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利用期望最大化算法从泊松噪声困扰的全息图中实现压缩全息成像

DOI：10.1109/TCI.2020.2984411 期刊：IEEE Transactions on Computational Imaging 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 我们提出声学耙式接收器的概念——一种利用回声改善噪声与干扰抑制的麦克风波束成形器。该耙式思想在无线通信领域广为人知，其原理是通过建设性合并到达接收天线的不同多径分量实现增强。与无线通信中使用的扩频信号不同，语音信号与其时移版本不具备正交性。因此我们聚焦于空间结构而非时间特性。通过建立时域早期回声与空域镜像声源的对应关系（而非显式估计信道），这些期望信号与干扰信号的多个声源源能为波束成形器设计提供可利用的额外空间分集增益。我们给出了声学耙式接收器的多种"直观"与最优构建方案，并从理论与数值层面证明：采用耙式结构的最大信干噪比波束成形器能显著提升噪声与干扰抑制性能。除信噪比指标外，我们还观察到该方案在语音质量感知评估(PESQ)指标上同样获得增益。论文附有完整的Python仿真与处理流程代码，相关代码及音频样本可通过http://lcav.github.io/AcousticRake-Receiver/在线获取。
作者： Ivan Dokmani?，Robin Scheibler，Martin Vetterli
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研究概述 实验方案

研究目的

研究声学耙式接收器这一概念——一种利用回声来增强噪声和干扰抑制效果的麦克风波束形成器。

研究成果

声学耙式接收器（ARRs）能提升信干噪比（SINR），并在噪声与干扰抑制方面带来显著性能增益。耙式最大SINR波束形成器在SINR指标和语音质量感知评估（PESQ）上均优于其他方案。当传统波束形成必然失效时（例如干扰源遮挡目标声源的情况），ARRs仍能有效抑制干扰。本文建议后续研究应聚焦于ARRs的鲁棒性建模与时域建模，以实现对基于感知性能指标的更优控制。

研究不足

数值实验在一个二维"房间"中进行，因此可直接应用于平面阵列。扩展到三维阵列的方法虽简单但未予讨论。假设麦克风为理想全向且具有平坦频率响应。除第五节外，假定镜像源位置已知。墙面被视为平坦衰落，实际中则具有频率选择性。各类协方差矩阵的估计方法未作讨论。

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