[发明专利]基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法

摘要

本发明公开了一种基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法。本发明将原有的基于二阶累积量的主动宽带信号分离方法拓展到四阶累计量，根据四阶累计量构造相应的副本矢量和噪声子空间，并假设声信号传播过程中的加性噪声为彩色噪声，最后根据与噪声子空间的正交性搜索出声线路径。本发明还公开了一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法以及一种声源定位方法。相比现有技术，本发明具有更高分离精度，能正确分离出间隔较小的声线路径，并能适用于传感器数目小于射线路径的情况，同时还可抑制高斯噪声和非高斯噪声的影响。

主权项

1.基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法，用于从声传感器阵列所接收到的多路径传播声信号中分离出每条声线路径，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对传感器所接收声信号做傅里叶变换后进行空域‑频域平滑处理，获得K＝(2Ks+1)(2Kf+1)个窄带估计组成矩阵xks，kf，Ks、Kf分别为空域平滑阶次、频域平滑阶次；且K大于声源个数P；步骤2、利用下式计算矩阵x_ks，kf的四阶累积量其中，E表示求期望，*表示求共轭，H表示求共轭转置，表示克罗内克积；步骤3、对四阶累积量进行EVD特征分解，并将所得到的(MF)²个特征值从大到小排列为：其中，F为频域平滑时选取的频率数；M为声传感器阵列中的传感器数量；步骤4、对进行特征分解后得到(MF)²个特征值以其中P²个较大的特征值对应的特征向量构造信号子空间，以剩下的(MF)²‑P²个较小特征值对应的特征向量构造噪声子空间；步骤5、为声线路径构造以下的副本矢量a(θ，T)：其中，θ表示声线路径的到达角度，T表示声线路径的到达时间，e(v_i)是声信号在频率v_i处的幅值，i＝1,2,…,F，表示克罗内克积，τ_1,j(θ)表示声线路径到达第j个传感器相对于到达作为参考传感器的第1个传感器的时间延迟，j＝2,…,M‑1；步骤6、搜索与所述噪声子空间正交的副本矢量，这些副本矢量即为最终分离出的声线路径，其θ和T即为声线路径相应的到达方向和到达时间。