信噪比下脉冲声信号影响锥特征的自适应选取和检测问题,提出了一种改进的整体嵌套边缘检测方法。利用脉冲信号小波域的时间-尺度分析谱图中明显的边缘效应特征,构造自适应影响锥(A-COI)模型。该模型可自适应输出最适影响锥部分,在减弱噪声干扰的同时最大程度的包含了脉冲信号的主要特征。进而将最适影响锥部分对应的小波系数用于脉冲信号检测,有效提升了低信噪比下的检测性能。对典型直升机桨-涡干扰脉冲信号的仿真和实验数据进行分析,结果表明在0 dB,2 dB,5 dB信噪比的复杂环境下,使用基于A-COI模型的检测率分别达到了65.13%,82.33%,95.27%,相对于传统固定大小影响锥的检测算法提升了42.42%,22.99%和2.36%。 相似文献
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为解决信源在较低信噪比情况下的测向分辨率问题,提出阵列可扩展的声矢量锥形阵测向算法。算法基于四阶累积量的阵列扩展和高斯噪声抑制特性,计算声矢量传声器不同输出分量的四阶累积量,使其在三维方向上扩展与原阵型结构相同的虚拟阵,从而构造包含角度信息的旋转不变矩阵进行测向。推导给出了算法的克拉美罗界,理论分析了算法性能受信噪比、采样快拍以及入射声源俯仰角的影响。仿真实验验证了该算法较常规声矢量阵ESPRIT算法有更优的噪声抑制能力及更高分辨的DOA估计性能。 相似文献
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针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。 相似文献
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改进正则化正交匹配追踪波达方向估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对稀疏阵列模型下匹配追踪波达方向估计方法稳定性不足的问题,提出了改进的正则化正交匹配追踪波达方向估计方法——TROMPDOA(T-transform Regularized Orthogonal Matching Pursuit Directions of Arrival Estimation).仿真表明,TROMPDOA方法在计算复杂度上与原有正交匹配追踪波达方向估计方法OMPDOA(Orthogonal Matching Pursuit Directions of Arrival Estimation)相近,但在估计稳定性上要优于OMPDOA方法,特别是在低信噪比及信号源之间的角度较近时,TROMPDOA方法比OMPDOA方法稳定性提高1倍.实验验证了TROMPDOA方法适用于单元和多元目标估计,估计精度达到1.5°. 相似文献
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刚性球形传声器阵列可以在无空间模糊的条件下进行球谐域数据处理,基于球形阵列的可控波束形成器导向响应功率(SRP)算法定位精度高,但是计算量大,计算效率低。通过将球面致密的全局网格搜索替换为分层搜索策略可以有效减小SRP算法的计算量。提出MRE-SRP算法保持球形阵列SRP定位精度的同时降低计算量,首先通过球谐域MUSIC(SH-MUSIC)算法判断入射声源的数量减小搜索区域;其次将相对熵模型引入球谐域SRP(SH-SRP)定位算法中,提取网格分层前后的信息增益,设计自适应网格选择判据,实现分层多分辨率网格的精准再细分,从而降低计算量。实验验证了所提出算法的性能,结果显示在单双声源定位中,该算法可以实现较高的定位精度,精准选择分层网格,计算量减少75%以上。 相似文献
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使用不同声源利用矢量传声器对毛毡材料进行现场吸声系数测试,研究了不同背景下不同声源的抗噪能力。矢量传声器可以同时测得声压和质点振速信号,进而可计算得到阻抗,利用自由空间和材料表面的阻抗可计算得到材料的吸声系数。在此次试验中,使用不同声源分别在无干扰和有一白噪声干扰源的两种情况下进行测试。结果表明,使用对数扫频脉冲和巴特沃斯脉冲测试所得的吸声系数曲线更平滑,说明脉冲声可以有效降低环境反射的影响,在高噪声背景下使用对数扫频脉冲测试所得的结果基本没有受到背景噪声的影响,说明对数扫频脉冲的抗噪能力更强。因此,使用对数扫频脉冲作为声源进行测试可有效减弱环境反射和背景噪声的影响。 相似文献