CN100530350C - 一种面向目标的声辐射生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向目标的声辐射生成方法，是基于对统一的声场模型进行声辐射模式分析而提出的声辐射生成方法，包括步骤：1)建立面向目标的由声辐射模式构成的分析模型；2)通过分析声辐射模式，搜寻最大、最小增益模式；3)计算出相应于最大(或最小)增益模式的向量，并用之于输入端声源阵列的各个单元的输入信号，得到声场控制系统的解。本发明将制造个性化聆听声场和控制噪声的研究统一在声场控制的框架内、注重结构与控制系统两者之间的整体有机性、能够面向目标的生成声辐射。

Description

一种面向目标的声辐射生成方法

技术领域

本发明涉及声场控制方法，特别涉及一种面向目标的声辐射生成方法。

背景技术

在21世纪，科技的发展正朝着以人为本的人性化科技(Human-centeredTechnology，简称HT)迈进。随着人们生活质量的不断提高，许多方面都需要声学技术的服务。而声场控制的研究因其广泛的应用背景和知识创新的潜能，成为现代声学最为活跃的热点之一。

声场控制的研究，主要是针对两种情形，即如何控制噪声以改善人居声环境和如何制造出个性化的声学空间提供给人们所需要的听觉享受。对于前者，从传统的噪声控制技术一无源方法到现代的有源消噪法，进展迅速。尤其是近30年，有源噪声控制成为声学，特别是噪声控制中发展最快的一个分支，取得不少成果，如文献1：《现代声学理论基础》，马大猷，北京：科学出版社，2004年3月。从噪声控制的物理机制、控制方式的选取和控制系统(包括算法、硬件、次级源和传感器)的实现，科研工作者进行了大量的工作，并在20世纪80年代中期到90年代中期达到高潮。尽管如此，相比无源噪声控制方法，有源控制技术应用在实际场合的例子，并不多见。影响它在工程中推广的因素之一，就是控制系统中次级源和传感器布放的个数和位置等缺乏灵活性，做不到“因地制宜”。更为关键的是，过于对最优控制(最大降噪量下的理论优化)效果的注重，往往带来算法结构的复杂性和较大的控制代价，系统的鲁棒性较差。它意味着要综合考虑声波的产生、传播和接收等环节的物理机制，提出相应的控制策略。从理论走向实用的过程，就必须兼顾控制效果、实现成本和人的感受等。

如果说，有源噪声控制的目的是实现“无”(噪)声境界，聆听声场控制的目的就是制造“有”声环境。相对来说，后者则是更多地受到电声行业、音频工程和多媒体业者及其研发机构的关注。如何通过声源重放系统，听起来有声有色，且“声”临其境。对于涉及到声质量、主观评价等心理声学的内容在此将不做讨论。本发明涉及的是在特定区域产生声场的问题。目前，5.1通路系统作为环绕声的国际标准，已得到广泛应用。另一方面，考虑到实际空间的限制，特别是满足处于较小视听空间的聆听者的需要，仅仅利用两个声源(音箱)就能“虚拟”出环绕声的研发也已经开展。在产生“虚拟”声场的过程中，通过两只扬声器来虚拟多重声源，不仅需要为聆听者的每只耳朵重建声音信息，而且同时需要确保每只耳朵都无法接收到准备传递给另一只耳朵的信息。也就是说，左、右耳只分别听到来自左、右声道扬声器的信息。为了达到上述目的，关键的是对播放信号进行预处理以去除串音干扰(crosstalk)，即采用串音消除(crosstalk cancellation)的技术手段。这类似于有源噪声控制中逆滤波器的设计，在特定区域/点消除不需要的声，但实现起来却要比有源噪声控制技术困难得多。由于逆滤波器的设计是以获得最佳聆听位置(sweetspot)串音抵消为目标的，对控制精度的要求使得串音消除器(crosstalk canceller)即控制器的鲁棒性较差。聆听者的头部移动或控制器参数的稍有变化，都可能会破坏虚拟的声场和完整的声场信息。现有的技术或解决方案还是局限在狭小的听音范围，虚拟声重放的可靠性仍有待提高。分析消除串音干扰的过程，左、右耳只分别听到来自左、右声道扬声器的信息，其效果等同于两束具有指向性的声波传播。我们知道，在管道噪声有源控制的的偶极系统中，两只扬声器被用来组合成一个单指向性次级声源，既消除了次级声反馈的影响，又取得管道下游声场的控制。那么，如果能建立统一的声场分析的模型，就使得不同目标下的声辐射模式(radiationmode)有助于两种控制技术的交叉、融合和实际的应用。

由现有的声场控制方法，可以看出：有源噪声控制的目的是防止噪声干扰，产生声学上的“暗区”(acoustically dark zone)，即尽可能减少目标区域的噪声能量；聆听声场控制的目的是传送声波到特定的区域或方向，产生声学上的“亮区”(acoustically bright zone)，即在目标区域或方向集聚声能。从“无”到“有”，对应着多源系统基于“相反”目的下在目标区域实现的声场状态，是声场控制结果的“正、反”两面。它们的共同点是产生实现控制目的所需要的声波，不同点仅在于辐射模式的不同。长期以来，这两种情形的声场控制研究却是在各自的科研领域里得到发展。有鉴于此，本发明拟建立统一的声场模型，通过对声辐射模式分析，提出“面向目标”的声辐射生成方法(Target-oriented Acoustic RadiationGEneration Technique，简称TARGET)并应用于声场控制中。

发明内容

本发明的目的是在统一的理论框架下，建立面向目标的声辐射模式(，Target-oriented Acoustic Radiation Mode，简称TARM)，在面向目标的控制方法下，给出“亮区”或“暗区”的相应解决方案。

为了实现上述目的，本发明采取下列技术方案：

一种面向目标的声辐射生成方法，步骤如下：

1)建立面向目标的由声辐射模式(TRAM)构成的分析模型，包括如下步骤：

(1)将N个声源布放形成多输入多输出系统的输入端多声源；

(2)对目标区域进行M个网格划分，在每个网格中放置“虚拟声传感器”对目标区域/方向离散采样，M个“虚拟声传感器”就形成多输入多输出系统的输出端多传感器；

(3)由声源和虚拟传感器的位置、声辐射的频率和应用场合，确定声传递矩阵，即声辐射阻抗矩阵G和Hermitian矩阵R＝G^HG，其中G^H表示G的共轭转置；所述应用场合包括自由空间或封闭空间；在自由空间， $G\left(r_{\mathrm{ij}}\right)=\frac{-j{\mathrm{\ω\ρ}}_0}{4\mathrm{\π}{r}_{\mathrm{ij}}}{e}^{-\mathrm{jk}{r}_{\mathrm{ij}}},$ 其中r_ij是从第j个声源到第i个虚拟传声器的距离，k＝ω/c为波数，ρ₀、c为介质(空气)的密度和声速；在封闭空间如矩形房间内，则有

其中，K_n＝L_xL_yL_z/8，L_x，L_y和L_z分别是房间的长、宽、高， ${\stackrel{\→}{r}}_l=(x_l,y_l,z_l)$ 和 ${\stackrel{\→}{r}}_0=(x_0,y_0,z_0)$ 分别是虚拟传感器和声源的位置， $k_n=\mathrm{\π}\sqrt{{(n_x/L_x)}^2+{(n_y/L_y)}^2+{(n_z/L_z)}^2},$ n＝(n_x，n_y，n_z)为非负整数，δ_n为阻尼常数，

表示在

处的本征函数；在其它形式的封闭空间内，如球形空间、柱形空间或锥形空间等，可以采用已知的现有技术如有限元法或实际测量声辐射下的传递函数等方法建立相应的声辐射阻矩阵G；

2)通过分析声辐射模式(TRAM)，搜寻最大、最小增益模式：假设要求的多声源强度和多传感器的声压分别是q＝[q₁，q₂，...，q_N]^T和P＝[p₁，p₂，...，p_M]^T，T表示向量的转置，定义系统的控制增益为传感器输出的功率和声源的输入功率之比：

$g\left(q\right)=\frac{E_{\mathrm{out}}}{E_{\mathrm{in}}}=\frac{q^H\mathrm{Rq}}{q^{H}q}$

其中，H表示共轭转置，R＝G^HG是由声辐射阻抗G组成N×N的Hermitian矩阵；g(q)的极值代表系统对目标区域的声场控制能力，推导出对应极值的方程如下：

gq＝Rq

Hermitian矩阵R的特征值就是函数g(q)的极值，而其特征向量就是对应的声源强度；根据上式，得到按降阶次序排列的N个特征向量q₁，q₂，...，q_N和N个实的特征值g₁，g₂，...，g_N；将N个实的特征值按照大小顺序排列，对应于最大的特征值g₁＝g_max，q₁为最大增益模式，对应产生声场“亮区”；对应于最小的特征值g_N＝g_min，q_N为最小增益模式，对应产生声场“暗区”；

3)基于上述步骤2)，计算出相应于最大(或最小)增益模式的向量q₁(或q_N)，并用之于输入端声源阵列的各个单元的输入信号，得到声场控制系统的解。

在上述技术方案中，步骤1)到步骤3)中所述的声源阵列是由具有相同频率响应的换能器组成，考虑到不同的声波辐射频段或应用背景，声源阵列或由普通的音频扬声器组成，或由超声换能器如压电陶瓷(PZT)或压电薄膜(PVDF)换能器等组成。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)从控制策略着手，将制造个性化聆听声场和控制噪声的研究统一在声场控制的框架内，看作在特定区域/方向产生声场分布的“亮、暗”面。量“声”定做，强调系统的鲁棒性，公开面向目标的声辐射模式分析，突出了TARGET的效用可调性，即从按需所取的理念出发，控制什么，取决于需要什么样的目标实现，它的应用范围可由用户定义和开发，实现开放式的设计方案。

2)注重结构与控制系统两者之间的整体有机性，可通过各种参数对声场控制效果的影响分析，并系统地研究控制系统的可测性、可控性和稳定性，从而给出多声源阵列系统的兼顾不同目标的优化设计。

3)向目标的声辐射生成技术中的“面向目标”有别于软件开发中“面向对象”的概念，它是面向+目标的组合，有两层含义：一是侧重于目标。为了满足要求，即在指定的区域达到某种效果(如产生亮区或暗区)甚至于特定声场的分布，发展出不同模式的多声源辐射技术；二是强调面向。形成从声源到目标的波束(beamforming)传播方式，即具有指向性的发声系统，并发展一套波束控制(beamsteering)技术。它揭示声辐射场与波束生成和控制的系统行为，推动声场控制的向智能化、实用化等更深层次发展。

附图说明

图1表示多输入多输出系统模型示意图；

图2表示多输入多输出噪声控制系统模型示意图；

图3表示声源阵列和产生的特定形状的声场分布示意图；

图4表示图3的归一化的声场分布俯视图，图中灰度单位为dB；

图5表示应用于声场控制的TARGET流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

本发明是基于对统一的声场模型进行声辐射模式分析而提出的声辐射生成方法。考虑图1所示的由N个声源和M个传感器构成的多输入多输出系统的模型，其中在特定区域中的传感器可以看作是空间声场的离散化“虚拟声传感器”。虚拟传感器的个数M取值主要是看控制精度，和目标区域的尺寸和控制频率等有关。通常的M取值大于100，得到的效果较好。但如果划分网格太密的话，即M值非常大，计算量显著增加，而系统的性能并没有多大改善。N值的选取，取决于阵元(如扬声器等声源的尺寸)和实际所允许的阵元布放空间。一般来说，考虑到信号的通道数对系统设计复杂度的影响，N取值在100以下。

根据声源和虚拟传感器的位置，声辐射的频率和应用的场合(如自由空间)，可以得出系统的声传递矩阵G。在自由空间， $G\left(r_{\mathrm{ij}}\right)=\frac{-j{\mathrm{\ω\ρ}}_0}{4\mathrm{\π}{r}_{\mathrm{ij}}}{e}^{-\mathrm{jk}{r}_{\mathrm{ij}}},$ 其中r_ij是从第j个声源到第i个虚拟传声器的距离，k＝ω/c为波数，ρ₀、c为介质(如空气)的密度和声速；需要说明的是，在封闭空间如矩形房间内，声传递矩阵G则由

确定，其中，K_n＝L_xL_yL_z/8，L_x，L_y和L_z分别是房间的长、宽、高， ${\stackrel{\→}{r}}_l=(x_l,y_l,z_l)$ 和 ${\stackrel{\→}{r}}_0=(x_0,y_0,z_0)$ 分别是虚拟传感器和声源的位置， $k_n=\mathrm{\π}\sqrt{{(n_x/L_x)}^2+{(n_y/L_y)}^2+{(n_z/L_z)}^2},$ n(n_x，n_y，n_z)为非负整数，δ_n为阻尼常数，

表示在

处的本征函数；在其它形式的封闭空间内，如球形空间、柱形空间或锥形空间等，可以采用已知的现有技术如有限元法或实际测量声辐射下的传递函数等建立相应的声辐射阻矩阵G。

假设要求的多声源强度和多传感器的声压分别是q＝[q₁，q₂，...，q_N]^T和P＝[p₁，p₂，...，p_M]^T，T表示向量的转置。定义系统的控制增益为传感器输出的功率和声源的输入功率之比：

$g\left(q\right)=\frac{E_{\mathrm{out}}}{E_{\mathrm{in}}}=\frac{q^H\mathrm{Rq}}{q^{H}q}---\left(1\right)$

这里，H表示共轭转置，R＝G^HG是由声辐射阻抗G组成N×N的Hermitian矩阵，它和自由或房间声场中的格林函数有关。可以分析得出，g(q)的极值在某种程度上代表了系统对目标区域的声场控制能力，可以推导出对应极值的方程(2)：

gq＝Rq    (2)

它说明，Hermitian矩阵R的特征值就是函数g(q)的极值，而其特征向量就是对应的声源强度。由此，由式(2)可以得到N个特征向量q₁，q₂，...，q_N和N个实的特征值g₁，g₂，...，g_N。特征向量可以当作完备正交基表达任意的声源强度，如

q＝w₁q₁+w₂q₂+...+w_Nq_N＝QW    (3)

这里Q＝[q₁，q₂，...，q_N]是特征向量矩阵，W＝[w₁，w₂，...，w_N]^T为加权向量。由于特征向量的作用如同振动的模子辐射，且受约束于不同目标和特定区域的定义，所以本发明命名为面向目标的声辐射模式(TARM，target-oriented acoustic radiationmode)。基于TARM分析得到声源强度的方法，称之为面向目标的声辐射生成方法(Target-oriented Acoustic Radiation GEneration Technique，简称TARGET)。

特征向量矩阵Q的另一个特性是它可以使矩阵R对角线化：

R＝QΛQ^H    (4)

这里Λ＝diag[g₁，g₂，...，g_N]是对角特征向量矩阵。应用方程(4)和(3)可得到输出功率的表达式

$E_{\mathrm{out}}={\left(\mathrm{QW}\right)}^H\left({\mathrm{Q\ΛQ}}^H\right)\mathrm{QW}=W^H\mathrm{\ΛW}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_i\right|}^2{g}_i---\left(5\right)$

考虑到q₁，q₂，...，q_N彼此正交，Q是酉矩阵，TARM系列也就是标准正交基。它意味着，特定区域的声能量由一系列TARMs独立贡献。如果对于由式(2)得到的特征值按从大到小的次序排列，那么q₁可称作最大增益模式(g_max＝g₁)，对应产生声场“亮”区的问题，可用于波束生成(beamforming)和波束控制(beamsteering)。而q_N为最小增益模式(g_min＝g_N)，对应产生声场“暗”区的问题，可用于抑制噪声。

计算出相应于最大(或最小)增益模式的向量q₁(或q_N)，并用之于输入端声源阵列的各个单元的输入信号，得到声场控制系统的解。这一过程可看作阵列的预信号处理(pre-processing)，通过逆滤波器(inverse filter)的设计得到阵列的声源强度。

考虑到声源阵列的各单元(如扬声器)之间的互阻抗影响，以及单元的声学相应不一致性等造成的问题，使用信道补偿(compensation)、校正(equalization)等修正手段，改善控制效果以得到最优的声场控制设计。这一过程可看作声场控制系统的预处理信号微调或调整。

在计及实际的物理或系统参数变化带来的影响时，还可以利用传感器等拾取目标区域/方向的声压等声学参量，反馈到声场控制系统，并采取自适应算法得到最优解。

本发明的声辐射生成方法应用于在特定方向上产生特定声场或声场分布时，可以利用传感器等拾取目标区域/方向的声压等声学参量，反馈到声场控制系统，实现自适应多波束生成和控制。这一过程可看作声场控制系统的后信号处理。

本发明的声辐射生成方法意味着，这种对控制策略的注重，将声场控制的两个领域——制造个性化聆听声场和控制噪声——有机地联结起来。

下面通过两个具体声场控制问题的解决，来进一步阐述本发明。

例1

以本发明在噪声控制中的应用为例，考虑如图2所示的多输入多输出的噪声控制模型，输入端共有5×5+1＝26个声源，包括N＝5×5个次级源处于xyz直角坐标系的xoy平面内，中心位于原点o处，图中L_s表示次级源在x方向上的长度(它也等于次级源在y方向上的长度)，即阵长；1个初级声源处在N个次级源的正后方距离为D_ps，N个次级声源阵列组成“声屏障”，控制初级声源的声辐射，在特定区域产生“暗区”；目标区域内的M＝12×12(图2中仅画出其中的6×6个作为示意图)个虚拟误差传声器分布在处在N个次级源的正前方距离D_se处，图中L_e表示目标区域在x方向上的长度(它也等于目标区域在y方向上的长度)。首先可以根据有源噪声控制技术，求出次级声源的强度应为：

q_s0＝-(Z_se ^HZ_se)^-1Z_se ^HZ_peq_p，当M≠N时(6)

或

q_s0＝-Z_se ^-1Z_peq_p，当M＝N时(7)

这里q_p为初级声源的强度，q_s0是N×1的向量，表示次级声源强度，Z_pe是M×1的向量，表示从初级源到误差传感器处的传递矩阵，Z_se是从次级源到误差传感器处M×N的传递矩阵，显然，式(6)中的Z_se ^HZ_se必须可逆，当声源阵列和布放的传感器构成了病态矩阵，将得不到有效的控制。常用的方法是减小输出功率，即如下的罚函数J

J＝P^HP＝(Z_peq_p+Z_seq_s)^H(Z_peq_p+Z_seq_s)(8)

现在通过分析TARM来提出解决方案。假设由1个初级源和N个次级源构成整体的声辐射模子，问题就变成发现N+1个源强度向量减小面向目标的控制增益，即最小增益的TARMs就是产生“暗”区的解。基于此思路，我们可以通过

$q^{*}=\underset{q}{\arg \min }g\left(q\right),$ 受限条件是q^* ₀＝q_p，(9)

得出次级声源的强度。上式中，q^* ₀是向量q^*＝[q^* ₀q^* ₁q^* ₂…q^* _N]^T的第一项，而次级源强度是q_s＝[q^* ₁，q^* ₂…q^* _N]^T。控制增益g(q)参见式(1)的定义，其中的矩阵R可修改成

R＝[Z_peZ_se]^H[Z_peZ_se](10)

可见，通过N+1个TARMs的分析，最小增益的TARM是q_N+1。接下来，利用线性变换来满足条件q^* ₀＝q_p：

$q^{*}=\frac{q_p}{q_{N+\mathrm{1,0}}}\·q_{N+1}---\left(11\right)$

这里，q_N+1，0表示向量q_N+1的第一项。

当方程(11)中的q_N+1，0较小时，可以通过递次搜索的方法找到下一个较小增益的声辐射模式向量q_k，k＝N，N-1，...，1。最后，次级声源强度为：

$q_s={[{q^{*}}_1,{q^{*}}_2...{q^{*}}_N]}^T=\frac{q_p}{q_{k,0}}\·{[q_{k,1},q_{k,2}...q_{k,N}]}^T---\left(12\right)$

在声辐射模式的分析过程中，可以看到，它的优势还在于，不需要对Z_se ^HZ_se直接求逆，将提高系统的鲁棒性。

例2

以TARGET在特定区域产生某种声场分布即个性化聆听声场的应用为例，如图3所示，假定用一环状声源阵列，N＝6*8+1＝49个声源排列成环状星形(图3中一个黑色圆点表示一个声源，共有49个)，工作频率在对应语言声的2KHz，其它相关参数如图3所示，在xyz直角坐标系中，目标区域是长L＝6m，宽度W＝0.4m，曲率半径D＝6m的十字形区域；圆形声源阵列处在xoy片面内，中心位于坐标原点o，其半径R＝1m。图3中的圆形阵列表示声源扬声器阵列。在目标区域取M＝196个虚拟传感器，利用本发明提出的面向目标声辐射生成方法，计算出最大增益模式对应的向量q₁，给出声源阵列的输入强度，在自由场中产生十字形的声学“亮”区，见图3所示。归一化的声场分布俯视图如图4所示，灰度表示了目标区域及周围的“亮”和“暗”的情况。由此可见，可以将TARGET应用于产生特定形状的声学空间。

正如图4所示十字架声场的产生，TARGET还可以应用于多波束形成和控制。具体声场控制的信号处理流程图见图5，系统初始化之后，通过建模、声辐射模式分析得到的初步解，经过相关的参数修正，例如：针对声源阵列各单元间的互阻抗以及辐射单元声学相应不一致性等影响，进行信道校正和补偿而获得声场控制系统的最优设计。可以参考在智能天线阵列设计中，人们考虑到幅度和相位的失配以及阵元间的互耦合影响等所采取的措施。它一般有两种方法：一是对要校正的天线阵列使用已知传递方向的信号，分析阵列的输出来得到调整的参数；二是对于天线阵列的各个信道加入等相位信号的方式来解决问题。近来还有通过分析收集信号的波达方向(DOA，Direction of Arrival)来校正天线阵列系统的方法，具体参见文献如“Smart antenna array calibration procedure including amplitude and phasemismatch and mutual coupling effects”(Dandekar，K.R.；Hao Ling；GuanghanXu，2000IEEE International Conference on Personal Wireless Communications，pp：293-297)。而且，在考虑实际的物理或系统参数变化对控制效果的影响时，TAGET的设计过程中可以利用自适应控制算法，如采用LMS(Least-Mean-Square)或RLS(Recursive Least-Squares)等自适应滤波法，详见文献“Adaptive Filter Theory”(S.Haykin，Prentice Hall，Englewood Cliffs，NJ，4th edition，2001)。例如，配合误差估计及声辐射目标的要求即通过目标声场的反馈，按照图5中虚线所示的信号处理流程，实现以自适应算法为核心的波束形成和控制。另外，在图5的控制信号馈送给多声源阵列之前，还可以通过加入切比雪夫窗(Chebyshev window)等方法来实现常宽带波束的生成和控制等，参见图5中的虚框所示。

基于面向目标的声辐射生成技术所设计出的声源系统用途广泛，它体现在：

●提供个性化的声学空间。在家庭和办公地点以及娱乐场所，人们既可用之于特定区域的噪声控制，又能朝特定方位播放可听声，人们享有各自的声学环境；

●产生虚拟声场。在多媒体家庭影院和需要特殊声效的场所，人们可以利用波束的可反射性虚拟出声源，得到环绕声的效果；

●定向传声。在嘈杂的人群或环境中，发送信号给特定的接收者。如在体育场馆，教练对队员的现场指导以及工业场所的通话；

●保密用途。在军事和准军事的通讯方面，电话会议和涉及私人的通话方面等等。

Claims (7)

1、一种面向目标的声辐射生成方法，步骤如下：

1)建立面向目标的由声辐射模式构成的分析模型，包括如下子步骤：

(1)将N个声源布放形成多输入多输出系统的输入端多声源；

(2)对目标区域进行M个网格划分，在每个网格中放置“虚拟声传感器”对目标区域/方向离散采样，M个“虚拟声传感器”就形成多输入多输出系统的输出端多传感器；

(3)由声源和虚拟传感器的位置、声辐射的频率和应用场合，确定声传递矩阵，即声辐射阻抗矩阵G和Hermitian矩阵R＝G^HG，其中G^H表示G的共轭转置；

2)通过分析声辐射模式，搜寻最大、最小增益模式；过程如下：假设要求的多声源强度和多传感器的声压分别是q＝[q₁，q₂，...，q_N]^T和P＝[p₁，p₂，...，p_M]^T，T表示向量的转置，系统的控制增益为：

$g\left(q\right)=\frac{E_{\mathrm{out}}}{E_{\mathrm{in}}}=\frac{q^H\mathrm{Rq}}{q^{H}q}$

其中，H表示共轭转置，R＝G^HG是由声辐射阻抗G组成N×N的Hermitian矩阵；g(q)的极值代表系统对目标区域的声场控制能力，对应极值的方程如下：

gq＝Rq

Hermitian矩阵R的特征值就是函数g(q)的极值，而其特征向量就是对应的声源强度；根据上式，得到N个特征向量q₁，q₂，...，q_N和N个实的特征值g₁，g₂，...，g_N；对N个实的特征值按照大小顺序排列后，最大的特征值g₁＝g_max，q₁为最大增益模式，对应产生声场“亮区”；对应于最小的特征值g_N＝g_min，q_N为最小增益模式，对应产生声场“暗区”；

3)基于上述步骤2)，计算出相应于最大增益模式的向量q₁或计算出相应于最最小增益模式的向量q_N，并用之于输入端声源阵列的各个单元的输入信号，得到声场控制系统的解。

2、根据权利要求1所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，在步骤1)的子步骤(3)中，所述应用场合包括自由空间或封闭空间。

3、根据权利要求1所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，所述步骤1)到步骤3)中所述声源阵列是由具有相同频率响应的换能器组成，所述声源阵列或由普通的音频扬声器组成，或由超声换能器如压电陶瓷或压电薄膜换能器组成。

4、根据权利要求2所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，在自由空间中， $G\left(r_{\mathrm{ij}}\right)=\frac{-\mathrm{j\ω}{\mathrm{\ρ}}_0}{4{\mathrm{\πr}}_{\mathrm{ij}}}{e}^{-\mathrm{jk}{r}_{\mathrm{ij}}},$ 其中r_ij是从第j个声源到第i个虚拟传声器的距离，k＝ω/c为波数，ρ₀、c为介质的密度和声速。

5、根据权利要求2所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，在封闭空间如矩形房间内，有

其中，K_n＝L_xL_yL_z/8，L_x，L_y和L_z分别是房间的长、宽、高， ${\stackrel{\→}{r}}_l=(x_l,y_l,z_l)$ 和 ${\stackrel{\→}{r}}_0=(x_0,y_0,z_0)$ 分别是虚拟传感器和声源的位置， $k_n=\mathrm{\π}\sqrt{{(n_x/L_x)}^2+{(n_y/L_y)}^2+{(n_z/L_z)}^2},$ n＝(n_x，n_y，n_z)为非负整数，δ_n为阻尼常数，表示在

处的本征函数；所述封闭空间还可以是其它形式的空间，如球形空间、柱形空间或锥形空间。

6、根据权利要求1所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，还包括利用传感器拾取目标区域/方向的声学参量如声压，反馈到声场控制系统，并采取自适应算法得到最优解。

7、根据权利要求1所述的面向目标的声辐射生成方法，其特征是，在所述步骤3)中，还包括对输入端声源阵列的各个单元的输入信号使用信道补偿、校正的修正手段。

Images