【摘 要】
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基于传声器阵列的波束形成声源识别算法由于布置简单、计算快、中高频分辨率高、适合中长距离测量等优点而被广泛应用于车辆、航空航天等工程领域中。为获取更精确的声源识别
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基于传声器阵列的波束形成声源识别算法由于布置简单、计算快、中高频分辨率高、适合中长距离测量等优点而被广泛应用于车辆、航空航天等工程领域中。为获取更精确的声源识别结果,各种清晰化波束形成算法成为研究重点,其中又以反卷积算法为主。本文针对三种典型快速反卷积算法的平面阵列声源识别进行研究和分析,并进行了算例试验验证。首先基于球面波假设,给出互谱成像函数传统波束形成算法的基本原理及评价识别性能的主要指标,并对其进行声源识别仿真,结果表明:该算法可以有效识别声源,但存在主瓣较宽、空间分辨率低,旁瓣污染严重等缺陷。因此,为克服缺陷,给出快速迭代收缩阈值(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)等三种反卷积波束形成算法的理论及公式推导,声源识别仿真结果表明:反卷积波束形成主瓣窄、空间分辨率高,能够清除旁瓣污染,但计算效率低。然后,为提高反卷积波束形成的计算效率,假设点传播函数具有空间转移不变性,基于快速傅里叶变换进行加速,给出基于傅立叶变换的快速迭代收缩阈值算法(Fourier-based fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FFT-FISTA),同时引入非规则聚焦点网格生成方法,提高其性能。对快速反卷积波束形成算法的仿真表明:该类算法提高传统波束形成空间分辨率,减少旁瓣覆盖范围,计算效率较高。其中,FFT-FISTA性能最优,且非规则聚焦点网格可以改善实际点传播函数空间转移不变性,提高快速反卷积波束形成分辨率。最后,通过算例试验对快速反卷积波束形成算法进行验证,结论与仿真基本一致。
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