一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法技术

本申请属于波束成形方法技术领域，尤其涉及一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法。包括如下步骤：基于声阵列获取声场声压数据的步骤；计算声压互谱矩阵的步骤；计算点传播函数的步骤；原信号重构的步骤；本申请的低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法，与常规波束形成法(CBF)、基于正交匹配追踪方法的反卷积波束成形法(OMP

【技术实现步骤摘要】
一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法


[0001]本申请属于波束成形方法
，尤其涉及一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法。

技术介绍

[0002]波束成形是基于传声器阵列测量的噪声源识别技术的一种，其本质是一种空间滤波技术，波束成形的思想首先将声源面离散化形成聚焦网格，再运用波束成形方法对声阵列采集到的声场数据进行声源面的聚焦重构，最后通过加强声源所在聚焦点的输出能量的方式来实现声源定位。但在实际应用或者工程实际中，目标声源信号常受到环境噪声信号的干扰，甚至被湮没于其中，导致目标声源信号信息难以被测量和提取，从而影响对目标声源的定位及成像，导致波束成形方法效果不好，影响后续处理工作的进行。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于，提出一种与压缩感知相结合的改进波束成形方法，基于自适应和回溯思想，优化现有方案使得压缩感知重构方法运算速度更快且不依赖于稀疏度K值，而后将其与反卷积波束成形法结合，实现更好的定位效果，更强的抗干扰能力。
[0004]为实现上述目的，本申请采用如下技术方案。
[0005]一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法，包括如下步骤：
[0006]步骤A、基于声阵列获取声场声压数据的步骤；
[0007]具体是指，在测量平面S
h
利用按规则排布的M元传声器阵列，获取含有声源点且呈稀疏分布的声源面S
s
；将声源面S
s
被均分为R个区域，包括N个存在声源的区域；
[0008]则规则分布的M元传声器阵列接受到的声压信号稀疏表示为：
[0009]X(t)＝A
·
S(t)+N(t)；
[0010]式中，在某时刻t，X(t)表示M
×
1维阵列接收信号；A是声源与传声器阵列间的M
×
N维传递矩阵；S(t)表示N
×
1维声源信号；N(t)表示M
×
1维噪声信号；
[0011]将声源面划分出的每一聚焦点均视作一个潜在声源，则测量面上获得的声压即为单个声源源强与传递矩阵的乘积之和，数学表达式记作：p＝Gq；
[0012]式中：p表示阵列测量面获得的声压，M
×
1维；G表示声源面与阵列测量面之间的传递矩阵，M
×
N维；q表示声源源强，N
×
1维；且
[0013][0014]式中，g
mn
表示第n个聚焦点与第m个阵元之间的距离，r
n
表示第n个聚焦点与坐标原点之间的距离；
[0015]步骤B、计算声压互谱矩阵的步骤；
[0016]声压互谱矩阵C表达式为：C＝pp
H
＝Gqq
H
G
H
；当声源为非相干声源，则对qq
H
中的非对角线元素进行简化，qq
H
简化为声压互谱矩阵C表达式为进一步表示为：式中：g
n
为传递矩阵G中的对应列向量；
[0017]步骤C、计算点传播函数的步骤；
[0018]基于互谱函数的传统波束成形输出结果b＝ω
H
Cω＝ω
H
pp
H
ω；
[0019]其中，b表示各网格点输出的声功率，ω表示导向向量，ω＝[ω1，ω2…
ω
M
]，得到得到点传播函数声源面声功率
[0020]步骤D、原信号重构的步骤
[0021](1)初始化稀疏度K0＝1，初始化稀疏度估计步长L＝s，s为搜索步长；支撑集F＝φ，φ为空集；
[0022](2)计算残差与传感矩阵每列乘积得到相关系数矩阵u＝{u
j
|u
j
＝|<r,φ
j
>|,j＝1,2,...N}，其中φ
j
为传感矩阵的第j列，r为残差，并从相关系数矩阵提出K0个最大值对应的索引值存入索引集F中；
[0023](3)基于压缩感知前提条件之一的约束等距性条件，
[0024]如果则自适应稀释度K＝K0+L，转步骤(2)；
[0025]式中，y是指声传感器阵列测得的声场数据；δ
K
是介于0到1之间的常数，δ
K
＝0.3；T是指转置矩阵；其中Φ是指压缩感知中的传感矩阵；
[0026]若则到步骤4；
[0027](4)利用最小二乘法求解初始余量
[0028](5)初始估计信号x＝0，初始化阶段数stage＝1，初始化迭代次数k＝1，初始化索引值集合S＝φ，候选集C＝φ；
[0029](6)利用式u＝{u
j
|u
j
＝|<r,φ
j
>|,j＝1,2,...N}计算新的相关系数矩阵，并按照u
j
≥0.5max|u|的标准将对应的索引值存入索引集S中；
[0030](7)合并索引值集合T＝F∪S，利用式u＝{u
j
|u
j
＝|<r,φ
j
>|,j＝1,2,...N}计算T中索引值对应原子与余量的相关系数，并提取出K0个最大值对应的索引值存入F
new
中，基于最小二乘法采用式计算估计信号x
new
，并利用r
new
＝y
‑
Φ
F
x更新余量；
[0031](8)计算两次迭代间的误差并判断是否小于指定误差，若两次迭代间的误差||x
new
‑
x||2≤ε，则停止迭代，否则转步骤(9)，ε是指指定误差，x是指前次误差值；若||r
new
||2≥||r||2，则阶段数加1，stage＝stage+1，L＝stage*s并跳转步骤(6)；若||r
new
||2＜||r||2，则F＝F
new
，r＝r
new
，k＝k+1，转步骤(6)。
[0032](9)停止迭代后输出最新得到的估计信号x
new
；方法迭代完毕输出结果后，得到最终想要获得的波束数据。
[0033]对前述低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法的进一步改进或优选方法，在测量平面S
h
上将来波视为平面波。
[0034]其有益效果在于：
[0035]本申请的低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法，与常规波束形成法(CBF)、基于正交匹配追踪方法的反卷积波束成形法(OMP
‑
DAMAS)相比，在低信噪比条件下对声源定位效果较好，具备较强的抗干扰能力，可作为低信噪比条件下进行声源定位的一种有效补充方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低信噪比条件下基于自适应压缩感知的波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A、基于声阵列获取声场声压数据的步骤；具体是指，在测量平面S
h
利用按规则排布的M元传声器阵列，获取含有声源点且呈稀疏分布的声源面S
s
；将声源面S
s
被均分为R个区域，包括N个存在声源的区域；则规则分布的M元传声器阵列接受到的声压信号稀疏表示为：X(t)＝A
·
S(t)+N(t)；式中，在某时刻t，X(t)表示M
×
1维阵列接收信号；A是声源与传声器阵列间的M
×
N维传递矩阵；S(t)表示N
×
1维声源信号；N(t)表示M
×
1维噪声信号；将声源面划分出的每一聚焦点均视作一个潜在声源，则测量面上获得的声压即为单个声源源强与传递矩阵的乘积之和，数学表达式记作：p＝Gq；式中：p表示阵列测量面获得的声压，M
×
1维；G表示声源面与阵列测量面之间的传递矩阵，M
×
N维；q表示声源源强，N
×
1维；且1维；且g
mn
表示第n个聚焦点与第m个阵元之间的距离，r
n
表示第n个聚焦点与坐标原点之间的距离；步骤B、计算声压互谱矩阵的步骤；声压互谱矩阵C表达式为：C＝pp
H
＝Gqq
H
G
H
；当声源为非相干声源，则对qq
H
中的非对角线元素进行简化，qq
H
简化为声压互谱矩阵C表达式为进一步表示为：式中：g
n
为传递矩阵G中的对应列向量；步骤C、计算点传播函数的步骤；基于互谱函数的传统波束成形输出结果b＝ω
H
Cω＝ω
H
pp
H
ω；其中，b表示各网格点输出的声功率，ω表示导向向量，ω＝[ω1，ω2…
ω
M
]，得到得到点传播函数声源面声功率步骤D、原信号重构的步骤(1)初始化稀疏度K0＝1，初始化稀疏度估计步长L＝s，s为搜索步长；支撑集F＝φ，φ为空集；(2)计算残差与传感矩阵每列乘积得到相关系数矩阵u＝{u
j
|u
j
＝|<r,φ
j
&a...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈汉涛，韩江桂，余丽，施冠羽，黄家宁，余良武，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：