本文關(guān)鍵詞：壓縮感知聲源定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 麥克風(fēng)陣列 壓縮感知 RIP條件 OMP算法 BP算法 常規(guī)波束形成算法

【摘要】：目前聲源定位主要采用波束形成算法與麥克風(fēng)陣列相結(jié)合的方法。常規(guī)波束形成(Conventional beamforming,CBF)方法存在以下缺陷:1空間分辨率受限于瑞利限;2動態(tài)響應(yīng)范圍受旁瓣的影響。高級波束形成算法則存在著計算時間過長、會出現(xiàn)負(fù)聲源或假聲源等缺陷。提出一種基于麥克風(fēng)陣列與壓縮感知正交匹配追蹤(Orthogonal matching pursuit,OMP)算法的聲源定位方法。在不同頻率下通過數(shù)值仿真方法將壓縮感知OMP算法與CBF算法及壓縮感知基追蹤(Basis pursuit,BP)算法的聲源定位結(jié)果進行對比。結(jié)果表明:1與CBF算法相比,壓縮感知算法顯著提高定位結(jié)果的分辨率;2當(dāng)聲源頻率為1 000 Hz時,測量矩陣的等距約束性常數(shù)(Restricted isometry constant,RIC)遠(yuǎn)高于FOUCART邊界限,不滿足等距約束性條件(Restricted isometry property,RIP),壓縮感知OMP算法仍能定位出主要聲源的位置,而壓縮感知BP算法無法對主要聲源進行定位。通過數(shù)值仿真方法對不同信噪比(Signal to noise ratio,SNR)及不同聲源間距下壓縮感知OMP算法和CBF算法聲源定位的結(jié)果進行對比。結(jié)果表明:1當(dāng)SNR為零時,壓縮感知OMP算法能對主要的聲源信號進行定位,而CBF算法無法對主要聲源進行定位;2在聲源頻率為5 000 Hz時,OMP算法的空間分辨率為0.074 m,突破了瑞利限約束。通過試驗對所提出的聲源定位方法的可行性進行驗證。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 麥克風(fēng)陣列 壓縮感知 RIP條件 OMP算法 BP算法 常規(guī)波束形成算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51075329,51375385) 航空科學(xué)基金(20131553019) 陜西省自然科學(xué)基金(2016JZ013,2014JM2-6116) 西北工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)意創(chuàng)新種子基金(Z2015069,Z2016077)資助項目
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 0前言*目前,國內(nèi)外對聲源進行定位主要是采用麥克風(fēng)陣列與波束形成相結(jié)合的方法。波束形成起步早,在長期的發(fā)展中,理論和算法都已經(jīng)比較成熟[1-7]。眾所周知,常規(guī)波束形成(Conventional beamforming,CBF)算法在定位中存在以下缺陷:1空間分辨率受限于瑞利限;2動態(tài)響應(yīng)范圍受到

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本文編號：977950