Page 14 - 《应用声学》2022年第4期
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第 41 卷 第 4 期                                                                       Vol. 41, No. 4
             2022 年 7 月                          Journal of Applied Acoustics                      July, 2022

             ⋄ 研究报告 ⋄



                       随机多项式展开多特征向量约束-匹配场


                                               声源定位算法                    ∗




                                                 王翰卓     1,2   李风华      1†


                                    (1 中国科学院声学研究所       声场声信息国家重点实验室        北京   100190)
                                                (2 中国科学院大学      北京  100049)

                摘要:多特征向量约束的自适应环境宽容匹配场算法可用于随机和不确知海洋环境中的声源定位。该方法需
                要对拷贝场复声压的互谱矩阵进行估计。为了克服蒙特卡洛统计方法计算互谱矩阵高耗时的缺点,文章将起
                伏介质中的随机或不确知声压表示为以正交的随机多项式为基底的级数,随机多项式基底的输入变量为描述
                环境随机性或不确知性的随机变量。利用随机多项式展开基底的正交性可快速估计拷贝场复声压互谱矩阵。
                仿真结果表明:在声源频率较低、浅海海水声速存在随机起伏的条件下,在计算效率上使用随机多项式展开方
                法估计拷贝场复声压互谱矩阵较蒙特卡洛统计方法可提高一个数量级;在高信噪比下,多特征向量约束匹配
                场声源定位算法在定位准确率和输出峰均比上优于线性匹配场和对角加载的最小方差匹配场声源定位方法。
                关键词:匹配场算法;声源定位;随机多项式展开;声传播起伏
                中图法分类号: O427.3          文献标识码: A          文章编号: 1000-310X(2022)04-0512-08
                DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2022.04.002



                 A sound source localization algorithm using multi-eigenvectors constrained
                        matched field processor based on polynomial chaos expansion



                                             WANG Hanzhuo    1,2  LI Fenghua 1


                  (1 State Key Laboratory of Acoustics, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
                                   (2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

                 Abstract: The environmentally tolerant multiple-eigenvectors constrained minimal variance matched-field
                 processor is a tool for source localization in stochastic and uncertain ocean mediums. To implement this
                 procedure, an accurate estimation of the cross-spectral density matrix for the complex pressure of the copy
                 filed is needed. And the Monte Carlo statistical method for estimating these matrices is time-consuming. To
                 solve the problem, we approximate the stochastic complex sound pressure as a series of which the bases are
                 orthogonal polynomials. The input variables of these polynomials are random variables that represent the
                 randomness and uncertainties of the environment. The simulation results show that under the condition of
                 low sound frequency and shallow water, as the sound speeds randomly fluctuated, the method of polynomial
                 chaos expansion improves the computation efficiency by an order of magnitude than the Monte Carlo statistical


             2021-07-09 收稿; 2022-05-18 定稿
             国家自然科学基金项目 (11674349)
             ∗
             作者简介: 王翰卓 (1992– ), 男, 山东人, 博士研究生, 研究方向: 起伏介质中的声传播。
              通信作者 E-mail: lfh@mail.ioa.ac.cn
             †
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