CN114624652A - 一种强多径干扰条件下的声源定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种强多径干扰条件下的声源定位方法，包括如下步骤：构建麦克风阵列；麦克风阵列采集声源信号，从而确定声源信号的特征频率以及声音传播方向；计算信号增益比；通过信号增益比选择麦克风阵列的重构方案，依据重构方案使特征频率发生改变。麦克风阵列检测得到的特征频率，进而对声源方向获得了一个预判，通过该预判方向上的信号增益比生成重构方案，并依据该重构方案对麦克风阵列进行重构，重复上述过程，逐渐降低多径效应对麦克风阵列检测到的特征频率数值影响，同时还降低了对声源方向判断的影响，待重构前后特征频率变化小于阈值时，可以认为多径影响已经可以忽略，故而可以将此时根据特征频率获得的预判方向作为声源方向。

Description

一种强多径干扰条件下的声源定位方法

技术领域

本发明涉及一种强多径干扰条件下的声源定位方法，属于声源定位领域。

背景技术

声源定位具有十分重要的应用价值，例如在管道泄漏场景下，根据泄漏点发出的噪声能够对泄漏点进行定位，从而及早发现泄漏点并进行维修。但是声音传播环境是复杂的，因此麦克风阵列在接收声音信号的过程中会受到多径现象的影响，导致对声源的方向判断产生难以消除的误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足而提供一种强多径干扰条件下的声源定位方法。

解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种强多径干扰条件下的声源定位方法，包括如下步骤：

步骤S1：构建麦克风阵列；

步骤S2：麦克风阵列采集声源信号，从而确定声源信号的特征频率ω_p，p＝1,2,......，q，对声源信号进行滤波，以保留ω_p邻域范围内的声音信号，继而得到ω_p对应的声音传播方向；

步骤S3：计算麦克风阵列在ω_p对应的声音传播方向上的信号增益比；

步骤S4：通过信号增益比选择麦克风阵列的重构方案，依据重构方案重复步骤S1和S2，以使ω_p发生改变，设定阈值δ，若ω_p的变化量小于δ，则依据变化后的ω_p对应的声音传播方向对声源位置进行判断，若ω_p的变化量不小于δ，则继续依次重复步骤S3、S1和S2，直至ω_p的变化量小于δ。

本发明的有益效果为：

麦克风阵列检测得到的特征频率，进而对声源方向获得了一个预判，通过该预判方向上的信号增益比生成重构方案，并依据该重构方案对麦克风阵列进行重构，重复上述过程，逐渐降低多径效应对麦克风阵列检测到的特征频率数值影响，同时还降低了对声源方向判断的影响，利用上述两种影响呈正相关的特性，待重构前后特征频率变化小于阈值时，可以认为多径影响已经可以忽略，故而可以将此时根据特征频率获得的预判方向作为声源方向。

本发明q为2或3或4或5，步骤S1和S2重复前后q的取值不变。

本发明麦克风阵列包括N个麦克风，其中一个麦克风为中心麦克风，其他麦克风为外周麦克风并沿中心麦克风的周向依次排布，以中心麦克风为原点建立球坐标，球坐标中任意一点与中心麦克风连线在球坐标中仰角为

且水平角为θ，该点与第j个外周麦克风之间间距为r_j，该点与第j个外周麦克风的连线在球坐标中仰角为

且水平角为θ_j，设定函数

其中

v为声速，i为虚数单位，ω_p对应的声音传播方向在球坐标中仰角为

且水平角为θ_p，则在ω_p对应的声音传播方向上的信号增益比

本发明首次构建麦克风阵列时外周麦克风沿中心麦克风周向均匀分布，此时相邻两个外周麦克风的间距为d_min，第j个外周麦克风在麦克风阵列重构前后的位置移动距离为Δd_j，Δd_j＜d_min。

本发明采用量子粒子群的多目标优化算法生成麦克风阵列的重构方案，以确保麦克风阵列每次重构后ω_p的变化量减少。

本发明步骤S3中对多个特征频率的声音在各自传播方向上计算信号增益比并计算加权平均值，步骤S4中通过信号增益比的加权平均值选择重构方案。

本发明将每一种麦克风阵列的排列方式作为一种粒子，当前粒子和最优粒子间距为γ，若γ＜1，则膨胀系数α＝0.5+γ,若γ＝1，则α＝1.8。

本发明的其他特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。

【附图说明】

下面结合附图对本发明做进一步的说明：

图1为本发明实施例1的强多径干扰条件下的声源定位方法的流程图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在下文描述中，出现诸如术语“内”、“外”、“上”、“下”、“左”、“右”等指示方位或者位置关系仅是为了方便描述实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

实施例1：

声源发出具有一定特征频率的声音，由于多径效应的影响，麦克风阵列除了接收声源直接发出的声音以外，还会接收到一定程度的噪音，这部分噪音会与声源直接发出的声音发生相消或者相长，由此，麦克风阵列在对接收到的声音信号进行数据处理过程中，不仅会对声源处特征频率的数值发生错估，而且还会对声源方向发生误判。这就是多径现象对声源定位干扰的主要原因。

由此可以发现一个特殊的现象，即，特征频率错估和声源方向误判二者是同时发生的，且二者程度呈现正相关特性，基于此，本实施例提供了一种强多径干扰条件下的声源定位方法，包括如下步骤：

步骤S1：构建麦克风阵列，其中麦克风阵列中总计共有N个麦克风，其中一个麦克风为中心麦克风，其他麦克风为外周麦克风并沿中心麦克风的周向依次排布，即外周麦克风的总数为N-1，所有的麦克风始终处于同一个平面中；

第一次构建的麦克风阵列中，外周麦克风沿中心麦克风周向均匀分布，此时相邻两个外周麦克风的间距为d_min；

步骤S2：设定一个基准方向,利用当前的麦克风阵列接收一位置未知的声源发出的声音信号，麦克风阵列可以以此确定声源信号的特征频率ω_p，p＝1,2,......，q，特征频率为声音强度较大的频率，因此常规性的，在对不同的特征频率进行排序的时候，保证ω₁、ω₂......ω_q对应的声音强度逐渐降低，在多径效应的影响下，声源处声音信号的特征频率数值和麦克风阵列接收到的声音信号特征频率数值会因此频率偏移而有所区别，但是两个声音信号中特征频率数量依然是相同的，即，麦克风阵列接收到的声音信号中每个特征频率都能在声源处的声音信号中找到对应的特征频率，麦克风阵列通过MUSIC算法对ω_p进行处理，可以得到对应的声音传播方向和基准方向之间的夹角D_p。

为了便于后续进行描述，首次构建的麦克风阵列获取的特征频率为

对特征频率为

的声音信号进行滤波，保留

邻域范围内的声音信号，可以计算得到

对应的声音传播方向，该声音传播方向与基准方向之间的夹角为

即可代表

对应的声音传播方向，对麦克风阵列接收到的声音信号多次进行上述步骤，可以分别获得

对应的声音传播方向和基准方向之间的夹角

由于多径效应的影响，

相互之间存在一定差值，由于声源位置唯一，因此

之间的差值不会太大；

在一些特殊环境下，由于声音传播至麦克风阵列时经过不同次数的反射，因此针对

可能会获得多个

且不同

之间差值较大，例如若

获得了三个相互之间数值差距较大的

同时

对应的

仅有一个，那么通过比较

和不同

之间的差值，可以剔除明显错误的

以使得

和

之间形成一一对应关系；

步骤S3：针对其中一个ω_p，可以求解其对应声音传播方向(简称D_p方向)上的信号增益比T_p，信号增益比T_p表示的是在D_p方向上声音强度梯度，信号增益比越大，表明信号强度在D_p方向上越集中，相应的，在D_p方向上多径效应的影响越不明显，与之相对，信号增益比越小，表明信号强度在D_p方向上越分散，在D_p方向上多径效应的影响越明显；

步骤S4：以信号增益比为优化目标生成麦克风阵列的重构方案，依据重构方案重复步骤S1和S2，以使ω_p发生改变；

麦克风阵列重构前后，中心麦克风以及基准方向的位置不会发生变化，麦克风数量也不会发生变化，仅对外周麦克风的位置进行改变；

以第二次构建的麦克风阵列为例，此时重新采集声音信号，获得当前特征频率为

而后分别进行滤波，可以分别得到对应的声音传播方向和基准方向之间的夹角

和

之间一一对应，

和

之间一一对应，由于麦克风阵列的排布方式在第一次构建和第二次构建时发生变化，相应的

与

不相等，

和

也不相同；

以此类推，若后续麦克风阵列继续发生重构，则第g次构建的麦克风阵列采集到的声音信号中特征频率为

而后分别进行滤波，可以分别得到对应的声音传播方向和基准方向之间的夹角

在第一次构建的麦克风阵列中，

在

方向上的信号增益比为

在第二次构建的麦克风阵列中，

在

方向上的信号增益比为

以此类推，在第g次构建的麦克风阵列中，

在

方向上的信号增益比为

以信号增益比为优化目标生成麦克风阵列的重构方案的含义即为，需要保证

其含义表示多径效应在

方向上的影响相较在

方向上更小，声音信号在

方向上更为集中，

方向也就更贴近实际声源的方向。关于重构方案的具体生成方式会在本实施例后续进行展开说明。

选定序列数p，并且设定阈值δ，针对第g+1次构建的麦克风阵列，如果

则表明因多径效应产生的特征频率测量误差已经足够小，依据本实施例第二段描述的特征频率错估和声源方向误判程度正相关这一结论，

方向可以作为实际声音传播方向，

数值可以作为声源和第g+1次构建的麦克风阵列的中心麦克风连线与基准方向之间夹角，由此获得声源方向位置信息(即本实施例中的声源定位)。

若ω_p的变化量不小于δ，即

则继续依次重复步骤S3、S1和S2，继续进行麦克风阵列的重构，直至ω_p的变化量小于δ，即

针对第g次构建的麦克风阵列中，以中心麦克风为原点建立球坐标，球坐标中任意一点与中心麦克风连线在球坐标中仰角为

且水平角为θ，该点与第j个外周麦克风之间间距为

该点与第j个外周麦克风的连线在球坐标中仰角为

且水平角为

设定函数

其中

v为声速，i为虚数单位，

表示空间中任意一点发送至中心麦克风以及各个外周麦克风的归一化信号强度之和，在此基础上，

对应的声音传播方向(简称

方向)在球坐标中仰角为

且水平角为

则

方向上的信号增益比

类似的，在第g+1次构建的麦克风阵列中可以求解得到

由于信号增益比采用的是归一化后的

进行计算，因此即使声源处声音强度大小在实时变化，

和

也具有可比较性。

为了保证

麦克风阵列在第g次构建完成后，采用量子粒子群的多目标优化算法生成麦克风阵列的重构方案。

量子粒子群的多目标优化算法核心思想是将每一种麦克风阵列的排布方式记为一个粒子P,该粒子中第j个外周麦克风的坐标为(x_j，y_j)，则P＝P(x₁，y₁，x₂，y₂，......，x_N-1，y_N-1)。第一次麦克风阵列构建完成后，此时麦克风阵列对应的粒子为P_1，1，此时随机生成M-1个粒子，可以分别记为P_2，1，P_3，1，......，P_M,1,通过粒子P_1，1检测可以获知

和

此时通过计算可以分别获得P_1，1，P_2，1，......，P_M,1在

方向上的信号增益比T_1，1，T_2，1，......，T_M,1。(此时

即为T_1，1)。通过对P_1，1，P_2，1，......，P_M,1进行计算，以生成P_1，2，P_2，2，......，P_M,2，从P_1，2，P_2，2，......，P_M,2中挑选一个粒子作为重构方案，从而在第二次构建麦克风阵列时使麦克风阵列的形式满足重构方案，而后第二次构建的麦克风阵列通过实际检测，可以获知

和

此时通过计算可以分别获得P_1，2，P_2，2，......，P_M,2在

方向上的信号增益比T_1，2，T_2，2，......，T_M,2，以此类推，第g次构建麦克风阵列结束后，已经获得了P_1，g，P_2，g，......，P_M,g，此时通过检测可以获知

和

相应的，通过计算可以获得P_1，g，P_2，g，......，P_M,g在

方向上的信号增益比T_1，g，T_2，g，......，T_M,g，而后计算得到P_1，g+1，P_2，g+1，......，P_M,g+1并从中挑选一个粒子作为重构方案，从而进行第g+1次麦克风阵列构建。

通过上述描述可以发现，粒子P_m，1(1≤m≤M)经过计算不断演化迭代，依次生成粒子P_m，2、P_m，3、......，那么在第g次构建麦克风阵列结束后，且在第g+1次构建麦克风阵列开始前，max(T_m，1，T_m，2，......，T_m,g)对应的粒子P即为历史最优坐标P_m，best，此时max(T_1，1，T_1，2，......，T_1,g，T_2，1，T_2，2，......，T_2,g，......,T_M，1，T_M，2，......，T_M,g)对应的粒子P为全局历史最优坐标G_best。可以发现，随着g数值的增加，P_m，best的数值可能变化，也可能不变，但是P_m，best的总数始终为M。

其中，

其中κ₁和κ₂为大于0且小于1的随机数,α为膨胀系数，利用历史最优坐标P_m，best和全局历史最优坐标G_best进行粒子的迭代更新，切实保证随着麦克风阵列重构次数的增加，整个粒子朝向信号增益比逐渐增大的方向进化。在此基础上，找到T_1，g，T_2，g，......，T_M,g中的最大值T_f，g，M≥f≥1,其对应的粒子为P_f，g,将P_f，g+1作为第g+1次麦克风阵列的构建方案，就能最大限度降低多径效应对重建后麦克风阵列的影响。

通常而言，α为一个随机数，但是在本实施例中α为一个函数。具体的，T_1，g，T_2，g，......，T_M,g中的最大值T_f，g，则P_f，g为最优粒子，P_m，g为当前粒子，由前述可知，粒子可以用其内部麦克风的坐标进行表示，故而P_f，g和P_m，g的间距

若γ＜1，则膨胀系数α＝0.5+γ,若γ＝1，则α＝1.8。通过控制α的数值，避免通过P_1，g，P_2，g，......，P_M,g生成P_1，g+1，P_2，g+1，......，P_M,g+1时因α过大导致随机性过大，继而生成第g+1次麦克风阵列构建方案并对麦克风阵列重构后，麦克风阵列相较第g次构建能够获得更大的信号增益比，同时也避免α过小，导致麦克风阵列重构次数过多，从而能够尽快获得声源方向。在γ＜1的情况下，依据粒子间距γ对α(本质上为迭代步长)进行调节从而获取重构方案，能够使麦克风阵列重构前后信号增益比的增幅获得最大程度的提升，并且保证麦克风阵列重构后信号增益比不会产生下降，即粒子发散。

实施例2：

为了保证P_1，1，P_2，1，......，P_M,1迭代更新时相互之间不会产生过多影响，需要对粒子中外周麦克风的位置变化量进行限制。第j个外周麦克风在麦克风阵列重构前后的位置移动距离为Δd_j，Δd_j＜d_min。

实施例3：

P_1，g，P_2，g，......，P_M,g称为第g代粒子，g相同的粒子称为同代粒子，同代粒子的特征频率相同。从同代粒子中选取具体哪一个粒子作为麦克风阵列的重构方案是通过信号增益比进行判断的。在实施例1中，同一代粒子中，将在单一特征频率声音对应的传播方向上信号增益比最大的粒子作为重构方案。与之相对，本实施例中针对同一代粒子，会对单个粒子在每个特征频率声音对应传播方向上的信号增益比进行求解然后求解平均值，进而获得单个粒子的信号增益比平均值，而后将信号增益比平均值最大的粒子作为重构方案。

值得注意的是，若采用信号增益比平均值作为重构方案的选择标准，则q的数值不宜过大，否则会导致粒子发散，即无法保证粒子迭代更新后信号增益比能够增加，因此q一般而言为2或3或4或5。

特别的，本实施例信号增益比的平均值为加权平均值，特征频率的数值越小，则其声音信号在对应的传播方向上信号增益比在计算加权平均值时获得的权重越小，其原因在于多径影响对声音信号中的低频部分影响相对较小，而高频部分影响明显，因此对较高特征频率对应的信号增益比增加权重，继而实现粒子迭代，能够使信号增益比的平均值获得更为快速的提升。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (7)

1.一种强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：构建麦克风阵列；

步骤S2：麦克风阵列采集声源信号，从而确定声源信号的特征频率ω_p，p＝1,2,......，q，对声源信号进行滤波，以保留ω_p邻域范围内的声音信号，继而得到ω_p对应的声音传播方向；

步骤S3：计算麦克风阵列在ω_p对应的声音传播方向上的信号增益比；

步骤S4：通过信号增益比选择麦克风阵列的重构方案，依据重构方案重复步骤S1和S2，以使ω_p发生改变，设定阈值δ，若ω_p的变化量小于δ，则依据变化后的ω_p对应的声音传播方向对声源位置进行判断，若ω_p的变化量不小于δ，则继续依次重复步骤S3、S1和S2，直至ω_p的变化量小于δ。

2.根据权利要求1所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，q为2或3或4或5，步骤S1和S2重复前后q的取值不变。

3.根据权利要求1所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，麦克风阵列包括N个麦克风，其中一个麦克风为中心麦克风，其他麦克风为外周麦克风并沿中心麦克风的周向依次排布，以中心麦克风为原点建立球坐标，球坐标中任意一点与中心麦克风连线在球坐标中仰角为

且水平角为θ，该点与第j个外周麦克风之间间距为r_j，该点与第j个外周麦克风的连线在球坐标中仰角为

且水平角为θ_j，设定函数

其中

v为声速，i为虚数单位，ω_p对应的声音传播方向在球坐标中仰角为

且水平角为θ_p，则在ω_p对应的声音传播方向上的信号增益比

4.根据权利要求3所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，首次构建麦克风阵列时外周麦克风沿中心麦克风周向均匀分布，此时相邻两个外周麦克风的间距为d_min，第j个外周麦克风在麦克风阵列重构前后的位置移动距离为Δd_j，Δd_j＜d_min。

5.根据权利要求3所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，采用量子粒子群的多目标优化算法生成麦克风阵列的重构方案，以确保麦克风阵列每次重构后ω_p的变化量减少。

6.根据权利要求5所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，步骤S3中对多个特征频率的声音在各自传播方向上计算信号增益比并计算加权平均值，步骤S4中通过信号增益比的加权平均值选择重构方案。

7.根据权利要求6所述的强多径干扰条件下的声源定位方法，其特征在于，将每一种麦克风阵列的排列方式作为一种粒子，当前粒子和最优粒子间距为γ，若γ＜1，则膨胀系数α＝0.5+γ,若γ＝1，则α＝1.8。

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