本发明专利技术公开了一种基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，属于瞬态声场重建领域，该方法包括以下步骤：在待测声场设置全息面，基于所述全息面进行时域声压信号进行测量得到测量声压列向量；在待测声场设置虚源面，基于所述虚源面将波数域离散为若干波数点；基于所述测量声压列向量和若干波数点，采用时域平面波叠加法对时域声压信号进行建模得到声压信号模型；基于所述声压信号模型，采用基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器对声场的状态向量和虚源面上的压力时间波数谱进行联合递归估计得到状态向量估计和波数谱估计；基于所述状态向量估计和波数谱估计重建声场中任意空间点在各个时刻的声压信号。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于瞬态声场重建，尤其涉及一种基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法。
技术介绍
1、当待重建的声场靠近声源，近场声全息技术nah是一种十分有效的噪声源识别、定位和声场可视化的声场重建方法。然而，传统的nah可以有效地重建单个频率下的稳态信号，却无法重建瞬态声场。因此，hald和jean提出了将傅立叶变换和拉普拉斯变换应用于时域声全息技术对瞬态声场进行重建。然而由于拉普拉斯变换和傅立叶变换的应用，这些方法的重建过程必须在每个频率。为了提高计算效率，实时近场声全息rt-nah被提出用于在波数域进行声场重建。由于基于正则化的rt-nah虽然可以用于求解欠定逆问题，但是随着由于二维空间快速傅立叶变换会产生卷绕误差。
2、zhang等提出了时域平面波叠加方法tdpwsm，它可以减少环绕误差，但是在重建过程中仍然无法避免进行欠定问题的求逆计算。而正则化的应用虽然可以获得每次计算的稳定解，但自动选择的正则化参数随时间不断更新使得正则化参数的选取会出现失效，导致重建误差随着时间的推移而变大。
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【技术保护点】
1.一种基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，采用时域平面波叠加法对时域声压信号进行建模的过程包括：虚源面时域波数谱与时域传播核的卷积叠加；其中，表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，全息面上任意时刻任意一点的时域声压的表达式为：
4.根据权利要求2所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼...
【技术特征摘要】
1.一种基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，采用时域平面波叠加法对时域声压信号进行建模的过程包括：虚源面时域波数谱与时域传播核的卷积叠加；其中，表达式为：
3.根据权利要求2所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，全息面上任意时刻任意一点的时域声压的表达式为：
4.根据权利要求2所述的基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器的瞬态声场重建方法，其特征在于，基于变分贝叶斯近似的增广卡尔曼滤波器对声场的状态向量和虚源面上的压力时间波数谱进行联合递...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿林，沈浩，王龙，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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