一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法技术

本发明专利技术公开了一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，包括以下步骤：步骤一：根据目标声源特性，将目标声源区域进行网格划分和均匀网格分区；步骤二：设置阵列结构优化参数，在步骤一的各分区中随机生成一定数量的随机稀疏矩阵；步骤三：根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的随机稀疏矩阵进行结构阵性能筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。本发明专利技术的有益效果是：减少了目标对象的盲目性，提高了位置收索速度，增强了针对性，大大降低了随机稀疏矩阵生成速度，增强了阵列稀疏性，提高其经济性；可在候选阵中快速找出符合性能要求的阵列结构，同时生成超指向性波束，且在其他非声能量集中方向上，快速衰减，大幅度提高生成速度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及声阵列测试
，尤其是一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法。
技术介绍
目前，国内外声阵列识别运动声源存在以下问题：(1)声源分辨不清，定位不准；(2)声阵列结构随机性低、波束形成计算速度慢、稳健性差；(3)随机稀疏声阵列阵元位置确定盲目性强、生成效率低、阵元数多，搭建成本高。可以看出，目前国内外均缺乏一种高效的用于识别多个运动声源的随机稀疏声阵列结构生成方法。噪声污染中，卡车、汽车等机动车辆噪声是很重要的一部分。这类噪声因声源多、频带宽和运动频移耦合性强，不仅危害比持续噪声严重，而且测试比静止声场困难。其声场测试研究已成为声学测量发展难以回避的问题。声阵列被广泛应用于这类噪声的测试，但其测试精度低、声场重构难、阵列尺度大、经济性差。若能够提高声阵列的声场分辨力、阵列处理增益、缩减阵列尺度，必将大幅度改善机动车辆的声学性能，提高此类产品的附加值，同时降低测试成本，促进声学测量快速发展。随着传感器理论与信息处理技术的发展，增加声阵列指向性和指向稳健性，以提高测试空间分辨力、处理增益和大幅度减少传声器个数及阵列尺度成为可能，并且正成为阵列测试理论的发展趋势。近年来，针对运动声场的声阵列测试，国内外学者或从阵列算法、阵列配置、阵列信号处理等方面进行深入研究，分别提出各具特点的测试方法。然而，运动声场的声阵列测试理论研究还不够完善，研究成果相对较少，尤其针对运动声场的阵列超指向性结构的研究更是刚刚起步。因此，开展运动声场的随机稀疏声阵列超指向性结构生成方法不仅具有十分重要的理论意义和工程应用价值，而且具有显著的社会意义与经济效益。要想快速高速生成随机稀疏声阵列，至少必须解决以下关键问题：(1)随机稀疏声阵列的声源定位精度因运动声源辐射声场的特殊性，受声阵列模式混叠、阵元互耦和旁瓣影响，测试结果往往不能清晰分辨出相距较近的噪声源。(2)声阵列结构随机生成速度和经济性阵列结构随机生成由统计方法获取，想要找出一个有效的阵列结构形式，计算量惊人，耗费时间巨大，且阵元数目不一定最优化，因此不仅生成速度慢，而且经济性差；(3)随机稀疏声阵列的分辨率和波束稳健性随机阵列结构的分辨率受阵列模式主瓣宽度影响，主瓣宽度越宽，分辨力越差；波束的稳健性受旁瓣影响显著，旁瓣相对主瓣宽度峰值越高，阵列抗外界噪声干扰能力越差，形成的波束稳健性就越差。
技术实现思路
本专利技术的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法。为实现上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，包括以下步骤：步骤一：根据目标声源特性，将目标声源区域进行网格划分和均匀网格分区；步骤二：设置阵列结构优化参数，在步骤一的各分区中随机生成一定数量的随机稀疏矩阵；步骤三：根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的随机稀疏矩阵进行结构阵性能筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。优选的，所述步骤一中，所述目标声源特性指声源最大频率、声源最大入射角和测试阵列的指向性特征，根据声源最大频率，声源最大入射角和测试阵列的指向性特性，获取网格边长，并根据网格边长进行基础网格的划分。优选的，所述步骤一还包括确定分区数量和各区内供选择的网格点数；所述网格点数确定原则是：网格面积覆盖所有辐射声源。所述步骤一包括以下子步骤：S101：将目标声源区域划分基础网格；假设测试阵列位于声源区域辐射远场，入射到目标声源区域上的声波为平面波，则正方形网格边长大小由决定，式中：c空气中声速343m/s，fmax入射到目标声源区域上的声源中的最大频率，β为入射到目标声源区域上的声源最大入射角。当测试阵列位于声源区域辐射近场，此时入射波为球面波，则此网格边长小于d。综上，根据声源最大频率，声源最大入射角和测试阵列的指向性特性，获取网格边长，并根据网格边长进行基础网格的划分。S102：根据基础网格的面积大小均分基础网格，获得等面积的目标声源区域和分区数量；通过将基础网格均分成区，可有效滤除主瓣宽度较高的阵列，同时，保留最小主瓣宽度的阵列。依据目标声源数量分区数量确定，确定准则为：分区数量越大，麦克风散布的面积就越大，形成的阵列结构孔径越大，形成的波束主瓣宽度越窄，目标分辨力越强。S103：根据目标声源区域，获得各区内网格点的极径矩阵矩阵和极角矩阵。将覆盖声源的区域，进行网格的等面积划分，获得不同的分区，每个分区的形心为网格点。网格点在本专利技术中指布放阵列麦克风的位置点，简称阵元。每个网格点均可成为阵元的布置位置，利用极坐标生成一个点的极径和极角，所有分区的网格点形成一个极径矩阵和对应的极角矩阵。经大量仿真统计表明：1个声源分区数为:10-18个，2个及其以上分区数为：20-32个，并在极坐标系下，形成各区内网格点的极轴R和极角Φ矩阵。设需生成一个25个阵元组成的随机阵列，分区个数为24，每个分区内可供选择网格点数为8，对每个分区内的网格点位置依次编号为1,2，…，8，使不同分区内相同位置的网格点编号相同，则生成的极径矩阵R为8×24阶，其中每一列向量均为ri＝(r1,r2,.rj.,r8)T，向量中的元素rj表示编号为j的网格点所在极径长度；同理生成极角矩阵Φ，极角矩阵Φ定义为每个区域中以逆时针为正方向的起始分区线到各阵元的旋转角度。则极径矩阵R和极角矩阵Φ依次表示为：优选的，所述步骤二中，所述阵列结构优化参数指同一分区内阵元位置不重复，不同区所选阵元位置不具有规则性，即阵元位置间距不是网格间距的整数倍。所述步骤二包括以下子步骤：S201：在各分区设定一个网格点放置阵元，并生成阵元位置的极径矩阵和极角矩阵，获取随机阵列结构。规定各分区设定一个网格点放置阵元，则一个区内依据可供选择的网格点数，可随机挑选为阵元位置，并生成阵元位置的极径矩阵和极角矩阵；所有各分区内阵元的极径矩阵和极角矩阵，即随机生成如下形式的随机阵列结构；每一组(R',Φ')代表着一个随机阵列结构，随机可生成大量的候选随机稀疏矩阵。其中，一个随机阵列结构与一个候选随机稀疏矩阵相对应，若不加任何约束，随机选取阵元位置，则会产生大量的随机阵列结构，即产生大量的候选随机稀疏矩阵。随机阵列结构由一定阵元数和一种阵元位置组成，当阵元数相同且阵元位置不同，则形成不同的随机阵列结构，其中，阵元位置随机产生，因此，通过设置不同的阵元位置将产生大量随机阵列结构，即产生大量的候选随机稀疏矩阵。...

【技术保护点】
一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：根据目标声源特性，将目标声源区域进行网格划分和均匀网格分区；步骤二：设置阵列结构优化参数，在步骤一的各分区中随机生成一定数量的随机稀疏矩阵；步骤三：根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的随机稀疏矩阵进行结构阵性能筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。

【技术特征摘要】
1.一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一：根据目标声源特性，将目标声源区域进行网格划分和均匀网格分区；
步骤二：设置阵列结构优化参数，在步骤一的各分区中随机生成一定数量的随机稀疏
矩阵；
步骤三：根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的随机稀疏矩阵进行结构阵性能
筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。
2.如权利要求1所述的随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，所述目标声源
特性指声源最大频率、声源最大入射角和测试阵列的指向性特征，根据声源最大频率，声源
最大入射角和测试阵列的指向性特性，获取网格边长，并根据网格边长进行基础网格的划
分。
3.如权利要求2所述的随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，所述步骤一还
包括确定分区数量和各区内供选择的网格点数。
4.如权利要求1至3任一所述的随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，所述
步骤一包括以下子步骤：
S101：将目标声源区域划分基础网格；
S102：根据基础网格的面积大小均分基础网格，获得等面积的目标声源区域和分区数
量；
S103：根据目标声源区域，获得各区内网格点的极径矩阵和极角矩阵。
5.如权利要求1所述的随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，所述步骤二包
括以下子步骤：
S201：在各分区设定一个网格点放置阵元，并生成阵元位置的极径矩阵和极角矩阵，获
取候选矩阵。
S202：设置约束条件，根据候选矩阵获得随机稀疏矩阵。
6.如权利要求5所述的随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，其特征是，所述约束条件
为：
(1)同一个分区内，候选随机稀疏矩阵对应的阵元所在的网格点不重复；即候选随机稀
疏矩阵中每一个网格点只选一次，不重复选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志红，李会超，刘尊民，仪垂杰，李燕超，李贺，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37