Approches parcimonieuses pour l'estimation de la matrice de covariance spatiale et la localisation de sources acoustiques

Gilles Chardon (1) , Francois Ollivier (2) , José Picheral (1) , Sylvie Marcos (1)

1 L2S - Laboratoire des signaux et systèmes
2 DALEMBERT - Institut Jean le Rond d'Alembert

This paper addresses the problem of estimating the spatial covariance matrix of acoustic sources. This approach improves the localization of correlated sources. Since it provides information on their correlation, it also brings a better characterization of their nature. Two methods are proposed: a penalized approach, with L1 and trace regularization terms, as well as a greedy method (Orthogonal Least Squares), both promoting the sparsity of the coefficients of the matrix and its low rank. Experimental results show the interest of the proposed approaches to locate correlated sources, or in presence of reflections.

Cette communication aborde le problème de l'estimation de la position et la matrice de covariance spatiale de sources acoustiques. Cette approche permet d'améliorer la localisation des sources corrélées et de mieux caractériser les sources en apportant l'information sur leur corrélation. Les sources sont supposées ponctuelles et peu nombreuses. Deux méthodes sont proposées : l'approche pénalisée, avec des termes de régularisation 1 et de trace, ainsi que l'approche gloutonne (Orthogonal Least Squares), afin de renforcer la parcimonie et le rang faible de la matrice de covariance spatiale. Des résultats expérimentaux montrent l'intérêt des approches proposées pour la localisation de sources corrélées ou en en présence de réflexions. Abstract-This paper addresses the problem of estimating the spatial covariance matrix of acoustic sources. This approach improves the localization of correlated sources. Since it provides information on their correlation, it also brings a better characterization of their nature. Two methods are proposed: a penalized approach, with L1 and trace regularization terms, as well as a greedy method (Orthogonal Least Squares), both promoting the sparsity of the coefficients of the matrix and its low rank. Experimental results show the interest of the proposed approaches to locate correlated sources, or in presence of reflections.

Domains: Signal and Image processing

Gilles Chardon, Francois Ollivier, José Picheral, Sylvie Marcos. Approches parcimonieuses pour l'estimation de la matrice de covariance spatiale et la localisation de sources acoustiques. XXVIIème Colloque francophonede traitement du signal et des images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02271625⟩