Page 105 - 《应用声学》2023年第2期

第 42 卷 第 2 期 李睿林等： 球形阵列自适应网格分层定位算法 293

accurate reproduction of layered multi-resolution grids subdivision, thereby reducing the amount of compu-
tation. Experiments verify the performance of the proposed algorithm, and the results show that in single
and dual sound source localization, the algorithm can achieve high localization accuracy, accurately select the
layered grid, and reduce the calculation amount by more than 75%.
Keywords: Spherical microphone array; Spherical harmonic MUSIC algorithm; Streered response power
algorithm; Refinable mesh layering; Adaptive mesh selection algorithm

配合传声器的几何信息进行 DOA 估计 [17−18] 。直
0 引言
接法利用表示空间相关信息分布的功率密度函数
来估计声源的位置 [2] 。传统的可控波束形成器导向
在不同的传声器阵列拓扑模型中，球形传声器
阵列得益于其三维对称性 [1] ，允许声场的三维分析， 响应功率 (Streered response power, SRP) 算法，是
且在所有方向上具有相同的分辨率 [2] ，对空间信息 一种基线直接定位法，通过搜索空间功率谱图中的
的捕捉更为全面 [3] ，已经在多媒体技术 [4] 、声场分 最大值来进行 DOA估计，是一种高精度、高可靠性
析和重构 [5−6] 等方面被广泛的应用。球形传声器阵 的测向和定位方法 [19−22] 。这类算法避免了间接测
列可以无模糊地计算声场的球谐域表示 [7] ，传声器 量所导致的声源信息损失，在复杂环境和混响条件
采集到的声频信号中包含空间信息 [8] ，该信息可以 下的定位性能更加稳健。
在球面采样后无失配的在球谐域进行分析。 然而基于 SRP 的定位方法通常具有较高的计
球谐域与球形传声器阵列的应用，已经与传统 算要求，因为它需要在所有可能的方向上控制波
阵元域方法相结合。Li等 [1] 提出了球谐域多重信号 束 [22−23] 。已有随机区域收缩算法 [23] 、考虑网格离

分类 (Spherical harmonics multiple signal classifi- 散点周围体积来扩展导向响应功率相位变换 (SRP
cation, SH-MUSIC) 方法，将其与传统MUSIC方法 phase transform, SRP-PHAT)算法 [24] 等降低计算
做了比较，SH-MUSIC利用了阵列配置的正交性，可 量的方法。但是现有方法往往会受到以下至少一种
以获得更好的性能。Yang 等 [9] 提出了一种基于球 问题的制约：降低计算量的同时会损失定位精度；缺
面传声器阵列的二维无网格压缩波束形成方法，并 少声源的先验信息，多声源定位精度不高；直接计算
揭示了相干性、间角、噪声、快拍数等对算法的影响， 能量流时增加了算法对噪声和混响的敏感性；缺少
得到了一种 360 全景实用声源识别技术。文献 [10] 球面网格分析方法，导致空间信息失配等。分层网
◦
研究了混响条件下的近场声源定位和波束形成， 格细分导向响应功率 (Hierarchical grid refinement
通过空间压力插值计算近场波达方向 (Direction SRP, HiGrid-SRP) 算法 [16] ，采用了球面四边形可
of arrival, DOA) 估计，并提取了信号不变与方向 细分网格来实现分层次网格划分，降低了空间球面
无关的球谐特征。球谐子空间旋转不变 (Spherical 的信息失配并有效地减少了计算量，但是该算法的
harmonics estimation of signal parameters via ro- 网格选择不够精确，算法中经常出现伪网格的划分
tational invariance techniques, SH-ESPRIT) 算法 或网格细分失败的问题。
也得到了研究和扩展，已有学者提出的实值两步 本文针对 SRP 算法声源定位密集网格搜索带
SH-ESPRIT 算法通过酉矩阵来获得信号子空间和 来的计算负荷，在球谐域 SRP(SH-SRP) 算法前，通
转向矩阵之间的实值关系，进一步降低了计算复杂 过SH-MUSIC 算法估计入射声源的个数；借助一种
度，且对比传统算法具有更高的精度 [11] 。基于声场 球面离散和快速分析框 [25] ，针对不同的声源入射个
能量分析的方法，从零阶和一阶球谐函数中计算伪 数，展开球面网格搜索，改进了 HiGrid-SRP算法选
强度矢量 [12] 来实现 DOA 估计或作为预处理方法， 中伪网格的问题。考虑到对空间信息的全面探索，
也可以达到减小计算量的目的，但是这类算法仅在 引入积分密度函数解决稀疏网格时点搜索可能错
理想环境中能够达到预期的效果 [13−14] ，且在处理 过峰值的问题，再通过联合相对熵和网格信息增益
相干或近似相干信号时，性能会明显下降 [15−16] 。 实现自适应网格划分，精准选择定位网格，删除冗余
目前可以将定位算法分为两大类：直接法和间 信息，使算法的计算效率接近理论最高值，在不损失
接法 [2] 。间接法关注声波到达传声器对的时延差， 定位精度的前提下，减小 SH-SRP算法的计算量，算