无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法技术

本发明专利技术公开了一种无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法，主要解决现有技术存在的以下问题：(1)需要工作人员在待检测部位近距离定期巡检带来的检测不全面和不安全的问题；(2)采样率高，数据量大，所需存储量大。本发明专利技术的实现步骤为：(1)布局麦克风阵列；(2)选择参考麦克风与压缩采样麦克风；(3)标准采样；(4)压缩采样；(5)构造稀疏基矩阵；(6)构造测量矩阵；(7)压缩气体泄漏的声源方位。本发明专利技术能够在无线声传感器网络的节点中，通过低速采样的少量数据直接获得准确的压缩气体泄漏的声源方位，具有所需存储量小，实时性高和易于硬件实现的优点。

Acoustic source azimuth estimation method for compressed gas leak in wireless acoustic sensor networks

The invention discloses a sound source wireless acoustic sensor network under the compressed gas leakage estimation method, mainly to solve the following problems existing in the prior art: (1) to the staff in the part to be detected close to detection of regular inspection is not comprehensive and not bring security problems; (2) high sampling rate data. A large amount of required storage capacity. The implementation of the invention comprises the following steps: (1) the layout of the microphone array; (2) choose the reference microphone and microphone (3) compression sampling; standard sample; (4) compression sampling; (5) to construct a sparse matrix; (6) to construct the measurement matrix; (7) the direction of the sound source leakage of compressed gas. The invention can sound nodes in wireless sensor networks, by a small amount of data sampling are obtained directly from the direction of the sound source of accurate leakage of compressed gas, with small storage, has the advantages of high real-time and easy hardware implementation.

【技术实现步骤摘要】
无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法
本专利技术属于气体泄漏检测领域，更进一步涉及一种无线声传感器网络(WirelessAcousticSensorNetwork)背景下压缩气体泄漏的声源方位估计方法。本专利技术利用压缩采样方法减少无线声传感器网络节点中麦克风的采样率与采样数目，可以在无线声传感器网络的每一个节点中准确估计出压缩气体泄漏的声源方位。
技术介绍
压缩气体泄漏会产生的高于人耳感知的超声波，根据超声波传播所具有的良好的方向性，能够获得压缩气体泄漏的声源方位。利用压缩气体泄漏的超声特性进行压缩气体泄漏声源的方位估计，具有很高的灵敏度与准确性。北京爱社时代科技发展有限公司在其提出的专利申请文件“一种基于时差定位原理的气体泄漏点扫描仪”(申请号：CN201210000118.5，公开号：CN102539084A)中公开了一种基于时差定位原理、高定位精度的压缩气体泄漏点的方位指示方法。该方法基于时差定位原理，检测部分采用三个超声传感器并排列成等边三角形，计算泄漏点超声波信号到达三个超声传感器两两之间的时间差，进而判断出泄漏点相对于等边三角形中心的位置，即实现了对泄漏点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法，包括如下步骤：(1)布局麦克风阵列：将无线声传感器网络中的每一个节点的麦克风阵列均设定为含有L个麦克风，阵元间距为d的均匀线性阵列；(2)选择参考麦克风与压缩采样麦克风：从无线声传感器网络中的每一个节点的麦克风阵列中，任意选择一个麦克风，作为参考麦克风，将其余麦克风作为压缩采样麦克风；(3)标准采样：在无线声传感器网络的每一个节点中，参考麦克风以F

【技术特征摘要】
1.一种无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法，包括如下步骤：(1)布局麦克风阵列：将无线声传感器网络中的每一个节点的麦克风阵列均设定为含有L个麦克风，阵元间距为d的均匀线性阵列；(2)选择参考麦克风与压缩采样麦克风：从无线声传感器网络中的每一个节点的麦克风阵列中，任意选择一个麦克风，作为参考麦克风，将其余麦克风作为压缩采样麦克风；(3)标准采样：在无线声传感器网络的每一个节点中，参考麦克风以Fs＝500KHz的采样频率对压缩气体泄漏产生的声源信号进行标准采样，得到每一个节点中参考麦克风的采样数据矢量，其中，Fs表示参考麦克风的采样频率；(4)压缩采样：(4a)采用中心极限定理法，生成无线声传感器网络的每一个节点中的每一个压缩采样麦克风的每一个采样时间间隔；(4b)按照采样时刻公式，计算无线声传感器网络的每一个节点中的每一个压缩采样麦克风的每一个采样时刻；(4c)在无线声传感器网络的每一个节点中，每一个压缩采样麦克风在与其对应的每一个采样时刻，对压缩气体泄漏产生的声源信号进行采样，得到无线声传感器网络的每一个节点中的每一个压缩采样麦克风的采样数据矢量；(5)构造稀疏基矩阵：(5a)将无线声传感器网络的每一个节点所对应的一维空间角度，以间隔1°均匀划分为181个空间角度，在每一个空间角度设定一个虚拟声源；(5b)按照时间差公式，计算无线声传感器网络的每一个节点对应的每一个虚拟声源信号，分别到达该节点中的每一个压缩采样麦克风与到达参考麦克风的时间差；(5c)按照下式，计算无线声传感器网络的每一个节点中，每一个压缩采样麦克风对应的子稀疏基矩阵的每一个列向量：其中，Dqij表示无线声传感器网络的第q个节点中，第i个压缩采样麦克风对应的子稀疏基矩阵中，第j个空间角度所对应的列向量，表示在无线声传感器网络的第q个节点中，对参考麦克风的采样数据矢量取元素操作，r表示取整操作，Δqij表示无线声传感器网络的第q个节点所对应的来自第j个空间角度的虚拟声源信号分别到达该节点中的第i个压缩采样麦克风与到达参考麦克风的时间差，Kq表示在无线声传感器网络的第q个节点中，参考麦克风在压缩采样麦克风采样的时间段内的采样总数，T表示矩阵转置操作；(5d)按照下式，构造无线声传感器网络的每一个节点中的每一个压缩采样麦克风对应的子稀疏基矩阵：Dqi＝[Dqi0,Dqi1,...,Dqi180]其中，Dqi表示无线声传感器网络的第q个节点中的第i个压缩采样麦克风对应的子稀疏基矩阵；(5e)按照下式，构造无线声传感器网络中每一个节点所对应的稀疏基矩阵：其中，Ψq表示无线声传感器网络中第q个节点所对应的稀疏基矩阵；(6)构造测量矩阵：(6a)按照下式，计算无线声传感器网络的每一个节点中，每一个压缩采样麦克风的每一个采样时刻所对应的列序号：其中，uqi(m)表示无线声传感器网络的第q个节点中，第i个压缩采样麦克风的第m个采样时刻所对应的列序号，τqim表示无线声传感器网络的第q个节点中，第i个压缩采样麦克风的第m个采样时刻与第m-1个采样时刻的时间间隔值；(6b)按照下式，计算无线声传感器网络的每一个节点中，每一个压缩采样麦克风所对应的随机次采样矩阵中的每一个元素：其中，Gqi(m,n)表示无线声传感器网络的第q个节点中的第i个压缩采样麦克风所对应的随机次采样矩阵中，第m个采样时刻所对应的行中的第n个元素；(6c)按照下式，构造无线声传感器网络中的每一个节点所对应的测量矩阵：Φq＝diag{Gq1,Gq2,...,Gq(L-1)}其中，Φq表示无线声传感器网络中的第q个节点所对应的测量矩阵，diag{·}表示构造块对角矩阵操作，Gq1表示无线声传感器网络的第q个节点中的第1个压缩采样麦克风对应的随机次采样矩阵，Gq2表示无线声传感器网络的第q个节点中的第2个压缩采样麦克风对应的随机次采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦娟，王文静，岳凤丽，计永祥，宁方立，付卫红，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61