二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法技术

本发明专利技术公开了一种二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，包括以下步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P

【技术实现步骤摘要】
二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法
本专利技术属于声场识别

技术介绍
基于平面传声器阵列测量的压缩波束形成是实现声源二维波达(Direction-of-arrival,DOA)方向估计和强度量化的有效途径。无网格压缩波束形成基于的原子范数最小化(AtomicNormMinimization，ANM)为凸优化问题，可转化为半正定规划后利用现成的CVX工具箱中的SDPT3求解器求解，该求解器采用内点方法(InteriorPointMethod,IPM)，该方法适用于小维度矩阵问题，对大维度矩阵问题则比较耗时。二维多快拍无网格压缩波束形成中，平面阵列传声器数目多及快拍数目多的因素使其形成大维度矩阵，IPM耗时问题较为明显，因此，有必要在此基础上探索一种提高计算效率的新方法。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术所要解决的技术问题就是提供一种二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，它既能准确估计声源DOA和量化声源强度，还能减少运算时间，提高计算效率。本专利技术所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P★；测量声压矩阵为：P★＝P+N测量声压矩阵P★通过传声器阵列测量得到，为噪声干扰，为复数集，A为矩形传声器阵列的行数，B为矩形传声器阵列的列数，L为快拍次数；步骤2、重构声源在阵列传声器处产生的声压P；步骤1)、建立重构P的数学模型式中，是该式计算结果，||·||F表示Frobenius范数，P为待求声压矩阵，Z为辅助矩阵，τ为规则化参数：Tb(·)为二重Toeplitz算子，Tb(u)为AB×AB维的Hermitian二重Toeplitz矩阵，将任意给定向量u映射为A×A维的块Toeplitz型Hermitian矩阵：Tb(u)中，每个块Ta(0≤a≤A-1)都是一个B×B维的Toeplitz矩阵：u、E为辅助量，Nu＝(A-1)(2B-1)+B，E为Hermitian矩阵，“tr(·)”表示求矩阵的迹，上标“H”表示共轭转置，“≥0”表示半正定；步骤2)、求解P引入Hermitian拉格朗日乘子矩阵和惩罚参数ρ，q为迭代次数索引，I1和I2分别为L×L和AB×AB维的单位矩阵，初始化Z0＝Λ0＝0，引入如下矩阵划分：进行q+1次迭代时具有如下变量更新：上述迭代式中：“diag(·)”表示形成以括号内向量为对角元素的对角矩阵，表示Kronecker乘积，为实数集，M-1表示矩阵M的逆矩阵，为Tb(·)的伴随算子；对任意给定矩阵Θk为第k个对角线的元素均为1其它元素均为0的基本Toeplitz矩阵，是(A-1,B-1)的半空间，意味着k1＝0时，k2∈{0,1,…,B-1}，k1∈{1,2,…,A-1}时，k2∈{-(B-1),-(B-2),…,B-1}；当连续两次迭代的u间的相对变化量和P间的相对变化量均小于10-4，或者最大迭代次数被完成时，迭代终止；步骤3、估计声源DOA；步骤4、估计声源强度。本专利技术的技术效果是：根据文献Z.Yang,J.Li,P.Stoica,L.Xie.Sparsemethodsfordirection-of-arrivalestimation[J].arXivPreprintarXiv:1609.09596[cs.IT],2017:1-65.(杨在，李剑，P.Stoica，谢利华，“用于波达方向估计的稀疏方法[J]”.arXiv预印arXiv:1609.09596[cs.IT],2017:1-65.)中记载：基于IPM的SDPT3求解器的计算复杂度可写为n1为求解变量的数目，n2×n2为正半定矩阵的维度；由于本专利技术仅需要计算特征值分解，其计算复杂度可写为n3×n3为进行特征值分解的矩阵的维度；在二维多快拍无网格压缩波束形成中，n1＝Nu+AB×L+L2，n2＝AB+L，n3＝AB+L。所以采用IPM计算ANM的计算复杂度为O((Nu+AB×L+L2)2(AB+L)2.5)；本专利技术给出的计算复杂度为O((AB+L)3)，二者相比，本专利技术明显降低，相应地，计算效率显著提高。本专利技术能准确估计声源DOA和量化声源强度，且现有技术相比，计算效率显著提高。附图说明本专利技术的附图说明如下：图1为传声器阵列测量布局；图2为声源频率为2000Hz、3000Hz和4000Hz时的仿真重构结果对比图；图2(a)、(c)、(e)对应IPM；图2(b)、(d)、(f)对应本专利技术；图3为试验布局图；图4为声源频率为2000Hz、3000Hz和4000Hz时的实验声场重构结果对比图；图4(a)、(c)、(e)对应IPM；图4(b)、(d)、(f)对应本专利技术。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明：本专利技术包括以下步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P★二维无网格压缩波束形成声源识别是利用矩形传声器阵列测量声信号。如图1所示的传声器阵列测量布局，符号“●”表示传声器，a＝0,1,…,A-1，b＝0,1,…,B-1分别为x、y维的传声器索引，Δx、Δy分别为x、y维的传声器间隔，θi、φi分别为i号声源DOA的仰角和方位角(0°≤θ≤90°、0°≤φ≤360°)。记为各快拍下i号声源的强度(声源在(0,0)号传声器处产生的声压)组成的行向量，l＝1,2,…,L为快拍索引，si,l为第l快拍下i号声源的强度，为复数集。假设声源辐射平面声波，波长为λ，t1i≡sinθicosφiΔx/λ，t2i≡sinθisinφiΔy/λ，则各快拍下声源在(a,b)号传声器处产生声压组成的行向量可表示为：式(1)中，k为声源总数，为虚数单位。构建矩阵：列向量标量行向量其中，上标“T”表示转置，符号表示Kronecker乘积，“||·||2”表示范数，为正实数集，||ψi||2＝1，与式(1)对应，有：存在噪声干扰时，测量声压矩阵可表示为：P★＝P+N(3)在仿真试验中，添加噪声为独立同分布高斯白噪声，信噪比(Signal-to-noiseRatio,SNR)定义为SNR＝20log10(||P||F/||N||F)，由此可确定||N||F＝||P||F10-SNR20，其中，“||·||F”表示Frobenius范数。试验测试时，由传声器阵列测量得到。步骤2、重构声源在阵列传声器处产生的声压P步骤1)、建立重构P的数学模型二维多快拍无网格压缩波束形成后处理的第一步是滤除测量声压P★中的噪声、重构声源在阵列传声器处产生的声压P，该步骤通过对声源施加稀疏约束来实现。无网格设置时，所有D(θi,φi)＝d(t1,t2)ψ为i号声源到阵列传声器声压的传递矩阵，称为原子集合。用P的原子范数来量度声源稀疏性，定义式为：式(4)中，“inf”表示下确界。上述P的重构问题可写为：式(5)中，ε为噪声控制参数，通常取为||N||F。式(5)可转化为如下半正定规划：式(6)中，表示计算结果，P为待求声压矩阵；u、E为辅助量，Nu＝(A-1)(2B-1)+B，E为Hermitian矩阵，“tr(·)”表示求矩阵的迹，上标“H”表示共轭转置，“≥0”表示半正定，Tb(·)为二重Toeplitz算子，Tb(u)为AB×AB维的Hermitian二重Toeplitz矩阵，将任意给定向量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P

【技术特征摘要】
1.二维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P★；测量声压矩阵P★∈CAB×L为：P★＝P+N测量声压矩阵P★通过传声器阵列测量得到，N∈CAB×L为噪声干扰，C为复数集，A为矩形传声器阵列的行数，B为矩形传声器阵列的列数，L为快拍次数；步骤2、重构声源在阵列传声器处产生的声压P；步骤1)、建立重构P的数学模型式中，是该式计算结果，||·||F表示Frobenius范数，P为待求声压矩阵，Z为辅助矩阵，τ为规则化参数：Tb(·)为二重Toeplitz算子，Tb(u)为AB×AB维的Hermitian二重Toeplitz矩阵，将任意给定向量u映射为A×A维的块Toeplitz型Hermitian矩阵：Tb(u)中，每个块Ta(0≤a≤A-1)都是一个B×B维的Toeplitz矩阵：u、E为辅助量，Nu＝(A-1)(2B-1)+B，E为Hermitian矩阵，“tr(·)”表示求矩阵的迹，上标“H”表示共轭转置，“≥0”表示半正定；步骤2)、求解P引入Her...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，刘宴利，张晋源，褚志刚，张永祥，
申请(专利权)人：重庆工业职业技术学院，重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50