基于压缩感知的矢量阵聚焦定位方法

本文针对噪声源近场定位识别问题,利用声源分布在空间域具有稀疏性,在压缩感知理论框架下建立了新体系下的矢量阵聚焦波束形成方法,用于解决同频相干声源的定位识别问题.新方法可在小快拍下准确获得噪声源的空间位置,且不损失对噪声源贡献相对大小的评价能力.通过详细的理论推导、仿真分析和试验验证,证明了基于压缩感知的矢量阵聚焦定位新方法本质上实现了l1范数正则化求解下的波形恢复和空间谱估计,因此具有较高的定位精度,较强的相干声源分辨能力、准确的声源贡献相对大小评价能力以及较高的背景压制能力,可应用于水下复杂噪声源的定位识别.     

基于波束形成的多类型多声源定位研究

为实现空压机多噪声源的准确定位,仿真对比了多种近场球面波多声源定位算法。基于时域波束形成,研究了相同声源平面、不同声源频率、不同声源纵向距离、不同声源强度下多声源定位以及声源频率、声源纵向距离和声源强度多因素联合的多声源定位仿真方法,模拟了更接近实际的噪声源类型。基于频域波束形成,仿真研究了1400 Hz,2400 Hz,3400 Hz,4400 Hz的多声源。分别利用互功率谱波束形成和除自谱的互功率谱波束形成,仿真研究了相干声源和不相干声源。开发了阵列声成像测试平台,运用频域波束形成和功率谱波束形成对空压机进行了定位试验研究。结果表明,1400 Hz下空压机的主要噪声源是气缸盖、空气滤清器和曲轴附近的机体,这可为空压机减振降噪改进设计提供依据。     

基于声源预估的波叠加组合全息声源识别方法

为解决声源识别中旁瓣效应等因素引起的虚假识别结果问题,提出了基于声源位置预估的波叠加组合全息算法。应用波束形成算法进行声源位置的预估,将预估声压峰值点作为假定声源点,通过波叠加原理建立方程组,利用声源强度求解结果构造完整全息平面,通过声全息方法重新计算重建面声压。进行了仿真和实验验证,经该算法重构后,波束形成算法产生的虚假声源处的声压得以明显降低。表明该算法可以抑制旁瓣效应等因素的影响,提高声源识别的准确率。      

基于单元辐射叠加法的结构声源声场重建方法

为了提高分布式结构声源的声场重建精度,本文提出了基于单元辐射叠加法的结构声源声场重建方法.该方法首先利用声场叠加原理和结构振声传递特性,建立了结构声源表面振动与辐射声场之间的振声传递关系解析表达式,得到便于快速计算的振声传递矩阵,能够解决连续分布、相干结构噪声源的声传播模型精细化表征问题.然后利用振声传递矩阵作为传递算子进行声场重建,并与迭代加权算法相结合.通过将基于单元辐射叠加法的声场预报结果与解析法预报结果进行比较,验证了单元辐射叠加法具有较高的准确性.并将基于单元辐射叠加法的声场重建方法与传统等效源法近场声全息和迭代加权等效源法相比较,通过仿真分析与矩形板声场重建实验证明了基于单元辐射叠加法的声场重建方法能够改善结构声源的声场重建精度并增大近场声全息的有效测试距离范围.     

球谐域类正则化宽带超指向性波束形成算法

提出一种球谐域类正则化宽带超指向性波束形成算法,通过结合超指向性波束形成器与延迟求和波束形成器控制阵列白噪声增益和指向性因数,推导类正则化宽带超指向性波束形器的球谐域表达式。在此基础上设计新的可控指向性因数波束形成器,可在不显著放大低频白噪声的前提下实现设定的波束宽度。采用32元球阵的仿真结果表明,对于语音测试场景,类正则化波束形成器的最高PESQ得分相比于传统的超指向性波束形成器与延迟求和波束形成器分别提高了约0.5和0.4,平均词错率分别减少了约9.5%和8.1%。主观测试实验也表明类正则化波束形成器在方向性噪声和扩散场噪声环境下都可以获得更好的主观听觉感受。利用实验数据对算法性能进行测试,实验结果同样验证了该方法在实际声学环境中的有效性。      

利用宽带声场频率-掠射角干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法

针对典型深海环境中宽带声源的深度分辨问题,通过研究深海声场随频率起伏的干涉结构与垂直线阵频域波束输出图中的干涉结构,给出一种直达声区内可区分多水下目标的宽带声源深度估计方法。该方法以近水面目标的射线声场模型为基础,推导出近海面宽带声源接收声场的波束输出表达式,阐明了频域波束输出图中干涉结构与声源深度的对应关系。然后利用改进的傅里叶变换方法将二维频域波束输出图映射到声源深度-掠射角度域,可实现声源深度信息的有效分离。最后开展了深海实验验证,利用垂直阵接收拖曳声源发射的宽带白噪声信号,拖曳声源深度计算结果与实测声源深度基本一致。数值仿真与实验结果均表明该方法可以在多目标复杂环境下准确估计出水下宽带声源的深度。      

联合波叠加法的全息理论与实验研究

当空间声场中同时存在多个相干声源时，运用常规近场声全息方法无法重建每个相干声源表面的声学信息，当然也无法预测每个声源单独产生的空间声场，相干声场的全息重建与预测已成为全息技术推广应用过程中亟待解决的问题.在提出联合波叠加法并将其应用于空间声场变换的基础上，对其进行了实验研究.通过对实际相干声场的全息重建与预测，验证了常规波叠加法在相干声场重建中的局限性、联合波叠加法在相干声场全息重建与预测过程的可行性和准确性，还研究了Tikhonov正则化方法在抑制声学逆问题的非适定性中的有效性和滤波系数的选择原则的可行性，以提高全息重建与预测的精度. 关键词： 近场声全息 联合波叠加 相干声场 Tikhonov正则化     

线阵声强缩放方法在水下声源辐射功率估算中的应用

为了解决水下声源辐射声功率难以计算的问题,利用线阵声强缩放方法在波束形成声源识别的基础上,根据波束输出结果与声源辐射声功率之间的换算关系来获得相应的声功率。为了提高线阵声强缩放方法的水下声功率估算精度,给出了一定动态范围限制的主瓣区域积分方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。在消声水池中开展了水下声功率估算的实验研究。在不同的测试距离下,对双声源条件下的单频以及宽带声源在阵列侧的辐射声功率进行了估算,以混响法的测量结果为参考值,研究了估算误差随声源频率、测试距离等影响因素的变化规律。实验结果表明,无论是单频还是宽带声源,声功率的最大估算误差不超过2.6 dB,在高频时不超过1.6 dB。验证了线阵声强缩放方法应用于水下声源辐射声功率估算的正确性与可行性。      

传声器阵列波束比判决语音增强方法

针对单一波束形成器难以深度抑制空间相干干扰的问题,提出了一种综合了最小方差无畸变响应波束形成器与对称子阵延时求和波束形成器的语音增强方法。定义了一种波束输出比因子,根据该因子在目标声区域和干扰声区域的幅值变化,给出了采样协方差矩阵对角加载量的调整方法,并进一步利用该因子在后滤波环节对空间干扰进行判决滤波。文中对判决滤波时的上限阈值和下限阈值的实时更新方法给出了说明。所提出的算法能进一步抑制空间干扰和噪声,且可满足实时需要。在传声器圆阵上的实验表明,该方法在输出信干噪比及语音质量上,均优于经典对角加载算法及采样协方差矩阵扫描重构算法。      

基于波束-波数域非相干匹配的浅海运动声源深度估计方法

浅海波导运动声源定位研究中,在声源距离未知时估计声源深度一直是个具有挑战性的问题.现有深度估计方法对声源未知初始距离敏感,且要求声源运动形成的水平合成孔径长度远大于模态干涉长度.针对这两个问题,本文提出一种基于波束-波数域非相干匹配的浅海运动声源深度估计方法,首先将垂直阵接收声压数据在深度和水平合成孔径方向分别进行波束形成变换到波束-波数域,波束-波数平面的峰值幅度仅包含与声源深度有关的模态激励,峰值位置与模态传播角和水平波数相对应;然后,在波束-波数平面内提取各峰值幅度,并与拷贝计算的模态深度函数进行非相干匹配,实现声源深度估计.所提方法在波束-波数二维平面内进行模态分离,消除了声源距离相关项,提高了模态分辨能力,可在声源初始距离未知和水平合成孔径长度小于模态干涉长度的情况下实现声源深度估计.仿真和SWellEx-96实验数据处理结果验证了所提方法的优越性能.     

采用球谐分解的二范数广义逆波束形成

基于传声器阵列的声成像技术是解决噪声源识别的有效途径之一.该文提出了一种基于球谐分解的L2范数广义逆波束形成算法,并对此算法在分布式球形阵列布放方案下进行了定位精度及鲁棒性的对比分析研究.仿真结果显示,此算法对低频相干声源具有较高的空间定位精确度,且阵元位置误差对此算法性能的影响有限.通过在半消声室进行实验进一步证明了...     

Iterative inverse beamforming algorithm and its application in multiple targets detection of passive sonar

With the increasing of detection ability of passive sonar,the weak signal detection problem in multiple interferences becomes more and more important.In the time/bearing record(TBR) display of sonar detection,when there exist traces of multiple interferences,the identification of weak signal is difficult or impossible.The adaptive noise cancellation technique provides the theoretical basis for suppressing strong interferences.But the solution for finding the steady-state optimum filter matrix is quite difficult due to the real time calculation of inverse matrix of input data correlation matrix.The iterative inverse beamforming(IBF) algorithm for solving the optimum filter vector,which is expressed by inverse matrix of the ocean environment data,is derived in this paper,by which,the optimum filter can be eventually expressed as a sum of series simple matrices of constructed from sensor data.Based on the algorithm proposed in this paper,some examples of at sea experiment are provided.The strong interferences are cancelled and the weak signal is emerged,even it didn't appear in the conventional beamforming(CBF) processing.     

无源声呐多目标检测中反波束成形递推算法及其应用

随着声呐检测能力的提高,多目标干扰下微弱信号的检测问题日益突出。当声呐方位历程显示上出现多个干扰轨迹时,弱目标的检测显得十分困难。自适应噪声抵消(Adaptive Noise Canceling,ANC)技术为抑制多个干扰提供了理论基础,但是求解稳态最佳滤波矩阵存在着技术实现上的困难。本文提出用一种反波束成形(Inverse Beamforming,IBF)递推算法,在阵元域逐一抵消多个强干扰,从而增强并提取出微弱目标信号。文中给出了递推求解由逆矩阵所表达的最佳滤波矢量的理论推导和相应的公式。利用IBF算法处理海试数据得到了较好的结果,显著改善了强干扰下对微弱信号的检测,甚至在普通波束成形(CBF)中未能显示出来的信号都可以被检测出来。      

遗传算法结合正则化方法反演海洋大气波导

针对正则化方法在解决实际反演问题时既能克服问题的不适定性又可以很大程度上抑制噪声和误差的传播, 本文提出了利用遗传算法结合正则化方法的新算法, 在遗传算法适应度函数中引入正则化项来反演波导参数; 然后对算法进行仿真试验, 结果表明新算法与传统遗传算法相比具有较高的反演精度, 并指出当噪声误差小于10%时, 算法具有较强的“去噪”性能; 最后利用机载雷达在Wallops岛探测的海表面处局部回波资料进行反演试验, 将反演结果与实测大气折射率廓线进行比较, 说明该算法的有效性. 新方法为海洋大气波导反演研究提供了一种新思路.     

Sparsity constrained deconvolution approaches for acoustic source mapping

Using microphone arrays for estimating source locations and strengths has become common practice in aeroacoustic applications. The classical delay-and-sum approach suffers from low resolution and high sidelobes and the resulting beamforming maps are difficult to interpret. The deconvolution approach for the mapping of acoustic sources (DAMAS) deconvolution algorithm recovers the actual source levels from the contaminated delay-and-sum results by defining an inverse problem that can be represented as a linear system of equations. In this paper, the deconvolution problem is carried onto the sparse signal representation area and a sparsity constrained deconvolution approach (SC-DAMAS) is presented for solving the DAMAS inverse problem. A sparsity preserving covariance matrix fitting approach (CMF) is also presented to overcome the drawbacks of the DAMAS inverse problem. The proposed algorithms are convex optimization problems. Our simulations show that CMF and SC-DAMAS outperform DAMAS and as the noise in the measurements increases, CMF works better than both DAMAS and SC-DAMAS. It is observed that the proposed algorithms converge faster than DAMAS. A modification to SC-DAMAS is also provided which makes it significantly faster than DAMAS and CMF. For the correlated source case, the CMF-C algorithm is proposed and compared with DAMAS-C. Improvements in performance are obtained similar to the uncorrelated case.     

Inverse Eigenvalue Problems for Exploring the Dynamics of Systems Biology Models

This paper describes inverse eigenvalue problems that arise in studying qualitative dynamics in systems biology models. An algorithm based on lift-and-project iterations is proposed, where the lifting step entails solving a constrained matrix inverse eigenvalue problem. In particular, prior to carrying out the iterative steps, $a$-$priori$ bounds on the entries of the Jacobian matrix are computed by relying on the reaction network structure as well as the form of the rate law expressions for the model under consideration. Numerical results on a number of models show that the proposed algorithm can be used to computationally explore the possible dynamical scenarios while identifying the important mechanisms via the use of sparsity-promoting regularization.     

水下线谱噪声源识别的波束域时频分析方法研究

从联合空时频三维信息从发, 提出了波束域时频分析识别水下运动航行器低频线谱噪声源位置的方法. 首先, 利用小孔径圆环阵的超指向性波束形成, 将各线谱噪声源匀速通过正横位置附近时产生的多普勒信号在时域上分离. 其次, 分别使用伪Wigner-Ville分布和调频小波变换两种时频分析方法对波束输出的信号进行处理, 得到各噪声源信号的时频图像. 最后, 转换时间坐标到空间并参考配置信标, 即可识别低频线谱噪声源在水下航行器上的位置. 该方法解决了阵列识别水下低频噪声源的孔径受限问题, 同时对处理同频相干噪声源也适用. 仿真试验结果表明: 两种波束域时频分析方法都能较精确地识别低频线谱噪声源的位置; 在测量系统信息的配合下, 波束域调频小波变换的识别效果更优.     

L1 generalized inverse beam-forming algorithm resolving coherent/incoherent, distributed and multipole sources

To resolve coherent/incoherent, distributed/compact, and multipole aerodynamic-sound sources with phased-array pressure data, a new source-detection algorithm is developed based on L₁ generalized inverse techniques. To extract each coherent signal, a cross spectral matrix is decomposed into eigenmodes. Subsequently, the complex source-amplitude distribution that recovers each eigenmode is solved using generalized inverse techniques with reference solutions which include multipoles as well as a monopole. Namely, the source distribution consisting of pre-defined source types is solved as an L₁ norm problem using iteratively re-weighted least squares (IRLS). The capabilities of the proposed algorithm are demonstrated using various benchmark problems to compare the results with several existing beam-forming algorithms, and it is found that distributed sources as well as dipoles with arbitrary orientation can be identified regardless of coherency with another source. The resolution is comparable to existing deconvolution techniques, such as DAMAS or CLEAN, and the computational cost is only several times more than that of DAMAS2. The proposed algorithm is also examined using previous model-scale test data taken in an open-jet wind-tunnel for a study on jet-flap interaction, and some indication of dipole radiation is discerned near the flap edge.     

基于矢量阵的运动声源柱面聚焦定位方法试验研究

本文基于被动合成孔径原理, 在建立运动声源矢量阵近场柱面聚焦测量模型的基础上, 分别研究了适用于单频线谱信号和宽带连续谱信号的矢量阵柱面聚焦定位方法, 通过数值仿真计算了该方法在多种误差条件下的定位精度, 并进一步通过舱段模型试验对该方法的工程实用性和正确性进行了详细的分析和论证. 舱段模型试验结果表明, 柱面聚焦定位结果与壳体振动能量分布规律符合较好, 该方法不仅能真实反映声源位置信息, 而且能反映不同频带内声源能量分布的相对大小, 具有良好的定位效果.