压缩感知声源定位方法研究

发布时间：2017-10-05 17:04

  本文关键词：压缩感知声源定位方法研究

  更多相关文章： 麦克风阵列 压缩感知 RIP条件 OMP算法 BP算法 常规波束形成算法

【摘要】：目前声源定位主要采用波束形成算法与麦克风阵列相结合的方法。常规波束形成(Conventional beamforming,CBF)方法存在以下缺陷:1空间分辨率受限于瑞利限;2动态响应范围受旁瓣的影响。高级波束形成算法则存在着计算时间过长、会出现负声源或假声源等缺陷。提出一种基于麦克风阵列与压缩感知正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)算法的声源定位方法。在不同频率下通过数值仿真方法将压缩感知OMP算法与CBF算法及压缩感知基追踪(Basis pursuit,BP)算法的声源定位结果进行对比。结果表明:1与CBF算法相比,压缩感知算法显著提高定位结果的分辨率;2当声源频率为1 000 Hz时,测量矩阵的等距约束性常数(Restricted isometry constant,RIC)远高于FOUCART边界限,不满足等距约束性条件(Restricted isometry property,RIP),压缩感知OMP算法仍能定位出主要声源的位置,而压缩感知BP算法无法对主要声源进行定位。通过数值仿真方法对不同信噪比(Signal to noise ratio,SNR)及不同声源间距下压缩感知OMP算法和CBF算法声源定位的结果进行对比。结果表明:1当SNR为零时,压缩感知OMP算法能对主要的声源信号进行定位,而CBF算法无法对主要声源进行定位;2在声源频率为5 000 Hz时,OMP算法的空间分辨率为0.074 m,突破了瑞利限约束。通过试验对所提出的声源定位方法的可行性进行验证。
【作者单位】： 西北工业大学机电学院;
【关键词】： 麦克风阵列 压缩感知 RIP条件 OMP算法 BP算法 常规波束形成算法
【基金】：国家自然科学基金(51075329,51375385) 航空科学基金(20131553019) 陕西省自然科学基金(2016JZ013,2014JM2-6116) 西北工业大学研究生创意创新种子基金(Z2015069,Z2016077)资助项目
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 0前言*目前,国内外对声源进行定位主要是采用麦克风阵列与波束形成相结合的方法。波束形成起步早,在长期的发展中,理论和算法都已经比较成熟[1-7]。众所周知,常规波束形成(Conventional beamforming,CBF)算法在定位中存在以下缺陷:1空间分辨率受限于瑞利限;2动态响应范围受到

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本文编号：977950