基于模式空间算法的声源二维DOA估计

针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向（direction of arrival, DOA）时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵虚拟扩展获得更多声源定位信息的长处。首先利用模式空间变换将均匀圆形阵列（UCA）虚拟化成2K+1个均匀线性阵列（ULA）,并应用空间平滑技术将虚拟线性阵列划分成L个子阵;接着利用四阶累积构造方法提取有效阵元信息并去掉冗余数据,通过重构矩阵得到新的接收数据;最后通过Music-like算法搜索谱峰获得声源信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,在信噪比较低时,相比传统的高分辨谱估计算法,本文算法可实现对远场相干信号的高精度估计;同时本文算法也具有更低的均方根误差性能,且能有效减少运行时间。     

圆形差分麦克风阵列的二阶波束形成器设计

针对二阶差分阵(DMA)在信号频率较低时白噪增益异常问题,提出一种基于二阶圆形差分阵列进行白噪增益最大化的波束形成器设计方法。该波束形成器主要是由L阶差分阵列的一阶输出的权值函数h′_(DMA)和WNG情况下的二阶输出的权值函数h′_(MWNG)构成。第一阶段滤波器确定期望波束图的角度,从而在DMA阵列的波束方向上加入空值;第二阶段滤波器解决第一阶段因为白噪异常而导致的系统冗余,从而导致阵列在低频时白噪异常的问题,以解决DMA在低频时WNG异常的问题。仿真结果表明,在相同的条件下,该方法不仅解决了白噪增益异常的问题而且得到的波束图具有更低的旁瓣级。     

扩展输入的自适应线性神经元

通过加入辅助输入单元，对自适应线性神经元的输入进行扩展，使其在分类和函数逼近止的能力有了很大的改进。