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

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。