Page 16 - 《应用声学》2022年第1期

第 41 卷 第 1 期 Vol. 41, No. 1
2022 年 1 月 Journal of Applied Acoustics January, 2022

⋄ 研究报告 ⋄

采用球谐分解的二范数广义逆波束形成 ∗

高 玥 1,2 卢 铃 3,4 吴 鸣 2† 杨 军 1,2† 曹 寅 5

(1 中国科学院大学 北京 100049)
(2 中国科学院噪声与振动重点实验室 (声学研究所) 北京 100190)
(3 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 长沙 410007)
(4 国网电力设施噪声与振动实验室 长沙 410007)
(5 机器视觉 语音及信号处理研究中心 吉尔福德 GU2 7XH)

摘要：基于传声器阵列的声成像技术是解决噪声源识别的有效途径之一。该文提出了一种基于球谐分解的 L2
范数广义逆波束形成算法，并对此算法在分布式球形阵列布放方案下进行了定位精度及鲁棒性的对比分析研
究。仿真结果显示，此算法对低频相干声源具有较高的空间定位精确度，且阵元位置误差对此算法性能的影响
有限。通过在半消声室进行实验进一步证明了此算法的可行性。
关键词：声成像；分布式阵列；球谐波域；阵元位置误差；广义逆波束形成
中图法分类号: TP301.6 文献标识码: A 文章编号: 1000-310X(2022)01-0012-09
DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2022.01.002

Two-norm generalized inverse beamforming using spherical harmonic

decomposition

GAO Yue 1,2 LU Ling 3,4 WU Ming 2 YANG Jun 1,2 CAO Yin 5

(1 University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China)
(2 Key Laboratory of Noise and Vibration Research, Institute of Acoustics, Beijing 100190, China)
(3 State Grid Hunan Electric Power Corporation Research Institute, Changsha 410007, China)
(4 Laboratory of Electric Equipment Noise and Vibration Research, Changsha 410007, China)
(5 Centre for Vision, Speech and Signal Processing, Guildford GU2 7XH, UK)

Abstract: Acoustic imaging based on microphone array is one of the effective ways to solve the problem of noise
source identification. In this paper, a two norm generalized inverse beam forming algorithm based on spherical
harmonic decomposition is proposed. The positioning accuracy and robustness of this algorithm are compared
and studied under distributed spherical array placement scheme. Simulation results show that this algorithm
has a high spatial positioning accuracy for low frequency coherent sound sources, and the array position error
has a limited impact on the performance of this algorithm. Further experiments in semi-elimination laboratory
demonstrate the feasibility of the algorithm.
Keywords: Sound source imaging; Distributed array; Spherical harmonic domain; Position error; Generalized
inverse beamforming

2021-02-25 收稿; 2021-04-09 定稿
国家自然科学基金项目 (11804365)
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作者简介: 高玥 (1996– ), 女, 河北唐山人, 硕士研究生, 研究方向: 阵列信号处理。
† 通信作者 E-mail: mingwu@mail.ioa.ac.cn; jyang@mail.ioa.ac.cn