Page 71 - 《应用声学》2022年第3期

第 41 卷 第 3 期 季怡萍等： 基于压缩感知估计的 GIS 击穿放电定位方法研究 393

下面通过蒙特卡洛实验将 CSP-DOA 与 CS- 信噪比环境中可以实现更好的性能。
DOA 算法及经典的 MUSIC 方法进行比较，共进
2.3 二维可视化估计
行 200 次实验，噪声为白噪声，信噪比仿真范围为
0∼15 dB，传声器阵列为由 8 个传声器组成的线阵， 采用二维阵列可以同时估计方位角与俯仰角。
声源个数为 2。在每次仿真实验中，声源的 DOA 随 在击穿现场，测试距离通常会在2 m以上，这属于远
机生成。仿真结果如图 4(a)所示，可以看出，在高信 场测试，在进行方位角估计计算时可以将声源视为
噪比环境中，CSP-DOA 算法可以达到与 CS-DOA、 平面波模型，忽略距离影响因素，进而可以较为方便
经典 MUSIC 算法一样的性能；在低信噪比环境中， 地实现击穿位置的点坐标估计。在得到击穿位置的
由于对噪声的敏感，MUSIC 算法性能下降明显，而 坐标点后，结合可见光图像的匹配，便可实现击穿位
CSP-DOA 算法可以实现比 CS-DOA、MUSIC 算法 置的二维可视化估计，其流程如图 6 所示。开始时，
更好的性能，验证了算法的性能。图 4(b) 给出了传 传声器阵列数据与视频数据同步采集，通过波形确
声器阵列由 16个传声器组成时的性能比较，进一步 定击穿发生时段，再对该时段对应的阵列数据进行
验证了本文方法的有效性。 CS 估计，计算得到定位结果，然后与对应时间戳下
图 5(a) 和图 5(b) 分别在带限噪声环境中仿 的可见光图像进行叠加显示，形成直观的可视化定
真了传声器为 8 和传声器为 16 时本文方法与 CS- 位结果，有效提高了现场应用的便捷性和应用结果
DOA、MUSIC 方法的性能，可以看出本文方法在低 的直观性。

10 7
MUSIC MUSIC
CS-DOA 6 CS-DOA
8
CSP-DOA CSP-DOA
5
ឨࣀ/(O) 6 4 ឨࣀ/(O) 4 3

2
2
1
0 0
0 5 10 15 0 5 10 15
SNR/dB SNR/dB
(a) N=8 (b) N=16

图 4 白噪声环境声源 DOA 的估计误差
Fig. 4 The estimation error of source DOA under white noise
14 12
MUSIC MUSIC
12
CS-DOA 10 CS-DOA
CSP-DOA CSP-DOA
10
8
ឨࣀ/(O) 8 6 ឨࣀ/(O) 6

4
4
2
2
0 0
0 5 10 15 0 5 10 15
SNR/dB SNR/dB
(a) N=8 (b) N=16
图 5 带限噪声环境声源 DOA 的估计误差
Fig. 5 The estimation error of source DOA under band-limited noise