本文選題：壓縮感知　切入點(diǎn)：近場　出處：《物理學(xué)報(bào)》2016年02期

【摘要】：本文針對噪聲源近場定位識別問題,利用聲源分布在空間域具有稀疏性,在壓縮感知理論框架下建立了新體系下的矢量陣聚焦波束形成方法,用于解決同頻相干聲源的定位識別問題.新方法可在小快拍下準(zhǔn)確獲得噪聲源的空間位置,且不損失對噪聲源貢獻(xiàn)相對大小的評價(jià)能力.通過詳細(xì)的理論推導(dǎo)、仿真分析和試驗(yàn)驗(yàn)證,證明了基于壓縮感知的矢量陣聚焦定位新方法本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了l1范數(shù)正則化求解下的波形恢復(fù)和空間譜估計(jì),因此具有較高的定位精度,較強(qiáng)的相干聲源分辨能力、準(zhǔn)確的聲源貢獻(xiàn)相對大小評價(jià)能力以及較高的背景壓制能力,可應(yīng)用于水下復(fù)雜噪聲源的定位識別.
[Abstract]:In this paper, aiming at the problem of near-field location identification of noise sources, a new focused beamforming method of vector array based on the theory of compression sensing is proposed, which is based on the sparse distribution of sound sources in spatial domain. The new method can accurately obtain the spatial position of the noise source under the small rapid-shot without losing the evaluation ability of the relative contribution to the noise source, and the new method is used to solve the problem of locating and identifying the coherent sound source with the same frequency. The simulation analysis and experimental results show that the new vector array focusing localization method based on compressed sensing achieves essentially waveform recovery and spatial spectrum estimation under the L 1 norm regularization solution, so it has a high localization accuracy. It can be applied to the localization and identification of underwater complex noise sources because of its strong resolution ability of coherent sound sources, accurate evaluation ability of relative size of acoustic sources and higher ability of background suppression.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院;
【基金】：長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃(批準(zhǔn)號:IRT1228) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(批準(zhǔn)號:20122304120023;20122304120011) 國家自然科學(xué)基金青年基金(批準(zhǔn)號:11204050;11204049)資助的課題~~
【分類號】：TB56

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本文編號：1662695