典型文献
基于不动点迭代的增广拉格朗日声源识别算法
文献摘要：
等效源法近场声全息是进行声源识别的重要方法.传统的基于Tikhonov正则化方法局限于相对低的频率,进行高频声源的声场重建时效果较差,而基于最速下降法的宽带声全息(wideband acoustic holography,WBH)方法则在中高频效果较好.为了拓宽声场重建的频率范围并提高声源识别分辨率,提出一种基于增广拉格朗日方法(augmented Lagrangian method,ALM)的等效源法声源识别算法,该方法将L1范数正则化模型转化为增广拉格朗日方程的最小化问题,并应用不动点迭代求解得到声源强度.通过仿真与试验表明,与Tikhonov正则化、WBH和快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinking threshold algorithm,FISTA)三种方法对比,所提方法适用于更宽的频率范围,且对不同的全息距离和信噪比具有很好的适应性.
文献关键词：
等效源法;声源识别;压缩感知;增广拉格朗日方法(ALM)
中图分类号：
作者姓名：
贺岩松;贾晨阳;黄琳森;昝鸣;徐中明
作者机构：
重庆大学 汽车工程学院,重庆 400030;重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400030
文献出处：
引用格式：
[1]贺岩松;贾晨阳;黄琳森;昝鸣;徐中明-.基于不动点迭代的增广拉格朗日声源识别算法)[J].振动与冲击,2022(14):243-252
A类：
宽带声全息,WBH
B类：
不动点迭代,声源识别,识别算法,等效源法,近场声全息,Tikhonov,正则化方法,声场重建,最速下降法,wideband,acoustic,holography,中高频,频效,高声,增广拉格朗日方法,augmented,Lagrangian,method,ALM,L1,范数,正则化模型,拉格朗日方程,迭代求解,源强,仿真与试验,快速迭代收缩阈值算法,fast,iterative,shrinking,threshold,algorithm,FISTA,三种方法,方法对比,压缩感知
AB值：
0.301138
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