發(fā)布時間：2021-04-13 09:33

　　聲源定位又稱為聲源的DOA估計,是聲學研究領域的一個重要研究方向,如何快速并準確無誤地確定聲源所在方向或者所處位置是聲源定位技術的關鍵。陣列作為聲源定位的主要工具,設計恰當?shù)年嚵行问?不僅可以提高聲源定位的速度和精度,也可以節(jié)約相應的軟件和硬件成本。受Nyquist采樣定律的限制,均勻陣列的陣元間距最大僅為聲音信號波長的一半,其分辨率和有效動態(tài)范圍等參數(shù)明顯偏低。而由一對陣元數(shù)量滿足互質條件、陣元排布滿足稀疏放置的稀疏均勻陣列以首陣元重疊的方式疊加而成的互質陣列則突破了Nyquist采樣定律的限制,在陣元數(shù)量不變的前提下增大了陣列孔徑,提高了聲源DOA估計的精度。與均勻陣列相比,有效地提高了分辨率和有效動態(tài)范圍等參數(shù)。本文的工作基于互質陣列展開,并結合相關算法論證互質陣列在聲源DOA估計方面存在的優(yōu)勢。本文的主要工作內(nèi)容如下:1.針對均勻線形陣列在進行聲源DOA估計時存在的陣列孔徑偏小、分辨率及有效動態(tài)范圍等參數(shù)偏低的問題,推導了互質線形陣列流型矩陣,研究了基于互質線形陣列的聲源DOA估計方法;針對互質線形陣列只能進行一維DOA估計的不足,推導了互質圓形陣列流型矩陣;研究了基于互質圓形... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

波音公司聲源定位系統(tǒng)案例

第1章緒論1第1章緒論1.1研究背景及意義聲學隸屬于物理學范疇，是研究聲波產(chǎn)生方式和機理、傳播方式和途徑以及接收方式和效應的科學。自20世紀以來，聲學已在醫(yī)療、通信、交通、電子、海洋、材料以及能源等眾多領域發(fā)揮了重要的作用，使聲學得到了更加廣泛的應用和長足的發(fā)展[1]。結合了陣列設計理論、信號處理理論的聲源定位技術，巧妙地融合了聲音的聲強信息及相位信息，可以快速準確地定位并量化聲源，直觀實時地顯示測量結果。對測量結果進行頻譜分析，還可以得到聲源的頻段分布及主要成分，為噪聲控制抑制和聲學故障診斷分析提供可靠的依據(jù)。隨著科研人員對實驗條件及環(huán)境要求的不斷提高，陣列信號處理技術和聲源定位技術獲得了迅速的發(fā)展和廣泛的應用。其中，波音公司為解決飛機在下降過程中機身嘯叫部位的定位問題而研發(fā)的聲源定位系統(tǒng)最具有代表性，該系統(tǒng)如圖1.1所示。圖1.1波音公司聲源定位系統(tǒng)案例圖1.2KMI公司出品的聲學相機

吉林大學碩士學位論文4十字陣列網(wǎng)格陣列圓形陣列圖1.3常見平面陣列二維麥克風陣列雖然能確定聲源的具體位置，卻與一維麥克風陣列存在相同的缺點，即只能檢測前向聲源，若多個聲源出現(xiàn)在陣列前后的對稱位置，將會被檢測為同一聲源，不能檢測出像車廂內(nèi)、房間內(nèi)聲源的三維空間位置分布。為解決一維、二維麥克風陣列存在的上述缺點，世界知名的聲學公司紛紛研發(fā)了自己的三維麥克風陣列，如GFal公司的空心球麥克風陣列和B&K公司的實心球麥克風陣列，如圖1.4所示。圖1.4球形陣列從工業(yè)發(fā)展的實際需要出發(fā)，麥克風陣列由一維逐漸發(fā)展到三維，而波束成形算法也在隨之不斷地發(fā)展。在聲源定位領域中，常規(guī)波束成形算法因為其簡單、實用的優(yōu)點，是提出最早、當前應用最廣泛的方法。麥克風陣列在接收聲音信號時，各陣元的分散排布造成了聲音信號接收時延，經(jīng)過加權和延時處理后，可以使每個陣元接收到的聲音信號在時間上保持一致，再經(jīng)過求和運算，使麥克風陣列在某方向上的輸出功率達到最大，以此來指向聲源所在的方向、位置。以上便是常規(guī)波束成形算法的基本原理。但該算法具有較差的空間分辨率和嚴重的旁瓣干擾[12][13]。為改進上述缺點，國內(nèi)外的研究人員在常規(guī)波束成形算法的基礎上對其進行了不同程度的改進，提高了聲源定位的精度和聲源定位的分辨率。Ding[14]等使用二維麥克風陣列對常規(guī)波束成形算法進行了改進，該改進算法不僅可以將聲源定位在與該陣列平行的某平面上，還可以計算出聲源與陣列之

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于波束形成聲成像技術的某±800 kV換流站噪聲源識別[J]. 曹浩,吳曉文,盧鈴,胡勝,呂建紅,彭繼文.  高壓電器. 2019(11)
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[3]基于DAMAS算法的氣動噪聲定位研究[J]. 薛偉誠,楊兵,賈少紅,趙曉路,徐建中.  工程熱物理學報. 2015(10)
[4]球諧函數(shù)波束形成聲源識別擴展方法[J]. 褚志剛,楊洋,賀巖松,康潤程,王光建.  機械工程學報. 2015(20)
[5]基于廣義逆波束形成的擴展性噪聲源定位誤差影響因素仿真研究[J]. 葉虹敏,王強,袁昌明,范昕煒.  聲學技術. 2015(04)
[6]波束形成噪聲源識別性能的仿真分析及應用[J]. 張晉源,楊洋,蘭文奎.  現(xiàn)代制造工程. 2014(11)
[7]基于波束形成的柴油機噪聲源識別[J]. 周政平.  內(nèi)燃機. 2014(05)
[8]基于反卷積DAMAS2波束形成的發(fā)動機噪聲源識別[J]. 楊洋,倪計民,褚志剛.  內(nèi)燃機工程. 2014(02)
[9]波束形成聲源識別技術研究進展[J]. 褚志剛,楊洋,倪計民,江洪.  聲學技術. 2013(05)
[10]基于波束形成方法的貨車車外加速噪聲聲源識別[J]. 褚志剛,楊洋,王衛(wèi)東,肖新標,蔣忠翰,賀巖松.  振動與沖擊. 2012(07)

博士論文
[1]互質陣列信號處理算法研究[D]. 周成偉.浙江大學 2018

碩士論文
[1]基于超聲波傳感器陣列及多重信號分類算法的風速風向測量方法[D]. 高偉.吉林大學 2017



本文編號：3135055