声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解

赵洋; 李新波; 石要武

doi:10.3788/OPE.20182603.0715

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声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解

信息科学 | 更新时间：2020-07-05

- 声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解
- Quaternion sparse decomposition algorithm for DOA estimation with acoustic vector sensor array
- 光学精密工程 2018年26卷第3期页码：715-722
- 作者机构：
  
  吉林大学通信工程学院, 吉林长春 130022
- 作者简介：
  
  [ "赵洋(1986-), 男, 吉林长春人, 博士研究生, 2009年于吉林大学获得学士学位, 主要从事阵列信号处理, 信号检测及压缩感知理论研究。E-mail:zhaoyang_yes@163.com" ]
  [ "李新波(1980-), 男, 吉林吉林人, 博士, 副教授, 分别于2002年、2005年在吉林大学获得学士、硕士学位, 2007年至2008年为新加坡南洋理工大学联合培养博士生, 2009年于吉林大学获得博士学位。主要从事阵列信号处理时频分析方面的研究Email:cinple@126.com" ]
  [ "石要武(1954-), 男, 吉林长春人, 教授, 博士生导师, 1994年毕业于吉林工业大学获得博士学位, 主要从事生产过程自动化检测与综合控制、信号检测与估计理论、阵列信号处理理论与应用等方面的研究。E-mail:shiyw@jlu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  吉林省自然科学基金资助项目(20170101207JC);中国博士后基金资助项目(2015M570270);国家重点基础研究发展规划资助项目(51475196);国家重点基础研究发展规划资助项目(61571462)
- DOI：10.3788/OPE.20182603.0715
  中图分类号： TP391
- 收稿日期：2017-12-11，
  
  录用日期：2018-1-30，
  
  纸质出版日期：2018-03-25
- 稿件说明：
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赵洋, 李新波, 石要武. 声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解[J]. 光学精密工程, 2018,26(3):715-722.

Yang ZHAO, Xin-bo LI, Yao-wu SHI. Quaternion sparse decomposition algorithm for DOA estimation with acoustic vector sensor array[J]. Optics and precision engineering, 2018, 26(3): 715-722.
赵洋, 李新波, 石要武. 声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解[J]. 光学精密工程, 2018,26(3):715-722. DOI： 10.3788/OPE.20182603.0715.

Yang ZHAO, Xin-bo LI, Yao-wu SHI. Quaternion sparse decomposition algorithm for DOA estimation with acoustic vector sensor array[J]. Optics and precision engineering, 2018, 26(3): 715-722. DOI： 10.3788/OPE.20182603.0715.

摘要

针对稀疏分解（sparse decomposition）类算法在恢复矢量阵列信号时收敛速度慢的问题，本文将稀疏分解理论推广到四元数空间，提出了一种声矢量阵列波达方向估计的四元数正交匹配追踪算法。首先，建立声矢量阵列的四元数模型，然后将方向矢量矩阵在四元数空间展开作为冗余字典，最后利用正交匹配追踪算法恢复原始信号得到目标方位信息。实验结果表明：在四元数空间建立的冗余字典强化了声矢量传感器各输出分量间正交性，与长矢量模型即在复数域的冗余字典相比恢复性能更好。具体表现为：冗余字典原子长度降为长矢量方法的1/3，并有效去除长矢量方法在DOA估计角度真值附近1°范围内的偏差。仿真结果验证了算法的有效性。

Abstract

This work extended sparse decomposition (SD) into quaternion space in order to find a better sparse representation for acoustic vector array (AVA). A novel sparse decomposition algorithm based on the well-known orthogonal matching pursuit (OMP) for quaternionic signals was proposed and it was used to solve the question of direction of arrival (DOA) estimation of AVA in small snapshot number

coherent signal source and low signal noise ratio (SNR) case. Compare with the complex field SD algorithm

The results illustrate that the atomic length of the over-complete dictionary is reduced to one-third of that from the long vector model

while errors in DOA estimation are effectively eliminated using the long vector method when the true angles of DOA estimation lie within 1°. Simulation results verify the validity of this algorithm.

关键词

Keywords

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