基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法技术

发明专利技术一种基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法。该方法首先利用PSO算法实现了不等间距阵列的阵元优化布置，抑制栅瓣值的同时，并尽可能减小原旁瓣值的增加量；在优化不等间距阵列的基础上，利用MVDR算法进行声场重构，抑制旁瓣对声场重构的影响，实现鬼影的抑制，提高声源定位的准确性。该方法的优点在于：结合了不等间距阵列抑制栅瓣和MVDR算法较强的空域滤波特性的优势，能够利用阵元数量较少的传声器阵列，实现声场重构中的鬼影抑制。

【技术实现步骤摘要】
基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法
本专利技术涉及一种声场重构和鬼影抑制方法，该方法在有限空间、有限传声器个数的情况下，能够有效抑制声场重构过程中栅瓣和旁瓣带来的干扰，提高声场重构的精度。
技术介绍
波束形成(Beamforming)是阵列信号处理的一个重要任务，其主要功能包括：形成基阵接收系统的方向性；进行空域滤波，抑制空间干扰与环境噪声，提高信噪比；估计信号到达方向，为信号源定位创造条件等。通过波束形成处理，可实现对声场声源的重构与定位。声源识别的过程就是将重构声场空间离散成一系列的重构点，利用波束形成算法计算出重构点的重构声压值，绘制出声压云图，由图中热点的位置来判断声源位置。传声器阵列的声源识别效果与其结构形状，阵元数目及处理算法等因素决定。一个合适的传声器阵列能够抑制栅瓣和旁瓣，提高声源的辨识精度，提高声场的重构质量。在基于传声器阵列的声场重构研究中，前人搭建网格阵、十字阵、圆形阵等一些等间距的阵列来进行声场实测与分析。但等间距阵列有其固有缺陷，即：为了保证较小的主瓣宽度，提高声场重构分辨率，需要维持一个较大的阵列尺寸，使得相邻阵元的间距增加，并导致栅瓣的出现，极大地削弱了阵列的声场重构能力。针对等间距阵列重构能力的缺陷，有学者提出了利用不等间距阵列进行声场重构的方法。该方法通常是在等间距阵列的基础上，利用寻优算法，对阵元坐标分布进行优化设计，获得优化不等间距阵。不等间距阵能够抑制栅瓣[8]，在一定程度上可提高声场重构的质量。但是，阵列中较大的旁瓣幅值依然会给真实声源的正确辨识带来干扰。针对上述问题，若能够通过阵列优化，实现对栅瓣的抑制，同时在此基础上运用有效地算法抑制较大旁瓣的产生，获得准确声场重构云图，实现鬼影抑制。本专利技术正是为了实现这一目的而产生的。2012-09-19公开的专利：CN102680071A，题目：《采用振速测量和局部近场声全息法的噪声源识别方法》，专利技术人：杨德森。该专利技术提供的是一种采用振速测量和局部近场声全息法的噪声源识别方法。测量位于近场的有限孔径测量面上的法向质点振速，对其进行补零扩展，最后计算得到声源面上的声压和法向质点振速。该专利技术的特点是采用法向质点振速作为输入量进行声场重建，与传统迭代局部近场声全息法相比，该方法计算简单，效率较高。2013-01-30公开的专利：CN102901950A，题目：《平面阵列识别声源三维坐标的方法》，专利技术人：卢奂采；李春晓；金江明；丁浩；梅东挺。该专利技术提供的是一种采用平面阵列识别定位声源三维坐标的方法。基于球面波声场模型,采用波束形成方法,以三维空间网格化后的网格交点作为重构点,进行不同距离的平面声场重构,比较沿距离方向(即z方向)上不同重构面的波束形成器的输出值,最大输出值对应的z轴坐标,即确定为声源的距离。最后根据声源距离对应的重构面上波束形成器输出的最大值点,确定声源在x和y轴坐标。该专利技术的优点在于可用二维的平面阵列,识别声源的三维坐标,可直接应用于现有的仅能识别声源两维坐标的平面阵列声全息设备上,实验已验证了该专利技术方案的有效性和可靠性。本专利技术与现有专利技术专利的不同在于：将PSO粒子群算法与MVDR波束形成算法相结合，能够抑制声场重构中的鬼影，提高声场重构准确性。具体来说，该方法分为两步：首先，利用PSO算法对一个十字等间距传声器阵列的布局进行优化，获得阵元位置布局最优的不等间距阵列；在此基础上，对各阵元采集到的信号进行MVDR波束形成运算，获得声场重构云图。本专利技术结合了不等间距阵列抑制栅瓣和MVDR波束形成算法具有较强的空域滤波特性的优势，能够利用阵元数量较少的传声器阵列，实现声场重构中的鬼影抑制。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种能够有效抑制声场重构中鬼影现象的方法。该方法在有限空间、有限传声器个数的情况下，能够有效避免声场重构云图中栅瓣和旁瓣的存在，提高声场重构的声源辨识精度，实现鬼影的抑制。本专利技术的技术方案是：一种基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法，该方法是在对等间距十字传声器阵列进行优化的基础上，采用MVDR波束形成方法进行声场重构，得到声压云图。具体包括以下步骤：步骤1，将含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法，寻找最优的各阵元移动距离的组合，获得没有栅瓣，旁瓣影响最小的不等间距十字阵。在通过PSO算法得到优化的不等间距十字阵之后，该阵列的栅瓣已尽可能多地被抑制，并已退化成为旁瓣；步骤2，为了进一步削弱旁瓣对声场重构的影响，在获得优化不等间距十字阵的基础上，使用借助MVDR波束形成算法来进行声场的重构，利用MVDR算法较强的空域滤波特性，最大限度降低旁瓣对声场重构的影响，提高声场重构的准确性。优选的，所述步骤1中的含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法，包括：首先，确立阵列优化的最终目标，即在保持十字阵列形状不变的前提下，寻找最优的各阵元移动距离的组合，使得在不等间距阵列情况下的声场重构的最大旁瓣级SL最小；然后，初始化粒子群，进行多次迭代运算，每一次迭代运算均需要更新粒子群算法的全局最优解，并记录全局最优解的最大旁瓣值。当最大旁瓣值SL趋于收敛时，算法迭代结束，得到一组最优的阵元位置坐标解。进一步，如所述步骤1中的基于等间距十字阵列的粒子群优化算法，具体包括以下步骤：首先，用声场重构结果中最大旁瓣级SL的大小作为优化目标，以此来衡量阵列的优化效果。在传声器阵元数量有限的情况下，为确保重构后的声场云图具有足够的空间分辨率，选取十字传声器阵列来进行位置的优化。为保持阵列的十字形状，十字交叉点处的阵元位置在优化后保持不变。由上述分析可知，阵列优化的目标为：寻找最优的各阵元移动距离的组合，使得在不等间距阵列情况下的声场重构的最大旁瓣级SL最小。然后，进行算法的初始化和迭代运算。设Zi＝{zi1,zi2,…,zij,…zi13}为某一种可能的阵元位置坐标解，称Zi为一个粒子，其中Zij表示第i个粒子中第j个阵元的坐标位置。由m个粒子组成一个组群Z＝{Z1,Z2,…Zi…,Zm}，将粒子群初始化。在迭代运算中，每个粒子的速度，记做Vi＝{vi1,vi2,…vid…vi13}，其中vid表示在第i个粒子中第d个阵元坐标的速度。在每一次迭代计算中，每个粒子可以根据式(1)来更新速度：vid(t+1)＝wvid(t)+η1rand()(pid-zid(t))+η2rand()(pgd-zid(t))(1)式(1)中，vid(t)表示第i个粒子第d个阵元坐标在第t次迭代中的速度，zid(t)则表示经过第t次迭代后，第i个粒子中第d个阵元的坐标解，w为惯性权重，η1、η2为加速常数，rand()为0到1之间的随机数。pid和pgd分别表示自搜索开始到经过t次迭代后每个粒子和整个粒子群所搜索到的最优坐标解。在更新了粒子速度的基础上，则可得到第(t+1)次迭代后第i个粒子中第d个阵元的坐标解zid(t+1)：zid(t+1)＝zid(t)+vid(t+1)(2)粒子更新后，计算各粒子的最大旁瓣级，同已有的各粒子和整个粒子群的最优坐标解的最大旁瓣级进行比较，以更新各粒子和整个粒子群的最优坐标解，继续下一次迭代运算。最后，当最大旁瓣级SL达到最小，并趋于收敛时，整个算法迭代结束，即可得到一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于PSO‑MVDR的声场重构与鬼影抑制方法，其特征在于：该方法是在对等间距十字传声器阵列进行优化的基础上，采用MVDR波束形成方法进行声场重构，得到声压云图；具体包括以下步骤：步骤1，将含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法，寻找最优的各阵元移动距离的组合，获得没有栅瓣，旁瓣影响最小的不等间距十字阵；在通过PSO算法得到优化的不等间距十字阵之后，该阵列的栅瓣已尽可能多地被抑制，并已退化成为旁瓣；步骤2，为了进一步削弱旁瓣对声场重构的影响，在获得优化不等间距十字阵的基础上，使用借助MVDR波束形成算法来进行声场的重构，利用MVDR算法较强的空域滤波特性，最大限度降低旁瓣对声场重构的影响，提高声场重构的准确性。

【技术特征摘要】
1.一种基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法，其特征在于：该方法是在对等间距十字传声器阵列进行优化的基础上，采用MVDR波束形成方法进行声场重构，得到声压云图；具体包括以下步骤：步骤1，将含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法，寻找最优的各阵元移动距离的组合，获得没有栅瓣，旁瓣影响最小的不等间距十字阵；在通过PSO算法得到优化的不等间距十字阵之后，该阵列的栅瓣已尽可能多地被抑制，并已退化成为旁瓣；步骤2，为了进一步削弱旁瓣对声场重构的影响，在获得优化不等间距十字阵的基础上，使用借助MVDR波束形成算法来进行声场的重构；所述方法应用于有限空间、有限传声器个数情况下，应用领域为声学。2.根据权利要求1所述的一种基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法，其特征在于：所述步骤1中的含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法，包括：首先，确立阵列优化的最终目标，即在保持十字阵列形状不变的前提下，寻找最优的各阵元移动距离的组合，使得在不等间距阵列情况下的声场重构的最大旁瓣级SL最小；然后，初始化粒子群，进行多次迭代运算，每一次迭代运算均需要更新粒子群算法的全局最优解，并记录全局最优解的最大旁瓣值,当最大旁瓣值SL趋于收敛时，算法迭代结束，得到一组最优的阵元位置坐标解。3.根据权利要求1或2所述的一种基于PSO-MVDR的声场重构与鬼影抑制方法，其特征在于：所述步骤1中的含有一定阵元的等间距十字传声器阵列PSO粒子群算法具体包括以下步骤：首先，用声场重构结果中最大旁瓣级SL的大小作为优化目标，以此来衡量阵列的优化效果；在传声器阵元数量有限的情况下，为确保重构后的声场云图具有足够的空间分辨率，选取十字传声器阵列来进行位置的优化；为保持阵列的十字形状，十字交叉点处的阵元位置在优化后保持不变；由上述分析可知，阵列优化的目标为：寻找最优的各阵元移动距离的组合，使得在不等间距阵列情况下的声场重构的最大旁瓣级SL最小；然后，进行算法的初始化和迭代运算：设Zi＝{zi1,zi2,…,zij,…zi13}为某一种可能的阵元位置坐标解，称Zi为一个粒子，其中Zij表示第i个粒子中第j个阵元的坐标位置；由m个粒子组成一个组群Z＝{Z1,Z2,…Zi…,Zm}，将粒子群初始化；在迭代运算中，每个粒子的速度，记做Vi＝{vi1,vi2,…vid…vi13}，其中vid表示在第i个粒子中第d个阵元坐标的速度；在每一次...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏龙，黎敏，阳建宏，杨德斌，付强，秦胜，杨海波，孙冬柏，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11