[发明专利]一种基于正交匹配追踪算法的声源定位方法

说明书

本发明涉及噪声源的识别和定位领域，具体涉及一种基于正交匹配追踪算法的声源定位方法。本发明包括以下步骤：形成测量面；采集各个传感器处的声压数据；形成聚焦面，获得聚焦点；建立声源源强向量与麦克风阵列声压测量值之间的关系：对声源识别模型进行求解，获得聚焦面各网格点的声源源强：依据求解获得的各网格点的声源源强的模进行声源的识别与定位。本发明对正交匹配追踪算法的原子选择过程进行了改进，从而提高了在原子间强相关性条件下的算法重建性能，并且进一步提高声源识别的分辨率，实现了对强相关环境下声源的高分辨率定位，同时对中低频信号的识别能力也得到了有效提升。

技术领域

本发明涉及噪声源的识别和定位领域，具体涉及一种基于正交匹配追踪算法的声源定位方法。

背景技术

噪声源识别技术在机械设备故障诊断、环境噪声治理以及汽车NVH开发等方面有着广泛的应用，并逐步发展出了波束形成、近场声全息、反卷积声源成像等多种先进的噪声源识别技术。然而，受奈奎斯特采样定理限制，上述噪声源识别技术都需要配合传感器数目较多的声学阵列才能获得好的识别效果，导致研制出噪声源识别系统的硬件成本很高。近年来，压缩感知理论的出现突破了奈奎斯特采样定理限制，其利用信号在某变换域内的稀疏性，可用远低于奈奎斯特采样频率的采样率实现信号的高精度重构，这也就大大降低了测量所需的传感器数目和测量数据量，从而为降低噪声源识别系统硬件成本提供了一条可行的途径。目前已有的将压缩感知理论用于噪声源识别过程的相关报道，其使用最多的方法是使用压缩感知稀疏重构算法中的正交匹配追踪算法，简称OMP算法。然而，实际使用时人们发现，虽然现有通用的OMP算法具有诸多优势，但是在实际应用中也存在着下列问题：一方面，当分析频率较低时，由于低频信号相位变化缓慢会导致传递矩阵中相邻原子间相关性的增强，因此传统OMP算法对中低频声源信号的识别能力较差，分辨率较低。另一方面，目前采用的传统OMP算法，极易受传递矩阵中原子间相关性的影响。在工程测量中，由于OMP算法中传递矩阵的各列原子是根据信号特征进行构造的，其每列原子对应着声源面上的各网格点。如果要提高声源识别的分辨率，就必然加密聚焦面网格划分，而加密聚焦面的网格划分会导致传递矩阵相邻列向量也即原子的相关性增强，此时正交匹配追踪算法无法从传递矩阵中选取正确的原子，导致声源定位失败。同样，当多个相距较近的相邻声源时，也会由于传递矩阵相邻原子间的相关性较强而导致OMP算法原子选择错误，从而导致正交匹配追踪算法失效。至此，是否能够对现有传统的OMP算法进行改型，从而使其能克服现有正交匹配追踪噪声源识别算法易受传递矩阵原子间相关性的影响，以及对中低频声源的识别效果差、分辨率低的缺点，从而能提高在原子间强相关性条件下的算法重建性能，并且进一步提高声源识别的分辨率，增强对中低频信号的识别能力，为本领域技术人员近年来所亟待解决的技术难题。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术的不足，提供一种基于正交匹配追踪算法的声源定位方法，其解决了现有正交匹配追踪噪声源识别算法易受传递矩阵原子间相关性的影响，以及对中低频声源的识别效果差、分辨率低的缺点。本发明对正交匹配追踪算法的原子选择过程进行了改进，从而提高了在原子间强相关性条件下的算法重建性能，并且进一步提高声源识别的分辨率，实现了对强相关环境下声源的高分辨率定位，同时对中低频信号的识别能力也得到了有效提升。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于正交匹配追踪算法的声源定位方法，其特征在于包括以下步骤：

1)、在J个声源辐射形成的声场中布置M个传感器；M个传感器形成传感器阵列，称为测量面W；采集各个传感器处的声压数据；

2)、离散声源计算平面形成一个网格面，称为聚焦面T；聚焦面T包含N个网格点，每个网格点也称为聚焦点；

将每个聚焦点作为潜在声源点，构造未知声源源强q，其中：

q＝[q(r₁),q(r₂),…q(r_n)]