摘要:准确的气体泄漏源定位对生产生活有着重要作用。本文提出一种基于改进的UAMP-BG算法在气体泄漏源定位的研究。DOA估计问题可以转化为信号的稀疏恢复,对传统的近似消息传递(AMP)算法引入酋变换,再利用酉近似消息传递(UAMP)进行信号的稀疏恢复。为了增强稀疏性,本文对UAMP算法进行了改进,在UAMP迭代过程中,引入LASSO回归函数。先用UAMP迭代优化模型参数,然后在固定的迭代次数后,利用LASSO回归函数的稀疏性重新优化估计参数,再继续UAMP迭代。继而保持了UAMP高效迭代,同时兼具L1正则化的稀疏性。由信号的BG先验快速估计非零元素的位置,利用最大期望(EM)自动学习BG参数。仿真实验表明,本文算法在同类算法中有更低的误差,估计成功率在90%以上,并通过搭建的声源定位系统实物测试,结果表明其在实际环境中的可行性。