CN103235286B - 一种对电噪声源的高精度定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种对电噪声源的高精度定位方法，利用由若干个阵元组成的一定形状的麦克风阵列来测量噪声源附近的声场信息，首先对该信息进行常规处理，获得初步的声成像图，然后在声成像图中减去那些本不该含有的旁瓣，从而得到一系列由主瓣构成的更为清晰的声成像图，实现对噪声源的高精度定位。本发明在常规波束形成方法的基础上，取声强的最大值后进行声成像图的重建，因而可以自己设计新的声成像图中的波束主瓣宽度，可以将声源位置高分辨地表示出来；本发明在迭代的过程中，减去了强声源的旁瓣对声成像图的影响，一步步移除主源对声成像图的影响，能够找到被掩盖的能量较低的声源，因而可以把旁瓣掩盖下的弱声源检测出来，提高了定位的准确性。

Description

一种对电噪声源的高精度定位方法

技术领域

本发明涉及一种对电噪声源的高精度定位方法，适用于近场、远场条件下对噪声源的定位和测量，属于声学和阵列信号处理领域。

背景技术

变电站设备繁多，变压器、电抗器以及冷却风扇多种设备组合在仪一起工作，在正常运行情况下，各个设备由于工作都会产生不同成分的噪声，甚至同一设备不同部位也会产生不同成分的噪声，因此，如何在整个设备正常运行的情况下，精确确定噪声的位置和大小，对于变电站噪声分布情况的研究，变电站噪声治理、变电站噪声控制优化设计都有重大的意义。然而现有噪声测试技术中，对多声源的噪声测试定位还缺乏有效的手段。

常用的定位算法主要有常规波束形成方法，MVDR方法，以及高分辨的MUSIC，ESPRIT方法等。但是常规波束形成方法的定位精度差，分辨率较低，高分辨方法对误差敏感，实际使用时有较大局限性，因此迫切需要新的算法提高定位精度，改善定位水平。

发明内容

本发明的目的在于提出一种对电噪声源的高精度定位方法，用以实现对噪声源位置的高分辨获取。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种对电噪声源的高精度定位方法，包括以下步骤：

(1)、采用麦克风阵列测量噪声源附近的声场信息，并对该声场信息处理，获得声成像图A⁽⁰⁾；

具体过程如下：把参考点r₀接收的信号定义为s(t)，则麦克风阵列中阵元接收到的信号可表示为：

$s(t,r)=\left[\begin{array}{c}s(t-{\mathrm{\τ}}_1)\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_2)\\ \·\\ \·\\ \·\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_M)\end{array}\right]$

其中表示位于r_i处阵元接收到信号的时间延迟，c为空气中的声速；M为麦克风阵列中阵元（麦克风）的数量；由此可以得到采样数据的协方差矩阵：

C=E[s(t,r)s(t,r)^H]

设扫描平面上任一点的位置为r^*，构造阵元的权向量为：

$w={\left[\right|r^{*}-r_1|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_1|}{c}},\·\·\·,|r^{*}-r_i|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{{|r}^{*}-r_i|}{c}},\·\·\·|r^{*}-r_M\left|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_M|}{c}}\right]}^T$

(·)^T表示转置运算，(·)^H表示共轭转置；i为虚数单位；w为所处理声音的频率；由此获得声成像图A⁽⁰⁾=w^HCw；

(2)、准备一个与A⁽⁰⁾格点数相同并且每个格点处声强幅度为0的声成像图B；

(3)、在A⁽⁰⁾中寻找信号功率最大值点，该最大值点的声强幅度为对应的格点位置向量为

(4)、将步骤(3)找到信号功率最大值点的声强幅度为和对应的格点位置向量添加到声成像图B中，然后更新该声成像图B；具体方式为：

$B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)=B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)+P_{\max }^{\left(\text{0}\right)}{10}^{-\mathrm{\λ}{\left|\right|{\mathrm{\ξ}}_{\max }^{\left(0\right)}-{\mathrm{\ξ}}_k\left|\right|}^2}$

其中ξ_k是每个格点的位置向量，参数λ决定了在重建的声成像图B中主瓣的宽度，λ的取值范围为0.5～20；

(5)、然后更新声成像图A⁽⁰⁾，具体方式为：

$A^{\left(i\right)}=A^{(i-1)}-w^H\left(P_{\max }^{(i-1)}{h}^{\left(i\right)}{h}^{H\left(i\right)}\right)w$

其中i=1,2,3...为更新次数， $h^{\left(i\right)}=\frac{1}{{(1+w_{\max }^{H\left(i\right)}{H}^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)})}^{\frac{1}{2}}}(\frac{{\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}}{P_{\max }^{(i-1)}}+H^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}),$ H⁽ⁱ⁾是h⁽ⁱ⁾h^H(i)的对角矩阵， ${\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}={\stackrel{\‾}{C}}^{(i-2)}-P_{\max }^{(i-2)}{h}^{(i-1)}{h}^{H(i-1)},$ 为对C进行去对角化处理，迭代初值h⁽⁰⁾可以选取点对应的阵元权向量w；(6)检验是否满足若不满足该式，则重复步骤（3）～（5），直至满足条件为止；然后输出最终更新后的声成像图B。

本发明进一步的改进在于：所述麦克风阵列为2个～100个阵元组成的直线阵、矩形阵、十字阵、圆阵、螺旋阵或阵元位置随机排布的随机阵。

本发明进一步的改进在于：所述麦克风阵列为63阵元组成的7臂螺旋阵，每臂上设置7个麦克风，阵列孔径为2m，阵列中心高度1.4m。

本发明进一步的改进在于：阵元之间的间距为0.05m～2m。

本发明进一步的改进在于：步骤(1)中采用麦克风阵列测量噪声源附近50Hz～5000Hz的声场信息。

本发明进一步的改进在于：步骤(1)中采用麦克风阵列测量变电站噪声源附近的声场信息。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明在常规波束形成方法的基础上，取声强的最大值后进行声成像图的重建，因而可以自己设计新的声成像图中的波束主瓣宽度，可以将声源位置高分辨地表示出来；本发明在迭代的过程中，减去了强声源的旁瓣对声成像图的影响，一步步移除主源对声成像图的影响，能够找到被掩盖的能量较低的声源，因而可以把旁瓣掩盖下的弱声源检测出来，提高了定位的准确性。

附图说明

图1：平面阵列的常规波束形成原理图；

图2：一种平面螺旋阵的阵列结构图；

图3（a）和图3（b）：常规波束形成方法与本发明之间的仿真效果比较图；其中图3（a）为常规波束形成方法的方位谱；图3（b）为本发明的方位谱。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步的描述。

数据采集与常规波束形成。图1所示为平面阵列的常规波束形成原理图。如图1所示，阵元的坐标位置为P_c(p_x,p_y,0)，在高度z₀平面上有一点声源，声源的位置为P_o(x₀,y₀,z₀)。各个声源到阵元的距离为R_ic，扫描点到各个阵元的距离为R_i。

$R_{\mathrm{ic}}=\sqrt{{(p_{\mathrm{xi}}-x_0)}^2+{(p_{\mathrm{yi}}-y_0)}^2+{(p_{\mathrm{zi}}-z_0)}^2}$

$R_i=\sqrt{{(x-p_{\mathrm{xi}})}^2+{(y-p_{\mathrm{yi}})}^2+{(z-p_{\mathrm{zi}})}^2}$

假设声源处辐射的声信号为P(t)，声速为c，不考虑多途效应的情况下，球面波衰减条件下个阵元接收到的信号为：

$p_i\left(t\right)=\frac{1}{R_{\mathrm{ic}}}P(t-\frac{R_{\mathrm{ic}}}{c})$

当扫描空间任意一点P_r(x,y,z)时，将接收到的信号按照扫描点的位置进行球面波时延补偿，叠加后的聚焦波束形成器的输出为

$y\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i(t+\frac{R_i}{\text{c}})=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{R_{\mathrm{ic}}}P(t-\frac{R_{\mathrm{ic}}}{c}+\frac{R_i}{c})$

扫描点P_r(x,y,z)得到信号的功率为：

P_J=y(t)²

当扫描点P_r(x,y,z)遍历整个扫描区域时，即可以得到整个扫描区域信号能量的分布图A⁽⁰⁾。根据能量相对强弱的分布，则可以确定声源的位置。

1、通过经典的常规波束处理，获得声成像图A⁽⁰⁾，A⁽⁰⁾=w^HCw，w是麦克风阵元的权向量，C是声场信息的互谱矩阵；

2、准备一个与A⁽⁰⁾格点数相同并且每个格点处声强幅度为0的声成像图B，B将储存最终重建的清晰的声像图；

3、在A⁽⁰⁾中寻找最大值点，该最大值点的声强幅度为对应的格点位置向量为

4、将步骤3找到的峰值信息添加到声成像图B中，更新该成像图B。具体方式为：其中ξ_k是每个格点的位置向量，参数λ决定了在重建的声成像图B中主瓣的宽度（λ大，主瓣随着格点与峰值点距离的增大而迅速衰减，主瓣窄；反之则主瓣宽）。

5、更新经典算法的声成像图A(0)，具体方式为：其中i=1,2,3...， $h^{\left(i\right)}=\frac{1}{{(1+w_{\max }^{H\left(i\right)}{H}^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)})}^{\frac{1}{2}}}(\frac{{\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}}{P_{\max }^{(i-1)}}+H^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}),$ H⁽ⁱ⁾是h⁽ⁱ⁾h^H(i)的对角矩阵， 意为对C进行去对角化处理，迭代初值h⁽⁰⁾可以选取点对应的阵元权向量w；这一步的作用是将已找到的那个峰值信息从经典算法的声成像图中去除。

6、检验是否满足若不满足该式，则重复步骤3～5，直至满足条件为止。

请参阅图2至图3（b）所示，本发明一种对电噪声源的高精度定位方法，利用由2个～100个阵元组成的直线阵，矩形阵，十字阵，圆阵，螺旋阵或阵元位置随机排布的麦克风阵列来测量噪声源附近的声场信息，首先对麦克风阵列采集的声场信息进行经典的常规处理，获得初步的声成像图A⁽⁰⁾，然后在声成像图中减去那些本不该含有的旁瓣，从而得到一系列由主瓣构成的更为清晰的声成像图，实现对噪声源的高精度定位。其过程分为以下六步：

(1)利用由2个～100个阵元组成的直线阵，矩形阵，十字阵，圆阵，螺旋阵或阵元位置随机排布的麦克风阵列来测量噪声源附近的频率为50Hz～5000Hz的声场信息，并对该声场信息进行经典的常规波束处理，获得声成像图A⁽⁰⁾。具体过程如下：把参考点r₀（可以是麦克风阵列中的一点，也可以是阵列外一点）接收的信号定义为s(t)，则麦克风阵列中阵元接收到的信号可表示为：

$s(t,r)=\left[\begin{array}{c}s(t-{\mathrm{\τ}}_1)\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_2)\\ \·\\ \·\\ \·\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_M)\end{array}\right]$

其中表示位于r_i处阵元接收到信号的时间延迟，c为空气中的声速；M为麦克风阵列中阵元（麦克风）的数量。由此可以得到采样数据的协方差矩阵

C=E[s(t,r)s(t,r)^H]

设扫描平面（假设声源所在平面）上任一点的位置为r^*，采用常规波束形成方法，构造阵元的权向量为：

$w={\left[\right|r^{*}-r_1|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_1|}{c}},\·\·\·,|r^{*}-r_i|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{{|r}^{*}-r_i|}{c}},\·\·\·|r^{*}-r_M\left|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_M|}{c}}\right]}^T$

(·)^T表示转置运算，(·)^H表示共轭转置；i为虚数单位；w为所处理声音的频率。由此获得声成像图A⁽⁰⁾=w^HCw。

(2)准备一个与A⁽⁰⁾格点数（扫描点）相同并且每个格点处声强幅度为0的声成像图B，B将储存最终重建的清晰的声像图；

(3)在A⁽⁰⁾中寻找信号功率最大值点，该最大值点的声强幅度为对应的格点位置向量为

(4)将步骤(3)找到的峰值信息添加到声成像图B中，更新该声成像图B。具体方式为：

$B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)=B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)+P_{\max }^{\left(\text{0}\right)}{10}^{-\mathrm{\λ}{\left|\right|{\mathrm{\ξ}}_{\max }^{\left(0\right)}-{\mathrm{\ξ}}_k\left|\right|}^2}$

其中ξ_k是每个格点的位置向量，参数λ决定了在重建的声成像图B中主瓣的宽度（λ大，主瓣随着格点与峰值点距离的增大而迅速衰减，主瓣窄；反之则主瓣宽）；λ的取值范围为0.5～20。

(5)更新经典算法的声成像图A⁽⁰⁾，具体方式为：

$A^{\left(i\right)}=A^{(i-1)}-w^H\left(P_{\max }^{(i-1)}{h}^{\left(i\right)}{h}^{H\left(i\right)}\right)w$

其中i=1,2,3...为更新次数， $h^{\left(i\right)}=\frac{1}{{(1+w_{\max }^{H\left(i\right)}{H}^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)})}^{\frac{1}{2}}}(\frac{{\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}}{P_{\max }^{(i-1)}}+H^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}),$ H⁽ⁱ⁾是h⁽ⁱ⁾h^H(i)的对角矩阵， ${\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}={\stackrel{\‾}{C}}^{(i-2)}-P_{\max }^{(i-2)}{h}^{(i-1)}{h}^{H(i-1)},$ 意为对C进行去对角化处理，这一步的作用是将已找到的那个峰值信息从经典算法的声成像图中去除，迭代初值h⁽⁰⁾可以选取点对应的阵元权向量w。

(6)检验是否满足若不满足该式，则重复步骤（3）～（5），直至满足条件为止；然后输出最终更新后的声成像图B。

本发明中，阵元（传感器、麦克风）之间的间距为0.05m～2m。实施例中所采用的麦克风阵列为63阵元组成的7臂螺旋阵，每臂上设置7个麦克风，阵列孔径为2m，阵列中心高度1.4m。

对常规波束形成方法与本发明方法进行仿真（图3（a）和图3（b）），仿真条件：实验用的63元螺旋阵，四个声源的坐标分别为(-1,2)、(4,-4.5)、(-1.5,3)、(2,-4)，每个声源距离传声器阵7m，所发出的声信号均为互不相关的窄带高斯白噪声，且后两个声源的声压级相对于前两个声源低5dB，信号以1kHz为中心频率。实验结果：图3(a)中，对于两个相邻较近的声源，常规方法已经无法分辨；图3(b)中，本发明的方法则十分清楚地分辨开来了，有效地改善了分辨力。

本发明主要基于麦克风阵列的声源定位技术。麦克风阵列的声源定位是指用麦克风拾取声音信号，通过对麦克风阵列的各路输出信号进行分析和处理，得到一个或者多个声源的位置信息。如果声源能够持续地输出声音，通过对麦克风阵列接收到的信号进行实时分析和处理，则可以实现对移动声源的定位和跟踪。

Claims (6)

1.一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、采用麦克风阵列测量噪声源附近的声场信息，并对该声场信息处理，获得声成像图A⁽⁰⁾；

具体过程如下：把参考点r₀接收的信号定义为s(t)，则麦克风阵列中阵元接收到的信号可表示为：

$s(t,r)=\left[\begin{array}{c}s(t-{\mathrm{\τ}}_1)\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_2)\\ \·\\ \·\\ \·\\ s(t-{\mathrm{\τ}}_M)\end{array}\right]$

其中表示位于r_i处阵元接收到信号的时间延迟，c为空气中的声速；M为麦克风阵列中阵元的数量；由此可以得到采样数据的协方差矩阵：

C＝E[s(t,r)s(t,r)^H]

设扫描平面上任一点的位置为r^*，构造阵元的权向量为：

$w={\left[\right|r^{*}-r_1|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_1|}{c}},\·\·\·,|r^{*}-r_i|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_i|}{c}},\·\·\·|r^{*}-r_M\left|e^{-\mathrm{i\ω}\frac{|r^{*}-r_M|}{c}}\right]}^T$

(·)^T表示转置运算，(·)^H表示共轭转置；i为虚数单位；ω为所处理声音的频率；由此获得声成像图A⁽⁰⁾＝w^HCw；

(2)、准备一个与A⁽⁰⁾格点数相同并且每个格点处声强幅度为0的声成像图B；

(3)、在A⁽⁰⁾中寻找信号功率最大值点，该最大值点的声强幅度为对应的格点位置向量为

(4)、将步骤(3)找到信号功率最大值点的声强幅度为和对应的格点位置向量添加到声成像图B中，然后更新该声成像图B；具体方式为：

$B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)=B\left({\mathrm{\ξ}}_k\right)+P_{\max }^{\left(0\right)}{10}^{-\mathrm{\λ}{\left|\right|{\mathrm{\ξ}}_{\max }^{\left(0\right)}-{\mathrm{\ξ}}_k\left|\right|}^2}$

其中ξ_k是每个格点的位置向量，参数λ决定了在更新的声成像图B中主瓣的宽度，λ的取值范围为0.5～20；

(5)、然后更新声成像图A⁽⁰⁾，具体方式为：

$A^{\left(i\right)}=A^{(i-1)}-w^H\left(P_{\max }^{(i-1)}{h}^{\left(i\right)}{h}^{H\left(i\right)}\right)w$

其中i＝1,2,3...为更新次数， $h^{\left(i\right)}=\frac{1}{{(1+w_{\max }^{H\left(i\right)}{H}^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)})}^{\frac{1}{2}}}(\frac{{\stackrel{\‾}{C}}^{(i-1)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}}{P_{\max }^{(i-1)}}+H^{\left(i\right)}{w}_{\max }^{\left(i\right)}),$ H⁽ⁱ⁾是h⁽ⁱ⁾h^H(i)的对角矩阵， 为对C进行去对角化处理，迭代初值h⁽⁰⁾选取点对应的阵元权向量w；

(6)检验是否满足若不满足该式，则重复步骤(3)～(5)，直至满足为止；然后输出最终更新后的声成像图B。

2.根据权利要求1所述的一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，所述麦克风阵列为2个～100个阵元组成的直线阵、矩形阵、十字阵、圆阵或螺旋阵。

3.根据权利要求1所述的一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，所述麦克风阵列为63阵元组成的7臂螺旋阵，每臂上设置9个阵元，阵列孔径为2m，阵列中心高度1.4m。

4.根据权利要求3所述的一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，阵元之间的间距为0.05m～2m。

5.根据权利要求1所述的一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，步骤(1)中采用麦克风阵列测量噪声源附近50Hz～5000Hz的声场信息。

6.根据权利要求1所述的一种对电噪声源的高精度定位方法，其特征在于，步骤(1)中采用麦克风阵列测量变电站噪声源附近的声场信息。