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恒束宽波束形成在交通定向采样上的应用

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引 言

第一章麦克风阵列简介、发展和应用

一、简介

二、发展概况

三、常见应用

四、阵列种类

4.1一维阵列

4.2二维阵列

4.3三维阵列

五、近场与远场

第二章阵列信号原理

一、波束形成

二、Capon波束形成器-MVDR方法

三、波束宽度影响因素

3.1阵元个数对波束宽度的影响

3.2入射信号频率对波束宽度的影响

3.3d/λ的大小对波束宽度的影响

第三章恒束宽阵列

第四章空间重采法

第五章仿真实验

一、远场

二、近场

2.1麦克风阵列近场信号模型

2.2近场效果

结 论

参考文献

致 谢

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摘要

波束形成算法在声纳、雷达和无线通信系统中是非常重要的。麦克风阵列的出现弥补了单个麦克风的一些缺陷,它可以通过波束形成算法实现对声源的定向和跟踪,由于该算法涉及到多个传感器和频带宽度的限制,其实现可以说是一个很大的挑战。 本论文中介绍了麦克风阵列和波束形成算法,从远场和近场两种情况分析和讨论了宽带恒束宽波束形成器的基本理论、设计方法及其实验效果,我们将已有的几种算法结合在一起,实现了很好的定向效果。该波束形成器可在宽带信号源的环境下增强期望方向信号,抑制干扰方向的信号,从而实现对信号的定向测量。我们利用仿真信号进行了仿真实验,效果很好。 目前所提出的波束形成算法有很多,但是大多数都是针对于远场窄带信号的波束形成。本论文中将现有的MVDR(theminimumvariancedistortion—lessresponse)波束形成算法,空间重采样法和总体加权的方法结合起来,实现了对远场宽带信号和近场宽带信号的波束形成。 一般情况下,我们都是利用采用设备直接对信号进行采样,对于信噪比较高的情况,不会给后来的信号处理带来不便;但是当信噪比较低时,如果直接对信号进行采集,采集得到的信号与噪声会发生严重混合的现象,后续对采集得到的信号进行处理时要经过复杂的滤波和去噪等过程,实现对信号的估计或识别,属于盲信号分离或识别的范畴。对于盲信号的识别和分离虽然目前已经有很多成熟的算法,比如ICA等,但是这些算法对信号与噪声的性质是有要求和限制的,比如ICA要求信号中最多能有一个信号为高斯分布。 由于麦克风阵列具有很好的定向测量的功能,于是我们将其利用于低信噪比的信号采集,实现对信号的定向采集。在对信号进行采集时直接去除了来自其他方向上的噪声,大大提高了采集后得到信号的信噪比。 本文最后通过仿真实验结果,我们认为该方法可以用在背景噪声较强的信号采集方面,特别是信号和噪声空间分离的情况,它可以增强期望方向信号,抑制不期望方向信号。文中信号的有效频率范围为800Hz到3200Hz,相对带宽为1.789,在我们所查找及阅读的文献中未出现该结果。

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