• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议> >A new source localization method using heteroscedasticity time series in passive sonar
【24h】

A new source localization method using heteroscedasticity time series in passive sonar

机译：被动声纳中利用异方差时间序列进行信号源定位的新方法

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper we propose a new source localization method using underwater ambient noise modeling based on heteroscedasticity time series in array signal processing for a passive SONAR. In this application, measurement of ambient noise in natural environment shows that noise can sometimes be significantly nonGaussian. Besides in many applications, such as those sensors having nonideal hardware, involving sparse hydrophones with prevailing external noise, the assumed noise model may be simplified by different sensors noise variances. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) time series are feasible for heavy tailed probability density function (PDF) (as excess kurtosis) and time varying variances (a type of heteroscedasticity) of stochastic process. We use GARCH noise model in the Maximum Likelihood Approach for the estimation of Direction-Of-Arrivals (DOAs) of impinging sources. Through simulation, we show that the GARCH modeling is suitable for high-resolution source localization and noise suppression in an underwater environment.
机译：在本文中，我们提出了一种基于异方差时间序列的水下环境噪声建模的源定位新方法，用于无源SONAR的阵列信号处理。在此应用中，对自然环境中的环境噪声进行的测量表明，噪声有时可能是明显的非高斯噪声。除了在许多应用中（例如具有非理想硬件的那些传感器，其中包括稀疏水听器具有普遍的外部噪声）之外，可以通过不同的传感器噪声方差来简化假定的噪声模型。广义自回归条件异方差（GARCH）时间序列对于随机过程的重尾概率密度函数（PDF）（作为超峰度）和时变方差（一种异方差）是可行的。我们在最大似然法中使用GARCH噪声模型来估计撞击源的到达方向（DOA）。通过仿真，我们表明GARCH建模适用于水下环境中的高分辨率源定位和噪声抑制。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号