[发明专利]基于阵列信号处理的声源定位方法、装置及系统有效
申请号: | 202310431443.5 | 申请日: | 2023-04-21 |
公开(公告)号: | CN116148770B | 公开(公告)日: | 2023-07-07 |
发明(设计)人: | 赵慎;李伟;诸浩冉;覃业梅;廖一霏;刘姿琪;李吉祥 | 申请(专利权)人: | 湖南工商大学 |
主分类号: | G01S5/20 | 分类号: | G01S5/20 |
代理公司: | 长沙知行亦创知识产权代理事务所(普通合伙) 43240 | 代理人: | 李杰 |
地址: | 410000 湖南省长沙*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 阵列 信号 处理 声源 定位 方法 装置 系统 | ||
1.一种基于阵列信号处理的声源定位方法,其特征在于,包括:
获取目标区域的声源信号以及所述目标区域的声源采集设备信息,其中,所述声源采集设备信息包括声源信号采集设备的阵列信息,所述声源信号是通过声源信号采集设备采集得到的;
根据所述阵列信息以及预设的平面间距信息和阵面距离信息,确定聚焦网格声源平面;
基于所述聚焦网格声源平面,对所述声源信号做信号处理,确定所述声源信号的波束矩阵信息,其中,所述波束矩阵信息包括所述声源信号的波束互谱矩阵;
通过预设的声源模型对所述波束互谱矩阵进行升幂计算,以确定所述声源信号的第一波束输出结果;
对所述第一波束输出结果进行反卷积计算,以确定所述声源信号的定位信息;
其中,所述通过预设的声源模型对所述波束互谱矩阵进行升幂计算,以确定所述声源信号的第一波束输出结果包括:
对所述波束互谱矩阵进行特征分解处理,以得到所述波束互谱矩阵的第一矩阵,其中,所述第一矩阵均包含所述波束互谱矩阵的特征值;
基于第一波束形成模型,对所述第一矩阵进行第一升幂计算,以得到第一升幂结果,其中,所述声源模型包括所述第一波束形成模型;
基于所述第一波束形成模型,对所述第一升幂结果进行第二升幂计算,以得到第一声源分布;
基于所述第一声源分布以及第二波束形成模型,对所述第二波束形成模型中的点扩散函数进行第三升幂计算 以得到第一波束输出结果,其中,所述声源模型包括所述第二波束形成模型。
2.根据权利要求1所述基于阵列信号处理的声源定位方法,其特征在于,在所述基于第一波束形成模型,对所述第一矩阵进行第一升幂计算之前,所述方法还包括:
基于所述平面间距信息和阵面距离信息,获取所述聚焦网格声源平面的历史迭代信息;
基于历史迭代信息,确定幂指数,其中,所述第一升幂计算是基于所述幂指数执行的。
3.一种基于阵列信号处理的声源定位装置,其特征在于,包括:
信息采集模块,用于获取目标区域的声源信号以及所述目标区域的声源采集设备信息,其中,所述声源采集设备信息包括声源信号采集设备的阵列信息,所述声源信号是通过声源信号采集设备采集得到的;
平面确定模块,用于根据所述阵列信息以及预设的平面间距信息和阵面距离信息,确定聚焦网格声源平面;
矩阵确定模块,用于基于所述聚焦网格声源平面,对所述声源信号做信号处理,确定所述声源信号的波束矩阵信息,其中,所述波束矩阵信息包括所述声源信号的波束互谱矩阵;
迭代计算模块,用于通过预设的声源模型对所述波束互谱矩阵进行升幂计算,以确定所述声源信号的第一波束输出结果;
定位模块,用于对所述第一波束输出结果进行反卷积计算,以确定所述声源信号的定位信息;
其中,所述迭代计算模块包括:
特征分解单元,用于对所述波束互谱矩阵进行特征分解处理,以得到所述波束互谱矩阵的第一矩阵,其中,所述第一矩阵均包含所述波束互谱矩阵的特征值;
第一升幂单元,用于基于第一波束形成模型,对所述第一矩阵进行第一升幂计算,以得到第一升幂结果,其中,所述声源模型包括所述第一波束形成模型;
第二升幂单元,用于基于所述第一波束形成模型,对所述第一升幂结果进行第二升幂计算,以得到第一声源分布;
第三升幂单元,用于基于所述第一声源分布以及第二波束形成模型,对所述第二波束形成模型中的点扩散函数进行第三升幂计算 以得到第一波束输出结果,其中,所述声源模型包括所述第二波束形成模型。
4.根据权利要求3所述基于阵列信号处理的声源定位装置,其特征在于,所述装置还包括:
历史信息采集模块,用于在所述基于第一波束形成模型,对所述第一矩阵进行第一升幂计算之前,基于所述平面间距信息和阵面距离信息,获取所述聚焦网格声源平面的历史迭代信息;
幂指数确定模块,用于基于历史迭代信息,确定幂指数,其中,所述第一升幂计算是基于所述幂指数执行的。
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