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

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。