基于加权核范数最小化的非同步测量声源定位

非同步测量声源定位中基于核范数最小化模型的补全算法求解互谱矩阵时，奇异值赋予相同权重，忽略对互谱矩阵奇异值具有的先验知识。针对核范数最小化模型的不足，提出了基于加权核范数最小化的交替方向乘子法和加速近端梯度算法，对缺省互谱矩阵进行补全，以完成声源定位。基于加权核范数最小化的补全算法在不同的奇异值上自适应地分配权重，能够更好地解决非凸非光滑低秩极小化问题。在不同频率和不同信噪比条件下进行了数值仿真和实验，对加权核范数最小化和核范数最小化两种模型的算法进行了对比。结果表明，基于加权核范数最小化的矩阵补全算法精度更高，且非同步测量声源定位结果在较低信噪比下能够有效缩小主瓣，抑制旁瓣，提高阵列的空间分辨率。