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声学学报 2023年第5期48卷 1045-1059页

作者：高伟霞陈华伟南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 安徽科技学院电气与电子工程学院蚌埠233030

针对伪声强多声源定位方法对环境噪声和混响敏感的问题,利用时频相关性构造球谐波阶数感知因子,提出了一种鲁棒的伪声强声源定位方法。与现有的球谐波阶数感知因子不同,所构造的球谐波阶数感知因子充分利用了相邻时频点中属于同一声源... 详细信息

针对伪声强多声源定位方法对环境噪声和混响敏感的问题,利用时频相关性构造球谐波阶数感知因子,提出了一种鲁棒的伪声强声源定位方法。与现有的球谐波阶数感知因子不同,所构造的球谐波阶数感知因子充分利用了相邻时频点中属于同一声源的特征波束间存在的相关性。理论分析表明,所构造的球谐波阶数感知因子对环境噪声和混响的抑制能力更强。仿真结果显示,与现有的阶数感知方法相比,在信噪比为10 dB、混响时间为0.4~1.0 s时,所提方法的定位精度提升了1.3°~1.9°,同时计算复杂度减小了25%。最后通过实测实验进一步验证了所提方法在实际声场环境中的有效性。

关键词：球面传声器阵列声源定位阶数感知球谐波时频相关性

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基于稀疏贝叶斯学习的压缩球波束形成声源识别方法

基于稀疏贝叶斯学习的压缩球波束形成声源识别方法

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作者：赵洋重庆大学

学位级别：硕士

基于球面传声器阵列的波束形成声源识别技术凭借测量速度快、声源识别全景以及中高频定位准确等优势而广泛应用于汽车、高铁、飞机等内场噪声源识别领域。然而,其在低频声源识别时仍面临空间分辨能力低、抗噪声干扰能力差的挑战。因此,... 详细信息

基于球面传声器阵列的波束形成声源识别技术凭借测量速度快、声源识别全景以及中高频定位准确等优势而广泛应用于汽车、高铁、飞机等内场噪声源识别领域。然而,其在低频声源识别时仍面临空间分辨能力低、抗噪声干扰能力差的挑战。因此,本文围绕“球面阵波束形成低频声源识别性能提升”展开研究,分析球面阵延迟求和类波束形成和压缩球波束形成的低频声源识别性能,并提出能够改善低频声源识别挑战的新型压缩球波束形成方法。首先推导球面阵延迟求和波束形成及函数型延迟求和波束形成(Functional Delay and Sum,FDAS)算法,并结合三种互谱重构降噪方法给出了降噪增强后的EFDAS(Enhanced FDAS)。对上述延迟求和类波束形成进行仿真分析,结果表明:降噪增强后的EFDAS具有良好的抗噪声干扰能力和较强的旁瓣抑制能力,但低频空间分辨能力较差且无法适用于相干声源。为此,进一步建立球面阵的多快拍压缩波束形成模型,并采用正交匹配追踪、l范数最小化和第二类最大似然估计(Maximum Type-ⅡLikelihood Estimation,MLE-Ⅱ)三种稀疏信号恢复算法分别求解,仿真分析基于上述三种求解算法的压缩球波束形成的性能,结果表明:相比于延迟求和类波束形成,压缩球波束形成具有更强的空间分辨能力且不受声源相干性的影响;三种压缩球波束形成中,稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)框架下的MLE-Ⅱ压缩球波束形成的空间分辨能力最强,甚至能够有效识别频率低至200 Hz的声源,但其低频抗噪声干扰能力差且要求声源稀疏度估计,计算效率也有待提升。为进一步提升压缩球波束形成的低频声源识别性能,本文在SBL框架下采用期望最大化(Expectation Maximization,EM)优化算法求解源强分布和噪声方差的最大后验估计(Maximum A Posterior,MAP),并在迭代过程中结合“互谱重构降噪”思想以增强抗噪声干扰能力,最终提出了MAP-EM压缩球波束形成。仿真和试验均表明:相比于现有的MLE-Ⅱ压缩球波束形成,MAP-EM压缩球波束形成的空间分辨能力相当但规避了声源稀疏度估计,且具有更高的噪声方差估计精度、更强的抗噪声干扰能力和更高的计算效率,从而有效提升了低信噪比环境中的低频声源识别性能。最后,分析了迭代次数和快拍数对MAP-EM压缩球波束形成的影响并给出了推荐值。

关键词：低频声源识别球面传声器阵列压缩波束形成稀疏贝叶斯学习互谱降噪

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高性能波束形成声源识别方法研究综述

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机械工程学报 2021年第24期57卷 166-183页

作者：杨洋褚志刚重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 重庆工业职业技术学院车辆工程学院重庆401120

基于传声器阵列测量的波束形成声源识别技术广泛应用于军事、工业、环境等领域。围绕"空间分辨能力增强、寄生虚假声源抑制、定位定量精度提升、鲁棒稳健性能强化、声源识别功能完善"的目标,国内外学者开展了大量研究工作并取得了丰硕成... 详细信息

基于传声器阵列测量的波束形成声源识别技术广泛应用于军事、工业、环境等领域。围绕"空间分辨能力增强、寄生虚假声源抑制、定位定量精度提升、鲁棒稳健性能强化、声源识别功能完善"的目标,国内外学者开展了大量研究工作并取得了丰硕成果,反卷积波束形成、函数型波束形成和压缩波束形成三类典型高性能方法先后被提出。为帮助国内学者全面了解三类高性能波束形成方法并加以推广应用,系统阐述其核心思想,全面综述其重要研究进展,根据需要计算的阵列点传播函数的数目对反卷积波束形成进行科学分类,根据采用的网格点类型对压缩波束形成进行科学分类。综述同时涵盖适宜识别阵列前方局部区域内声源的平面传声器阵列和适宜360°全景识别声源的球面传声器阵列。

关键词：声源识别反卷积波束形成函数型波束形成压缩波束形成平面传声器阵列球面传声器阵列

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球面阵波束形成技术声源识别性能增强

球面阵波束形成技术声源识别性能增强

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作者：殷实家重庆大学

学位级别：硕士

波束形成技术亦称为声学照相机,其后处理阵列传声器测量的声信号,重建声源分布并加以可视化,是一种简单高效的噪声源识别方法。各种传声器阵列形式中,刚性球面阵灵活度高,衍射作用强,能同时识别各个方向的声源,因此在汽车、飞机以及高... 详细信息

波束形成技术亦称为声学照相机,其后处理阵列传声器测量的声信号,重建声源分布并加以可视化,是一种简单高效的噪声源识别方法。各种传声器阵列形式中,刚性球面阵灵活度高,衍射作用强,能同时识别各个方向的声源,因此在汽车、飞机以及高速列车等舱室内场噪声源识别领域具有广泛的应用前景。本文主要研究了基于滤波求和(Filter and Sum,FAS)算法的球面阵CLEAN-SC系列算法以及基于自适应重加权同伦(Adaptive Reweighting Homotopy,ARH)算法求解的球面阵压缩球波束形成(Compressive Spherical Beamforming,CSB)算法。不同于其它反卷积算法,CLEAN-SC算法无需点传播函数(Point Spread Function,PSF),可有效避免实际声源波束模式与理论PSF不一致带来的影响。在该算法基础上,高分辨率CLEAN-SC(High Resolution CLEAN-SC,HR-CLEAN-SC)和增强HR-CLEAN-SC(E-HR-CLEAN-SC)算法选择目标声源贡献主要波束形成输出的聚焦点作为声源标示点并对声压贡献分布进行重构,可提高空间分辨率。但CLEAN-SC系列算法不能识别相干声源。CSB因未基于声源不相干假设,进而对相干声源和不相干声源均适用。最初CSB的求解算法—范数最小化(-CSB)与迭代重加权范数最小化(IR--CSB)算法需要估计信噪比(Signal-to-noise Ratio,SNR),且其声源识别性能受到SNR估计精度的影响,并且计算效率较低。为克服这些局限性,ARH算法被改编至球面阵CSB中,进而ARH-CSB算法被提出,该算法通过确定支撑集,自适应地搜索权重的同时估计声源强度,实现对CSB数学模型的迭代求解。仿真与试验结果表明:(1)基于FAS的CLEAN-SC(FAS-CLEAN-SC)算法可有效识别声源,在此算法基础上,基于FAS的HR-CLEAN-SC算法可提高空间分辨率,且其声源识别性能优于基于SHB的HR-CLEAN-SC算法。(2)基于FAS的E-HR-CLEAN-SC算法可进一步提升空间分辨率,但需花费大量时间计算最大旁瓣水平(Maximum Sidelobe Level,MSL)并牺牲内存空间储存MSL。(3)-CSB与IR--CSB算法的声源识别性能受到SNR估计精度的影响:SNR欠估计时,估计的声源强度下降;SNR过估计时,云图中有许多旁瓣。ARH-CSB算法避免估计SNR,且能获得与另外两种算法在准确估计SNR时相当的声源识别性能。(4)ARH-CSB算法对低SNR的适应性更好,计算效率更高,并且能够以更高的概率实现更高的声源识别精度。

关键词：声源识别球面传声器阵列反卷积 CLEAN-SC 压缩波束形成

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