Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "acoustic source" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Direction Estimation and Tracking of Coherent Sources Using a Single Acoustic Vector Sensor
Autorzy:
Wajid, Mohd
Kumar, Arun
Bahl, Rajendar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176542.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
acoustic intensity
acoustic vector sensor
DOA
Direction of Arrival
FEM
Finite Element Method
tracking of acoustic source
Opis:
A single acoustic vector sensor (AVS) cannot be used to find the direction-of-arrival (DOA) of two or more coherent (fully correlated) sources. We have proposed a technique for estimating DOAs (in 2D geometry) of two simultaneous coherent sources using single AVS under the assumption that acoustic sources enter in the field sequentially. The DOA estimation has been investigated with two different configurations of AVS, each consisting of three microphones in a plane. The technique has been also applied in tracking (a) an acoustic source in the presence of stationary interfering coherent source and (b) two coherent sources when the sources are changing their locations alternatively. The experimental environment has been generated using the Finite-Element Method tool viz. COMSOL to corroborate the proposed scheme.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2020, 45, 2; 209-219
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Underwater target direction of arrival estimation by small acoustic sensor array based on sparse bayesian learning
Autorzy:
Wang, B.
He, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260588.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
DOA
underwater acoustic signal processing
sparse Bayesian learning
temporally correlated source
Opis:
Assuming independently but identically distributed sources, the traditional DOA (direction of arrival) estimation method of underwater acoustic target normally has poor estimation performance and provides inaccurate estimation results. To solve this problem, a new high-accuracy DOA algorithm based on sparse Bayesian learning algorithm is proposed in terms of temporally correlated source vectors. In novel method, we regarded underwater acoustic source as a first-order auto-regressive process. And then we used the new algorithm of multi-vector SBL to reconstruct the signal spatial spectrum. Then we used the CS-MMV model to estimate the DOA. The experiment results have shown the novel algorithm has a higher spatial resolution and estimation accuracy than other DOA algorithms in the cases of less array element space and less snapshots.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2017, S 2; 95-102
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies