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近场混响环境中基于近似核密度估计和空间似然函数的多源定位
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文件大小: 477kb
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上传时间: 2021-03-12
详细说明：为了应对近场混响环境中的多源定位问题，引入了近似核密度估计器（KDE）算法以提供强大的抗混响性能，并使用多级（MS）来解决高混响的频谱混叠问题。由于麦克风阵列的间距较大，因此频率较高。 然后建立空间似然函数（SLF），以将成对的KDE或KDEMS函数混合在一起。 基于以上的KDE，MS，SLF，提出了两种算法SLF-KDE，SLFKDEMS。 理论推导和计算机仿真证实了该方法的可行性。 结果表明，SLF-KDEMS是一种在近场混响环境下具有较高的鲁棒性和可识别性的定位算法。
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