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Array signal processing for source DOA estimation and source localization in a distributed sensor network.

机译：阵列信号处理，用于分布式传感器网络中的源DOA估计和源定位。

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摘要

The research on sensor array processing continues to grow as new applications such as sensor networks arise. In this dissertation, we apply the array signal processing methodology to perform wideband source DOA estimation and source localization in a distributed sensor network. Theoretical analysis based on Mean Square Error (MSE) lower bounds are derived. The resulting Cramer Rao bounds (CRB) provide physical insights of the problem, which help us design effective algorithms in practice. Two types of algorithms are developed for wideband source DOA estimation and source localization: one is time-delay based and the other is based on Maximum Likelihood (ML) criterion. Efficient numerical implementations of the ML algorithm are derived and applied into a real-time sensor network testbed. Extensive simulations as well as experimental results are presented to verify the effectiveness of the algorithms.; In addition, we study various issues that we may encounter in practice, for example, source localization in a reverberant room environment. In this study, we investigate the robust algorithm design for coherent source DOA estimation.; Then, we provide a least-squares (LS) solution for source localization in a reverberant room based on our newly proposed virtual array model. The other subject is based on applying blind signal processing techniques to wideband DOA estimation. By utilizing the source statistical property, we have shown that the newly developed algorithm can outperform the ML parameter estimator.
机译：随着传感器网络等新应用的兴起，对传感器阵列处理的研究不断增长。本文采用阵列信号处理方法在分布式传感器网络中进行宽带源DOA估计和源定位。推导了基于均方误差下限的理论分析。由此产生的Cramer Rao边界（CRB）提供了对该问题的物理见解，可帮助我们在实践中设计有效的算法。针对宽带源DOA估计和源定位，开发了两种算法：一种是基于时延的，另一种是基于最大似然（ML）准则的。得出了ML算法的有效数值实现方式，并将其应用于实时传感器网络测试平台。给出了广泛的仿真和实验结果，以验证算法的有效性。此外，我们研究了实践中可能遇到的各种问题，例如，在混响房间环境中的源定位。在这项研究中，我们研究了用于相干源DOA估计的鲁棒算法设计。然后，基于我们新提出的虚拟阵列模型，我们为混响室内的源定位提供了最小二乘（LS）解决方案。另一主题基于将盲信号处理技术应用于宽带DOA估计。通过利用源统计属性，我们已经表明，新开发的算法可以胜过ML参数估计器。

著录项

  • 作者

    Yip, Len.;

  • 作者单位

    University of California, Los Angeles.;

  • 授予单位 University of California, Los Angeles.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2004
  • 页码 129 p.
  • 总页数 129
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 无线电电子学、电信技术;
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