基于稀疏表征与变分贝叶斯推断的多声源定位与成像方法

本发明公开了一种基于稀疏表征与变分贝叶斯推断的多声源定位与成像方法，步骤如下：(1)采用常规波束形成算法在低分辨率下生成初始声强矩阵，估计声源位置；(2)计算信号强度梯度，沿梯度方向更新搜索位置，获得准确的声源位置和高分辨率声强矩阵；(3)使用稀疏字典学习算法对高分辨率声强矩阵进行稀疏编码和字典更新优化；(4)基于稀疏系数构建变分贝叶斯推断模型，优化变分下界，进行多声源的后验定位估计；(5)将定位结果与摄像头图像融合，得到声源的可视化位置。该方法通过结合低分辨率定位、梯度优化、稀疏字典学习与贝叶斯推断，在复杂声场中实现高精度实时定位与成像，具有较高的空间分辨率和较强的抗干扰能力。