基于稀疏表征的球面阵声源识别理论及算法研究
发布时间：2023-03-29 03:25
凭借声场信息捕获全面、声源识别全方位等独特优势,基于球面传声器阵列(球面阵)的声源识别技术在诸如航空飞机、高速列车、汽车等舱室的噪声源识别领域占据重要地位。等效源法和球谐函数波束形成是球面阵声源识别的经典方法,但前者存在适用频率范围窄、全息距离小的不足,后者存在高频虚假声源多、低频空间分辨率差、且无径向距离识别能力的缺陷。因此探索适用频率范围宽、定位量化精度高、虚假声源抑制能力强、计算速度快、鲁棒稳健性能好的球面阵声源识别方法已成为目前声源识别研究的热难点。鉴此,论文以提升球面阵的声源识别性能为目标,面向球面阵等效源法和球面阵波束形成声源识别数学模型,基于主声源通常具有空间稀疏分布的事实,建立以稀疏表征为基础的球面阵声源识别理论及算法。首先,针对新近提出的基于Tikhonov正则化求解的球面阵等效源法(Spherical Equivalent Source Method,TR-S-ESM),分析了其重建性能,结果表明该方法在低频小全息距离时具有良好的声场重建和声源识别性能,但难以实现中高频或大全息距离下的声源识别。为提升TR-S-ESM的声源识别性能,融合最速下降法和迭代硬阈值的稀疏表...
【文章页数】：159 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
缩略语表
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 声源识别方法概述
1.2.1 声全息
1.2.2 波束形成
1.3 球面阵声源识别方法研究现状
1.3.1 球面阵近场声全息
1.3.2 球面阵球谐函数波束形成
1.4 论文的主要研究内容
2 基于宽带全息的球面阵等效源法
2.1 刚性球面传声器阵列信号模型
2.1.1 球坐标系
2.1.2 球谐函数
2.1.3 刚性球面阵声压信号模型
2.2 球面阵等效源法及其求解算法
2.2.1 S-ESM
2.2.2 Tikhonov正则化求解
2.2.3 宽带全息求解
2.3 性能分析
2.3.1 单双声源重建性能
2.3.2 多声源重建性能
2.3.3 综合性能
2.3.4 大全息距离适应性
2.4 实验验证
2.4.1 常规全息距离下扬声器声源识别
2.4.2 大全息距离下扬声器声源识别
2.5 本章小结
3 基于迭代重加权的球面阵等效源法
3.1 迭代重加权最小二乘方法
3.2 迭代重加权l1-范数最小化方法
3.3 性能分析
3.3.1 收敛性
3.3.2 多声源重建仿真
3.3.3 声场重建综合性能
3.3.4 声源识别综合性能
3.3.5 局限性
3.4 实验验证
3.5 本章小结
4 基于压缩感知的球面阵波束形成
4.1 球谐函数波束形成方法
4.2 压缩球面阵波束形成方法
4.2.1 基于球面成像的2D CSB方法
4.2.2 基于体成像的3D CSB方法
4.2.3 感知矩阵相关性分析
4.2.4 正交匹配追踪算法
4.3 球面成像的2D CSB性能分析
4.3.1 声源识别性能
4.3.2 信噪比的影响
4.3.3 聚焦距离的影响
4.3.4 基不匹配
4.4 体成像的3D CSB性能分析
4.4.1 声源识别性能
4.4.2 局限性
4.5 实验结果与分析
4.5.1 2D CSB方法的实验验证
4.5.2 3D CSB方法的实验验证
4.6 本章小结
5 基于稀疏贝叶斯学习的多快拍三维压缩球面阵波束形成
5.1 模型建立及预处理
5.1.1 多快拍三维压缩球面阵波束形成的模型建立
5.1.2 观测数据的主成分分析预处理
5.2 经典MUSIC基本原理
5.3 稀疏贝叶斯学习理论
5.4 性能分析
5.4.1 声源识别性能
5.4.2 信噪比和快拍数的影响
5.4.3 近间距声源的识别
5.4.4 径向距离的影响
5.5 实验结果与分析
5.5.1 全消声室内三维声源识别
5.5.2 房间环境内三维声源识别
5.6 本章小结
6 全文总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 主要创新点
6.3 展望
参考文献
附录
A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录
B 作者在攻读博士学位期间申请的专利
C 作者在攻读博士学位期间主持及参加的科研项目
D 学位论文数据集
致谢
本文编号：3773893
【文章页数】：159 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
缩略语表
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 声源识别方法概述
1.2.1 声全息
1.2.2 波束形成
1.3 球面阵声源识别方法研究现状
1.3.1 球面阵近场声全息
1.3.2 球面阵球谐函数波束形成
1.4 论文的主要研究内容
2 基于宽带全息的球面阵等效源法
2.1 刚性球面传声器阵列信号模型
2.1.1 球坐标系
2.1.2 球谐函数
2.1.3 刚性球面阵声压信号模型
2.2 球面阵等效源法及其求解算法
2.2.1 S-ESM
2.2.2 Tikhonov正则化求解
2.2.3 宽带全息求解
2.3 性能分析
2.3.1 单双声源重建性能
2.3.2 多声源重建性能
2.3.3 综合性能
2.3.4 大全息距离适应性
2.4 实验验证
2.4.1 常规全息距离下扬声器声源识别
2.4.2 大全息距离下扬声器声源识别
2.5 本章小结
3 基于迭代重加权的球面阵等效源法
3.1 迭代重加权最小二乘方法
3.2 迭代重加权l1-范数最小化方法
3.3 性能分析
3.3.1 收敛性
3.3.2 多声源重建仿真
3.3.3 声场重建综合性能
3.3.4 声源识别综合性能
3.3.5 局限性
3.4 实验验证
3.5 本章小结
4 基于压缩感知的球面阵波束形成
4.1 球谐函数波束形成方法
4.2 压缩球面阵波束形成方法
4.2.1 基于球面成像的2D CSB方法
4.2.2 基于体成像的3D CSB方法
4.2.3 感知矩阵相关性分析
4.2.4 正交匹配追踪算法
4.3 球面成像的2D CSB性能分析
4.3.1 声源识别性能
4.3.2 信噪比的影响
4.3.3 聚焦距离的影响
4.3.4 基不匹配
4.4 体成像的3D CSB性能分析
4.4.1 声源识别性能
4.4.2 局限性
4.5 实验结果与分析
4.5.1 2D CSB方法的实验验证
4.5.2 3D CSB方法的实验验证
4.6 本章小结
5 基于稀疏贝叶斯学习的多快拍三维压缩球面阵波束形成
5.1 模型建立及预处理
5.1.1 多快拍三维压缩球面阵波束形成的模型建立
5.1.2 观测数据的主成分分析预处理
5.2 经典MUSIC基本原理
5.3 稀疏贝叶斯学习理论
5.4 性能分析
5.4.1 声源识别性能
5.4.2 信噪比和快拍数的影响
5.4.3 近间距声源的识别
5.4.4 径向距离的影响
5.5 实验结果与分析
5.5.1 全消声室内三维声源识别
5.5.2 房间环境内三维声源识别
5.6 本章小结
6 全文总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 主要创新点
6.3 展望
参考文献
附录
A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录
B 作者在攻读博士学位期间申请的专利
C 作者在攻读博士学位期间主持及参加的科研项目
D 学位论文数据集
致谢
本文编号：3773893
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