为提升反卷积算法的计算效率,提出一种压缩聚焦网格点的快速反卷积算法。该算法基于函数波束形成的输出,根据设定的声源识别阈值,压缩参与反卷积算法循环的聚焦网格点数。算法融合了函数波束形成与相干声源图清晰算法CLEAN-SC(CLEAN bas...为提升反卷积算法的计算效率,提出一种压缩聚焦网格点的快速反卷积算法。该算法基于函数波束形成的输出,根据设定的声源识别阈值,压缩参与反卷积算法循环的聚焦网格点数。算法融合了函数波束形成与相干声源图清晰算法CLEAN-SC(CLEAN based on spatial source coherence)的优点,可进一步提高多声源定位的空间分辨率,并有效降低算法计算时间。仿真和试验表明:所提算法对低于瑞利极限的不相干多声源具有良好的识别效果;试验中,与CLEAN-SC相比,所提算法的计算效率提升了约3.90倍。展开更多
文摘为提升反卷积算法的计算效率,提出一种压缩聚焦网格点的快速反卷积算法。该算法基于函数波束形成的输出,根据设定的声源识别阈值,压缩参与反卷积算法循环的聚焦网格点数。算法融合了函数波束形成与相干声源图清晰算法CLEAN-SC(CLEAN based on spatial source coherence)的优点,可进一步提高多声源定位的空间分辨率,并有效降低算法计算时间。仿真和试验表明:所提算法对低于瑞利极限的不相干多声源具有良好的识别效果;试验中,与CLEAN-SC相比,所提算法的计算效率提升了约3.90倍。
