迭代修正的正交匹配追踪反卷积波束形成声源识别方法研究

摘要

准确识别声源位置是进行噪声控制的先决条件，基于传声器阵列测量的波束形成声源识别方法因其测量速度快、适合中远距离测量、且对稳态和瞬态声源定位精度高等特点，在航空、铁路、汽车等行业逐渐成为一种不可或缺的声源识别技术。但延时求和等传统波束形成（conventional beamforming, CB）声源识别方法空间分辨率较低，且会出现“旁瓣”污染声源成像图，使得声源识别分析结果具有不确定性。进一步发展的反卷积波束形成声源识别方法虽然能有效提高分辨率、衰减“旁瓣”，但因其求解过程中需进行多次循环迭代，从而大大降低了计算效率，尚未集成到商用的传声器阵列声源识别系统中进行工程应用。　　正交匹配追踪反卷积波束形成声源识别方法（orthogonal matching pursuit deconvolution approach for the mapping of acoustic sources, OMP-DAMAS）作为一种稀疏重构类反卷积波束形成声源识别方法，拥有较高的空间分辨率和计算效率，很适合集成到传声器阵列声源识别系统中。但该方法在进行多声源识别时，声源之间的相互干扰导致其在某些情况下无法准确识别声源，且因需要构造完整的阵列点传播函数矩阵导致当聚焦点数过多时计算效率也会急剧下降。因此如何改善现有OMP-DAMAS算法的在多声源互相干扰时的声源识别性能，拓展其应用场景，同时提高计算效率，并基于该算法设计开发一种兼顾高分辨率和高计算效率的声源识别系统成为目前声源识别亟需解决的问题。　　本文首先对反卷积波束形成声源识别逆问题进行了公式推导，给出了OMP-DAMAS 算法的基本理论和求解步骤，然后通过数值仿真将 OMP-DAMAS算法和传统波束形成声源识别算法进行了对比，分析了不同情况下两种算法的性能，相比于传统波束形成声源识别方法，OMP-DAMAS算法能有效提高空间分辨率，并衰减“旁瓣”污染，但OMP-DAMAS算法在多声源互相干扰时易识别错误，且随着聚焦点数的增加计算效率也会急剧下降。　　为克服 OMP-DAMAS 算法的上述缺陷，本文提出了一种迭代修正的OMP-DAMAS算法，对识别到的原子进行迭代修正，减小声源间的相互干扰对多声源识别的影响；然后，基于阵列点传播函数的位移不变性，以互相关函数替代正交匹配追踪求解过程中的迭代残差与阵列点传播函数矩阵的内积，引入快速傅里叶变换来加快求解过程，解决了计算效率随聚焦点数的增加急剧下降的问题。通过设计数值仿真实验验证其性能，结果表明：该方法能有效解决多声源互相干扰的问题，拓宽了应用场景，且计算效率更高，更具有实用性。通过设置扬声器试验对所提算法进行了验证，结论与仿真结果基本一致，验证了所提方法的有效性和实用性。　　最后，基于visual studioC#通用软件开发平台，开发了一套声源识别系统。该系统基于传声器阵列测量方法进行硬件选型，根据声源识别的实际需求进行总体设计和模块设计，设计了通道配置、传声器标定、传声器阵列建模、数据采集、数据分析、声源识别、数据读取与显示七大模块，具备数据采集、常用的声学分析以及声源识别功能，为声源识别提供了可靠的工具。通过实例验证了系统的有效性和工程应用价值。

目录

1 绪论

1.1 课题背景和研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 波束形成声源识别方法研究现状

1.2.2 基于传声器阵列的声源识别系统研究现状

1.3 论文主要工作和内容安排

2 OMP-DAMAS声源识别方法及性能分析

2.1 引言

2.2 DAMAS声源识别逆问题

2.3 OMP-DAMAS声源识别方法

2.4 OMP-DAMAS声源识别方法性能影响因素分析

2.4.1 不同声源频率下的声源识别性能分析

2.4.2 不同测量距离下的声源识别性能分析

2.4.3 不同声源间距下的声源识别性能分析

2.4.4 计算效率分析

2.5 存在的缺陷

2.6 本章小结

3 迭代修正的OMP-DAMAS声源识别方法研究

3.1 引言

3.2 多声源相互干扰下的迭代修正OMP-DAMAS算法研究

3.3 基于FFT的迭代修正OMP-DAMAS快速算法研究

3.4 迭代修正OMP-DAMAS声源识别算法性能仿真实验验证

3.4.1 不同声源频率下的声源识别性能验证

3.4.2 不同测量距离下的声源识别性能验证

3.4.3 不同声源间距下的声源识别性能验证

3.4.4 计算效率优越性验证

3.5 迭代修正OMP-DAMAS声源识别算法实测试验验证

3.6 本章小结

4 基于传声器阵列的声源识别系统设计

4.1 引言

4.2 需求分析

4.3 总体方案设计

4.4 声源识别系统硬件配置

4.5.1 开发平台的选择

4.5.2 软件系统框架设计

4.5.3 软件系统功能模块划分

4.6 试验验证

4.7 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 后续研究工作展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目

C. 学位论文数据集

致谢