Abstract-I detta papper, vi härleda maximal-likelihood (ML) plats uppskattning för wideband källor i nära fältet av sensor array. ML-estimatorn är optimerad i ett enda steg, till skillnad från andra estimatorer som är optimerade separat i relativa tidsfördröjnings- och källlokaliseringsuppskattningar. För fallet med flera källor föreslår och demonstrerar vi ett effektivt alternerande projektionsförfarande baserat på sekventiell iterativ sökning på parametrar med en enda källa. Den föreslagna algoritmen visas ge överlägsen prestanda över andra suboptimala tekniker, inklusive det breda bandet MUSIC och de två-steg minsta-kvarts metoder, och är effektiv med avseende på härledda Cramér-Rao bundet (CRB). Från CRB-analysen finner vi att man kan få bättre skattningar av källans lokalisering för högfrekventa signaler än lågfrekventa signaler. Dessutom ger skattningsfel i stort område när källsignalen är okänd, men en sådan okänd parameter påverkar inte vinkeluppskattningen i någon större utsträckning. I vissa tillämpningar kan platsen för vissa sensorer vara okänd och måste uppskattas. Den föreslagna metoden utvidgas för att uppskatta intervallet från en källa till en okänd sensorplats. Efter ett antal source-location ramar, platsen för den okalibrerade sensorn kan bestämmas baserat på en minst fyrkantig okänd sensor plats uppskattning.
Till exempel, upphovsmännen till REF härleda den maximala-likelihood platsskattning baserat på Cramér-Rao bundet för wideband källor i nära fältet av sensor array.
Maximum-likelihood source localization and unknown sensor location estimation for wideband signals in the near-field
{'venue': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'journal': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}