核心概念
単一ベクトルセンサを用いた到来方向推定において、ベクトル信号再構築手法を提案し、トープリッツ構造を有する共分散行列を得ることで、疎な手法の適用を可能にした。提案手法は、多源信号や低信号対雑音比環境においても、従来手法に比べて推定精度と分解能を大幅に向上させることができる。
摘要
本研究は、単一ベクトルセンサを用いた水中音響信号処理における到来方向(DOA)推定の応用を調査している。従来のDOA推定手法が多源環境や雑音干渉下で抱える課題に対処するため、ベクトル信号再構築(VSR)手法を提案した。
VSR手法は、単一ベクトルセンサ信号の共分散行列をトープリッツ構造に変換し、疎な手法の適用を可能にする。さらに、VSRに基づく2つの疎なDOA推定アルゴリズム(VSRANMSVD、VSRSCE)を導入した。
理論分析と simulation実験により、提案アルゴリズムは多源信号や低信号対雑音比環境において、従来手法に比べて推定精度と分解能を大幅に向上させることが示された。本研究の貢献は、単一ベクトルセンサにおける複雑環境下でのDOA推定に対する新しい有効な手法を提供し、ベクトルセンサ信号処理分野への新たな研究の方向性と解決策を示したことにある。
統計資料
単一ターゲットシナリオにおいて、SNR=10dBの場合、提案手法のRMSEは従来手法と同等以下であり、SNR=0dBの場合でも0.5度以下を達成した。
2ターゲットシナリオにおいて、SNR=10dBの場合、提案手法は2つのターゲットを正確に推定できたが、MUSICアルゴリズムは1つしか推定できなかった。SNR=0dBでも提案手法は2ターゲットを正確に推定できた。
2ターゲットシナリオにおいて、提案手法のRMSEは従来MUSICアルゴリズムに比べて全SNR範囲で低く、分解能確率も高かった。
引述
"本研究は、単一ベクトルセンサを用いた水中音響DOA推定の応用を探索した。従来のDOA推定手法が抱える多源信号と雑音干渉の課題に取り組むため、単一ベクトルセンサに基づく2つの疎なDOAアルゴリズムを提案した。"
"理論分析と simulation実験により、これら2つのアルゴリズムが、特に低SNRと多源環境において、従来手法に比べて推定精度と分解能を大幅に向上させることができることを実証した。"