發(fā)布時(shí)間：2018-06-27 23:21

  本文選題：聲源波達(dá)方向估計(jì) + 到達(dá)時(shí)間差估計(jì)　； 參考：《數(shù)據(jù)采集與處理》2017年03期

【摘要】：基于到達(dá)時(shí)間差(Time difference of arrival,TDOA)估計(jì)的方法是聲源波達(dá)方向(Direction of arrival,DOA)估計(jì)中的一類重要方法。其中由TDOA到DOA的映射是該類方法的關(guān)鍵步驟。本文提出了一種基于多核聚類最小二乘支持向量回歸(Least-squares support vector regression,LS-SVR)的TDOA-DOA映射方法,并且分析了其稀疏化處理后的性能。為了提高混響噪聲環(huán)境下的TDOA-DOA映射性能,本文還給出了一種基于歸一化中值濾波的TDOA估計(jì)離群值消除方法。仿真結(jié)果表明,本文提出的方法要優(yōu)于現(xiàn)有的最小二乘方法以及單核LS-SVR方法。
[Abstract]:The method based on the Time difference of arrival (TDOA) estimation is a kind of important method in the estimation of the direction of arrival (Direction of arrival, DOA) in the sound source. The mapping from TDOA to DOA is the key step of this kind of method. A kind of multi kernel clustering least squares support vector regression (Least-squares) is proposed. Ector regression, LS-SVR) TDOA-DOA mapping method and analysis of its performance after sparse processing. In order to improve the performance of TDOA-DOA mapping in the reverberation noise environment, a TDOA estimation method of outlier elimination based on normalized median filtering is given. The simulation results show that the proposed method is better than the existing one. The small second multiplication method and the single core LS-SVR method.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61471190)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2075658