This article discusses the application of single vector hydrophones in the field of underwater acoustic signal processing for Direction Of Arrival (DOA) estimation. Addressing the limitations of traditional DOA estimation methods in multi-source environments and under noise interference, this study introduces a Vector Signal Reconstruction Sparse and Parametric Approach (VSRSPA). This method involves reconstructing the signal model of a single vector hydrophone, converting its covariance matrix into a Toeplitz structure suitable for the Sparse and Parametric Approach (SPA) algorithm. The process then optimizes it using the SPA algorithm to achieve more accurate DOA estimation. Through detailed simulation analysis, this research has confirmed the performance of the proposed algorithm in single and dual-target DOA estimation scenarios, especially under various signal-to-noise ratio(SNR) conditions. The simulation results show that, compared to traditional DOA estimation methods, this algorithm has significant advantages in estimation accuracy and resolution, particularly in multi-source signals and low SNR environments. The contribution of this study lies in providing an effective new method for DOA estimation with single vector hydrophones in complex environments, introducing new research directions and solutions in the field of vector hydrophone signal processing.


翻译:本文探讨了单矢量水听器在水声信号处理领域中进行波达方向估计的应用。针对传统DOA估计方法在多源环境及噪声干扰下的局限性,本研究引入了一种基于矢量信号重构稀疏与参数化方法。该方法通过重构单矢量水听器的信号模型,将其协方差矩阵转换为适用于稀疏与参数化算法算法的Toeplitz结构,进而利用SPA算法进行优化,以实现更精确的DOA估计。通过详细的仿真分析,本研究验证了所提算法在单目标和双目标DOA估计场景中的性能,特别是在不同信噪比条件下。仿真结果表明,与传统DOA估计方法相比,该算法在估计精度和分辨率方面具有显著优势,尤其是在多源信号和低信噪比环境下。本研究的贡献在于为复杂环境中单矢量水听器的DOA估计提供了一种有效的新方法,并为矢量水听器信号处理领域引入了新的研究方向与解决方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:08
边缘计算的军事应用
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:50
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
4+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
10+阅读 · 8月7日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员