憑借聲場信息捕獲全面、聲源識別全方位等獨特優(yōu)勢,基于球面?zhèn)髀暺麝嚵?球面陣)的聲源識別技術(shù)在諸如航空飛機(jī)、高速列車、汽車等艙室的噪聲源識別領(lǐng)域占據(jù)重要地位。等效源法和球諧函數(shù)波束形成是球面陣聲源識別的經(jīng)典方法,但前者存在適用頻率范圍窄、全息距離小的不足,后者存在高頻虛假聲源多、低頻空間分辨率差、且無徑向距離識別能力的缺陷。因此探索適用頻率范圍寬、定位量化精度高、虛假聲源抑制能力強(qiáng)、計算速度快、魯棒穩(wěn)健性能好的球面陣聲源識別方法已成為目前聲源識別研究的熱難點。鑒此,論文以提升球面陣的聲源識別性能為目標(biāo),面向球面陣等效源法和球面陣波束形成聲源識別數(shù)學(xué)模型,基于主聲源通常具有空間稀疏分布的事實,建立以稀疏表征為基礎(chǔ)的球面陣聲源識別理論及算法。首先,針對新近提出的基于Tikhonov正則化求解的球面陣等效源法(Spherical Equivalent Source Method,TR-S-ESM),分析了其重建性能,結(jié)果表明該方法在低頻小全息距離時具有良好的聲場重建和聲源識別性能,但難以實現(xiàn)中高頻或大全息距離下的聲源識別。為提升TR-S-ESM的聲源識別性能,融合最速下降法和迭代硬閾值的稀疏表...

【文章頁數(shù)】：159 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
縮略語表
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 聲源識別方法概述
        1.2.1 聲全息
        1.2.2 波束形成
    1.3 球面陣聲源識別方法研究現(xiàn)狀
        1.3.1 球面陣近場聲全息
        1.3.2 球面陣球諧函數(shù)波束形成
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容
2 基于寬帶全息的球面陣等效源法
    2.1 剛性球面?zhèn)髀暺麝嚵行盘柲Ｐ?br>        2.1.1 球坐標(biāo)系
        2.1.2 球諧函數(shù)
        2.1.3 剛性球面陣聲壓信號模型
    2.2 球面陣等效源法及其求解算法
        2.2.1 S-ESM
        2.2.2 Tikhonov正則化求解
        2.2.3 寬帶全息求解
    2.3 性能分析
        2.3.1 單雙聲源重建性能
        2.3.2 多聲源重建性能
        2.3.3 綜合性能
        2.3.4 大全息距離適應(yīng)性
    2.4 實驗驗證
        2.4.1 常規(guī)全息距離下?lián)P聲器聲源識別
        2.4.2 大全息距離下?lián)P聲器聲源識別
    2.5 本章小結(jié)
3 基于迭代重加權(quán)的球面陣等效源法
    3.1 迭代重加權(quán)最小二乘方法
    3.2 迭代重加權(quán)l(xiāng)₁-范數(shù)最小化方法
    3.3 性能分析
        3.3.1 收斂性
        3.3.2 多聲源重建仿真
        3.3.3 聲場重建綜合性能
        3.3.4 聲源識別綜合性能
        3.3.5 局限性
    3.4 實驗驗證
    3.5 本章小結(jié)
4 基于壓縮感知的球面陣波束形成
    4.1 球諧函數(shù)波束形成方法
    4.2 壓縮球面陣波束形成方法
        4.2.1 基于球面成像的2D CSB方法
        4.2.2 基于體成像的3D CSB方法
        4.2.3 感知矩陣相關(guān)性分析
        4.2.4 正交匹配追蹤算法
    4.3 球面成像的2D CSB性能分析
        4.3.1 聲源識別性能
        4.3.2 信噪比的影響
        4.3.3 聚焦距離的影響
        4.3.4 基不匹配
    4.4 體成像的3D CSB性能分析
        4.4.1 聲源識別性能
        4.4.2 局限性
    4.5 實驗結(jié)果與分析
        4.5.1 2D CSB方法的實驗驗證
        4.5.2 3D CSB方法的實驗驗證
    4.6 本章小結(jié)
5 基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的多快拍三維壓縮球面陣波束形成
    5.1 模型建立及預(yù)處理
        5.1.1 多快拍三維壓縮球面陣波束形成的模型建立
        5.1.2 觀測數(shù)據(jù)的主成分分析預(yù)處理
    5.2 經(jīng)典MUSIC基本原理
    5.3 稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論
    5.4 性能分析
        5.4.1 聲源識別性能
        5.4.2 信噪比和快拍數(shù)的影響
        5.4.3 近間距聲源的識別
        5.4.4 徑向距離的影響
    5.5 實驗結(jié)果與分析
        5.5.1 全消聲室內(nèi)三維聲源識別
        5.5.2 房間環(huán)境內(nèi)三維聲源識別
    5.6 本章小結(jié)
6 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 主要創(chuàng)新點
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A 作者在攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B 作者在攻讀博士學(xué)位期間申請的專利
    C 作者在攻讀博士學(xué)位期間主持及參加的科研項目
    D 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝



本文編號：3773893