基于鸡群算法的近场声源三维定位MUSIC算法

针对三维多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法估计声源位置时计算速度慢,计算量大等缺点,提出了一种基于鸡群优化（Chicken Swarm Optimization,CSO）算法的近场声源三维定位算法。首先建立近场声源信号接收的数学模型,并选取三维MUSIC算法中的空间谱函数为文章算法中的适应度函数。通过不断迭代和局部搜索,以适应度值为指标对鸡群个体进行排序,最终得到最优鸡群个体的位置,即近场待测声源的坐标。仿真和实验结果表明：文中算法具有定位精度高、计算效率高、实时性好等优点,文中算法的平均用时仿真时为三维MUSIC算法平均用时的1.9%,实验时为三维MUSIC算法用时的3.2%。     

四元十字麦克风阵声源定位算法研究

为对声源进行精确定位,该文设计一种基于广义互相关法时延估计的四元十字麦克风阵的声源定位算法。推导目标声源的方位角、俯仰角以及距离的计算公式,搭建实验和仿真平台,将该算法运用于平面声源定位中进行验证。采用LabVIEW软件进行算法的三维空间仿真实验,通过对各麦克风采集信号进行相关分析和处理,实现声源的定位,测试该系统在实际应用中的性能。二维平面定位实验结果声源距离的误差范围在0.01～0.02 m之间,距离偏差百分比误差范围在5.5%之内,仿真结果坐标与实际声源坐标的结果误差范围在10%～15%,该系统的坐标偏差误差在7%之内,距离偏差百分比误差范围在4%之内。搭建实验平台进行三维空间定位测试,实验结论表明,距离偏差百分比低于9%,表明该系统对声源定位速度较快,误差在合理范围内,精度理想,能够比较准确地对声源进行定位。     

强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法改进

针对特定声场环境,提出了一种强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法的改进措施,即利用混响成分中包含的声源位置信息,提高声源定位的正确率。混响与噪声是影响声源定位的两个主要因素。目前声源定位的主要方法都是以降低信号中混响与噪声成分为目标的,如波束成形、空间谱估计以及到达时间差法等。其中,基于广义互相关的声源定位算法属于到达时间法的常用方法,具有实时性强与高鲁棒性的优势。本文采用镜像源模型对室内环境进行建模,分析声源到双麦克风的传播路径,利用混响中存在的声源位置信息剔除错误定位结果,从而提高定位正确率。最后,利用蒙特卡洛法对本文提出的方法进行验证,结果表明:该算法提高了强混响低信噪比条件下的声源定位正确率。     

基于深度学习的双耳声源定位算法研究

针对多种定位因素存在复杂关联且不易准确提取的问题,提出了以完整双耳声信号作为输入的、基于深度学习的双耳声源定位算法。首先,分别采用深层全连接后向传播神经网络(Deep Back Propagation Neural Network,D-BPNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)实现深度学习框架;然后,分别以水平面 15°、30°和 45°空间角度间隔的双耳声信号进行模型训练;最后,采用前后混乱率、定位准确率与训练时长等指标进行算法有效性分析。模型预测结果表明,CNN模型的前后混乱率远低于 D-BPNN;D-BPNN模型的定位准确率能够达到87%以上,而 CNN模型的定位准确率能够达到 98%左右;在相同实验条件下,CNN模型的训练时长大于 D-BPNN,且随着水平面角度间隔的减小,两者训练时长之间的差异愈发显著。     

相位共轭方法的声源定位分辨率研究

相位共轭方法可实现声波的反向传播和自适应聚焦,可用于声源定位。基于有限阵元平面阵列和球面阵列使用数值方法对相位共轭方法的定位分辨率进行了研究,研究了相位共轭阵列的形式及阵列与声源间距和声源定位分辨率的关系,还研究了在声源处设置声汇对噪声源定位分辨率的影响。数值结果表明:只有在近场测量声压梯度并使用偶极子源的相位共轭才能突破声波衍射极限分辨率;平面阵列距离点声源的距离越远分辨率越低,闭合球面阵列的分辨率不随阵列距离点声源距离的改变而改变;使用声汇后基于非近场测量也能突破声波衍射极限分辨率。     

声源定位及立体声的实现

首先阐述了人耳的声源定位机理,包括声源的方向和距离定位,并利用人耳的声源定位机理实现立体声和虚拟声的重放,总结了这两种方法的特点,最后指出立体声发展的可能方向。     

多冲击声源定位算法

为了解决导弹、空投鱼雷等各种类型物体入水点精确定位问题,针对多个冲击声源产生的复杂抵达序列,提出先排序组合定位,再对最小方差项排序,然后用组合关联模型选取最优解组合的算法,实现对多个冲击声源目标的精确定位.误差分析给出了阵位误差和测时误差对定位精度的影响.仿真测试了13枚弹头在130m×30ｍ区域内、1s时间内均匀分布的冲击定位情况,13点定位误差与阵位预置误差基本相当,并且,冲击区域在阵中心时的定位精度高于冲击区域在阵边缘时的定位精度.港内试验验证了该算法能够有效地对多个点进行解算定位,其定位精度在5m以内.     

基于坐标变换的N维空间声源位置的定位算法

以三维空间声源定位为实际物理模型,将三维模型推广到N维空间,建立起该模型的N维二次非线性方程组.通过坐标平移和旋转变换方法,得到新坐标系下系数矩阵为半角矩阵的N维二次非线性方程组.通过不完全归纳法得到该方程组的通解.通过与坐标变换相反的逆变换,得到N维空间声源位置,并且得出了N维二次非线性方程组的通用求解方法.实验结果表明,运用该方法得到的理论声源位置坐标与实际坐标最大误差为0.0132%.     

两种不同的声源定位算法研究

讨论了两种基于声信号的声源定位算法。将声传感器获取的时延差作为观测量,结合已知的声探测器阵列的空间位置和声速确定具体的声源位置。采用两种定位算法对仿真数据以及试验数据进行解算,并对其结果进行分析;验证了两种算法的准确性及各自的优缺点。结果表明,合理地使用两种算法,能够快速、精确地解算出声源的位置信息。     

改进的波束形成算法及其在多声源定位中的应用

为提高多点声源工况的定位精确度及简化设备,对传统波束形成算法进行改进。引入改进扫描中的扫描向量并结合遗传算法对求解域内的非线性方程组进行求解,从而提高定位精度。基于改进算法,在消声室内采用空间星型(Y型)传感器阵列对不同声源进行定位,并将结果与传统算法定位结果进行比较。由比较可见:当多个声源相距较近时,这些源等效于单一点源,两种算法定位结果基本一致;但当声源相互距离增大时,改进算法可以有效提高定位精度,并准确定位多个源的位置。     

基于平面传声器阵列的声源定位系统

对阵列的特性进行了研究,并提出了一种优化的64阵元平面螺旋阵列。这种64阵元平面螺旋阵列的阵元分布在以阵列中心为轴心的8条螺旋上,并且具有较窄的主瓣宽度和较低的旁瓣级。基于这种优化的阵型,研制了一种声源定位系统。研究分析了该阵列的探测性能,并通过实验数据对该声源定位系统的性能指标作了验证和评估。利用波束形成算法进行声源定位,通过仿真和实验分析,证明了这种阵型优化的阵列在声源定位应用中的有效性。     

星形立体传声器阵列设计与应用

研究了星形立体传声器阵列。利用粒子群优化算法对每条直线上的阵元进行优化排布,获得了具有较好指向性和较低旁瓣级的阵列阵型。基于优化得到的阵列阵型进行了星形立体传声器阵列的机械结构设计,设计的阵列主体能实现自如地折叠,便于包装和运输。研制了基于这种阵列阵型的声成像定位系统,通过数据仿真分析体现出优化设计阵型的优越性,同时通过实验验证了研制的声成像系统在声源定位中的有效性。     

Chan算法在海上声源定位测量中的应用

针对到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算法与初始值选择真值的泰勒（Taylor）级数展开法在不同阵元数条件下的定位精度进行了比较,得出了Chan算法在海上声源定位测量中应用条件及基阵布设原则。仿真结果表明,在一定条件下,Chan算法可应用于海上声源定位测量且定位精度较高,研究结果可为海上声源测量系统定位算法设计及基站布设提供参考依据。     

基于可控波束响应的球形传声器阵列定位方法研究

球形传声器阵列因其完全对称的结构,可在三维空间内实现有效的声源定位。文章重点关注基于球谐函数展开的可控波束响应算法,推导了算法的实现流程,并通过仿真验证了可控波束响应算法的性能。建立了包含8个传声器单元的实验系统,其中球形结构在8个单元的条件下可以视为立方结构,通过低阶球谐展开实验验证了可控波束算法的性能。在视听室的实验结果充分验证了定位算法的有效性,定位误差小于10°。     

声源定位系统动态校准方法研究

基于空间移动的标准点声源设计,建立声源定位系统动态校准装置。提出空气声声源定位系统动态校准方法,获得声源定位系统动态定位实验测量结果,分析影响动态定位结果的主要因素,并进行测量结果不确定度的评定。为车辆通过噪声源定位、飞行器飞行中噪声源定位的实验室动态校准提供了计量技术支撑。     

一种可作为声源定位与声场空间特性分析的测量系统

提出了一种由重复发射的声源配合缓慢转动的传声器组成的、等效于圆形传声器阵列的室内声学测量系统。阐述了这种测量系统的特点及其理论基础,介绍了它在室内声场中若干涉及声源定位及声场空间特性测量等方面的应用,并结合实例作了讨论。系统具有较强的适应性及实用性,在室内声学测量中具有广泛的应用前景。     

波束形成三维传声器阵列声源识别的改进方法

采用具有倾角的轮型阵列能消除平面阵列对其后方背景声源无抑制能力的缺点,降低对测试环境的要求。通过仿真计算获得了三维轮型传声器阵列波束形成指向图及典型最大旁瓣水平随阵列倾角的变化曲线,分析了阵列倾角对其声源识别性能的影响。在此基础上,提出了阵列多倾角测量声级平均的声源识别改进方法,三种类型声场声源识别的模拟计算结果表明：该方法在准确计算目标声源位置和幅值的同时,相比于一定倾角阵列的单次测量结果可以更有效地同时衰减阵列前方声波和背后背景噪声在聚焦方向上产生的旁瓣干扰,显著地提高了声源识别精度。     

基于改进FISTA的高分辨率声源定位方法

为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩阈值算法,即基于快速傅里叶变换的过松弛单调快速迭代收缩阈值算法(Over-relaxed MonotoneFast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform, FFT-OMFISTA)和基于快速傅里叶变换的“贪婪”快速迭代收缩阈值算法("Greedy" Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast FourierTransform, FFT-GFISTA),并应用于反卷积波束形成的求解过程中。设计了单声源和双声源的仿真与实验,验证了所提算法的有效性与优越性。结果表明,两种所提算法都具有良好的性能,都能在声源定位中实现更高的空间分辨率以及更快的计算速度。