KR20140106545A

KR20140106545A - 컴퓨팅적으로 효율적인 광대역 필터-및-합계 어레이 포커싱

Info

Publication number: KR20140106545A
Application number: KR1020147015129A
Authority: KR
Inventors: 죄르겐 할드
Original assignee: 브루엘 앤드 크재르 사운드 앤드 바이브레이션 미져먼트 에이/에스
Priority date: 2011-11-04
Filing date: 2012-11-02
Publication date: 2014-09-03
Also published as: EP2774143A1; KR101961261B1; US9299336B2; JP2015502524A; US20140313859A1; CN103999151B; EP2774143B1; CN103999151A; DK2774143T3; WO2013064628A1

Abstract

복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법으로서, 각 센서는 측정된 수량에 응답하여 센서 출력 신호를 출력하도록 동작가능하며, 포커싱된 출력 신호는 포커스 포인트에서 계산된 수량을 표시하며; 방법은: 센서들의 각각으로부터 각각의 측정된 센서 출력 신호를 수신하는 단계; 측정된 센서 신호들에 관하여 포커싱 계산을 수행함으로써 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계를 포함하며; 방법은 미리 결정된 메시 포인트들 중 메시 포인트들의 서브세트를 결정하는 단계를 더 포함하며, 각 메시 포인트는 그와 관련되는 적어도 하나의 사전-계산된 필터 파라미터를 가지며; 및 임의의 포커스 포인트에 대한 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는 내삽된 포커싱된 출력 신호를 획득하도록 메시 포인트들의 서브세트에 관하여 내삽을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

컴퓨팅적으로 효율적인 광대역 필터-및-합계 어레이 포커싱{COMPUTATIONALLY EFFICIENT BROADBAND FILTER-AND-SUM ARRAY FOCUSING}

본 발명은 예를 들어, 음향 신호들의 광대역 빔 형성과 같은 어레이 신호 프로세싱에 관한 것이다.

광대역 빔 형성은 음향 또는 라디오 파들과 같은 신호들을 방향성있게 수신하기 위한 널리 이용되는 기술이다. 빔 형성 기술들은 예를 들어, 사운드 소스 로컬화, 소나(sonar), 레이더, 무선 통신 등의 문맥에서 설명되었다. 일반적으로, 그와 같은 시스템들에서, 센서들로부터의 신호들은 최종 측정 시스템이 특정 방향으로부터 발생하는 파들(waves)에 특히 민감한 방식으로 증폭되고 지연된다. 그와 같은 측정 시스템에서 특정 방향으로 센서들의 어레이의 민감도를 스티어링할 수 있다('빔형성'으로 알려지는 프로세스). 모든 채널들이 동시에 기록될 때 그와 같은 시스템은 단일 측정을 위해 매우 작은 양의 시간만을 요구한다.

예를 들어, 많은 잡음 경감 문제점들은 차량 또는 항공기의 내부와 같은 복합 환경에서의 잡음의 하나 또는 여러 소스들을 로컬화하는 것과 관련한다. 최근 몇년간 많은 채널들을 동시에 이용하여 측정들을 수행할 수 있게 된다. 오늘날, 측정 시스템들은 그리드에 마운팅되는 많은 수의 마이크로폰들(예를 들어, 64 또는 128)에 존재한다. 다른 측정 시스템들에서 마이크로폰들은 전형적으로 덜 규칙적인 구성에 실장된다.

마이크로폰들(또는 다른 센서들) 및 데이터/신호 획득 하드웨어의 비용으로 인해, 빔 형성 시스템에서 가능한한 적은 수의 센서들로서 이용하는 것이 일반적으로 바람직할 수 있다. 다른 한편으로 시스템의 주파수 범위 및 공간 정밀성에 대한 요건들이 둘 다 어레이에서 필요한 센서들의 수를 증가시키는 경향이 있다.

소위 필터-앤드-섬(Filter-And-Sum: FAS) 빔 형성에서, 정해진 포지션에서의 출력 시간 신호는 센서 신호들에 개별 필터들을 적용하며 그 후에 필터링된 신호들을 추가함으로써 컴퓨팅된다. Shefeng Yan 등에 의한 논문 "Convex optimization based time-domain broadband beamforming with sidelobe control"(J. Acoust. Soc. Am. 121 (1), 2007년 1월)은 FIR 필터들에 기초한 방식 및 예를 들어, 빔형성기의 최소 사이드로브(sidelobe) 레벨에 대해 FIR 필터들을 최적화하기 위한 방법을 설명한다.

최적화된 광대역 필터-앤드-섬(FAS) 빔 형성은 지연-앤드-섬(Delay-And-Sum: DAS) 빔형성 및 -구면 어레이들의 경우에 대해- Shefeng Yan et al(ibid)을 참조하는 구면 조화 빔 형성(Spherical Harmonics Beamforming: SHB), 및 Shefeng Yan et al에 의한 논문 "Optimal Modal Beamforming for Spherical Microphone Arrays"(IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, Vol. 19, No. 2, 2011년 2월, 361-371)에 대해 사이드-로브 레벨을 상당히 감소시킬 수 있다.

그러나, 최적 필터 파라미터들의 컴퓨테이션(computation)은 본원에 예시된 바와 같이 매우 성가신 컴퓨테이션 태스크이다. 특히, 많은 포커스 포인트들 및 많은 센서 어레이들에 대해 빔형성 동작들이 수행되는 애플리케이션들에서, 종래기술의 최적화된 광대역 FAS 빔 형성을 수행하기 위한 컴퓨테이션 자원들은 금지할 수 있다. 또한, Shefeng Yan et al.(J. Acoust. Soc. Am, ibid)에 의해 개략되는 방법은 최소 분산(또는 카폰(Capon)) 빔형성기들에서와 유사한 속성들을 도입하면서, 최적화가 각 특정 측정으로부터 신호들의 공분산 매트릭스에 기초되도록 요구한다: 2개의 자원들 상의 측정으로부터 발생하는 출력은 별개로 2개의 소스들의 각각 상의 측정들로부터의 출력들의 합계가 아니라는 점에서 소스들의 선형 함수가 아니다.

복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법이 본원에 개시되며, 각 센서는 측정된 수량에 응답하여 센서 출력 신호를 출력하도록 동작가능하며, 포커싱된 출력 신호는 포커스 포인트에서 계산된 수량을 표시한다. 방법의 실시예들은:

- 센서들의 각각으로부터 각각의 측정된 센서 출력 신호를 수신하는 단계;

- 측정된 센서 신호들에 관하여 포커싱 계산을 수행함으로써 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계를 포함한다.

포커싱된 출력 신호는 따라서 조합, 예를 들어 센서들의 각각의 하나들에 대해 계산되는 복수의 필터링된 센서 신호들의 합계 또는 다른 선형 조합을 표시하는 것으로 고려될 수 있다; 필터링된 센서 신호들의 각각은 따라서 측정된 센서 신호가 그로부터 수신된 대응하는 센서과 관련되는 필터에 의해 필터링되는, 각각의 센서로부터의 측정된 센서 신호를 표시할 수 있으며, 필터는 포커스 포인트에 의존하는 적어도 하나의 필터 파라미터에 의존한다.

본 발명자들은 최적화된 필터들을 갖는, 음향 홀로그래피(holography)와 같은 빔형성 및 다른 어레이 포커싱 기술들의 이익들이 특정 어레이로 포커싱 계산들을 수행하는 공간에서의 구역을 걸쳐있는 포커스 포인트들의 메시를 정의함으로써 상당히 더 낮은 컴퓨테이션 자원들로 획득될 수 있음을 깨달았다. 이들 사전-정의된 메시 포인트들의 각 포인트에 대해 최적화된 필터 파라미터들의 세트가 컴퓨팅되며 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들은 필터 뱅크, 예를 들어, 센서 어레이와 관련되는 파일, 파일들의 세트 또는 데이터베이스에 저장될 수 있다. 예를 들어, 그와 같은 필터 뱅크는 어레이와 함께 적합한 스토리지 매체 상에 제공될 수 있다. 측정이 행해졌을 때, 그리고 임의의 포커스 포인트 r에서 포커싱 계산이 수행될 때, 사전-정의된 메시 포인트들의 서브세트가 예를 들어, 둘러싸는 최근접 메시 포인트들로서 식별되며, 메시 포인트들의 선택된 서브세트에 관하여 내삽이 수행된다. 일부 실시예들에서, 이들 메시 포인트들의 각 포인트에 대해 포커싱 계산이 수행되며, 포커스 포인트에서의 포커싱된 출력은 둘러싸는 메시 포인트들로부터의 포커싱된 출력 값들 사이의 내삽에 의해 근사화된다. 대안적인 실시예들에서 메시 포인트들의 식별된 서브세트의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들은 내삽되며 포커싱 계산은 최종 내삽된 필터 파라미터를 이용하여 수행된다. 그러므로, 내삽 단계 및 포커싱 계산 단계들의 일부 또는 전부의 순서는 상호교환될 수 있다.

따라서, 본원에 개시되는 방법의 실시예들은: 미리 결정된 한 세트의 메시 포인트들 중 메시 포인트들의 서브세트를 결정하는 단계를 더 포함하며, 각 메시 포인트는 그와 관련되는 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터를 가지며; 및 임의의 포커스 포인트에 대한 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는 내삽된 포커싱된 출력 신호를 획득하도록 메시 포인트들의 서브세트에 관하여 내삽을 수행하는 단계를 더 포함한다. 특히, 보간된 포커싱된 출력 신호로서 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는 각각의 측정된 센서 출력 신호들의 각각에 하나 또는 그 초과의 보조 필터들을 적용하는 단계를 포함할 수 있다; 하나 또는 그 초과의 보조 필터들의 각각은 각각의 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되며, 하나 또는 그 초과의 보고 필터들의 각각은 사전-컴퓨팅되는 필터 파라미터들의 적어도 각 하나에 의존한다. 따라서, 각 메시 포인트는 그와 관련되는 각 센서에 대한 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터를 가질 수 있으며, 즉 각 메시 포인트는 복수의 사전-계산된 필터 파라미터들과 관련되었을 수 있으며, 각각의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터는 센서들 중 하나와 관련된다.

본원에 설명된 방법의 실시예들은 빔형성 및 음향 홀로그래피와 같은 서로 다른 타입들의 어레이 포커싱 애플리케이션들, 또는 원하는 포커스 포인트에서의 서로 다른 센서 위치들로부터의 기여도들이 계산되는 유사한 애플리케이션들에 적용될 수 있다. 빔형성의 문맥에서, 포커싱된 출력 신호는 빔형성된 출력 신호로 지칭될 수 있다; 이것은 센서 어레이의 위치에서, 예를 들어 센서 어레이의 중심에서 측정된 수량(예를 들어, 사운드 압력)에 대한 포커스 포인트에서의 사운드 소스의 기여도를 나타낼 수 있다. 그와 같은 실시예들에서, 포커싱 계산은 따라서 빔형성 계산이다.

음향 홀로그래피의 문맥에서, 포커싱된 출력 신호는 포커스 포인트에서의 수량(예를 들어, 사운드 압력, 입자 속도 또는 다른 음향 수량) (의 추정치)을 표시한다. 본 문맥에서 서로 다른 포커스 포인트들에 대한 출력 신호들은 원하는 영역, 예를 들어 객체의 표면 또는 체적에서 음향 필드를 재구성(또는 "되돌려-전파")하기 위해 이용될 수 있다.

그러므로, 일부 실시예들에서, 포커싱 계산은 빔형성 계산이며; 및 포커싱 계산은 센서 어레이의 어레이 포지션에서의 음향 수량(예를 들어, 사운드 압력)에 포커스 포인트로부터의 기여도의 추정치를 결정하는 단계를 포함한다. 대안적인 실시예들에서 포커싱 계산은 포커스 포인트에서의 음향 필드의 파라미터의 추정치를 결정하는 단계를 포함한다. 그러므로, 그와 같은 실시예들에서, 포커싱된 출력 신호는 재구성된 음향 수량을 표시한다. 일반적으로, 포커싱 계산은 센서 어레이의 센서로부터 측정된 센서 신호들에 기초하여 포커스 포인트에서 물리적 수량을 컴퓨팅하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서 포커싱 계산은 필터링된 신호들을 획득하기 위해 필터를 적용하는 단계를 포함하는 필터-앤드-섬 계산, 및 최종 포커싱된 신호를 획득하기 위한 합산(또는 다른 선형 조합)이다. 그러므로, 일부 실시예들에서, 용어 어레이 포커싱은 필터-앤드-섬 연산을 통해 포커스 포인트에서의 수량을 추정하기 위한 프로세스를 지칭하도록 의도된다.

따라서, 일부 실시예들에서, 용어 포커싱 계산은 필터-앤드-섬 계산을 지칭하며 포커싱된 출력 신호는 필터-앤드-섬 계산의 결과를 지칭한다. 필터-앤드-섬 계산은 각각의 센서들로부터의 센서 신호들에 각각의 필터들을 적용하는 단계, 및 필터링된 신호들을 합산하는 단계를 포함한다.

일부 실시예들에서, 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는:

- 각 센서에 대해, 측정된 센서 출력 신호에 각각의 보조 필터들을 적용함으로써 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 컴퓨팅하는 단계를 포함하며, 각각의 보조 필터는 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되며, 각각의 보조 필터는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존하며; 각 보조 필터는 따라서 메시 포인트들의 서브세트 중 하나와 관련되며;

- 각각의 메시 포인트에 대해, 보조 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 조합하는 단계, 및 상기 내삽된 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 메시 포인트들에 대해 계산되는 보조 포커싱된 출력 신호들을 내삽하는 단계를 포함한다.

- 각 센서에 대해, 측정된 센서 출력 신호에 각각의 보조 필터들을 적용함으로써 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 컴퓨팅하는 단계를 포함하며, 각각의 보조 필터는 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되며, 각각의 보조 필터는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존하며; 다시, 각 보조 필터는 메시 포인트들의 서브세트 중 하나와 관련되며;

- 각 센서에 대해, 내삽된 필터링된 센서 신호를 획득하기 위해 각각의 메시 포인트들에 대해 컴퓨팅되는 복수의 보고 필터링된 센서 신호들을 내삽하는 단계, 및 내삽된 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 내삽된 센서 신호들을 조합하는 단계를 포함한다.

또 다른 실시예들에서, 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는:

- 각 센서에 대해, 메시 포인트들의 결정된 서브세트 중 각각의 하나들과 관련되는 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들로부터 적어도 하나의 내삽된 필터 파라미터를 컴퓨팅하는 단계;

- 각 센서에 대해, 측정된 센서 출력 신호에 각각의 내삽된 필터를 적용함으로써 내삽된 필터링된 센서 신호를 컴퓨팅하는 단계; 및

- 내삽된 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 내삽된 필터링된 센서 신호들을 조합하는 단계를 포함한다.

포커싱 동작 및/또는 내삽 동작은 서로 다른 도메인들, 예를 들어 시간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서 수행될 수 있음이 인식될 것이다.

적용된 어레이에 관하여 원방(far-field) 영역에서, 빔형성기는 거리(깊이) 해상도를 갖지 않을 것이며, 따라서 단지 소스들의 방향 식별이 획득될 수 있다. 중간 거리들에서 일부 정도의 거리 해상도가 달성될 수 있으며, 따라서 여기서 3D에서의 특정 포인트들에서의 포커싱이 예를 들어, 3D 소스 분배 맵을 획득하기 위해 바람직할 수 있다. 본원에 설명되는 방법의 실시예들은 포커스 포인트들의 메시에 대한 사전-컴퓨팅된 필터들을 이용한다. 빔형성기가 단지 원방 영역에서 이용되도록 의도되는 경우에, 단지 지향성(2D) 메시가 필요하며, 포커싱은 지향적일 것이다. 그렇지 않으면 3D 메시가 필요할 수 있으며, 포커싱은 특정 포인트들에 있을 것이다. 유사한 고려들은 음향 홀로그래피에 적용한다. 그럼에도 불구하고, 본 설명의 목적을 위해, 용어들 지향성 포커싱 및 포인트 포커싱은 상호교환가능하게 이용될 것이며, 포커스 방향들은 또한 관련 방향들에서의 포지션 벡터들에 의해 나타날 것이다. 따라서, 본원에 이용된 바와 같은 용어들 메시 포인트 및 포커스 포인트는 예를 들어, 단위구(unit sphere) 상의 포지션에 의해 나타난 바와 같이, 3D 공간에서의 방향뿐 아니라 3D에서의 포지션을 포함하도록 의도된다. 각 메시 포인트 및 각 포커스 포인트는 따라서 적합한 좌표 시스템에 관한 3개의 공간 좌표들에 의해 또는 3D 공간에서의 2차원 표면(예를 들어, 구) 상의 포지션을 정의하는 2개의 공간 좌표들에 의해 정의가능할 수 있다.

센서 출력 신호는 음향 신호, 즉 예를 들어, 초음파 또는 초저주파 등과 같은 청취불가능한 사운드, 청취가능한 사운드, 잡음 또는 그의 조합인 측정된 사운드를 표시한다. 다른 실시예들에서, 센서 출력 신호는 임의의 다른 음향 또는 라디오 신호, 예를 들어, 소나 신호, 레이더 신호, 무선 통신 신호 등을 표시할 수 있다.

측정된 수량은 음향 수량, 예를 들어, 사운드 압력, 사운드 압력 경도(gradient), 입자 속도 및/또는 등일 수 있다. 따라서 각 센서는 임의의 적합한 음향 측정 디바이스, 예를 들어, 마이크로폰, 하이드로폰, 압력 경도 변환기, 입자 속도 변환기, 무선 통신들 시스템들을 위한 수신기들/변환기들, 레이더 및/또는 소나 등 또는 그의 조합일 수 있다. 센서 어레이는 복수의 센서들, 예를 들어 규칙적 또는 불규칙 그리드, 예를 들어, 2- 또는 3-차원 그리드로 배열되는 센서들의 세트를 포함한다.

어레이들의 센서들은 측정 위치들의 세트의 각각의 하나들에서 배열될 수 있다. 측정 위치들의 세트는 하나 또는 그 초과의 측정 평면들에서, 예를 들어 단일 평면 또는 2개 또는 그 초과의 평행한 평면들에 배열될 수 있다. 각 평면 내에서, 측정 위치들은 규칙적 그리드 상에, 불규칙 패턴으로, 또는 임의의 다른 적합한 방식으로 배치될 수 있다. 더욱이, 본원에 설명되는 방법은 또한 비-평탄한 측정 기하학들, 즉 측정 위치들이 하나 또는 그 초과의 평행한 평면들에 위치되는 것이 아닐, 예를 들어, 만곡된 표면 상에 위치하는 배열들에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본원에 설명되는 방법은 구 어레이 기하학에 적용될 수 있다.

용어 내삽은 알려진 데이터 포인트들의 이산 세트의 근접도 내에서 새로운 데이터 포인트를 적어도 대략 컴퓨팅하기 위한 임의의 적합한 프로세스를 지칭하도록 의도된다. 본 설명의 문맥에서 용어 내삽은 알려진 필터 파라미터들로부터 포커스 포인트와 관련되는 포커싱된 출력 신호의 컴퓨테이션(compuation)을 지칭하도록 의도되며, 각 필터 파라미터는 메시 포인트들의 이산 (서브-)세트 a 중 하나와 관련되며, 여기서 포커스 포인트는 메시 포인트들의 미리 결정된 근접도 내에 있다. 그러므로, 메시 포인트들의 서브세트를 선택하는 단계는 포커스 포인트의 근접도에서 메시 포인트들을 선택하는 단계, 예를 들어 포커스 포인트의 미리 결정된 근접도에서 모든 메시 포인트들을 선택하는 단계, 또는 포커스 포인트에 최근접한 미리 결정된 수의 메시 포인트들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 그러나, 내삽을 수행하기 위해 이용되는 메시 포인트들의 서브세트를 선택하기 위한 다른 메커니즘들이 선택될 수 있음이 인식될 것이다.

내삽은 구간적(piecewise) 상수 내삽, 선형 내삽, 다항 내삽, 스플라인(spline) 내삽, 또는 임의의 다른 적합한 내삽 방법일 수 있다. 내삽은 각도 및/또는 선형 좌표들(1D, 2D 또는 3D)일 수 있다. 일부 실시예들에서, 내삽 및 조합 연산들의 순서는 상호교환될 수 있다는 것이 추가로 인식될 것이다. 특히, 이는, 내삽이 각 메시 포인트에서 컴퓨팅되는 값들의 선형 조합이며, 포커싱된 출력 신호를 발생시키는 복수의 필터링된 센서 신호들의 조합이 컴퓨팅된 필터링되는 센서 신호들의 선형 조합, 예를 들어, 컴퓨팅된 필터링되는 센서 신호들의 합계인 실시예들에 적용된다.

일부 실시예들에서, 내삽에 대해(그리고 각 센서에 대해) 이용되는 메시 포인트들의 각각에 대한 보조 필터링된 신호들은 각각의 메시 포인트들과 관련되는 각각의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들을 적용함으로써 컴퓨팅될 수 있다. 후속적으로, 각 센서에 대해, 선택된 포커스 포인트에 대해 필요한 필터링된 센서 신호는 컴퓨팅된 보조 필터링되는 센서 신호들의 내삽으로서 컴퓨팅될 수 있다. 대안적으로, 각 메시 포인트에 대해, 보조 포커싱된 출력 신호는 그 메시 포인트에 대해 그리고 각각의 센서들에 대해 보조 필터링된 센서 신호들로부터 컴퓨팅될 수 있으며, 각각의 메시 포인트들에 대한 보조 포커싱된 출력 신호들은 그 후에 내삽된 포커싱되는 출력 신호를 획득하기 위해 내삽될 수 있다. 그러므로, 각각의 센서들에 대한 보조 필터링된 센서 신호들에 걸친 합산(또는 그렇지 않으면 조합) 및 서로 다른 메시 포인트들에 걸친 내삽은 특히, 내삽이 각각의 메시 포인트들과 관련되는 컴퓨팅된 값들의 선형 조합으로서 컴퓨팅될 때, 임의의 순서로 수행될 수 있다. 예를 들어, 빔형성 맵 EH는 재구성된 음향 필드 맵을 획득하기 위해, 다수의 포커스 포인트들에 관한 포커싱(예를 들어, 빔형성)이 실행되는 실시예들에서, 프로세스는 다음의 방식으로 더 가속화될 수 있다: 먼저, 즉, 각각이 메시 포인트들 중 하나 및 센서들 중 하나와 관련되는, 각각의 보조 필터링된 신호들을 컴퓨팅하도록 메시 포인트들의 상기 서브세트의 각각과 관련되는 각 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들을 적용함으로써, 빔형성 또는 재구성된 맵을 획득하는데 관련되는 모든 포커스 포인트들에서의 내삽을 위해 요구되는 메시 포인트들의 적어도 서브세트에 걸쳐 포커싱 계산이 수행될 수 있다. 각 메시 포인트에 대해, 각 센서에 대해 적어도 하나씩, 다수의 각각의 보조 필터링된 신호들이 컴퓨팅된다. 원하는 포커스 포인트들의 각각에 대한 필터링된 센서 신호들은 그 후에 컴퓨팅된 보조 필터링된 신호들 중 각각의 하나들의 내삽에 의해 컴퓨팅될 수 있다. 대안적으로, 원하는 포커스 포인트들의 각각에 대한 내삽된 포커싱되는 출력 신호는 각각의 보조 필터링된 신호들로부터 컴퓨팅되는 각각의 포커싱된 출력 신호들을 내삽함으로써 컴퓨팅될 수 있다.

예를 들어, FIR 필터들에 대한 경우에서와 같이, 필터링된 센서 출력 신호는 필터 파라미터들의 (적어도 대략) 선형 함수일 때, 메시 포인트들의 각각의 하나들에 관련되는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들로부터 내삽된 필터 파라미터들을 먼저 컴퓨팅하고, 내삽된 필터 파라미터들은 내삽된 필터를 정의하며, 그 후에 센서 출력 신호들에 내삽된 필터를 적용하여 필터링된 센서 출력을 계산함으로써 원하는 포커스 포인트와 관련되는 필터링된 센서 출력 신호들이 계산될 수 있다. 내삽된 포커싱되는 출력 신호는 그 후에 각각의 센서들로부터 필터링된 센서 출력들을 조합함으로써 컴퓨팅될 수 있다. 본 실시예에서, 포커싱 계산들의 수는 일부 경우들에서 감소될 것이며, 따라서 어레이 포커싱(예를 들어, 빔형성) 동작의 컴퓨테이션 비용을 감소시킨다.

각 메시 포인트는 각 센서에 대해 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터와 관련될 수 있다. 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들은 정해진 메시 포인트에 대해, 메시 포인트로부터의 기여들이 출력 신호에서 완전히 유지되게 요구하면서 포커싱된 출력 신호의 전력을 최소화함으로써 컴퓨팅될 수 있다.

일부 실시예들에서, 제 1 메시 포인트와 관련되는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터(들)의 각 세트는 최대 사이드로브 레벨을 최소화함으로써 컴퓨팅될 수 있으며, 최대 사이드로브 레벨은 제 1 메시 포인트와 상이한 다른 포지션들의 세트로부터 그리고 미리 결정된 주파수들의 세트에서의 방해들의 억제 레벨을 표시한다. 본 실시예는 소스들을 방해하는 일부 포지션들에서 그리고 일부 주파수들에서 높은 사이드로브 민감도 피크들의 리스크를 감소시키는 것을 알게 되었다.

일반적으로, 각 메시 포인트는 그와 관련되는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트를 가질 수 있다.

일부 실시예들에서, 제 1 메시 포인트와 관련되는 각각의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터 세트는,

- 미리 결정된 주파수들의 세트의 각각에 대해, 최대 사이드로브 레벨을 최소화함으로써 복합 센서 가중치들의 세트를 결정함으로써, 최대 사이드로브 레벨은 제 1 메시 포인트와 상이한 다른 포지션들의 세트로부터 그리고 상기 주파수에서의 방해들의 억제 레벨을 표시하며, 각 센서 가중치는 센서들의 각각의 하나와 관련된다;

- 각 센서에 대해, 상기 결정된 센서 가중치들의 서브세트로 구성되는 주파수 응답 벡터에 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터(들)에 의해 정의되는/설정되는 주파수 응답을 맞춤으로써 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터를 결정함으로써 컴퓨팅되며, 상기 서브세트의 센서 가중치들은 특정 센서에 대한 각각의 주파수들과 관련된다. 본 실시예는 사이드로브 억제의 매우 다른 레벨들이 서로 다른 주파수들에서 달성되게 허용하면서 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들을 컴퓨팅하기 위해 요구된 컴퓨테이션 자원들을 상당히 감소시키는 것으로 판명되었다.

메시 포인트들은 포인트들의 임의의 적합한 규칙적 또는 불규칙적 그리드, 예를 들어 2차원 또는 3차원 그리드로서 선택될 수 있다. 메시 포인트들은 하나 또는 그 초과의 평면들에서, 예를 들어 단일 평면 또는 2개 또는 그 초과의 평행한 평면들에서 배열될 수 있다. 각 평면 내에서, 메시 포인트들은 규칙적 그리드 상에, 불규칙한 패턴으로, 또는 임의의 다른 적합한 방식으로 배열될 수 있다. 대안적으로, 메시 포인트들은 하나 또는 그 초과의 만곡된 표면들, 예를 들어 각각의 반경들을 갖는 하나 또는 그 초과의 구들 내에 분배될 수 있다. 일부 실시예들에서, 메시 포인트들은 이용되는 빔형성기의 로컬 대역폭보다 작은 이웃하는 메시 포인트들 사이의 거리로 배열된다.

상술한 그리고 후속하는 방법의 피쳐들(features)은 적어도 부분적으로 소프트웨어로 또는 펌웨어로 구현될 수 있으며 컴퓨터-실행가능한 명령들과 같은 프로그램 코드 수단들의 실행에 의해 야기되는 데이터 프로세싱 디바이스 또는 다른 프로세싱 수단들 상에 실행될 수 있다는 것이 주목된다. 여기서 그리고 후속하여, 용어 프로세싱 수단은 상기 기능들을 수행하기 위해 적합하게 적응되는 임의의 회로 및/또는 디바이스를 포함한다. 특히, 상기 용어는 일반- 또는 특별-목적 프로그램가능한 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들(DSP), 응용 주문형 집적 회로들(ASIC), 프로그램가능한 로직 어레이들(PLA), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이들(FPGA), 그래픽 프로세싱 유닛들(GPU), 특별 목적 전자 회로들 등 또는 그의 조합을 포함한다.

본 발명의 실시예들은 각각이 제 1-언급된 방법과 관련하여 설명되는 장점들 및 이익들 중 하나 또는 그 초과를 산출하며, 각각이 제 1-언급된 방법과 관련하여 설명되며 및/또는 종속 청구항들에 개시된 바와 같은 실시예들에 대응하는 하나 또는 그 초과의 실시예들을 갖는, 상술한 방법 그리고 후속하는 시스템들, 디바이스들 및 물건 수단을 포함하는 서로 다른 방식들로 구현될 수 있다.

특히, 어레이 포커싱(예를 들어, 빔형성) 계산들을 수행하기 위한 프로세싱 장치의 실시예들은 센서 어레이의 각각의 센서들로부터, 측정된 수량에 응답하는 센서 출력 신호들의 세트를 수신하기 위한 인터페이스; 및 본원에 정의되는 방법의 일 실시예의 단계들을 수행하도록 구성되는 프로세싱 유닛을 포함할 수 있으며, 프로세싱 유닛은 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 상기 세트를 저장하기 위한 스토리지 매체를 포함한다.

어레이 포커싱(예를 들어, 빔형성기 또는 홀로그래피) 시스템은 상기에 그리고 후속하여 정의된 바와 같은 프로세싱 장치, 및 측정 위치들의 세트에서 측정된 수량을 측정하기 위한, 그리고 프로세싱 장치에 측정된 제 1 음향 수량을 포워딩하도록 장치에 대한 통신 접속에서 접속가능한 센서들의 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 그와 같은 시스템은 3D 공간에서의 사운드(예를 들어, 잡음) 소스들을 로컬화하기 위해, 예를 들어 인클로저(enclosure)에서 사운드 소스들을 로컬화하기 위해 이용될 수 있다.

사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들은 (예를 들어, 컴퓨터 프로그램의 일부로서 또는 별개의 파일 또는 파일들에서) 어레이 포커싱(예를 들어, 빔형성) 프로세스를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램에 또는 그의 조합으로서 포함될 수 있거나 그로부터 분리될 수 있는 컴퓨터 프로그램에 의해 발생될 수 있음이 인식될 것이다. 예를 들어, 사전-컴퓨팅된 파일 파라미터들은 컴퓨터 프로그램 또는 설치 프로그램에 의해 발생될 수 있으며 센서 어레이로 전달되도록 데이터베이스 또는 다른 스토리지 매체에 저장될 수 있다.

컴퓨터 프로그램은 데이터 프로세싱 시스템으로 하여금 프로그램 코드 수단들이 데이터 프로세싱 시스템 상에 실행될 때 상기에 개시되며 후속하는 방법의 단계들을 수행하게 하도록 적응되는 프로그램 코드 수단을 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터-판독가능한 스토리지 매체 상에 저장될 수 있거나 데이터 신호로서 구체화될 수 있다. 스토리지 매체는 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, CD ROM, DVD, 하드 디스크 및/또는 등과 같은 자기 또는 광학 스토리지 디바이스와 같은 데이터를 저장하기 위한 임의의 적합한 회로 또는 디바이스를 포함할 수 있다.

컴퓨터-판독가능한 스토리지 매체는 메시지 포인트들의 세트 중 하나와 각각 관련되며 각각 본원에 개시되는 방법의 실시예의 단계들을 수행할 때 본원에 정의된 바와 같은 프로세싱 장치에 의한 이용을 위해 그 위에 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트를 저장할 수 있다.

다른 일반적인 양상에 따르면, 각 센서가 측정된 수량에 응답하여 센서 출력 신호를 출력하도록 동작가능하며, 포커싱된 출력 신호는 포커스 포인트에서 계산된 수량을 표시하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법이 본원에 개시된다. 방법의 실시예들은:

- 수신된 측정되는 센서 출력 신호들의 각각으로부터 각각의 필터링된 센서 신호를 컴퓨팅하는 단계를 포함하며, 필터링된 센서 신호는 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되는 필터에 의해 필터링되는 측정된 센서 신호를 표시하며, 필터는 포커스 포인트에 의존하여 적어도 하나의 필터 파라미터에 의존하며;

- 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 복수의 컴퓨팅된 필터링되는 센서 신호들을 조합하는 단계를 포함한다.

상기 및 다른 양상들은 도면을 참조하여 후속하여 설명되는 실시예들로부터 명백하게 밝혀질 것이다:
도 1은 빔형성기 시스템의 개략적 블록도를 도시한다.
도 2는 센서 어레이의 빔형성된 출력 신호를 컴퓨팅하는 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 3은 평탄화 어레이에서의 마이크로폰들을 갖는 측정 셋업을 도시한다.
도면들 전반에, 동일한 참조 부호들은 어디에나 실행가능한, 동일하거나 대응하는 엘리먼트들, 피쳐들 또는 컴포넌트들을 지칭한다.

후속하여, 본 발명의 양상들 및 실시예들은 빔형성 시스템을 참조하여 더 상세하게 설명될 것이다. 그러나, 본원에 설명되는 방법, 물건들 및 시스템들의 실시예들은 또한 음향 홀로그래피에 적용될 수 있음이 인식될 것이다.

도 1은 음향 파들의 빔형성을 수행하기 위한 빔형성기 시스템의 개략적 블록도를 도시한다. 시스템은 음향 수신기들(108)의 세트 및 음향 수신기들에 접속된 분석 유닛(103)을 포함한다.

다음에서 음향 수신기들(108)은 또한 변환기들로 지칭될 것이다. 그럼에도 불구하고, 음향 수신기들은 마이크로폰들, 하이드로폰들 또는 사운드 압력, 사운드 압력 경도, 입자 속도, 또는 다른 선형 수량들과 같은 음향 특성을 측정하기 위한 임의의 다른 적합한 센서일 수 있다는 것이 인식될 것이다. 도 1의 실시예에서, 변환기들(108)은 변환기들(108)이 규칙적 그리드, 예를 들어 1-, 2-, 또는 3-차원 그리드로 배열되는 변환기들의 어레이(102)로서 구현된다. 변환기들은 규칙적 그리드 또는 불규칙적 기하학 상에 배열될 수 있다. 빔형성 애플리케이션들에서, 불규칙한 기하학들은 더 잘 수행하며 따라서 전형적으로 이용된다. 변환기들의 수 및 어레이의 기하학, 예를 들어 변환기-간(inter-transducer) 간격은 사운드 소스들이 로컬화되는 인클로저의 기하학 및 크기, 관련 주파수 범위, 원하는 공간 해상도 및/또는 다른 설계 파라미터들에 따라 선택될 수 있다.

변환기 어레이(102)는 변환기들(108)이 예를 들어, 유선 또는 무선 신호 접속을 통해, 분석 유닛에 측정된 신호들을 포워딩할 수 있도록 분석 유닛(103)에 접속된다. 변환기들에 의해 측정되는 신호들은 또한 센서 신호들로 지칭될 것이다.

분석 유닛(103)은 변환기 어레이(102)로부터 측정된 신호들을 수신하고 프로세싱하기 위한 인터페이스 회로(104), 인터페이스 회로(104)와 데이터 통신하는 프로세싱 유닛(105), 스토리지 매체(112) 및 프로세싱 유닛(105)과 데이터 통신하는 출력 유닛(106)을 포함한다. 도 1에 단일 유닛으로서 도시되더라도, 분석 유닛(103)은 2개의 별개의 디바이스들, 예를 들어 획득 프런트-엔드 및 컴퓨터, 또는 심지어 2개보다 많은 디바이스들로 물리적으로 분할될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 유사하게, 분석 유닛의 서로 다른 서브-블록들에 관하여 설명되는 기능들은 대안적인 또는 추가적인 기능적 또는 하드웨어 유닛들/모듈들로 분할될 수 있음이 인식될 것이다.

인터페이스 회로는 변환기들(108)로부터 출력 신호들을 수신하기 위해 그리고 프로세싱 유닛(105)에 의한 후속적인 분석을 위해 수신된 신호들을 프로세싱하기 위해 적합한 신호 프로세싱 회로를 포함한다. 인터페이스 유닛은 동시적 시간 데이터 획득을 수행하며, 그 후에 전형적으로 FFT를 이용하여, 데이터의 주파수 도메인으로의 변환을 포함하는 모든 추가적인 프로세싱이 프로세싱 유닛(105)에 의해 이루어질 수 있다. 인터페이스 회로(104)는 다음의 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과를 포함할 수 있다: 수신된 신호들을 증폭하기 위한 하나 또는 그 초과의 사전-증폭기들, 수신된 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 하나 또는 그 초과의 아날로그-대-디지털(A/D) 변환기들, 하나 또는 그 초과의 필터들, 예를 들어 대역폭 필터들, 및/또는 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스 회로는 변환기들의 각각에 대한 주파수의 기능으로서 진폭 및 위상을 출력 데이터로서 제공할 수 있다.

프로세싱 유닛(105)은 적합하게 프로그램된 마이크로프로세서, 컴퓨터의 중앙 프로세싱 유닛, 또는 인터페이스 유닛(104), 예를 들어, ASIC, DSP, GPU 및/또는 등으로부터 수신되는 신호들을 프로세싱하기 위한 임의의 다른 적합한 디바이스일 수 있다. 프로세싱 유닛은 본원에 설명된 바와 같은 빔형성된 출력 신호를 컴퓨팅하도록 인터페이스 회로(104)를 통해 수신되는 센서 신호들을 프로세싱하도록 적응된다.

스토리지 매체(112)는 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, CD ROM, DVD, 하드 디스크 및/또는 등과 같은 자기 또는 광학 스토리지 디바이스와 같은 사전-컴퓨터 필터 파라미터들의 세트를 표시하는 데이터를 저장하기 위한 임의의 적합한 회로 또는 디바이스를 포함할 수 있다. 도 1에서, 스토리지 매체는 별개이지만 프로세싱 유닛과 통신 접속하게 도시된다. 그러나, 스토리지 매체(112)가 또한 예를 들어, 내부 메모리로서 프로세싱 유닛(105)의 일부로서 구체화될 수 있음이 인식될 것이다.

출력 유닛(106)은 빔형성된 신호의 시각적 표현, 예를 들어 서로 다른 포커스 포인트들에 관한 빔형성된 출력 신호들의 맵을 제공하기 위한 디스플레이 또는 임의의 다른 적합한 디바이스 또는 회로를 포함할 수 있다. 적합한 출력 유닛의 예들은 프린트된 표현을 제공하기 위한 프린터 및/또는 프린터 인터페이스를 포함한다. 대안적으로 또는 추가로, 출력 유닛(106)은 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 자기 또는 광학적 스토리지 디바이스, 예컨대 CD ROM, DVD, 하드 디스크, 유선 또는 무선 데이터 통신 인터페이스, 예를 들어 LAN, 광역 네트워크 및 인터넷 등과 같은 컴퓨터 또는 원격통신 네트워크에 대한 인터페이스와 같은, 빔형성된 출력 신호를 표시하는 데이터를 전달하고 그리고/또는 저장하기 위한 임의의 적합한 회로 또는 디바이스를 포함할 수 있다.

분석 유닛(103)은 적합하게 프로그램된 컴퓨터, 예를 들어 적합한 신호 획득 보드 또는 회로를 포함하는 PC로서 구현될 수 있다.

동작 동안, 변환기 어레이(102)는 사운드 소스가 위치되는 또는 사운드 소스들의 위치가 예를 들어, 음향 방사선을 방출하는 사운드 소스를 포함하는 객체의 표면 근처에 또는 인클로저(enclosure)의 내부에 맵핑되는 주변에서의 위치에 포지셔닝될 수 있다. 변환기들의 수, 어레이의 기하학, 예를 들어 변환기-간 간격 및 가능한 사운드 소스들에 대한 거리가 객체의 크기 및 기하학적 복잡도 또는 분석되는 환경, 관련 주파수 범위 및 원하는 공간 해상도에 따라 선택될 수 있다.

어레이(102)의 포지션은 예를 들어, 포지션 검출 디바이스에 의해 결정될 수 있으며, 분석 유닛(103)에 공급될 수 있다. 어레이(102)의 변환기들(108)은 그들 각각의 포지션들에서 사운드 압력 또는 다른 적합한 음향 수량을 측정할 수 있으며, 최종 센서 신호들이 분석 유닛(103)에 송신된다.

예를 들어, 변환기 어레이는 집적된 포지션 검출 디바이스를 갖는 핸드-헬드 어레이일 수 있으며, 따라서 객체 주변에 분배되는 서로 다른 액세스가능한 포지션들에서의 측정들을 허용한다. 다른 전형적인 애플리케이션은 자동차 캐빈(cabin) 내에 있을 수 있으며, 여기서 3D 어레이 그리드가 모든 방향들로 소스들을 구별할 수 있도록 이용될 수 있으며, 예를 들어 구 어레이 또는 이중 층 어레이(예를 들어, 8x8x2 센서들을 포함함)가 이용될 수 있다.

분석 유닛(103)은 하나 또는 그 초과의 포커스 포인트들(109)에 관한 빔형성된 출력 신호 및/또는 변환기들에 의해 측정되는 신호들로부터의 방향들을 계산한다. 분석 유닛은 빔형성된 신호의 표현, 예를 들어, 방향의 함수로서 및/또는 초점으로서 어레이 포지션에서 사운드 압력에 대한 기여들 또는 사운드 강도들의 맵을 저장 및/또는 출력할 수 있다.

빔형성된 출력 신호를 컴퓨팅하기 위한 프로세스의 실시예는 도 2를 참조하여 도 1을 참조하여 계속해서 설명될 것이다.

일반적으로, 프로세스의 실시예들은 정해진 포지션/방향

에서 출력 시간 신호

을 계산할 수 있다. 예를 들어, 출력 신호는 센서 어레이(의 중심)에서의 사운드 압력에 대한 포커스 포인트/방향으로부터의 기여의 추정치일 수 있다. 상기에 언급된 바와 같이,

은 (예를 들어, 센서 어레이의 중심 주변의 단위 구 상의 포지션 또는 좌표 시스템의 다른 적합한 원점에 의해 표현되는 바와 같이) 3D에서의 방향 또는 포지션을 정의할 수 있다. FAS 빔형성기는 먼저 필터링된 센서 신호들을 획득하기 위해 먼저 개별 필터들 h를 센서 신호들

에 먼저 적용하며, 그 후에 필터링된 신호들의 추가가 후속된다.

여기서, 심볼

는 시간에서의 컨볼루션을 나타내며, 벡터

은 포지션

에서 빔형성기를 포커싱하는 것을 돕기 위해 변환기 번호

에 적용되는 필터의 파라미터들을 포함한다. 그러므로, 빔형성된 출력 신호

은 복수의 컴퓨팅된 필터링되는 센서 신호들을 조합함으로써, 본 실시예에서 합산에 의해 획득된다. 일반적으로, 빔형성된 출력 신호는 컴퓨팅된 필터링되는 센서 신호들의 서로 다른 조합, 특히 선형 조합에 의해 계산될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 필터들은 FIR 필터들일 수 있다; 그러나 본원에 설명되는 프로세스의 실시예들이 또한 다른 타입들의 필터들로 적용될 수 있다. S. Yan, C. Hou 및 X.Ma의 논문 "Convex optimization based time-domain broadband beamforming with sidelobe control", J. Acout. Soc. Am. 121 (1), 2007년 1월, 46-49는 예를 들어, 빔형성기의 최소 사이드로브 레벨에 대해 FIR 필터들을 최적화하는 방법을 포함하는, FIR-필터-기반된 방식을 설명한다. 당업자는 최적 필터 파라미터 벡터

의 컴퓨테이션(computation)이 많은 경우들에서 빔형성 계산이 수행되어야 할 때마다 모든 계산 포인트에 대해 풀리도록 적합하지 않은, 매우 심한 컴퓨팅 태스크임을 인식할 것이다. 다음에서 최적화된 FAS 빔형성을 수행하는 효율적인 방법의 일 예가 더 상세하게 설명될 것이다.

초기의 단계(S1)에서, 프로세스는 적합한 좌표 시스템을 정의하며 사전-컴퓨팅된 최적화되는 필터 파라미터들이 이용가능한 메시(mesh)(110)를 형성하는 N개의 메시 포인트들

의 세트를 획득한다. 포지션들

의 메시는 빔형성 계산들이 특정 어레이로 수행되는 공간에서의 구역에 걸쳐 있다. 일반적으로, 메시의 포인트들

사이의 간격은 빔형성기의 로컬 빔폭보다 다소 작아야 한다. 간격은 사용된 내삽 방식에 의존할 수 있으며, 전체 시스템(필터들, 내삽 방식, 메시 발생)이 설계되는 포인트에서 결정될 수 있다. 그 포인트에서 간격은 내삽의 원하는 정확도를 획득하도록 충분히 작게 선택될 수 있다. 이들 메시 포인트들

의 각 하나에 대해, 프로세스는 사전-컴퓨팅된, 최적화된 필터 파라미터 벡터들

의 세트를 획득하며, 여기서

은

개의 메시 포인트들과 관련되는 인덱스이며

은 어레이의

개의 변환기들과 관련되는 인덱스이다. 필터 파라미터들

은 따라서 각각의 메시 포인트들과 관련되는 각각의 보조 필터들을 정의한다. 예를 들어, 메시 포인트들 및 관련된 필터 파라미터들은 어레이와 관련되며 어레이와 함께 제공될 수 있는 필터 뱅크(예를 들어, 파일, 파일들의 세트 또는 데이터베이스)에 저장될 수 있다. 최적화된 필터 파라미터들을 컴퓨팅하기 위한 방법들의 예들은 이하에 더 상세하게 설명될 것이다. 전형적으로 메시 및 필터 파라미터들은 한번 그리고 특정/별개의 프로그램에 의한 전부에 대해 정의되고/컴퓨팅되며 센서 어레이와 함께 전달된다. 그러나 이것은 또한 설치 동안, 또는 빔형성 소프트웨어에서의 적합한 초기화 함수(따라서 재계산을 허용함)에 의해 이루어질 수 있다.

단계(S2)에서, 프로세스는 측정, 즉 어레이의 각각의 변환기들로부터의 센서 신호들의 세트

을 수신한다.

단계(S3)에서, 프로세스는 빔형성된 신호가 계산되는 것에 관한 포지션 또는 방향을 정의하는 벡터

을 선택한다. 예를 들어, 프로세스는 포지션들의 시퀀스를 자동으로 선택할 수 있거나, 프로세스는 원하는 방향/포지션을 표시하는 사용자 입력을 수신할 수 있거나, 사용자는 소스 분배 맵을 발생시키기 위한 기반으로서 포인트들의 그리드

을 정의할 수 있다.

단계(S4)에서, 프로세스는 포커스 포인트

에 가장 가까운 둘러싸는 최근접 메시 포인트들을 식별한다. 도 1에서, 포인트(109)에 최근접한 메시 포인트들은 113으로 표기된다. 식별된 메시 포인트들의 수는 이용되는 내삽 알고리즘, 메시의 타입 및 좌표 시스템의 선택에 의존할 수 있다는 것이 인식될 것이다. 예를 들어, 메시 포인트들이 큐빅 그리드로 배열되는 경우에, 프로세스는 포커스 포인트

이 위치되는 큐브의 코너들로서 둘러싸는 최근접 메시 포인트들을 결정할 수 있다. 유사하게, 메시 포인트들이 좌표 시스템의 원점 주변에 중심을 두며 각각의 반경들을 갖는 하나 또는 그 초과의 구들 상에 배열되는 경우에, 프로세스는 포지션

에 가장 가까운 구들을 결정할 수 있으며, 그 후에 구들의 각각 상의 미리 결정된 수의 가장 가까운 메시 포인트들을 결정할 수 있다.

단계(S5)에서, 프로세스는 각각의 메시 포인트들과 관련되는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들을 이용하여 결정된 최근접 메시 포인트들의 각각에 대한 빔형성 계산을 수행한다:

그러므로, 빔형성기 출력들은 센서 신호들의 각각에 보조 필터들을 적용하는 것으로부터 발생하는 보조 필터링된 센서 신호들을 조합함으로써, 이 경우에 합산함으로써 컴퓨팅된다. 보조 필터들은 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들

에 의해 차례로 정의된다. 단계(S6)에서, 이에 따라, 프로세스는 포지션

에서의 내삽된 빔형성기 출력

에 도달하도록 포지션들

에서 계산된 빔형성기 출력들의 내삽을 수행한다. 내삽된 빔형성기 출력은 따라서,

-각 센서에 대해, 각각의 보조 필터들을 측정된 센서 출력 신호에 적용함으로써 메시 포인트들의 선택된 서브세트와 관련되는 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 컴퓨팅함으로써, 각 보조 필터는 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되며, 각 보조 필터는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존하며;

- 각 메시 포인트에 대해, 보조 빔형성된 출력 신호

을 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 조합하며 상기 내삽된 빔형성되는 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 메시 포인트들에 대해 컴퓨팅되는 보조 빔형성된 출력 신호들을 내삽함으로써 계산된다.

내삽은 그와 같이 알려진 임의의 적합한 내삽 기술을 이용하여 수행될 수 있다. 내삽의 간단한 형태는 각도 또는 선형 좌표들(1D, 2D 또는 3D)에서의 선형 내삽이다.

빔형성 프로세스는 다음의 방식들로 가속화될 수 있다:

1) 빔형성 계산은 먼저 특정된 빔형성 맵을 획득하는데 관련되는 모든 계산 포인트들

에서의 내삽을 위해 요구되는 메시 포인트들 중 적어도 일부에 걸쳐 수행될 수 있다. 내삽은 그 후에 제 2 단계에서 수행된다.

2) FIR 필터들의 경우에 대해, 수식 (1)의 빔형성기 출력은 (이제 파라미터 벡터

의 주된 부분을 구성하는) 필터 계수들

의 선형 함수이다:

여기서,

는 FIR 필터들의 샘플링 시간 간격이며,

은 필터들에서의 탭들의 수이며,

은 변환기

과 모든 메시 포인트들

사이의 공유된 정수 샘플-간격 지연이며,

은 정해진

과

에 대해, 필터 계수 벡터

의

개의 엘리먼트들을 구성한다.

을 얻기 위해 메시 포인트 빔형성기 출력 신호들

상의 공간 내삽을 행하는 대신에, FIR 필터 계수들

은 그 후에 수식 (2)에 적용될 수 있는

을 얻기 위해 내삽될 수 있다. 그러므로, 빔형성된 출력 신호는:

- 각 센서에 대해, 메시 포인트들의 결정된 서브세트의 각각의 하나들과 관련되는 사전-컴퓨팅되는 필터 파라미터들

으로부터 적어도 하나의 내삽된 필터 파라미터

을 컴퓨팅함으로써;

- 각 센서에 대해, 각각의 내삽된 필터를 측정된 센서 출력 신호에 적용함으로써 내삽된 필터링되는 센서 신호를 컴퓨팅함으로써; 및

- 내삽된 빔형성되는 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 내삽된 필터링되는 센서 신호들을 조합함으로써 계산될 수 있다.

수식 (2)에서의 공유된 지연 카운트들

은 요구된 FIR 필터 길이를 최소화하기 위해 도입된다: DAS 빔형성을 갖는 유사성을 가정하면, DAS에서 필요한 지연은

으로 근사화되며, 따라서 FIR 필터는 필터 최적화에 의해 도입되는 순수 지연으로부터의 편차 플러스 소수의 샘플 간격들인 최대값의 지연을 모델링해야 한다. 지연 오프셋 카운트들

이 FAS 빔형성 소프트웨어에 의해 알려지지 않는 경우에, FIR 필터 계수들의 벡터들

과 함께 필터 뱅크에서(즉,

에서) 저장된다.

센서 신호들에서와 동일한 샘플링 레이트를 갖는 수식 (2)의 빔형성기 출력 신호를 계산하는 것은 공식이 이산 컨볼루션들의 변환기들을 통한 합산이도록 야기한다:

는 출력 상의 정수 샘플 카운트이다. 컨볼루션의 실제 계산은 예를 들어 FFT를 활용하는 표준 중첩-가산(Overlap-Add) 알고리즘을 이용하여 효율적으로 이루어질 수 있다.

주파수 도메인 공식은 수식 (2)의 퓨리에 변환을 통해 획득될 수 있다:

는 변환기 사운드 압력 스펙트럼이며

는 각도 주파수이다. 필터들의 주파수 도메인 표현

의 도입은:

이는 주파수 도메인 빔형성 표현 (4)가 다음과 같이 기록되게 허용한다:

본 설명의 간략화를 위해, Radix 2 FFT 프로세싱만을 고려하면, 센서 신호들의 샘플링 시간 간격

는 어떤 음이아닌 정수

에 대한

와 동일한 경우에, 수식 (5)의 주파수 도메인 필터들

은 FFT를 이용하여 컴퓨팅될 수 있다. 센서 신호들의 레코드 길이

로, 센서 신호들의 FFT 스펙트럼들에서의 주파수들

는

이며, 수식 (5)는 다음과 같이 된다:

이것은 길이

로부터 길이

로 FIR 필터 계수 벡터를 제로-패딩(zero-padding)하고 그 후에 FFT가 후속됨으로써 각 조합

에 대해 컴퓨팅될 수 있다. 이러한 가능성은 측정된 신호들이 FIR 필터 뱅크에 사용된 것과 동일하거나 더 작은 샘플링 주파수를 갖는 대부분의 경우들에 대해 매우 효율적인 주파수 도메인 빔형성을 지원한다.

대안적인 주파수-도메인 구현이 다음에 예시될 것이다. 특히, 다음에서,

은 정해진 주파수에서 센서 에 의해 측정되는 복합 센서 신호(예를 들어, 사운드 압력)를 표기하며,

은 메시 포인트

에서 빔형성기를 포커싱하기 위해 센서

으로부터 센서 신호에 적용되는 필터의 복합 주파수-응답 함수(frequency-response function: FRF)를 표기하며, 그 후에 정해진 주파수에서 메시 포인트

에서의 빔형성된 신호

은 다음과 같다.

더욱이,

은 원하는 포커스 포인트에서 내삽된 빔형성되는 신호

를 획득하도록 메시 포인트

에서 빔형성된 결과

에 적용되는 내삽 가중치 팩터를 표기할 때, 정해진 주파수에서의 내삽된 빔형성된 신호는 다음과 같이 획득될 수 있다:

그러므로,

를 컴퓨팅하기 위해, 초기에 내삽된 주파수-응답들을 컴퓨팅할 수 있으며 후속적으로 빔형성 계산에서 내삽된 주파수 응답 함수들을 이용할 수 있다. 그러므로, 일부 실시예들에서, 각 메시 포인트와 관련되는 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들은 각각의 센서들과 관련되는 메시 포인트에 대해 그리고 각각의 주파수들에 대한 주파수 응답들일 수 있다.

주파수-응답들이 전형적으로 이산 주파수들의 세트에서 이용가능할 것임에 따라, 주파수에서의 추가적인 내삽은 임의의 주파수에서 빔형성된 결과를 컴퓨팅하도록 수행될 수 있다.

최소 사이드로브 레벨을 위한 FIR-필터들의 최적화:

다음에서, 최적화된 필터 계수들

을 사전-컴퓨팅하는 대안적인 방법들이 FIR 필터들의 경우에 더 상세하게 설명될 것이며 최적화는 최소 사이드로브 레벨을 위해 수행된다.

예를 들어, 메시 포인트들 중 하나인

인, 본 설명의 목적을 위해 단일 포커스 포인트 또는 방향에 대한 최적의 FIR-필터 계수들의 계산이 설명될 것이다. 이하에 설명되는 방법들은 모든 메시 포인트들

에 대한 필터 파라미터들을 컴퓨팅하기 위해 이용될 수 있음이 인식될 것이다. 컴퓨팅된 필터 파라미터들은 그 후에 저장될 수 있으며 본원에 설명된 바와 같은 방법에 이용될 수 있다.

도 3은 평면 어레이에서의 M개의 변환기들을 갖는 측정 셋업을 도시한다.

개의 포인트 소스들은 포지션들

로부터의 입사파들을 생성하며, 이들은 여기서 어레이에 대한 원방 영역(far-field region)에 있다. FAS 빔형성의 포커싱 능력들을 이용하면, 어레이에서의 기준 포지션에서 소스

으로부터 (즉, 제자리에 어레이를 갖지 않는) 자유장(free-field) 사운드 압력 기여도

는 다른 "방해하는" 소스들로부터 최대 가능한 범위 기여도들,

로 억제하면서 추출되어야 한다. 추출은 어레이로부터 보이는 바와 같은 사운드파들의 다른 원점(포지션

)에 기초한다.

자유장에서의 평면 어레이가 도 3의 예에 도시되더라도, 본 섹션에 설명되는 원리는 플레이트 내의 또는 강고한 구 표면 상에 플러시 마운팅(flush mounting)을 포함하는, 임의의 어레이 지지 구조에 대해 그리고 임의의 어레이 기하학에 대해 적용한다. 일반적으로, 센서 신호들은 다음의 방식으로 수학적으로 표현될 수 있다:

여기서 임펄스 응답 함수들

는 변환기들에 의해 측정되는 압력

에 대한 실제 기여도들에 대한 자유장 압력 기여도

로부터 알려진다. 자유장에서의 변환기들의 어레이에 대해, 여기서 사운드 필드 상의 변환기들의 영향이 무시될 수 있으며, 원방 영역에서만의 소스들로, 함수들

는 기준 포인트로부터 변환기

로의 사운드 필드

의 지연들

만을 나타낸다.

수식 (8)에서의 양측들의 퓨리에 변환은 동등한 주파수 도메인 관계를 유도한다:

여기서

및

는

및

각각의 퓨리에 변환들이다.

가 지연을 나타내는 상기 예에서, 대응하는 함수

는 (자유장에서의 어레이 및 원장에서의 소스들에 대한) 동등한 위상 시프트를 나타낼 것이다:

소스

으로부터 기여도

또는

를 추출하기 위해, 그 소스의 포지션

에서의 빔형성기에 포커싱한다. 빔형성기에 대한 주파수 도메인 표현 (4)를 이용하면, 포커스 포인트

만이 고려될 것이기 때문에 인덱스

을 스킵한다. 수식 (4)에서의 변환기 압력 스펙트럼에 대한 표현 (9)의 치환은 그 후에 다음을 유도한다:

여기서

는 소스 번호 i로부터의 기여도이다:

열 벡터들

및

는 다음과 같이 정의된다:

엘리먼트들은 동일하게 조직화되며

는 벡터 또는 행렬의 전치(transpose)를 나타낸다. 이상적으로 수식 (12)에 따른 관련의 주파수 범위에 걸친

및

가

및

와 동일하도록 필터 벡터

를 구하려 할 것이다.

설명되는 최적화된 필터 파라미터들을 사전-컴퓨팅하기 위한 방법의 제 1 실시예는 S. Yan, C. Hou 및 X. Ma(ibid)에 의해 설명되는 것과 유사한다. 그 방법에서, 비교적 작은 수 I개의 방해하는 소스들이 억제되는 것이 고려된다. 방해하는 소스들의 이들 비교적 소수의 가정된 포지션들로부터의 기여도들이 최소화될 것이다. 다른 포지션들(방향들)로부터의 방해들은 포커스 포인트

로부터의 기여도들이 출력 신호에서 완전히 유지되게 요구하면서 빔형성기 출력 신호의 파워를 최소화함으로써 평균 의미에서 최소화된다.

출력 파워를 최소화하기 위해 이러한 출력 파워가

와 동일하며, 여기서

은 센서 신호들의 공분산 행렬이며,

는 결정되는 FIR 필터 계수들의 벡터이며,

는 켤레복소수를 나타낸다.

의 콜레스키 인수분해

를 도입하면, 여기서

는 켤레(에르미트의) 전치를 나타내며, 출력 파워는

로서 표현될 수 있으며, 이는

를 최소화함으로써 최소화될 수 있다.

수식 (12)를 참조하여 방법은 이제 다음과 같이 수학적으로 설명될 수 있다:

여기서,

은 선택된 I개의 포지션들로부터의 방해의 요구된 억제 레벨을 정의하는 상수이며,

는 제약들이 부과되는 주파수들의 세트이며,

는 방해하는 소스들이 억제되어야 하는, 가능하게는 주파수-변화하는 포인트들의 세트를 나타내며,

는 FIR 계수 벡터

의 표준(대개 2-표준)의 최대치를 정의하며, 그에 의해 빔형성기의 소위 백색 잡음 이득(WNG)(S.Yan, C.Hou 및 X.Ma(ibid))을 제한한다. 포인트들의 주파수 종속 세트,

를 이용에 대한 하나의 이유는 빔-폭이 낮은 주파수들에서 크고 높은 주파수들에서 작은 경향이 있다는 것에 있다. 문제 (14)는 예를 들어, S.Yan, C.Hou 및 X.Ma(ibid)를 참조하여, 이용가능한 해법기들(solvers)를 효율적으로 이용하여 풀어질 수 있는 소위 2차 원뿔체 프로그램(Second Order Cone Program: SOCP) 문제의 형태를 갖는다.

본 실시예에 관련되는 하나의 쟁점은 공분산 행렬

의 정의 및 계산이다. 이상적으로 빔형성을 위해 이용되는 센서 신호들을 이용하여 계산되어야 하며, 이는 최적화 문제(14)가 각 새로운 측정의 모든 포커스 포인트

에 대해 풀려야 함을 암시한다. 이것은 상당히 힘든 태스크이다. 일 예로서, 50개의 변환기들 및 64개의 FIR 필터 탭들로, 벡터

에서의 3.200 변수들이 각 포커스 포인트에 대해 결정되어야 한다. 이것을 회피하기 위해, 공간 내삽과 조합하여 사전-계산되는 필터들의 필터 뱅크를 이용하여 본원에 설명되는 방법의 실시예들이 이용될 수 있다. 그러나 그 후에 공분산 행렬은 의도된 애플리케이션들에 대한 어떤 가정된 평균이어야 할 것이다. 전형적으로 대각선 상의 동일한 엘리먼트들을 갖는 대각 행렬이 이용될 수 있으며, 이는

의 최소화가

의 최소화에 의해 교체될 수 있으며, 이는 단지 WNG의 최소화를 의미한다. 그 후에 최종 제약-WNG 제약-이 제거될 수 있다.

그러나, 주된 쟁점은 방해하는 소스들의 비교적 소수의 가정된 포지션들

의 이용이다. 평균적으로 다른 포지션들에서의 방해하는 소스들에 대한 민감도가 상술한 바와 같이 최소화될 것이더라도, 일부 주파수들에서의 포인트들

사이의 높은 사이드로브(민감도) 피크들이 존재할 수 있다. 관련된 쟁점은 허용된 최대 상대적 사이드로브 레벨

의 선택이다. 원칙적으로 다른 제약들의 존재시에 선택된 주파수들

에 걸쳐 어느 사이드로브 레벨이 달성될 수 있는지를 알지 못할 수 있다.

이것은 정해진 어레이 및 정해진 포커스 포인트들에 관련되는 일부 조사를 요구할 것이다.

다음의 대안적인 실시예는

의 최소화를 스킵함으로써 그리고 대신에 최대 사이드로브 레벨

의 최소화를 행함으로써 이들 쟁점들을 해결한다. 특히, 상기 논의에 기초하여, 다음의 최적화 문제는 FIR 필터 계수들을 결정하기 위해 정의될 수 있다:

이것은 또한 SOCP 문제이며, 따라서 이용가능한 해법기들을 효율적으로 이용하여 풀릴 수 있다. WNG는 여전히 포지션들

사이의 사이드로브들의 레벨 상에 "평균 제어"의 어떤 레벨을 제공하면서, 최종 제약을 통해 제어될 수 있다. 그러나 그렇지 않으면 그 사상은 원하는 범위 내의 모든 사이드로브들을 일부 정도의 정확도로 제어하기 위해 그리고 따라서 최고 사이드로브를 최소화하기 위해 충분히 조밀한 포인트들의 그리드

를 이용하는 것이다.

여기서 주된 쟁점은 다음의 예에 의해 예시될 수 있는 바와 같이, 최적화 문제 (15)의 크기이다.

예:

일 예에서 반경

의 강고한 구 표면에 플러시 마운팅되는

개의 마이크로폰들의 어레이가 이용된다. 이후, 마이크로폰들 사이의 평균 간격은 5 cm에 가깝고, 이것은 대략 2.5 kHz까지의 파장의 절반 아래에 있다. 그 주파수 범위에서 구 상의 50개의 마이크로폰들의 잘-선택된 분배들로 낮은 사이드로브 레벨들이 달성될 수 있다.

가 따라서 본 예에서 상한 주파수인 것으로 선택된다.

2.5 kHz에서

을 가지며,

는 여기서 파수(wave number)이며

는 사운드의 전파 속도이다. 그 숫자

주변까지 정도의 구면 조화 함수(Spherical harmonics)는 본래 구형 어레이의 방향성 패턴들에서 지배적일 것이다(M. Park 및 B. Rafaely, "Sound-field analysis by plane-wave decomposition using spherical microphone array", J. Acoust. Soc. Am. 118 (5), 2005년 11월, 2005, 3094-3103을 참조). 그러나, WNG의 적정 레벨, 즉 솔루션 벡터

의 적정 표준을 허용하면,

주변까지 정도의 구면 조화 함수는 최적화 동안 동일한 레벨 상에 대략 있도록 증폭될 것이다. M. Park 및 B. Rafaely(ibid)를 참조하면, 로브의 최소 피크-대-제로 각도 반경은 그 후에

이다. 너무 많이 사이드로브 피크들을 손실하지 않기 위해, 그리드

에서의 각도 간격

는 최소 로브 각도 반경

의 대략 20%를 초과하지 않아야 함이 발견되었다. 완전한

입체각을 커버하는 각도 간격

을 갖는 그리드를 선택하는 것은 주변에 다수의 포인트들을 요구한다:

2.5 kHz에서 이것은

개의 포인트들을 유도한다. 그러나 이들 중에서 총계가 대략 50개의 포인트들에 달하는, 메인로브의 영역에 놓여있는 포인트들을 제거해야 하며, 따라서 315개의 포인트들로 종료한다.

딜레이 앤드 섬(Delay And Sum)에서보다 다소 양호한 저-주파수 해상도가 모델링되는 경우에,

샘플들/초와 동일한 샘플링 주파수를 이용하면, 경험에 따라 전형적으로 FIR 필터 길이

이 통상적으로 필요하다. 필터의 시간 범위(time span)는 그러면 구를 4번 둘러싸는데 소요되는 파(wave)의 시간에 가깝다.

개의 FIR 필터 계수들을 결정하기 위해, 적어도

과 동일한 숫자

개의 주파수들

가 이용되어야 한다. 2로의 나눗셈은 각 주파수가 실수 및 허수 부분 둘 다를 갖는 복소수 응답에 관한 제약을 효율적으로 제공한다는 사실에 기인한다. 그러나, 특정의 과도-결정(over-determination)이 유용한 것으로 발견되었으며, 따라서 최종적으로

이 선택되었다. 0 Hz 내지 2.5 kHz까지의 주파수 간격에 걸쳐 동일하게 90개의 주파수들을 분배하고, 각 주파수에서 제약 포지션들

의 수

를 계산하기 위해 상기 방식을 이용하면, 포인트들

의 총수가 약 13,600이 된다. (15)에서 이들 대략 13,600개의 부등식 제약들을 넘어서, 하나 더 많은 부등식 제약 플러스

개의 등식 제약들을 갖는다. (솔루션 프로세스에서 결정되는)

에서의 가변 FIR 필터 계수들의 수는 이전에 언급된 바와 같다:

. 이미 이것은 모든 빔형성 프로세싱 동안 행해지기에 그다지 적합하지 않다.

그러나 빔형성은 실제로 본 경우에 7.5 kHz까지, 약 인수 "절반-파장-공간-샘플링의 주파수"의 3배까지 종종 고갈된다. 이렇게 행하는 것은 필터 지속 시간(length in seconds)을 유지하기 위해 다시 FIR 필터 탭들의 수

을 2배로 요구하는, 일시적 샘플링 주파수를 2배로 하는 것, 즉 최대 32,768 샘플들/초를 요구할 것이다. 그리고 주파수 번호 카운트

의 선택을 위해 이전에 이용된 기준에 후속하여, 그 카운트가 또한 2배로 되어야 하며, 따라서

이 되고, 가변 FIR 계수들의 수는 12,800과 동일하다. 문제 크기의 최대 증가는 그러나, 2.5와 7.5 kHz 사이의 추가된 주파수들에서 매우 조밀한 그리드

에 대한 필요성으로부터 발생한다. 주파수로 최대 구면 조화 함수 정도 N의 후속하는 증가는 잘 작동하는 것으로 발견되었다:

0 Hz 내지 7.5 kHz 사이에 균일하게 분배된

의 주파수들로, 그리고

그리드들에서 밀도 계산을 위해 이전에 이용되는 방식을 이용하면, 총 약 116,000개의 부등식 제약들이 발생한다. 제약 함수들의 경도(gradients)의 행렬을 고려하면, 부동 소수점 표현에서 메모리의 6 GB를 취하여,

엘리먼트들을 가질 것이다. 이러한 문제 크기는 적정 시간에서의 빔형성 계산시에 모든 포커스 포인트에 대해 다루기 쉬운 것으로 고려되지 않는다.

상기 예로부터의 결론은 제 2 실시예가 변환기 카운트, 어레이 직경 및/또는 상한 주파수의 관점에서 비교적 작은 문제들에 대해 이용될 수 있다는 것이다. 20cm-직경의 50-엘리먼트 구형 어레이의 실제적 애플리케이션에 대해, 방법은 실행가능하지 않다. 본원에 개시되는 방법의 실시예들에 따라 이용되는 필터 뱅크의 한번 발생을 위해 강력한 컴퓨터에 의해 처리될 수 있다.

후속하는 제 3 실시예는 최적화된 필터 파라미터들을 사전-컴퓨팅하기 위해 큰 컴퓨팅 파워에 대한 필요성을 회피한다. 문제를 푸는 것 외에 매우 다른 사이드로브 억제의 레벨들이 "절반-파장-공간-샘플링의 주파수" 상하로 달성될 수 있다. 상술한 제 2 대안적인 실시예는

의 동일한 값이 모든 주파수들에서 이용되기 때문에 항상 적절하게 처리할 수 있는 것은 아니다. 주파수-변화하는

을 정의하려 시도를 행할 수 있지만, "양호한 변화"가 정의되었는지를 아는 것은 어려울 것이다.

제 3 실시예에 따르면, 소스

로부터의 빔형성기 출력에 대한 기여도를 위한 식 (12)에서 다음을 획득하기 위해 FIR 필터들

의 주파수 도메인 표현의 정의 (5)를 이용한다(다시, 본 설명의 목적을 위해, 단일 포커스 포인트에서만 보면서, 인덱스 n을 스킵함):

(13)에서 벡터

의 정의에 대응하여, 열 벡터

는 이제 다음과 같이 정의된다:

제 1 및 제 2 실시예들에서처럼, 제 3 실시예는 주파수들의 이산 세트

에서 FIR 빔형성기의 성능을 최적화하는 것을 포함한다. 본 실시예의 행렬-벡터 설명을 용이하게 하기 위해, 이들 이산 주파수들에서의 FIR 필터 응답들의 행렬

는 다음의 방식으로 정의된다:

그리고

및

는 열

및 행

각각의 엘리먼트들을 포함하는 열 벡터들을 나타내도록 이용된다. 이들 정의들을 이용하면, 주파수들

에서의 빔형성기 출력에 대한 단일 소스 기여도들에 대한 식 (18)은 다음과 같이 표현될 수 있다:

명확하게, 소스

가 빔형성기 출력에서 올바르게 재구성되어야 하는 경우에,

의 값은 모든 주파수들에서 1로 동일해야 한다. 그 기여도가 회피되어야 하는 경우에,

는 모든 주파수들에서 가능한 한 작아야 한다.

방법의 제 3 실시예는 일반적으로 후속하는 2-단계 절차를 통해 FIR 필터들을 최적화한다:

1) 주파수들

를 한번에 하나씩 취하면, 문제에 대한 솔루션으로서

에서의 복소 변환기 가중치들의 세트를 계산한다:

완료시에, 완전한 행렬

가 이용가능하다.

의 선택은 이하에 설명될 것이다.

2) 각 변환기

에 대해, 탭들

를 갖는 FIR 필터를 주파수 응답 벡터

으로 맞춘다. 이것을 행하기 위해, 여기서 단지 단일 포인트 (#0)를 고려하기 때문에, 포커스 포인트 인덱스 n을 다시 스킵하면서, 수식 (5)가 주파수들

에서 적용된다:

여기서,

는

개의 행들(주파수들) 및

개의 열들(필터 탭들)을 갖는 후속하는 행렬이다:

수식 (23)은 규칙화된 최소 제곱법(least-squares) 의미로 풀린다.

문제 (22)에서의 등식 제약이 문제 (14)에서의 등식 제약들과 반대인 페이즈(phase)를 포함함을 주목한다. 이것은 제 2 단계에서 수식 (23)으로부터 유용한 솔루션

을 획득하기 위해 주파수들

에 걸쳐

의 지속적인 "평활한" 페이즈가 필요하기 때문이다.

아마도 갑작스럽게, 페이즈의 그와 같은 평활한 주파수 변화는 또한 수식 (22)에서의

가 적합하게 선택될 때 상기 단계 1)로부터 발생함이 판명되었다. 문제 (22)는 반복적인 최적화 절차를 이용하여 풀리는 SOCP 문제이다. 시작 포인트로서 모두 제로들을 갖는

를 이용하는 대신에, 발명자들은 (22)에서의 등식 제약을 성취하는 잘-조건화된 분석적 시작 벡터

를 이용하였다. 전형적으로 이것은 "투명한" 어레이에 대한 딜레이 앤드 섬 솔루션 및 (예를 들어, 소위 플러시-마운팅된) 강고한 구에서의 변환기들의 어레이의 경우에 대한 구면 조화 함수 빔형성 솔루션일 것이다. 하나의 성공적인 구현에서,

에서 시작하여, 최급 하강 알고리즘(steepest descent algorithm)이 이용되었으며, 경로가 초구(hyper-sphere)

를 교차하는 경우에, 또는 경도 표준이 예를 들어

에서 그 값의 1%보다 더 작아졌을 때 반복이 중단되었다.

의 전형적인 값은

일 것이다. 그 절차의 이용은 상당히 짧은 FIR 필터들

에 의해 매우 용이하게 표현될 수 있는 주파수 응답 함수들

을 생성하도록 되었다.

적합하게 선택된 주파수들

로 관계 (23)은

과

사이의 FFT 관계만을 표현한다. 그러한 방식으로 주파수들을 선택하는 것은 그러나, 과도 결정을 지원하지 않을 것이다. 그리고 임의의 경우에, 단계 2)에서의 (23)의 솔루션은 단계 1)에서의 최적화 문제보다 훨씬 더 작은(훨씬 적은 시간을 소모하는) 컴퓨테이션 태스크이다.

가장 큰 컴퓨테이션 문제는 최고 주파수에서 (22)의 솔루션이다. 상기 제 2 실시예와 관련하여 논의되는 50-엘리먼트 구형 어레이 예에 대해, 180개 주파수들 중 각 하나가

복소 변수들과 (22)의 솔루션을 관련시키며, 7.5 kHz에서 부등식 제약들의 수는 대략 1862일 것이다. 이것은 다루기 쉬운 크기의 문제이다. 그러나 180개의 주파수들이 처리되어야 하며, 이것이 모든 포커스 포인트에 대해 행해져야 하는 것을 상기하면, 모든 빔형성 계산과 관련하여 행해지기에 적합하지 않은 컴퓨테이션 문제이다. 본 예에 이용되는 어레이의 타입과 관련한 실제적 애플리케이션들에 대해, 본원에 설명된 바와 같은 필터 뱅크는 상당한 장점이다.

상기에 언급된 바와 같이, 필터 뱅크에서 커버되는 포인트들

사이의 간격은 빔형성기의 로컬 빔폭보다 다소 작아야 한다. 상기 예의 50-엘리먼트 구형 어레이에 대해, 대략

간격을 갖는 각도 메시(mesh), 플러스 구로부터 25 cm를 넘어서는 단지 3개의 방사상 거리들이 각도(2D) 및 방사상 거리에서 선형 내삽을 위해 적용가능한 것으로 발견되었다. 방사상 내삽을 위해 거리의 함수로서보다 역의 거리의 함수로서 선형 변화를 가정하는 것이 더 양호한 것으로 발견되었다.

본원에 설명되는 방법 및 장치는 예를 들어, 머신들, 모터들, 엔진들, 자동차들과 같은 차량들 및/또는 등의 음향 특성들을 분석할 때, 진동하는 객체들과 같은 다양한 사운드/잡음 소스들을 식별하기 위해 이용될 수 있다.

본원에 설명되는 방법의 실시예들은 여러 별개의 엘리먼트들을 포함하는 하드웨어에 의해, 및/또는 적합하게 프로그램된 마이크로프로세서에 의해 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 여러 수단들을 열거하는 장치 청구항들에서, 이들 수단들 중 여러개가 하드웨어의 하나 및 동일한 엘리먼트, 컴포넌트 또는 항목에 의해 구체화될 수 있다. 특정 측도들(measure)이 상호배타적으로 다른 종속 청구항들에 인용되거나 서로 다른 실시예들에 설명된다는 단순한 사실은 이들 측도들의 조합이 유용한 것으로 사용될 수 없음을 나타내지 않는다.

본 명세서에 이용될 때 용어 "포함하다/포함하는"은 서술된 피쳐들(features), 엘리먼트들,단계들 또는 컴포넌트들의 존재를 특정하도록 되어있지만 하나 또는 그 초과의 다른 피쳐들, 엘리먼트들, 단계들, 컴포넌트들 또는 그 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않음이 강조되어야 한다.

Claims

복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법으로서,
각각의 센서는 측정된 수량에 응답하여 센서 출력 신호를 출력하도록 동작가능하며, 상기 포커싱된 출력 신호는 포커스 포인트에서 계산된 수량을 표시하며; 상기 방법은:
- 상기 센서들의 각각으로부터 각각의 측정된 센서 출력 신호를 수신하는 단계;
- 측정된 센서 신호들에 관하여 포커싱 계산을 수행함으로써 상기 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계
를 포함하며, 상기 방법은, 미리 결정된 메시(mesh) 포인트들의 세트 중 메시 포인트들의 서브세트를 결정하는 단계를 더 포함하며, 각각의 메시 포인트는 그와 관련되는 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터를 가지며; 상기 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는 내삽되는(interpolated) 포커싱된 출력 신호를 획득하도록 상기 메시 포인트들의 서브세트에 관하여 내삽을 수행하는 단계를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 포커싱된 출력 신호는 복수의 필터링된 센서 신호들의 조합을 표시하며, 각각의 필터링된 센서 신호는 각각의 측정된 센서 신호가 수신된 대응하는 센서와 관련되는 필터에 의해 필터링되는 상기 측정된 센서 신호들 각각의 것을 표시하며, 상기 필터는 상기 포커스 포인트에 의존하는 적어도 하나의 필터 파라미터에 의존하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 내삽되는 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는 각각의 측정된 센서 출력 신호들의 각각에 하나 또는 그 초과의 보조 필터들을 적용하는 단계를 포함하며; 상기 하나 또는 그 초과의 보조 필터들의 각각은 상기 각각의 측정된 센서 신호가 수신된 상기 대응하는 센서와 관련되며, 상기 하나 또는 그 초과의 보조 필터들의 각각은 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 내삽은 선형 내삽인, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 내삽은 각도 좌표들에서의 내삽을 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는:
- 각각의 센서에 대해, 상기 측정된 센서 출력 신호에 각각의 보조 필터들을 적용함으로써 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 컴퓨팅하는 단계 ―각각의 보조 필터는 상기 측정된 센서 신호가 수신된 상기 대응하는 센서와 관련되며, 각각의 보조 필터는 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존함―;
- 각각의 메시 포인트에 대해, 보조 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 상기 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 조합하는 단계, 및 상기 내삽되는 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 메시 포인트들에 대해 컴퓨팅되는 상기 보조 포커싱된 출력 신호들을 내삽하는 단계
를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는:
- 각각의 센서에 대해, 상기 측정된 센서 출력 신호에 각각의 보조 필터들을 적용함으로써 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 컴퓨팅하는 단계 ―각각의 보조 필터는 상기 측정된 센서 신호가 수신된 상기 대응하는 센서와 관련되며, 각각의 보조 필터는 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들 중 적어도 하나에 의존함―;
- 각각의 센서에 대해, 내삽되는 필터링된 센서 신호를 획득하기 위해 각각의 메시 포인트들에 대해 컴퓨팅되는 복수의 보조 필터링된 센서 신호들을 내삽하는 단계, 및 상기 내삽되는 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 내삽되는 센서 신호들을 조합하는 단계
를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
복수의 포커스 포인트들에 대한 메시 포인트들의 각각의 서브세트들을 결정하는 단계; 및 모든 결정된 서브세트들의 상기 메시 포인트들에 대한 각각의 보조 필터링된 센서 신호들을 계산하는 단계를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포커싱된 출력 신호를 컴퓨팅하는 단계는:
- 각각의 센서에 대해, 상기 메시 포인트들의 결정된 서브세트 각각의 것들과 관련되는 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들로부터 적어도 하나의 내삽된 필터 파라미터를 컴퓨팅하는 단계;
- 각각의 센서에 대해, 상기 측정된 센서 출력 신호에 각각의 내삽된 필터를 적용함으로써 내삽된 필터링되는 센서 신호를 컴퓨팅하는 단계; 및
- 상기 내삽되는 포커싱된 출력 신호를 획득하기 위해 각각의 센서들에 대해 컴퓨팅되는 상기 내삽되는 필터링된 센서 신호들을 조합하는 단계
를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
제 1 메시 포인트와 관련되는 각각의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터는 최대 사이드로브 레벨(maximum sidelobe level)을 최소화함으로써 컴퓨팅될 수 있으며, 상기 최대 사이드로브 레벨은 상기 제 1 메시 포인트와 상이한 다른 포지션들의 세트로부터 그리고 미리 결정된 주파수들의 세트에서의 방해들의 억제 레벨을 표시하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
제 1 메시 포인트와 관련되는 각각의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터는,
- 미리 결정된 주파수들의 세트의 각각에 대해, 최대 사이드로브 레벨을 최소화함으로써 센서 가중치들의 세트를 결정하고 ―상기 최대 사이드로브 레벨은 상기 제 1 메시 포인트와 상이한 다른 포지션들의 세트로부터 그리고 상기 주파수에서의 방해들의 억제 레벨을 표시하며, 각각의 센서 가중치는 센서들 각각의 것과 관련됨―;
- 각각의 센서에 대해, 상기 결정된 센서 가중치들의 서브세트로 구성되는 주파수 응답 벡터에 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터(들)에 의해 정의되는 주파수 응답을 맞춤으로써 적어도 하나의 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터를 결정함으로써,
컴퓨팅되며, 상기 서브세트의 센서 가중치들은 각각의 주파수들과 관련되는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 메시 포인트들은 빔형성기의 로컬 빔폭보다 작은 이웃하는 메시 포인트들 사이의 거리로 배열되는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 포커싱 계산은 필터-앤드-섬(filter-and-sum) 계산인, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 메시 포인트들의 서브세트를 결정하는 단계는 상기 포커스 포인트의 근처에서의 메시 포인트들을 선택하는 단계를 포함하는, 복수의 센서들을 포함하는 센서 어레이의 포커싱된 출력 신호를 결정하는 방법.
어레이 포커싱을 수행하기 위한 프로세싱 장치로서,
센서 어레이의 각각의 센서들로부터, 측정된 수량에 응답하는 센서 출력 신호들의 세트를 수신하기 위한 인터페이스; 및
제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따라 정의되는 방법의 단계들을 수행하도록 구성되는 프로세싱 유닛
을 포함하며, 상기 프로세싱 유닛은 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트를 저장하기 위한 스토리지 매체
를 포함하는, 어레이 포커싱을 수행하기 위한 프로세싱 장치.
음향 프로세싱 시스템으로서,
제 15 항에 정의된 바와 같은 프로세싱 장치, 및
측정 위치들의 세트에서 측정된 수량을 측정하며, 그리고 상기 프로세싱 장치에 측정된 제 1 음향 수량을 포워딩하도록 상기 장치에 통신 접속으로 접속가능한 센서들의 세트
를 포함하는, 음향 프로세싱 시스템.
컴퓨터 프로그램으로서,
프로그램 코드 수단들을 포함하며,
상기 프로그램 코드 수단들은, 데이터 프로세싱 시스템으로 하여금, 상기 프로그램 코드 수단들이 상기 데이터 프로세싱 시스템 상에 실행될 때, 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따른 방법의 단계들을 수행하게 하도록 적응되는, 컴퓨터 프로그램.
컴퓨터-판독가능한 매체로서,
사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트가 저장되어 있으며,
상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트 각각은, 메시 포인트들의 세트 의 것과 관련되며, 상기 사전-컴퓨팅된 필터 파라미터들의 세트 각각은, 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 정의되는 방법의 단계들을 수행할 때, 제 15 항에 정의된 바와 같은 프로세싱 장치에 의해 이용되는, 컴퓨터-판독가능한 매체.