多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法技术

本发明专利技术公开多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法，步骤包括：1)建立多频率声压信号测量模型；2)建立以声源位置和源强为参数的极大似然估计模型；3)对声源位置进行初步估计，得到声源位置初步估计坐标；4)利用牛顿法对声源位置初步估计坐标进行局部优化，得到优化的声源位置估计坐标；5)利用牛顿法对所有已识别声源位置坐标进行全局循环优化；6)对所有已识别声源源强进行正交求解，并更新残差；本发明专利技术提出方法能够有效克服基不匹配问题，兼容传声器任意布置的平面阵列且对稳态和非稳态声源均适用，同时具有高的空间分辨率和强的抗噪声干扰能力。抗噪声干扰能力。抗噪声干扰能力。

【技术实现步骤摘要】
多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法


[0001]本专利技术涉及声源识别领域，具体是多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法。

技术介绍

[0002]基于传声器阵列中远距离测量的波束形成声源识别技术在汽车、飞机、高速列车、风力发电等领域应用广泛。利用平面传声器阵列和压缩感知理论的二维压缩波束形成方法因声源识别空间范围广、对相干和不相干声源均适用且成像清晰等优点备受关注，是当前的研究热点。传统压缩波束形成方法离散化声源成像区域、建立源强分布与麦克风测量声压之间的欠定方程组并求解获得声源的位置及强度估计。然而，该方法存在基不匹配问题和小分离或低信噪比时声源识别性能不佳的问题。基不匹配问题是指：当声源偏离网格点时声源识别性能弱化。加密网格虽一定程度上可缓解该问题，但以增加计算成本为代价，且过密的网格导致感知矩阵列(转向向量)相干性过大，反而引起代数混叠，劣化声源识别性能。小分离或低信噪比时声源识别性能不佳亦与感知矩阵列有关。
[0003]为解决基不匹配问题，许多学者做出了努力，无网格、动网格和离网格三类方法被提出，有效的解决了基不匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立所述多频率声压信号测量模型。2)建立以声源位置和源强为参数的极大似然估计模型；3)对声源位置进行初步估计，得到声源位置初步估计坐标；4)利用牛顿法对声源位置初步估计坐标进行局部优化，得到优化的声源位置估计坐标；5)利用牛顿法对所有已识别声源位置坐标进行全局循环优化，得到所有已识别声源位置全局优化估计坐标；6)对所有已识别声源源强进行正交求解，并根据得到的声源强度更新残差。2.根据权利要求1所述的多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法，其特征在于，多频率声压信号测量模型如下所示：p＝A(Ω
S
)q
S
+n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，表示S个声源在各个频率的源强形成的源强向量；为第s个声源所有频率的源强向量；表示麦克风测量噪声向量；n
·
,l
＝[n
1,l
,n
2,l
,...,n
M,l
]表示麦克风在第l个频率点对应的测量噪声向量；表示S个声源到所有麦克风之间在所有L个频率的传递矩阵；表示所有声源位置坐标组成的坐标矩阵，表示复数集；表示实数集；p为实际测量的麦克风声压向量；其中，第m个麦克风的坐标为第s个声源的坐标为其中，为第m个麦克风的x轴坐标、y轴坐标；为第s个声源的x轴坐标、y轴坐标；h为声源平面和阵列平面的距离；m＝1，2，3
…
，M；s＝1，2，3
…
，S；M、S分别为麦克风和声源的数量；第m个麦克风与第s个声源的距离d
m,s
如下所示：式中，矢量矢量上标T表示转置；||
·
||2表示向量的二范数；表示第s个声源到所有麦克风之间在所有L个频率的传递矩阵，如下所示：式中，为频率f
l
时第s个声源到所有麦克风的传递向量
3.根据权利要求2所述的多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法，其特征在于，建立以声源位置和源强为参数的极大似然估计模型的步骤包括：1)最小化多频率声压信号测量模型的残差得到声源位置和源强的极大似然估计即：式中，表示取复数的实部；上标H表示厄米特共轭转置算符；2)建立似然函数即：3)以S个声源在各个频率的源强形成的源强向量q
S
为变量，建立最小二乘解，即：q
S
＝(A(Ω
S
)
H
A(Ω
S
))
‑1A(Ω
S
)
H
p
ꢀꢀꢀꢀ
(6)4)建立最大似然比检验成本函数即：5)建立声源位置坐标估计方程，即：式中，为声源位置估计坐标。4.根据权利要求3所述的多频率同步二维离网压缩波束形成声源识别方法，其特征在于，对声源位置进行初步估计的步骤包括：1)将声源检测空间离散为N个网格点；N＞＞M；其中，第n个网格...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚志刚，杨咏馨，杨洋，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：