CN113593596A - 一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法 - Google Patents

一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，该方法包括：对均匀面阵列接收的时域信号进行短时傅立叶变换，得到频域信号；对均匀面阵列按照均匀有重叠阵元的方式得到若干个子阵；对每个子阵的频域信号使用延时求和波束形成器；依据延时求和波束形成器的输出结果，进行DOA估计，判断当前帧是否有目标信号，并进行DOA信息标记；使用MVDR波束形成算法对各个子阵的输出信号进行预增强，得到预增强结果；根据DOA信息标记结果及预增强结果，进行迭代处理，得到估计噪声协方差矩阵；依选取KP形成器的两个虚拟子阵，分别使用自适应波束形成，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，进而得到最终的波束形成输出。

Description

一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法。
背景技术
大型传声器阵列具有阵元多、孔径大等特点，这些特点在一定程度上有利于提升波束形成器提取远场目标信号及抑制干扰的能力。然而对于数据驱动型自适应波束 形成器，传声器个数的增加会导致协方差矩阵维度增大，而准确估计噪声协方差矩阵 所需要的快拍数至少为维度(即传声器数目)的两倍。当快拍数较少时，协方差矩阵 会出现奇异，导致自适应波束形成算法的性能大幅下降。同时，更高维的协方差矩阵 求逆需要大量的计算资源，增加了系统的存储量和运算量。因此，如何降低运算复杂 度，同时利用较少的快拍数实现鲁棒的波束形成器，是亟待研究的问题。
根据波束形成器系数是否依赖数据本身，常用的大型传声器阵列波束形成器可以分为固定波束形成器和自适应波束形成器。常用的固定波束形成器有延时求和波 束形成器(Delay and Sum Beamformer,DSB)、超指向波束形成器(SuperdirectiveBeamformer,SDB)、Dolph-Chebyshev波束形成器等。自适应波束形成器包括最小方 差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器、线性约 束最小方差(Linearly Constrained minimum variance,LCMV)波束形成器、广义旁瓣消 除(Generalized Sidelobe Canceller,GSC)波束形成器、广义特征值分解(GeneralizedEigenvalue,GEV)波束形成器等。一般情况下，固定波束形成器运算量低、鲁棒性高， 但噪声与干扰的抑制能力有限；自适应波束形成器对干扰声源有较强的抑制能力，但 也存在运算量大、鲁棒性不佳等问题。特别是当声源到传声器的导向矢量估计出现偏 差、快拍数较少、或者估计的噪声协方差矩阵中混有一部分目标语音时，都有可能会 造成“自消”现象，导致目标信号被抑制出现失真。针对上述问题，本领域技术人员 提出了经典的对角加载方法。以及在传声器阵列中使用克罗内科积(Kronecker Product, KP)波束形成方法提高自适应波束形成器的鲁棒性，但该方法在计算过程中仍无法降 低协方差矩阵的维度。实际应用中，特别是在传声器数目较多的大型阵列系统中，当 快拍数相较于大型传声器阵列的阵元数较少时，上述波束形成器的鲁棒性依然较差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提出了一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，所述方法包括：
对均匀面阵列接收的时域信号进行短时傅立叶变换，得到频域信号；
对均匀面阵列按照均匀有重叠阵元的方式进行子阵划分，得到若干个子阵；
对每个子阵的频域信号使用延时求和波束形成器，得到各个子阵的输出信号；
依据延时求和波束形成器的输出信号，进行DOA估计，判断当前帧是否有目标 信号，并进行DOA信息标记；
使用MVDR波束形成算法对各个子阵的输出信号进行预增强，得到预增强结果；
根据DOA信息标记结果及预增强结果，进行迭代处理，得到估计噪声协方差矩 阵；
依据均匀面阵列特点选取KP形成器的两个虚拟子阵，分别对两个虚拟子阵使用自适应波束形成，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，进而得到最终的波 束形成输出。
作为上述方法的一种改进，所述对均匀面阵列按照均匀有重叠阵元的方式进行子阵划分，得到若干个子阵；具体包括：
对于均匀面阵列按照从左到右及由上至下的顺序进行编号，选取每一行的3个 阵元为一个子阵，相邻子阵之间有一个阵元重叠，得到I个子阵。
作为上述方法的一种改进，所述对每个子阵的频域信号使用延时求和波束形成器得到各个子阵的输出信号；具体包括：
对于第i个子阵，i＝1,2,…I，该子阵的第s个阵元的三维坐标是pi,s，s＝1,2,3，该子阵几何中心的三维坐标是piNew，该子阵的第s个阵元到几何中心的延时
Figure BDA0003152605120000021
为：
Figure BDA0003152605120000022
其中，下角标d表示目标声源，T表示转置，
Figure BDA0003152605120000023
表示目标声源从远场入射的角度，
Figure BDA0003152605120000024
和θd分别表示俯角和水平角，c表示声速；分别取s＝1,2,3，得到
Figure BDA0003152605120000025
Figure BDA0003152605120000026
则该子阵的导向矢量
Figure BDA0003152605120000027
为：
Figure BDA0003152605120000031
其中，k表示第k个频谱分量，fk为第k个频谱分量对应的频率，j表示虚部，exp(·)表示以自然常数e为底的指数函数；
根据第i个子阵延时求和波束形成器的权向量等于第i个子阵的导向矢量，
Figure BDA0003152605120000032
则第i个子阵延时求和波束形成器的输出信号YDSB,i(k,l)为：
Figure BDA0003152605120000033
其中，l表示第l帧频域信号；H表示共轭转置；
Figure BDA0003152605120000034
为该子阵接收信号，包括该子阵三个阵元的接收信号
Figure BDA0003152605120000035
从而得到I个子阵的输出信号集合YDSB(k,l)为：
YDSB(k,l)＝[YDSB,1(k,l),YDSB,2(k,l),…,YDSB,I(k,l)]T
作为上述方法的一种改进，所述依据延时求和波束形成器的输出信号，进行DOA估计，判断当前帧是否有目标信号，并进行DOA信息标记；具体包括：
由第m个子阵延时求和波束形成器的输出信号YDSB,m(k,l)和第n个子阵延时求 和波束形成器的输出信号YDSB,n(k,l)，计算互相关函数Cnm(k,l)：
Figure BDA0003152605120000036
其中，
Figure BDA0003152605120000037
表示第i个子阵和第i+1子阵的接收信号之间的延时，Ωo表示当前空间扫描方向，*表示共轭运算；
将所有子阵的接收信号两两组合相加得到可控波束形成器的输出功率P(k,l)：
Figure BDA0003152605120000038
其中，m＝1,2,…I，n＝1,2,…I；Gmn(k,l)表示加权系数，采用PHAT加权去除各 频点的幅度影响仅保留相位信息，满足下式：
Figure BDA0003152605120000039
设空间中需要扫描的方向集合Θ＝{Ωo,1,Ωo,2,…Ωo,q}，下角标q表示总的空间扫 描方位个数，依次搜索该空间，得到该空间的功率谱，若在目标方向有局部最大值， 则表示当前帧有目标信号，令DOA估计结果F(k,l)＝1；否则F(k,l)＝0。
作为上述方法的一种改进，所述使用MVDR波束形成算法对各个子阵的输出信 号进行预增强，得到预增强结果；具体包括：
根据I个子阵的输出信号集合YDSB(k,l)得到噪声协方差矩阵
Figure BDA0003152605120000041
为：
Figure BDA0003152605120000042
其中，L为统计总帧数；H表示共轭转置；
根据下式计算MVDR波束形成器权向量的初值
Figure BDA0003152605120000043
为：
Figure BDA0003152605120000044
其中，
Figure BDA0003152605120000045
为导向矢量；
根据下式得到预增强信号的初值
Figure BDA0003152605120000046
为：
Figure BDA0003152605120000047
作为上述方法的一种改进，所述根据DOA信息标记结果及预增强结果，进行迭 代处理，得到估计噪声协方差矩阵；具体包括：
使用第u-1次预增强信号
Figure BDA0003152605120000048
以及DOA估计结果F(k,l)，迭代估计噪声协方 差矩阵，其中第u次迭代的噪声协方差矩阵结果为
Figure BDA0003152605120000049
按照以下公式顺序迭代，直 到噪声协方差矩阵收敛或迭代达到预设的最大次数，此时得到的
Figure BDA00031526051200000410
为估计噪声协方 差矩阵：
Figure BDA00031526051200000411
Figure BDA00031526051200000412
Figure BDA00031526051200000413
其中，
Figure BDA00031526051200000414
为第u次MVDR波束形成器权向量，
Figure BDA00031526051200000415
为第u次预增强信号，H表示共轭转置。
作为上述方法的一种改进，所述依据均匀阵列特点选取KP形成器的两个虚拟子阵，分别对两个虚拟子阵使用自适应波束形成，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得 到权系数，进而得到最终的波束形成输出；具体包括：
步骤1)将子阵延时求和波束形成器后得到的新面阵的第一行与第一列分别划分为第一虚拟子阵和第二虚拟子阵，对应的阵元个数分别为M1和M2，两个虚拟子阵的 导向矢量的KP积等于新面阵的导向矢量：
Figure BDA0003152605120000051
步骤2)对于第一虚拟子阵使用MVDR波束形成器，满足以下优化问题表达式：
Figure BDA0003152605120000052
其中，
Figure BDA0003152605120000053
表示估计得到的第一虚拟子阵的噪声协方差矩阵，d1,Ω为第一虚拟子阵的导向矢量，H表示共轭转置；
采用拉格朗日乘子法进行求解，得到第一虚拟子阵的MVDR波束形成器的初始 权系数
Figure BDA0003152605120000054
为：
Figure BDA0003152605120000055
步骤3)由
Figure BDA0003152605120000056
结合标准MVDR波束形成器的优化问题，采用拉格朗日乘子法 进行求解，得到第二虚拟子阵的MVDR波束形成器的权系数
Figure BDA0003152605120000057
为：
Figure BDA0003152605120000058
其中，
Figure BDA0003152605120000059
为
Figure BDA00031526051200000510
对应的残留噪声协方差矩阵；d2,Ω为第二虚拟子阵的导向矢量；
步骤4)由
Figure BDA00031526051200000511
结合标准MVDR波束形成器的优化问题，采用拉格朗日乘子法进 行求解，得到第一虚拟子阵的MVDR波束形成器的权系数
Figure BDA00031526051200000512
为：
Figure BDA00031526051200000513
步骤5)当未达到预设的最大迭代次数时，将
Figure BDA00031526051200000514
赋值给
Figure BDA00031526051200000515
转至步骤3)；否 则，转至步骤6)；
步骤6)根据
Figure BDA0003152605120000061
得到权向量h(k,l)，结合I个子阵的输出信号集合 YDSB(k,l)，由下式得到第l帧SSKPMV波束形成的输出信号ZSSKPMV(k,l)为：
ZSSKPMV(k,l)＝hH(k,l)YDSB(k,l)。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
1、本发明提出运用子阵划分的波束形成方法，首先通过构造子阵的方式设计多个固定波束形成器，在形成预导向滤波的同时降低后续运算中协方差矩阵的维度，提 高了低快拍情况下波束形成器的鲁棒性；
2、设计基于克罗内科积的子阵自适应波束形成器(SKPMV)，该波束形成器对 预导向滤波的子阵输出信号，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数。相比于 传统的MVDR波束形成器，新的波束形成器虽然牺牲了部分自由度，但可以显著降 低算法运算量并提高低快拍情况下的鲁棒性；
3、本发明提出一种基于DOA信息的协方差矩阵估计方法，并将估计出的协方 差矩阵带入前述基于克罗内科积的自适应波束形成器中，可以在降噪的同时显著减 小低快拍数情况下的目标信号失真，实际实验结果表明，本发明的方法在保证拾音效 果的同时有效降低运算复杂度并提高算法鲁棒性，具有重要的应用价值。
附图说明
图1是信号模型示意图；
图2是传声器序号示意图；
图3是本发明的算法流程；
图4是噪声协方差矩阵估计的算法流程；
图5是子阵划分示意图；
图6是KP波束形成分解示意图；
图7是声源位置示意图；
图8是不同干扰个数的降噪量与PESQ结果，其中图8(a)是降噪量对比，图8(b) 是PESQ得分对比；
图9是实录数据的处理结果，其中(a)是纯净语音；(b)是接收信号；(c)是MVDR 结果(96快拍)；(d)是SSKPMV结果(96快拍)；(e)是MVDR结果(200快拍)；
图10是实录数据的处理结果，其中(a)是纯净语音；(b)是接收信号；(c)是SSKPMV处理结果(接收信号协方差矩阵)；(d)是SSKPMV处理结果(估计噪声协方差矩阵)； (e)是SSKPMV处理结果(理想噪声协方差矩阵)。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
本发明提出一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，该方法适用于阵型具有空间平移特点的阵列拾音系统，即阵列可由其一部分多次平移得到。该 方法主要分为以下两部分：
1)提出一种基于子阵划分的波束形成方法。首先，对阵列进行子阵划分，并在 每个子阵内形成指向目标声源的固定波束形成器，该方法可以有效降低运算量，同时 预导向后可以提供鲁棒的阵增益。其次，将预导向后的输出信号作为后续KP自适应 波束形成器的输入信号，该方法可以在传声器数较多而低快拍情况下有效降低协方 差矩阵维度及运算量，从而提高协方差矩阵估计的准确性及自适应波形形器的鲁棒 性。
2)提出了一种基于DOA信息的噪声协方差矩阵估计方法，可以从接收信号中 准确估计协方差矩阵，从而提高发明所提波束形成器在实际应用中的鲁棒性，降低目 标信号“自消”带来的影响。实际实验结果表明，本发明提出的基于子阵划分的波 束形成方法以及基于DOA信息的噪声协方差矩阵估计方法，可在保证远场拾音效果 的同时极大降低运算复杂度，并提高算法鲁棒性。
1.信号模型
本发明提出的方法适用于阵型具有空间频移特点的传声器阵列系统，例如均匀面阵和均匀线阵等。不失一般性，本发明以均匀面阵进行说明，均匀线阵可以看成均 匀面阵的特例，原理类似，在本发明中不再单独说明。一个典型的应用场景如图1所 示，传声器接收信号包括目标信号，干扰信号以及环境噪声信号等。假设M元均匀 面阵放置于面yOz中，阵列中心与原点O重合。每一行(y轴方向)和每一列(z轴 方向)分别有M1个和M2个传声器，且M1M2＝M，y轴方向和z轴方向相邻两个传 声器的间距分别为δ1和δ2。不失一般性，按照从左到右、由上至下的顺序，传声器依 次编号为1,2,…M，具体参见图2。阵列接收的时域信号y(t)经过短时傅立叶变换 (Short-time Fourier Transform,STFT)，得到第l帧、NFFT点FFT的第k个频谱分量：
Figure BDA0003152605120000081
其中，Ym(k,l)表示第m个传声器的接收信号，Xd(k,l)与Xg(k,l)分别表示目标信号值与干扰信号值，
Figure BDA0003152605120000082
与
Figure BDA0003152605120000083
分别表示目标信号与第g个干扰信号的导向矢量， W(k,l)表示噪声信号。假设目标声源从远场以
Figure BDA0003152605120000084
入射，其中
Figure BDA0003152605120000085
和θd分别表 示俯角和水平角，则目标信号的导向矢量为：
Figure BDA0003152605120000086
其中，pm＝[px,m,py,m,pz,m]T为第m个传声器在三维笛卡尔坐标系的坐标， m＝1,2,3…M是传声器序号，c为声速，fk为第k个频谱分量对应的频率。利用M×1 维的复数权向量h(k,l)对接收信号Y(k,l)进行滤波处理，得到增强后的信号值Z(k,l)：
Z(k,l)＝hH(k,l)Y(k,l) (3)
最后对所有频点的输出信号进行逆短时傅里叶变换(Inverse Short-TimeFourier Transform,ISTFT)，得到增强后的时域输出信号。
2.基于子阵划分的波束形成方法
为解决大型传声器阵列波束形成器运算量过大、低快拍情况下鲁棒性差的问题，本发明首先提出一种基于子阵划分的波束形成方法，主要分为以下两步：第一步为子 阵划分后的固定预滤波波束形成，第二步为预导向后的KP自适应波束形成。第一步 方法中以延时求和波束形成器为例进行说明，超指向波束形成器等固定波束形成器 同样适用；第二步方法中以MVDR波束形成器为例进行说明，LCMV等自适应波束 形成器同样适用。两种波束形成器分别称为子阵延时求和波束形成器(Subarray Delay and Sum Beamformer,SDSB)与预导向后的KP积最小方差(Steered Kronecker Product Minimum Variance,SKPMV)波束形成器，整体称为子阵导向KP积最小方差(Subarray Steered Kronecker ProductMinimum Variance,SSKPMV)波束形成器，具体实现步骤如 图3和图4所示。
本发明提出的基于子阵划分的波束形成方法具有以下优点：首先，子阵延时求和波束形成器通过子阵划分的方法，大幅降低了SKPMV波束形成器接收信号的维度， 提高了低快拍情况下的鲁棒性；其次，子阵延时求和波束形成器提供较为鲁棒的阵增 益和指向性，且运算量远小于标准MVDR波束形成器；最后，SKPMV波束形成器 采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，虽然牺牲了部分自由度，但可以降低 算法运算量并提高鲁棒性。基于上述优点分析，本发明设计的基于子阵划分的波束形 成方法可以在保证波束形成器效果的前提下，大幅降低算法运算量并提高鲁棒性。
2.1子阵延时求和波束形成器
为降低后续自适应波束形成中协方差矩阵的维度，并弥补其与标准SKPMV波 束形成器的阵增益差异，本发明采用子阵延时求和波束形成器进行预处理，主要步骤 如下：
首先，该方法将整体阵列依照某种规律划分为多个子阵，对每个子阵进行延时求和波束形成，相当于在每个子阵的几何中心形成具有指向性的传声器，并将输出信号 作为下一步SKPMV波束形成器的输入信号。为避免歧义，将由子阵组成的阵列称 为新面阵，而实际的均匀面阵为原面阵；
其次，经过延时求和波束形成后，输出信号中噪声与干扰成分已得到部分抑制，提高了后续SKPMV波束形成器的输入信噪比；
最后，子阵延时求和波束形成器的输出信号的维度远小于原接收信号的维度，这有利于低快拍情况下噪声协方差矩阵的精确估计，进而提升SKPMV波束形成器的 鲁棒性。
具体的，子阵延时求和波束形成器的具体设计方法为：
1)对阵列的每个阵元进行编号，按照从左到右、由上至下的顺序，传声器依次 编号为1,2,…M。
2)以图5为例，本发明选取每一行的3个阵元为一个子阵，相邻子阵之间有一 个阵元重叠。计算每个子阵的几何中心，相当于在此中心形成新的具有指向性的传声 器。最终得到的新面阵的阵元间距为原面阵的两倍，阵元个数减少至原面阵一半以 下。
3)假设最终划分得到I个子阵，以第i个子阵为例，进行延时求和波束形成， 其中i＝1,2,…I。假设该子阵所包含的阵元的三维坐标分别是pi,1、pi,2和pi,3，几何中 心的三维坐标是pi,New，则由式(2)可知该子阵的1号阵元到几何中心的延时为：
Figure BDA0003152605120000091
同理可得2号与3号阵元到几何中心的延时为
Figure BDA0003152605120000092
和
Figure BDA0003152605120000093
则该子阵的导向矢量为：
Figure BDA0003152605120000094
延时求和波束形成器的权向量等于导向矢量，即
Figure BDA0003152605120000101
则该子阵延时求和 波束形成器的输出信号为：
Figure BDA0003152605120000102
其中，
Figure BDA0003152605120000103
为该子阵接收信号。
4)同理，按照步骤3)的方法依次对各个子阵使用延时求和波束形成器，得到各 个子阵的输出信号：
YDSB(k,l)＝[YDSB,1(k,l),YDSB,2(k,l),…,YDSB,I(k,l)]T (7)
至此，第一步子阵延时求和波束形成器完成，此时相当于在每个子阵的几何中心位置形成指向性传声器，并组成一个新的均匀面阵，其输出信号YDSB(k,l)是下一步 SKPMV波束形成器的输入。
2.2预导向后的克罗内科积最小方差波束形成器
为进一步提高自适应波束形成器的鲁棒性、降低运算量，本发明在第二步中使用SKPMV波束形成器。该方法依据阵元位置的几何关系，将整体阵列分解为两个虚拟 子阵，然后分别对两个虚拟子阵使用MVDR波束形成器，最后通过互相迭代的方式 得到整体的自适应波束形成的权向量。该波束形成方法具有如下优点：首先，新面阵 信号协方差矩阵的维度远小于原面阵信号协方差矩阵的维度，在低快拍情况下时噪 声协方差矩阵的估计更为精确。其次，SKPMV波束形成器只对两个虚拟子阵进行权 系数求解，降低了阵列自由度、运算量以及噪声协方差矩阵估计所需要的快拍。低快 拍数情况下，SKPMV波束形成器可以更准确地估计噪声协方差矩阵，进而提高阵增 益与鲁棒性。最后，SKPMV波束形成器的迭代次数可以依据不同场景进行选择，环 境越复杂迭代次数越大，具体的迭代次数应在运算量与波束形成效果间进行权衡。该 方法具体步骤如下所示：
1)如图6所示，可以将阵列(此处具体为使用子阵延时求和波束形成器后得到 的新面阵)的第一行与第一列划分为虚拟子阵1和2，其阵元个数分别为M1和M2。 对于均匀面阵，虚拟子阵选取时须满足选取的两个虚拟子阵的导向矢量的KP积等于 新面阵的导向矢量，即
Figure BDA0003152605120000104
其中
Figure BDA0003152605120000105
和
Figure BDA0003152605120000106
分别表示虚拟子阵1、2和新面阵的导向矢量，计算方法与式(2)相同。
2)本发明以虚拟子阵1作为初始化子阵为例，对该子阵使用MVDR波束形成 器，即保证目标方向上信号无损，同时残留噪声方差最小。根据该原则设计优化问题 表达式：
Figure BDA0003152605120000111
为精简公式，下面的公式中省略角标d、MVDR、k和l。其中
Figure BDA0003152605120000112
表示步骤二中估计 得到的虚拟子阵1的噪声协方差矩阵。利用拉格朗日乘子法进行求解，得到虚拟子 阵1的MVDR波束形成器的权系数为：
Figure BDA0003152605120000113
3)此时已知权系数
Figure BDA0003152605120000114
将其带入新面阵的标准MVDR波束形成器的优化问题 中，化简得到：
Figure BDA0003152605120000115
其中
Figure BDA0003152605120000116
表示维度大小为M2的单位矩阵，
Figure BDA0003152605120000117
为
Figure BDA0003152605120000118
已知时的残留噪声协方差矩阵。上式优化问题等价为对虚拟子阵2使用MVDR波束形成器，则由拉格朗日乘子法解 得：
Figure BDA0003152605120000119
4)此时已知权系数
Figure BDA00031526051200001110
将其带入新面阵的标准MVDR波束形成器的优化问题 中，化简得到：
Figure BDA00031526051200001111
其中
Figure BDA00031526051200001112
表示维度大小为M1的单位矩阵，
Figure BDA00031526051200001113
为
Figure BDA00031526051200001114
已知时的残留噪声协方差矩阵。可以得到上式表示的优化问题等价为对虚拟子阵1使MVDR波束形成器，由 拉格朗日乘子法解得：
Figure BDA00031526051200001115
5)至此，第一次迭代完成，此时整体的权向量为：
Figure BDA00031526051200001116
继续重复步骤 3和步骤4直到最大迭代次数N，再计算最终整体的权向量
Figure BDA00031526051200001117
对于不同 的环境，所选取的迭代次数可以不一致，声学环境越复杂，迭代次数越多。本发明以 迭代次数5次为例进行仿真，在大部分应用场景中5-10次迭代即可取得比较好的效 果。
6)最后，利用子阵延时求和波束形成器得到的信号与步骤5得到的权向量，求 解当前帧SSKPMV波束形成的输出信号：
ZSSKPMV(k,l)＝hH(k,l)YDSB(k,l) (14)
2.3实验验证
为验证本发明所提方法的有效性，这里使用96阵元的均匀面阵进行实测数据实验，均匀面阵的行与列各有12个与8个传声器，阵元间距均为4cm，帧长为1024， 帧移为512，使用的窗函数为汉明窗。实验地点为半消声室，环境噪声的声压级约为 22dB，器件摆放示意图及96元传声器采集系统如图7和图8所示。声源中心与阵 列中心高度一致，均为95cm，目标声源位于正前方0°，当有一个干扰声源时，其位 于30°；有两个干扰声源时，二者分别位于30°和-40°。所有的声源均使用语音作为信 号，相距阵列均为5m，声压级均为65dB。
为验证低快拍情况的波束形成效果，使用96帧噪声段信号估计噪声样本协方差矩阵。使用约600s的数据，重复计算30次，对各波束形成算法进行客观指标分析。 图9给出了不同干扰个数条件下不同方法的降噪量与PESQ得分，由结果可知， SSKPMV的降噪量和PESQ结果均优于标准MVDR的结果。
图10给出只有一个干扰声源时不同方法的语谱图，其中(a)-(e)分别是目标语音、接收信号、标准MVDR处理(96个快拍)、SSKPMV处理和标准MVDR处理后的 语音信号(200快拍)。首先，由图(c)和(d)结果0-1s处的对比可知，SKPMV的降噪 量大于标准MVDR的结果；对比2s-2.8s的处理结果，标准MVDR方法已经严重损 伤语音，而SSKPMV方法可以有效保留语音谐频，因此低快拍情况下SSKPMV具 有更好的鲁棒性。其次，由图(d)和(e)可知SSKPMV处理和标准MVDR处理后的语 音信号(200快拍)的结果非常接近，即标准MVDR需要200个快拍进行噪声协方 差矩阵的估计才能得到使用96个快拍进行噪声协方差矩阵的估计时SSKPMV方法 的效果。
表1给出不同迭代次数时SSKPMV方法的运算量相对于标准MVDR波束形成 的运算量的百分比。由结果可知，当迭代次数不超过5次时，SSKPMV方法的运算 量远小于标准MVDR的运算量。
表1不同迭代次数的运算量
Figure BDA0003152605120000131
通过上述实验对比结果可知，相比于标准MVDR方法，本发明提出的SSKPMV 方法的运算量显著降低，同时在低快拍数情况下SSKPMV方法可以有效地保留语音 成分，具有较强的鲁棒性，因此降噪量和PESQ结果均明显优于标准MVDR方法。 综上所述，本发明提出的新方法在保证拾音效果的同时，极大降低运算复杂度并增强 鲁棒性。
3.基于DOA信息的协方差矩阵估计方法
3.1干扰噪声协方差矩阵估计方法
使用MVDR波束形成器这类自适应波束形式器对目标语音进行增强时，噪声协 方差矩阵的不应包含目标语音成分，否则易导致目标语音出现“自消”现象。由2.3 节结果可知，本发明所提SSKPMV方法在假设纯噪声帧已知并使用纯噪声帧估计噪 声协方差矩阵时，可以取得较好的效果。但在实际应用中，理想的噪声协方差矩阵一 般是未知的。为了从接收信号中准确估计噪声协方差矩阵，国内外学者提出了许多方 法例如：基于DOA估计的语音活动性检测方法，复高斯混合模型方法(Complex Gaussian Mixture Model，CGMM)等。基于DOA估计的语音活动性检测方法一般不 太准确，容易出现虚警和漏判；基于CGMM的方法难以满足实际应用中实时性的要 求。还有学者提出一种新型的干扰协方差矩阵估计方法，并将这种方法应用到波束形 成中增强语音信号。该方法在语音自动识别领域取得了比传统MPDR波束形成方法 更低的字错误率。但该算法为离线非因果算法，需要使用后续帧的数据辅助判断当前 帧的信噪比，因此无法满足实时处理的要求。同时该方法仅考虑了时间上信号的统计 特性，没有充分利用信号的空间信息。因此，为了进一步提高鲁棒性并满足实时性的 要求，本发明提出一种结合DOA信息的干扰噪声协方差矩阵估计方法。该方法具体步骤如下所示：
1)使用波达方向估计(Direction Of Arrival,DOA)判断当前帧是否有目标语音存 在。具体地，本发明使用相位加权变换的可控响应功率法(Steered Response PowerPhase-Transform,SRP-PHAT)进行DOA估计。首先，估计两两传声器之间的互相关， 以新面阵的第i和i+1个传声器为例，其互相关函数为：
Figure BDA0003152605120000141
其中，
Figure BDA0003152605120000142
表示这两个传声器接收信号之间的延时，Ωo表示当前空间扫描方向，将所有传声器的接收信号两两组合相加得到可控波束形成器的输出功率：
Figure BDA0003152605120000143
其中，Gmn(k,l)表示加权系数，本发明采用PHAT加权去除各频点的幅度影响仅保留相位信息，即：
Figure BDA0003152605120000144
将式(17)带入式(16)得到PHAT加权时的SRP输出功率为：
Figure BDA0003152605120000145
假设空间中需要扫描的方向集合为Θ＝{Ωo,1,Ωo,2,…Ωo,q}，依次搜索此空间，得到该 空间的功率谱。若在目标方向有局部最大值，则表示当前帧有目标信号。具体的使用 F(k,l)数组纪录当前频率当前帧是否存在目标信号，若存在F(k,l)＝1反之 F(k,l)＝0。
2)使用MVDR波束形成算法预增强延迟求和波束形成器输出信号YDSB(k,l)。 通常MVDR波束形成算法使用噪声协方差矩阵估计波束形成权向量，这里使用延迟 求和波束形成器输出信号协方差矩阵代替噪声协方差矩阵，即：
Figure BDA0003152605120000146
计算MVDR波束形成器权向量为：
Figure BDA0003152605120000147
预增强信号为：
Figure BDA0003152605120000148
3)使用预增强信号的能量信息(14)以及DOA估计结果F(k,l)，迭代估计噪声 协方差矩阵，其中第i次迭代的噪声协方差矩阵结果为
Figure BDA0003152605120000151
具体的迭代公式如下：
Figure BDA0003152605120000152
Figure BDA0003152605120000153
Figure BDA0003152605120000154
按照公式(22)-(24)的顺序迭代，直到噪声协方差矩阵收敛或迭代到最大次数。此时得 到的
Figure BDA0003152605120000155
为估计噪声协方差矩阵。
3.2实验验证
为验证本发明所提方法的有效性，这里使用96阵元的均匀面阵进行实测数据实验，实验设置同2.3节实验。图10给出一个干扰源时的不同方法的语谱图。其中(a)- (e)分别是目标语音、接收信号、SSKPMV处理结果(使用接收信号协方差矩阵)、 SSKPMV处理结果(使用所提方法估计的噪声协方差矩阵)、SSKPMV处理结果(使 用理想噪声协方差矩阵)。
对比图(c)-(e)的结果可知，由于使用的远场导向矢量存在误差，且接收信号协方差矩阵包含目标信号，因此图(c)出现了严重的信号自消现象。然而对比图(d)和(e)可 发现，本发明所提算法较精确的估计了噪声协方差矩阵，但相较理想噪声协方差矩阵 仍有差异。综上所述，本发明所提出的基于DOA信息的协方差矩阵估计方法能较准 确的从接收信号中估计出噪声协方差矩阵，进一步提高发明第2节中所提SSKPMV 波束形成器的鲁棒性。
4.总结
本节对本发明提出的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法进行小结，具体步骤如下：
1)对原阵列按照均匀有重叠阵元的方式进行子阵划分；
2)根据式(6)和式(7)对每个子阵的信号使用延时求和波束形成器进行处理，并将输出结果作为后续DOA及KP波束形成器的输入信号；
3)依据延时求和波束形成器的输出结果，利用式(18)进行DOA估计，判断当前 帧是否有目标语音，并进行标记；
4)根据DOA信息标记结果及式(21)得到的预增强结果，采用式(22)至(24)进 行迭代处理，估计噪声协方差矩阵；
5)依据阵列特点选取KP波束形成器的虚拟子阵1和2；
6)根据式(9)和式(11)分别对两个虚拟子阵使用自适应波束形成，根据式(9)至式(13)采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，进而得到最终的波束形成输出。
本发明提出一种新型的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，可用于大型传声器阵列拾音。本发明提出运用子阵划分的波束形成方法，首先通过构造 子阵的方式设计多个固定波束形成器，在形成预导向滤波的同时降低后续运算中协 方差矩阵的维度，提高了低快拍情况下波束形成器的鲁棒性；其次，设计基于克罗内 科积的子阵自适应波束形成器，提高自适应波束形成器的鲁棒性并进一步降低运算 量。为了解决实际应用中自适应波束形成器的“自消”问题，本发明提出一种基于 DOA信息的协方差矩阵估计方法，并将估计出的协方差矩阵带入前述基于克罗内科 积的自适应波束形成器中，可以在降噪的同时显著减小低快拍数情况下的目标信号 失真。实际实验结果表明，本发明提出的新方法在保证拾音效果的同时有效降低运算 复杂度并提高算法鲁棒性，具有重要的应用价值。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技 术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖 在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，所述方法包括：
对均匀面阵列接收的时域信号进行短时傅立叶变换，得到频域信号；
对均匀面阵列按照均匀有重叠阵元的方式进行子阵划分，得到若干个子阵；
对每个子阵的频域信号使用延时求和波束形成器，得到各个子阵的输出信号；
依据延时求和波束形成器的输出信号，进行DOA估计，判断当前帧是否有目标信号，并进行DOA信息标记；
使用MVDR波束形成算法对各个子阵的输出信号进行预增强，得到预增强结果；
根据DOA信息标记结果及预增强结果，进行迭代处理，得到估计噪声协方差矩阵；
依据均匀面阵列特点选取KP形成器的两个虚拟子阵，分别对两个虚拟子阵使用自适应波束形成，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，进而得到最终的波束形成输出。
2.根据权利要求1所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述对均匀面阵列按照均匀有重叠阵元的方式进行子阵划分，得到若干个子阵；具体包括：
对于均匀面阵列按照从左到右及由上至下的顺序进行编号，选取每一行的3个阵元为一个子阵，相邻子阵之间有一个阵元重叠，得到I个子阵。
3.根据权利要求2所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述对每个子阵的频域信号使用延时求和波束形成器得到各个子阵的输出信号；具体包括：
对于第i个子阵，i＝1,2,…I，该子阵的第s个阵元的三维坐标是pi,s，s＝1,2,3，该子阵几何中心的三维坐标是pi，New，该子阵的第s个阵元到几何中心的延时
Figure FDA0003152605110000011
为：
Figure FDA0003152605110000012
其中，下角标d表示目标声源，T表示转置，
Figure FDA0003152605110000013
表示目标声源从远场入射的角度，
Figure FDA0003152605110000014
和θd分别表示俯角和水平角，c表示声速；分别取s＝1,2,3，得到
Figure FDA0003152605110000015
Figure FDA0003152605110000016
则该子阵的导向矢量
Figure FDA0003152605110000017
为：
Figure FDA0003152605110000021
其中，k表示第k个频谱分量，fk为第k个频谱分量对应的频率，j表示虚部，exp(·)表示以自然常数e为底的指数函数；
根据第i个子阵延时求和波束形成器的权向量等于第i个子阵的导向矢量，
Figure FDA0003152605110000022
则第i个子阵延时求和波束形成器的输出信号YDSB,i(k,l)为：
Figure FDA0003152605110000023
其中，l表示第l帧频域信号；H表示共轭转置；
Figure FDA0003152605110000024
为该子阵接收信号，包括该子阵三个阵元的接收信号
Figure FDA0003152605110000025
从而得到I个子阵的输出信号集合YDSB(k,l)为：
YDSB(k,l)＝[YDSB,1(k,l),YDSB,2(k,l),…,YDSB,I(k,l)]T。
4.根据权利要求3所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述依据延时求和波束形成器的输出信号，进行DOA估计，判断当前帧是否有目标信号，并进行DOA信息标记；具体包括：
由第m个子阵延时求和波束形成器的输出信号YDSB,m(k,l)和第n个子阵延时求和波束形成器的输出信号YDSB,n(k,l)，计算互相关函数Cnm(k,l)：
Figure FDA0003152605110000026
其中，
Figure FDA0003152605110000027
表示第i个子阵和第i+1子阵的接收信号之间的延时，Ωo表示当前空间扫描方向，*表示共轭运算；
将所有子阵的接收信号两两组合相加得到可控波束形成器的输出功率P(k,l)：
Figure FDA0003152605110000028
其中，m＝1,2,…I，n＝1,2,…I；Gmn(k,l)表示加权系数，采用PHAT加权去除各频点的幅度影响仅保留相位信息，满足下式：
Figure FDA0003152605110000029
设空间中需要扫描的方向集合Θ＝{Ωo,1,Ωo,2,…Ωo,q}，下角标q表示总的空间扫描方位个数，依次搜索该空间，得到该空间的功率谱，若在目标方向有局部最大值，则表示当前帧有目标信号，令DOA估计结果F(k,l)＝1；否则F(k,l)＝0。
5.根据权利要求4所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述使用MVDR波束形成算法对各个子阵的输出信号进行预增强，得到预增强结果；具体包括：
根据I个子阵的输出信号集合YDSB(k,l)得到噪声协方差矩阵
Figure FDA0003152605110000031
为：
Figure FDA0003152605110000032
其中，L为统计总帧数；H表示共轭转置；
根据下式计算MVDR波束形成器权向量的初值
Figure FDA0003152605110000033
为：
Figure FDA0003152605110000034
其中，
Figure FDA0003152605110000035
为导向矢量；
根据下式得到预增强信号的初值
Figure FDA0003152605110000036
为：
Figure FDA0003152605110000037
6.根据权利要求4所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述根据DOA信息标记结果及预增强结果，进行迭代处理，得到估计噪声协方差矩阵；具体包括：
使用第u-1次预增强信号
Figure FDA0003152605110000038
以及DOA估计结果F(k,l)，迭代估计噪声协方差矩阵，其中第u次迭代的噪声协方差矩阵结果为
Figure FDA0003152605110000039
按照以下公式顺序迭代，直到噪声协方差矩阵收敛或迭代达到预设的最大次数，此时得到的
Figure FDA00031526051100000310
为估计噪声协方差矩阵：
Figure FDA00031526051100000311
Figure FDA0003152605110000041
Figure FDA0003152605110000042
其中，
Figure FDA0003152605110000043
为第u次MVDR波束形成器权向量，
Figure FDA0003152605110000044
为第u次预增强信号，H表示共轭转置。
7.根据权利要求6所述的基于子阵划分的鲁棒自适应波束形成定向拾音方法，其特征在于，所述依据均匀阵列特点选取KP形成器的两个虚拟子阵，分别对两个虚拟子阵使用自适应波束形成，采用虚拟子阵相互迭代的方式计算得到权系数，进而得到最终的波束形成输出；具体包括：
步骤1)将子阵延时求和波束形成器后得到的新面阵的第一行与第一列分别划分为第一虚拟子阵和第二虚拟子阵，对应的阵元个数分别为M1和M2，两个虚拟子阵的导向矢量的KP积等于新面阵的导向矢量：
Figure FDA0003152605110000045
步骤2)对于第一虚拟子阵使用MVDR波束形成器，满足以下优化问题表达式：
Figure FDA0003152605110000046
其中，
Figure FDA0003152605110000047
表示估计得到的第一虚拟子阵的噪声协方差矩阵，d1,Ω为第一虚拟子阵的导向矢量，H表示共轭转置；
采用拉格朗日乘子法进行求解，得到第一虚拟子阵的MVDR波束形成器的初始权系数
Figure FDA0003152605110000048
为：
Figure FDA0003152605110000049
步骤3)由
Figure FDA00031526051100000410
结合标准MVDR波束形成器的优化问题，采用拉格朗日乘子法进行求解，得到第二虚拟子阵的MVDR波束形成器的权系数
Figure FDA00031526051100000411
为：
Figure FDA00031526051100000412
其中，
Figure FDA0003152605110000051
为
Figure FDA0003152605110000052
对应的残留噪声协方差矩阵；d2,Ω为第二虚拟子阵的导向矢量；
步骤4)由
Figure FDA0003152605110000053
结合标准MVDR波束形成器的优化问题，采用拉格朗日乘子法进行求解，得到第一虚拟子阵的MVDR波束形成器的权系数
Figure FDA0003152605110000054
为：
Figure FDA0003152605110000055
步骤5)当未达到预设的最大迭代次数时，将
Figure FDA0003152605110000056
赋值给
Figure FDA0003152605110000057
转至步骤3)；否则，转至步骤6)；
步骤6)根据
Figure FDA0003152605110000058
得到权向量h(k,l)，结合I个子阵的输出信号集合YDSB(k,l)，由下式得到第l帧SSKPMV波束形成的输出信号ZSSKPMV(k,l)为：
ZSSKPMV(k,l)＝hH(k,l)YDSB(k,l)。
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