本文選題：聲陣　切入點：正則化方法　出處：《聲學學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：雙面聲陣列波束形成能夠區(qū)分識別位于不同掃描平面的相干聲源,然而該算法在低信噪比條件下識別精度較低。針對此問題提出一種迭代正則化改進算法,通過迭代方法更新正則化矩陣與波束形成輸出,在不斷提升正則化穩(wěn)定性、抑制干擾旁瓣的基礎上使聲學云圖主瓣向?qū)嶋H相干聲源點處聚焦。數(shù)值仿真與實驗算例結(jié)果顯示,改進算法在中高頻代表頻率下能夠正確區(qū)分相干聲源前后方位,并具有相對原算法更高的識別精度。從而表明:從反問題正則化角度對原算法進行優(yōu)化改進是理論可行的;正則化矩陣的具體形式與廣義逆波束形成輸出的空間分辨率緊密相關(guān),且可通過迭代方法將二者整合以提高聲源識別精度。
[Abstract]:Dual acoustic array beamforming can distinguish coherent sound sources located in different scanning planes, but the accuracy of the algorithm is low under low SNR. An improved iterative regularization algorithm is proposed to solve this problem. The regularization matrix and beamforming output are updated by iterative method. On the basis of increasing the regularization stability and suppressing the interference sidelobes, the main lobe of the acoustic cloud image is focused towards the actual coherent sound source point. The numerical simulation and experimental results show that, The improved algorithm can correctly distinguish the front and rear azimuth of coherent sound source at the representative frequency of middle and high frequency, and has higher recognition accuracy than the original algorithm, which shows that it is feasible to optimize the original algorithm from the perspective of inverse problem regularization. The specific form of the regularization matrix is closely related to the spatial resolution of the generalized inverse beamforming output, and the two can be integrated by iterative method to improve the accuracy of acoustic source identification.
【作者單位】： 重慶大學機械傳動國家重點實驗室;重慶大學汽車工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51275540) 重慶市重大應用開發(fā)計劃項目(cstc2015yykfC60003)資助
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1603095