CN107734433A - 基于改进粒子群算法的星形立体传声器阵列优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于改进粒子群算法的星形立体传声器阵列优化方法，为对非规则星形立体传声器阵列进行优化设计，本发明在传统粒子群算法的基础上提出了改进自适应粒子群算法(IAPSO)，通过求解Sphere、Quadric、Ackley、Rastrigrin和Griewank等通用测试函数的全局最优解，验证了本方法的可行性和有效性，并与线性递减惯性权重的粒子群算法(LDWPSO)和带收缩因子的粒子群算法(CPSO)比较，验证了本方法的进步性。最后，在对星形立体传声器阵列进行优化设计中，本文提出了基于频率变化的适应度函数，结合5臂30阵元的星形立体传声器阵列优化设计，验证本方法的优越性。

Description

基于改进粒子群算法的星形立体传声器阵列优化方法
技术领域
本发明属于立体阵列优化技术，具体涉及基于改进粒子群算法的星形多臂立体传声器阵 列优化方法。
背景技术
在使用粒子群算法对立体阵列进行优化时，算法能否收敛到全局最优是其关键的核心技 术，粒子群算法的主要组成部分为：粒子群初始化、惯性权重、适应度函数。
国内外目前主要通过优化惯性权重、认知部分和社会部分来达到改进粒子群算法的目 的，也有将粒子群算法结合其他优化算法一起使用，以达到改进粒子群算法的目的。
在星形多臂立体传声器阵列优化设计中，我们自行研发了基于改进粒子群算法的星形多 臂立体传声器阵列优化方法，本文对粒子群初始化方法进行了改进，改进了基于适应度函数 的自适应惯性权重，提出了自适应变异概率计算方法，通过与传统粒子群算法(LDWPSO) 和带收缩因子的粒子群算法(CPSO)比较，验证本文方法的进步性。最后，本文针对立体 传声器阵列提出了适应度函数计算方法。
发明内容
本发明的目的是：
设计基于改进粒子群算法的星形多臂立体传声器阵列优化方法，该方法能够非常好的适 应星形多臂立体传声器阵列的优化设计。
本发明的技术方案是：
通过求解Sphere函数、Quadric函数、Ackley函数、Rastrigrin函数和Griewank函数的 全局最优解，验证本文方法的可行性和有效性。并与传统粒子群算法(LDWPSO)和紧致粒子 群算法(CPSO)比较，验证本文方法的改进性。最后，本文对5臂30阵元的星形立体传声器阵列进行了优化设计，得到了IAPSO算法的最优阵列。
本发明为基于改进粒子群算法的星形多臂立体传声器阵列优化方法，具体计算过程如 下：
步骤1：粒子群初始化
随机产生粒子群位置和速度。
步骤2：计算自适应动态惯性权重
步骤3：更新粒子位置和速度
步骤4：自适应变异
步骤5：算法可行性与有效性判定
利用本文算法求解Sphere函数、Quadric函数、Ackley函数、Rastrigrin函数和Griewank 函数的全局最优解，见表1。
表1标准测试函数
步骤6：算法进步性验证
比较本文算法IAPSO、LDWPSO算法和CPSO算法，参数设置见表2。
表2算法参数设置
步骤7：星形多臂立体传声器阵列
步骤8：传声器阵列优化设计适应度函数
步骤9：阵元位置初始化
步骤10：阵列优化算法流程
步骤11：仿真实验
本发明的技术效果
本文求解了Sphere、Quadric、Ackley、Rastrigrin和Griewank等通用测试函数的全局最 优解，比较结果如表3所示。
表3 LDWPSO和CPSO获得的数值结果
使用本文IAPSO算法对5臂30阵元的星形立体传声器阵列进行优化，最大进化代数500，种群规模40，算法执行5次，取最小值。适应度函数为1)只优化主瓣宽度；
2)只优化旁瓣水平；3)本文提出的适应度函数。
只优化主瓣宽度，旁瓣水平最差；
只优化旁瓣水平，主瓣宽度最差；
本文适应度函数得到了主瓣宽度和旁瓣水平折中的最优阵型。
附图说明
图1为多臂星形立体传声器阵列空间分布图；
图2为阵列优化算法流程图
图3为5臂30阵元传声器阵列俯视图
具体实施方式
1.粒子群初始化
x：初始化种群位置；：种群对称位置；s：种群规模；d：粒子维数；u：位 置上限；l：位置下限。
随机初始化x，粒子群位置初始化伪码如下：
对x、适应度函数值由小到大排序，选择最优的前s个粒子组成粒子群。
2.计算自适应动态惯性权重
根据下式计算惯性权重：
3.更新粒子位置和速度
根据下式更新粒子位置和速度：
式中：本文方法中c1＝c2＝2；r1、r2为(0,1)均匀分布的随机数；为第k代第 i个粒子第d维速度；为第k代第i个粒子第d维位置；为截止到第k代，第i 个粒子第d维最优位置；为截止到第k代，种群第d维最优位置。
4.自适应变异
变异概率为：
pm＝1/[1+exp(-δk)]…………………………(4)
式中：δ为最优粒子保持不变代数。
：gk对应适应度值；worst_x：最差粒子；r：(0,1)均匀分布随机数。
自适应变异算法伪码为：
5.算法可行性与有效性判定
算法进化代数为500代，种群规模20，粒子维数10，适应度函数取函数值，每 个函数进行10次优化实验，得到最优适应度值的均值(Mean)、标准差(SD)记录在表3 中。
表3本文方法获得的数值结果
F1 F2 F3 F4 F5
Mean 0 0 0 0 0
SD 0 0 0 0 0
通过表3可以看出，本文方法在终止条件内都收敛到了全局最优值。
6.算法进步性验证
算法进化代数为500代，种群规模20，粒子维数10，适应度函数取函数值，每 个函数进行10次优化实验，得到最优适应度值的均值(Mean)、标准差(SD)记录在表4 中。
表4 LDWPSO和CPSO获得的数值结果
比较表3和表4发现，对于5个测试函数，本文方法在终止条件内都能收敛到最 优解。
7.星形多臂立体传声器阵列
星形多臂立体传声器阵列如附图2所示，假设其有L个臂，每个臂上有n个传声 器。其中，在每臂的rmin和rmax处各固定一个传声器，共固定2L个传声器。附图2中 满足θl∈[60°,90°]。在对阵列阵元位置做优化 处理时分以下两种情况：
8.传声器阵列优化设计适应度函数
本文适应度函数如下所示：
式中：BMW为主瓣宽度；SSL为旁瓣级；NF为频率数；k1、k2为加权系数，min(k1,k2)＝0.4，max(k1,k2)＝0.6；BMWj为第j个频率处主瓣宽度；BMW0为 阵列最大指向角；SSLj为第j个频率处归一化旁瓣级。
9.阵元位置初始化
多臂星形立体传声器阵列，如附图2所示。阵元位置rl,i应满足下式约束条件
rl,i的对称位置表示为：
10.阵列优化算法流程
见附图2。
11.仿真实验
为了说明本专利，本文选取臂数L＝5，每臂传声器n＝6进行详细分析，其他参 数为θl＝60°(l＝1,2,…5)，分析频率为[500:100:1000,1200:200:2000]Hz， rmin＝0.2m，rmax＝2m，r0＝0.02m，进化代数为500，种群规模为30。对5臂30 阵元星形立体阵列进行优化设计，传声器阵列俯视图分别见附图3。

Claims (7)

1.基于改进粒子群算法的星形立体传声器阵列优化方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：粒子群初始化，随机产生粒子群位置和速度；
步骤2：计算自适应动态惯性权重；
步骤3：更新粒子位置和速度；
步骤4：自适应变异；
步骤5：算法可行性与有效性判定；
步骤6：算法进步性验证；
步骤7：星形立体传声器阵列；
步骤8：传声器阵列优化设计适应度函数；
步骤9：阵元位置初始化；
步骤10：阵列优化算法流程；
步骤11：仿真实验。
2.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，步骤2根据下式计算惯性权重：
式中k为进化代数，Maxk为进化最大代数，fi为第i个粒子适应度值，fbest为截止第k代最优粒子适应度值。
3.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，步骤3根据下式更新粒子位置和速度：
式中：r1、r2为(0,1)均匀分布的随机数；为第k代第i个粒子第d维速度；为第k代第i个粒子第d维位置；为截止到第k代，第i个粒子第d维最优位置；为截止到第k代，种群第d维最优位置；c1、c2为学习因子,且c1＝c2＝2。
4.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，步骤4根据下式进行自适应变异：
pm＝1/[1+exp(-δk)]
式中：δ为最优粒子保持不变代数。
5.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，步骤5采用下列求解Sphere函数、Quadric函数、Ackley函数、Rastrigrin函数和Griewank函数的全局最优解，见表1。
表1标准测试函数
6.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，通过比较本文算法IAPSO和LDWPSO算法、CPSO算法对进步性进行验证，参数设置见表2。
表2算法参数设置
7.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，步骤8根据下式计算传声器阵列优化设计适应度函数：
式中BMW为主瓣宽度；SSL为旁瓣级；NF为频率数；k1、k2为加权系数，min(k1,k2)＝0.4，max(k1,k2)＝0.6；BMWj为第j个频率处主瓣宽度；BMW0为阵列最大指向角；SSLj为第j个频率处归一化旁瓣级。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113008363A (zh) * 2021-03-16 2021-06-22 国网山东省电力公司东营供电公司 一种多谐振点传声器阵列及其布置方法
CN115032592A (zh) * 2022-04-26 2022-09-09 苏州清听声学科技有限公司 一种换能器阵列的阵形优化方法及换能器阵列
CN117452802A (zh) * 2023-11-08 2024-01-26 上海上源泵业制造有限公司 一种低碳供水控制方法和系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102662322A (zh) * 2012-04-10 2012-09-12 西华大学 一种fpga处理器及pid膜优化神经网络控制器
CN103678649A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 上海电机学院 基于云自适应粒子群算法的交通路径搜索系统及方法
WO2014115088A1 (en) * 2013-01-24 2014-07-31 Fondazione Istituto Italiano Di Tecnologia Method of configuring planar transducer arrays for broadband signal processing by three-dimensional beamforming and signal processing systems using such method, particularly an acoustic camera
CN104008287A (zh) * 2014-05-23 2014-08-27 北京科技大学 基于pso-mvdr的声场重构与鬼影抑制方法
WO2015169109A1 (zh) * 2014-05-06 2015-11-12 国家电网公司 一种变压器噪声抑制方法
CN105246005A (zh) * 2015-09-15 2016-01-13 国家电网公司 基于混合引力搜索算法的立体传声器阵列优化设计方法
US20160161594A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Stages Pcs, Llc Swarm mapping system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102662322A (zh) * 2012-04-10 2012-09-12 西华大学 一种fpga处理器及pid膜优化神经网络控制器
WO2014115088A1 (en) * 2013-01-24 2014-07-31 Fondazione Istituto Italiano Di Tecnologia Method of configuring planar transducer arrays for broadband signal processing by three-dimensional beamforming and signal processing systems using such method, particularly an acoustic camera
CN103678649A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 上海电机学院 基于云自适应粒子群算法的交通路径搜索系统及方法
WO2015169109A1 (zh) * 2014-05-06 2015-11-12 国家电网公司 一种变压器噪声抑制方法
CN104008287A (zh) * 2014-05-23 2014-08-27 北京科技大学 基于pso-mvdr的声场重构与鬼影抑制方法
US20160161594A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Stages Pcs, Llc Swarm mapping system
CN105246005A (zh) * 2015-09-15 2016-01-13 国家电网公司 基于混合引力搜索算法的立体传声器阵列优化设计方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHI-HUI ZHAN: "Adaptive Particle Swarm Optimization", 《IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, PART B (CYBERNETICS)》 *
闫允一: "粒子群优化及其在图像处理中的应用研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》 *
陈日林: "改进粒子群算法的立体传声器阵列声成像系统阵形优化设计", 《声学学报》 *
黄松: "基于自适应变异概率粒子群优化算法的研究", 《系统仿真学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113008363A (zh) * 2021-03-16 2021-06-22 国网山东省电力公司东营供电公司 一种多谐振点传声器阵列及其布置方法
CN115032592A (zh) * 2022-04-26 2022-09-09 苏州清听声学科技有限公司 一种换能器阵列的阵形优化方法及换能器阵列
CN115032592B (zh) * 2022-04-26 2023-10-31 苏州清听声学科技有限公司 一种换能器阵列的阵形优化方法及换能器阵列
CN117452802A (zh) * 2023-11-08 2024-01-26 上海上源泵业制造有限公司 一种低碳供水控制方法和系统
CN117452802B (zh) * 2023-11-08 2024-05-14 上海上源泵业制造有限公司 一种低碳供水控制方法

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