Mixed Far-Field and Near-Field Source Localization Based on Subarray Cross-Cumulant

Posted 2020-12-03 ytxwzqin

基于子阵列互累积量（Cross-Cumulant）的远场和近场混合声源定位[1]。

文中采用Uniform linear array (ULA)阵列，将其分为两个互相重叠的子阵列，构建关于子阵列输出信号的两个特殊cross-cumulant matrices，而这两个矩阵仅仅与源信号的DOA有关。

信号模型

阵列模型如下：

K个窄带信号，阵元数目为2M+1的对称ULA阵列。假设中间阵元为相位基准。则第m个传感器的接收信号可以表示为：

其中为第k个入射信号的波形，为第m个传感器的噪声，为第k个源信号从阵元0到阵元m个传播时间（时延）。

当第k个入射信号是near-field信号时，满足如下形式：

 

 λ表示波长，和分别表示第k个源信号的DOA和range。根据菲涅耳区域的定义，，并且表示阵列孔径。

 当第k个入射信号是far-field信号时，满足形式：

 将公式（1）写为矩阵形式，可以表示为：

 

其中和是维度为的复数向量，并且有：

其中(2M + 1) × 1 的导向矢量表示为：

 需要注意的是，在公式（6）表示的接收信号模型，前个源信号假定为FF源（近场源信号），剩余个假定为NF源（远场源信号）。

本文有如下先验假设：

（1）源信号是统计独立的，采用非零峭度进行零均值随机处理。

（2）传感器噪声是加性的空间高斯白噪声，具有零均值。并且和源信号互相独立。

（3）已知源信号数目K，或者已经采用信息论准则准确估计得到。

 提出算法

 

 

[1] Zhi Zheng, Mingcheng Fu, Wen-Qin Wang,etc. Mixed Far-Field and Near-Field Source Localization Based on Subarray Cross-Cumulant ☆[J]. Signal Processing, 2018.