脉冲噪声下多伯努利滤波的单声矢量DOA跟踪

针对单声矢量传感器(Acoustic vector sensor, AVS)脉冲噪声环境下的多声源波达方向(Direction of arrival, DOA)跟踪问题,利用α稳定分布能更好地建模脉冲噪声的性质,提出α稳定分布下的多伯努利DOA跟踪算法。由于α稳定分布不具有有限协方差,该算法采用分数低阶距(Fractional Lower Order Moment, FLOM)代替协方差矩阵,对FLOM进行特征分解构造噪声子空间,生成FLOM MUSIC空间谱函数作为多伯努利滤波器的伪似然函数,并对其指数加权,改善了传统似然函数的发散和平坦问题,使得粒子的重采样更有效。该算法的优点是不需要预先知道声源个数,利用先验信息和当前量测信息可以直接对当前声源进行跟踪。仿真结果表明,该算法能有效跟踪脉冲噪声环境下单一AVS声源的数目和状态。