基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究

发布时间：2020-04-21 00:22

【摘要】：噪声源定位是对噪声进行有效治理的前提。近场声聚焦波束形成技术与近场声全息技术是应用较为广泛的传统近场噪声源定位技术。近场声全息相比于近场声聚焦波束形成有更高的分辨率,但是近场声全息技术在高频段应用受到限制。由于传统方法受奈奎斯特采样定律约束,信号即使有大量冗余信息也无法在采样阶段剔除,对物理硬件开销造成浪费,尤其在结构声源定位问题中,使得布阵难度变大。而压缩感知突破了奈奎斯特采样定律,在采样阶段对信号进行压缩采样,这为噪声源定位提供了新思路。因此本文从压缩感知理论出发,讨论结构声源时阵列接收的信号的稀疏性表达,并研究基于压缩感知水下结构噪声源定位方法。本文先对压缩感知理论进行介绍,并利用点声源的空间分布稀疏性研究基于压缩感知的噪声源定位算法,最后进行仿真验证。然而在近场情况下,很少有能够假设成点声源的情况,因此将基于压缩感知噪声源定位技术应用于结构声源定位更具现实意义。在很多文献中,噪声源定位研究与结构声辐射是分开的,因此很难给出有说服力的结果。本文将结构声辐射与噪声源定位结合,通过研究结构声辐射给出传递关系,并利用传递关系构造测量阵的接收数据。为了构造结构声源,本文以有限长圆柱壳为例,结合薄壳理论构造了由激励激发的声场。在计算声场时本文采用了模态法,并与comsol仿真结果对比验证仿真结果。在研究壳体振动声辐射时发现,壳体表面各阶模态位移具有稀疏性,由此可知应用压缩感知方法对结构声源定位是有可行性的。最后通过仿真验证,采用压缩感知方法可以用较少的传感器得到较好重构结果。研究表明,应用压缩感知方法进行噪声源定位其重构结果的好坏与测量矩阵的性能关系最密切,至于采用何种重构算法更多是影响运算复杂度,对重构结果的影响远不如测量矩阵的性能。并在点声源近场定位算法中给出仿真证明。而在研究结构声源定位问题中,结合模态位移的稀疏性提出了应用压缩感知方法的可行性,但由于由测量声压重构模态位移时,会将噪声同时计算模态位移中,所以会得到有误差的模态位移,再由这种有误差的模态位移计算表面声场分布时,误差会被放大,所以本文提到的方法可以在较高信噪比下使用。
【图文】：

参考图,定位模型,点声源,近场

声压阵表现有更窄的谱峰。本节将对声压阵和矢量阵建立近场测量模型，并分析在近场情况下，两种阵的性能哪种更好。图2.2为水平阵近场测量模型。空间有一M元均匀水平阵位于xoy平面并行于y轴，阵元在 y 向分布为 [ ]T1 2......A My =y y y，该水平阵到 yoz 平面的距离为 x。待测声源面 S 位于 yoz 平面上，设在声源面 S 上分布有 N 个声源， [ ]T1 2...s s s sNy=y y y和[ ]T1 2...s s s sNz =z z z分别为声源 y 向和 z 向坐标矢量。在图 2.2 中详细标注了第 i 号声源与第 m 号阵元之间的空间位置信息。图 2.2 近场点声源定位模型根据声源与阵列之间的空间几何关系，我们可以得到任意声源与阵元之间的距离，参考图 2.2，设第 i 号声源坐标为(0,ysi,zsi),第 m 号阵元坐标为(x,ym,0)，则 i 号声源到 m 号阵元的距离为2 2 2( )im si m sir = x + y y + z(2-25)由此我们可以得到 i 号声源到各个阵元之间的距离 [ ]T1 2......i i i iMr =r r r

对比图,非相关,声压

(c) (d)图 2.3 矢量阵与声压阵非相关性对比图 2.3(a)为矢量阵水平方向非相关性，图 2.3(b)为声压阵水平方向非相关性，量阵垂直方向非相关性，图 2.3(d)为声压阵垂直方向非相关性。由图 2.3 的仿现，水平方向上矢量阵非相关性略差于声压阵，，但在垂直方向上矢量阵明显优。在噪声源定位问题中，导向矢量矩阵就是压缩感知的测量矩阵，而非相关性阵非常重要的性能指标。所以在近场噪声源定位问题中，采用矢量阵更有优势基于稀疏重构法定位仿真主要的应用于噪声定位稀疏重构方法有 DAMAS 和 L1-SVD 算法。反卷积 DA能有效地抑制旁瓣增强主瓣。L1-SVD 算法[8,9]通过对测量信号奇异值分解进行，实现减少运算量目的。L1-SVD 算法运算更快。首先介绍 DAMAS 算法[11]，参考声压阵测量模型式(2-27)，通过互谱成像波束对聚焦面上第 i 处进行聚焦的输出表达式为：H H21bM= v yy vT
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U666.7;U674.76

【参考文献】