一种平面传声器自由场测量不确定度评定方法

介绍了一种平面传声器自由场环境下的测量方法,通过对平面传声器校准装置的测量数学模型及其测量不确定度评定方法的分析,给出了不确定度评定实例,并对校准装置测量不确定度进行验证,验证结果表明该校准装置测量不确定度判定合理可信。

二维传声器阵列测量技术及其对飞机进场着陆过程噪声的实验研究

发展了一种由１１１个传声器组成的Ｍ维平面传声器阵列测量技术，１１１个传声器在平面阵列中的位置应用随机优化的方法确定，从而保证平面传声器阵列在感兴趣的测量频率范围内具有理想的性能，并应用数值模拟的方法检验了平面传声器阵列的频谱特性．应用此平面传声器阵列对当前流行的民用客机进场着陆过程中飞机噪声源进行了测量分析，实验结果表明应用此项技术可以辨别出在飞机表面上所有重要的噪声源，并可获得全尺寸飞机机体重要噪声源的详细的频谱特性、指向特性和声级变化．

基于改进的传声器阵列数据分析技术的飞机机体噪声实验研究

发展了一种平面传声器阵列数据处理新方法——洁净信号处理算法,通过对传声器阵列混淆和旁瓣信号的有效抑制,改进了对声源的分辨。基于改进的数据分析方法,研究了真实飞机结构和真实飞行条件下飞机起落架、襟翼等声源的频谱特性、指向特性。研究结果表明,新的信号处理算法可以更加清晰地分离出飞机表面的气动噪声源。起落架噪声的频谱是由宽频随机噪声与一些较为明显的单音噪声源组成,在不同辐射角度时,起落架噪声的声级在不同频率范围有一定的差异。襟翼侧缘噪声频谱是一个包含有个别明显单音噪声的宽频噪声谱,襟翼内侧缘噪声谱和外侧缘噪声谱有明显的差异,在低频范围,襟翼侧缘噪声的指向性比较明显,但在高频范围,襟翼侧缘噪声没有明显的指向性。

液晶电视激励异响定位实现方法

旨在解决液晶电视因扬声器激励电视内部产生异响的定位问题,使工程人员能快速侦测异响的声源点,高效解决液晶电视异响问题。具体实施是将被动声源定位方法引入到此问题。从理论角度分析了此方法的可行性,并使用MATLAB对估计误差进行仿真,来确定此方法的精度。模拟的结果显示,此方法可以满足应用要求。

高性能波束形成声源识别方法研究综述

基于传声器阵列测量的波束形成声源识别技术广泛应用于军事、工业、环境等领域。围绕"空间分辨能力增强、寄生虚假声源抑制、定位定量精度提升、鲁棒稳健性能强化、声源识别功能完善"的目标,国内外学者开展了大量研究工作并取得了丰硕成果,反卷积波束形成、函数型波束形成和压缩波束形成三类典型高性能方法先后被提出。为帮助国内学者全面了解三类高性能波束形成方法并加以推广应用,系统阐述其核心思想,全面综述其重要研究进展,根据需要计算的阵列点传播函数的数目对反卷积波束形成进行科学分类,根据采用的网格点类型对压缩波束形成进行科学分类。综述同时涵盖适宜识别阵列前方局部区域内声源的平面传声器阵列和适宜360°全景识别声源的球面传声器阵列。

二维动态网格压缩波束形成声源识别方法

基于平面传声器阵列测量和固定网格的传统二维压缩波束形成通过建立阵列传声器测量声压信号和假想声源网格点未知源强之间的欠定线性方程组,基于主声源通常为稀疏分布这一事实,利用稀疏促进算法求解上述方程组从而获得声源波达方向和源强的准确估计,进而准确识别声源。然而,当声源波达方向与网格点不一致、即发生基不匹配时,性能会劣化。为克服该问题,提出二维动态网格压缩波束形成声源识别方法。定义网格坐标和源强分布矢量为变量并采用对数求和罚函数构建目标函数以促进解的稀疏性;基于优化最小化框架在目标函数的基础上构造合适的替代函数以降低优化复杂度;通过梯度下降法对替代函数进行迭代优化求解,从而使网格坐标和源强分布矢量逐渐收敛至真实值附近。仿真和试验均表明,相较于传统固定网格的二维压缩波束形成,该方法能够克服基不匹配问题、获得更高的定位精度和量化精度;该方法能够适用于传声器随机分布的平面阵列,且无需先验的信噪比(噪声干扰)及声源稀疏度等信息,即使在传声器数量较少的情况下也能得到低污染高分辨率的声源成像,保证了高精度的二维波达方向估计和源强量化。

基于正交匹配追踪的二维离网压缩波束形成声源识别方法

基于平面传声器阵列的传统二维在网压缩波束形成获得准确的声源识别结果需满足两个前提:一是声源波达方向与离散化网格点一致(基匹配);二是相关的先验参数需被准确估计。然而,在实际应用中上述两个前提难以满足,此时传统二维在网压缩波束形成声源识别性能将受基不匹配和先验参数估计不准确的综合影响而显著下降。针对该问题,提出了基于正交匹配追踪的二维离网压缩波束形成声源识别方法。该方法以网格点处传递向量的一阶泰勒展开近似真实离网声源传递向量,构造以声源在网坐标、离网偏差及声源强度为未知变量的方程组,并基于正交匹配追踪和最小二乘法求解获得声源离网坐标及强度估计。仿真和试验均表明:提出方法能够有效缓解基不匹配问题,获得相比传统在网压缩波束形成方法更高的波达方向估计及源强量化精度,实现更好的声源识别性能,且享有高的计算效率;提出方法无需信噪比或正则化参数等先验参数估计,且对稀疏度估计和网格间距不敏感,声源识别性能稳健。