Page 40 - 《应用声学》2024年第6期
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布更广,其稀疏度为 36.67%,相较现有算法提高了 应约束值为−10 dB,即输出输入幅度比最大值应不
14.10%的稀疏度。 超过 0.3162。可知现有算法在 1500 Hz 低频处不满
足旁瓣响应约束,这是因为,与所提算法相比,现有
30
算法在低频范围的 WNG 表现较差,可能导致抑制
25 旁瓣信号的能力变弱;而所提算法由于受失配误差
20
ચ݀ऀՂ 15 影响较小,则在各频率点均能满足设计要求。
10
5 表 3 实验一中不同算法的输出输入频谱幅度比
0
0 5 10 15 20 25 30 35 Table 3 BOMSR of different algorithms
ฉ٨ऀՂ in the first experiment
(a) ဘదሪႠካขᄊሪႠચ݀ͯᎶ
声源入射角度 频率/Hz 现有稀疏算法 所提稀疏算法
30
25 1500 1.2591 1.2577
ચ݀ऀՂ 20 90 (期望方向) 2000 0.7736 0.9934
15
0.7708
0.9407
◦
2500
10
3000 0.8110 0.9692
5
0 3500 0.7650 1.0001
0 5 10 15 20 25 30 35
ฉ٨ऀՂ 1500 0.6487 0.0271
(b) ਫ਼ଢሪႠካขᄊሪႠચ݀ͯᎶ 2000 0.0940 0.0496
40 (旁瓣方向) 2500 0.1833 0.1974
◦
图 8 两种算法所设计波束形成器的稀疏抽头位置分布
3000 0.1320 0.1050
Fig. 8 Distribution of sparse tap positions in beam-
3500 0.1411 0.0990
formers designed by two algorithms
为了进一步定量分析各算法在实测环境中 表 4 实验二中不同算法的输出输入频谱幅度比
Table 4 BOMSR of different algorithms
的波束形成器性能,定义输出输入信号幅度比
in the second experiment
(Beamformer output to microphone signal ratio,
BOMSR) 为波束形成器在频域内输出信号与参考 声源入射角度 频率/Hz 现有稀疏算法 所提稀疏算法
阵元的输入信号的频谱幅度比 [5] 。对于期望方向入 1500 1.2654 1.2640
射的信号,幅度比越接近 1,表明波束形成器的信号 2000 0.4988 0.9073
◦
无失真效果越好;对于旁瓣方向入射的信号,幅度比 110 (期望方向) 2500 0.6348 0.8506
越接近 0,则表明波束形成器对噪声干扰抑制的能 3000 0.7169 0.9794
力更强。 3500 0.7834 1.0330
针对所提稀疏算法与现有稀疏算法设计两组 1500 0.1651 0.0292
2000 0.0693 0.0534
实测实验:由表 3 分别给出声源在期望 90 入射与
◦
60 (旁瓣方向) 2500 0.1376 0.2126
◦
旁瓣40 入射的实测实验结果;表4分别给出声源在
◦
3000 0.1772 0.1131
期望 110 入射与旁瓣 60 入射的实测实验结果。所
◦
◦
3500 0.1402 0.1066
得实验结果均为实测环境中40次测量的平均结果。
由表 3 可知,当声源从期望方向 90 入射时,现 在表4中,类似对表3的分析,对期望110 入射
◦
◦
有算法与所提算法的平均 BOMSR 分别为 0.8759 的声源,现有算法与所提算法的平均 BOMSR 分别
和 1.0322,说明所提算法对期望信号无失真处理的 为 0.7799 和 1.0069,这表明所提算法对无失真处理
平均水平更高;且相较于现有算法,所提算法在各频 信号的平均性能更优,且所提算法在各频率点处的
率点处的 BOMSR 更接近 1,表明所提算法对不同 BOMSR 同样表现更好。对于从旁瓣 60 入射的声
◦
频率信号的无失真处理能力更强。当声源从旁瓣方 源,两种稀疏算法的BOMSR均低于0.3162,能够满
向40 入射时,由于 4.1 节仿真实验中设置了旁瓣响 足设计要求。因此,综合分析两组实测数据可知,与
◦