[发明专利]一种三维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法

说明书

本发明公开了一种三维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，包括以下步骤：步骤1、获取测量声压矩阵P^★；步骤2、求解阵列传声器处产生的声压P，使用MATLAB的CVX工具箱中的SDPT3求解器求解：步骤3、估计声源DOA；步骤4、估计声源强度。本发明实现了实现三维空间内声源的全方位DOA估计和源强量化。

技术领域

本发明属于声场识别技术领域，具体涉及一种三维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法。

背景技术

压缩波束形成是实现声源波达方向(Direction-of-arrival,DOA)估计和强度量化的有效途径。传统压缩波束形成假设声源分布在一组预先设置的离散网格点上，每个网格点代表一个观测方向，施加稀疏约束体现为最小化声源分布向量的l₁范数或声源分布矩阵的l_2,1范数。上述假设不成立时，声源未落在网格点上，结果准确度降低，该问题称作基不匹配。

目前，基于线性传声器阵列测量的一维和基于平面传声器阵列测量的二维无网格压缩波束形成方法能解决该难题，但这些方法仅能实现三维空间的局部区域内声源的DOA估计和源强量化，无法实现三维空间内全方位的声源DOA估计和源强量化。

基于线性传声器阵列测量的一维无网格压缩波束形成依赖于一重Toeplitz矩阵的Vandermonde分解，基于平面传声器阵列测量的二维无网格压缩波束形成依赖于二重Toeplitz矩阵的Vandermonde分解，基于立体传声器阵列测量的三维无网格压缩波束形成则依赖于三重Toeplitz矩阵的Vandermonde分解。Toeplitz矩阵层级越多，其构建越复杂，其Vandermonde分解也越难实现，需要多次生成庞大复杂的排序矩阵来调整Toeplitz矩阵层级的顺序。因此，针对三维无网格压缩波束形成，不论在构建Toeplitz矩阵，还是在寻找原子范数最小化的等价半正定规划形式，以及在求解Toeplitz矩阵的Vandermonde分解来估计声源DOA方面，都是现有的一维和二维无网格压缩波束形成的处理手段无法实现的。

本发明为立体传声器阵列测量探索出一套完整的三维无网格压缩波束形成的技术手段，用于实现三维空间内声源的全方位DOA估计和源强量化。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明所要解决的技术问题就是提供一种三维多快拍无网格压缩波束形成声源识别方法，它能实现三维空间内全方位的DOA估计和源强量化，且能克服基不匹配难题。

本发明的构思是：针对长方体传声器阵列测量，以多快拍数据模型为基础，基于原子范数最小化(Atomic Norm Minimization,ANM)重构源产生的信号，并引入矩阵束与配对(Matrix Pencil and Pairing,MaPP)方法来估计DOA，最终量化源强。

本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括步骤：

步骤1、获取测量声压矩阵P^★

测量信号为：

P^★＝P+N

测量声压矩阵P^★通过传声器阵列测量得到，为噪声干扰，为复数集，A为长方体传声器阵列的行数，B为长方体传声器阵列的列数，C为长方体传声器阵列的层数，L为快拍数目；

步骤2、重构声源在阵列传声器处产生的声压P、获取三重Toeplitz矩阵建立重构P的数学模型

式中，是该式计算结果，||·||_F表示Frobenius范数，P为待求声压矩阵，定义三重Toeplitz算子T_bb(·)将u映射为A×A维的块Toeplitz型Hermitian矩阵：