不需要特征值分解的几种幂迭代算法研究

针对MUSIC算法中协方差矩阵特征值分解运算量大,难以在嵌入式系统中实现的问题,分析了普通幂迭代算法、逆幂迭代算法和特征值平移幂迭代算法3种幂迭代算法,比较了它们的优缺点。并且考虑到麦克风阵列采集到的声信号为宽带信号,分析了阵元间距选择的影响。并用计算机仿真来验证,在选择合适阵元间距的基础上选取特征值平移幂迭代算法可以代替特征值分解,降低了运算的复杂度。     

采用频率聚焦的声源DOA估计方法研究

聚焦技术就是把宽带信号聚焦到某一个确定的频率上近似成窄带信号。麦克风阵列接收的声音信号相对频率范围更大,达到3～4个数量级,如何选择聚焦频率就成为估计算法的关键问题。为了应对多重信号分类(Multiple Signal Characteristic,MUSIC)算法对阵元间隔的要求,防止出现多值模糊。根据宽带聚焦算法的思想,从聚焦后的窄带信号入手,分析了阵元间隔对MUSIC算法的影响。验证了一种按阵元实际间距选择聚焦频率的方法,通过仿真表明了该方法的可行性。