龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于约束张量分解的声学矢量阵方位估计方法，属于阵列信号处理领域，解决了传统张量分解算法中未考虑矢量传感器阵列流形矩阵结构特征而引入的拟合误差问题。本发明利用3个参数将矢量传感器阵列流形向量的4个元素进行参数化描述，构造了约束张量分解的最优化问题，通过求解最优化问题实现了约束张量分解。本发明是一种通用的解决方案，可与现有的无约束张量分解算法兼容。由于考虑了额外的阵列流形结构信息，本发明比基于无约束张量分解的方位估计方法具有更高的精度。
主权项：1.一种基于约束张量分解的声学矢量阵方位估计方法，其特征在于步骤如下：步骤1：利用声学矢量阵的输出数据构造张量其中因子矩阵对应声压子阵的阵列流形矩阵，由张量的构造方式决定，对应单个矢量传感器的阵列流形矩阵，I1为矢量传感器个数，I2与张量的构造方式有关，K为声源个数，为复数空间，为实数空间；步骤2：采用无约束张量分解算法计算的规范多元分解，作为A1,A2,A3的初值；步骤3：求出满足比例范数结构约束的A31、计算M＝A2⊙A1，其中⊙表示Khatri-Rao积；2、令k＝1，计算其中R3为的mode-3矩阵展开，且有vec·表示拉直运算，ml和bl分别为M和A3的第l列，·T表示转置；3、计算则是一个4×1的列向量；4、计算则x可表示为x＝[1,x2,x3,x4]T；5、计算和ξ＝1+L2；6、计算优化后的向量7、更新A3的第k列元素A3:,k←bo；8、更新k←k+1；9、重复步骤2至步骤8，直至k取值为K，即完成一组循环；重复该循环直至收敛，此时得到的A3满足比例范数结构约束；步骤4：计算方向余弦：uk＝A32,kA31,k，vk＝A33,kA31,k，wk＝A34,kA31,k；步骤5：计算方位角：θk＝sin-1wk，φk＝∠uk+jvk，其中表示单位虚数，∠·表示取复数辐角算符。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于约束张量分解的声学矢量阵方位估计方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号