一种基于拓扑阵列的声源定位方法及系统与流程

1.本公开一般涉及声学技术领域，具体涉及一种基于拓扑阵列的声源定位方法及系统。


背景技术：

2.声源定位技术可广泛应用于语音增强、车载系统环境、回声消除以及机械设备振动和噪声检测等领域。其中，传统规则性的声学传感器阵列的几何结构为均匀直线阵和均匀圆形阵，而均匀阵的阵元布置呈对称结构，自由度受限于阵元个数，无法在信号源数目大于阵元个数的条件进行有效信号处理，同时受奈奎斯特采样速率定律的限制，阵元间距要小于半波长，这会造成测向精度低和分辨率下降，不能满足复杂的应用环境以及竞争激烈的市场需求。
3.目前，相关技术中声学传感器阵列主要采用稀疏阵列，该稀疏阵列不仅使阵列的阵元分布不受半个波长间距的限制，还相较于具有相同物理天线数的均匀线阵，拥有更多的空间自由度和更大的阵列孔径，但是现有阵列结构对定位算法的鲁棒性影响大，具有局限性。


技术实现要素：

4.鉴于相关技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于拓扑阵列的声源定位方法及系统，能够提升分辨性能和定位精度。
5.第一方面，本公开提供一种基于拓扑阵列的声源定位方法，所述方法包括：
6.采集构成拓扑螺旋结构声学传感器阵列的各组成阵元的原始声压数据，所述拓扑螺旋结构声学传感器阵列包括m
×
n个所述组成阵元，m表示螺旋线的条数，n表示每条螺旋线上所述组成阵元的个数，其中m＝2k，k表示拓扑荷数，k＝0,1,2,3,4，n≥3；
7.对所述原始声压数据进行预处理，得到信号源声压数据；
8.基于所述信号源声压数据，计算所述各组成阵元之间的信号关联性，并确定目标声源的位置，得到声场强度分布图。
9.可选地，在本公开一些实施例中，所述拓扑螺旋结构包括对数螺线、阿基米德螺线和双曲螺线中的任意一种。
10.可选地，在本公开一些实施例中，所述声学传感器阵列通过如下步骤构建：
11.基于螺旋线方程和所述组成阵元到阵列中心参考点的距离范围[r1,r2]，确定极角范围[θ1,θ2]，其中θ1表示初始极角，θ2表示终止极角；
[0012]
基于每条螺旋线上所述组成阵元的个数n和所述极角范围[θ1,θ2]，将各所述组成阵元以均匀极角间隔布置在所述螺旋线上，并基于所述螺旋线的条数m，确定阵列相邻螺旋线起始位置的极角增量2π/m以及所有螺旋线上所述组成阵元的位置。
[0013]
可选地，在本公开一些实施例中，所述对所述原始声压数据进行预处理，得到信号
源声压数据，包括：
[0014]
利用一阶高通非递归型数字滤波器，对所述原始声压数据进行计算得到预加重数据；
[0015]
对所述预加重数据进行连续交叠分段处理，得到分帧加窗数据；
[0016]
对所述分帧加窗数据进行傅里叶变换，得到所述信号源声压数据。
[0017]
可选地，在本公开一些实施例中，所述计算所述各组成阵元之间的信号关联性包括计算所述各组成阵元接收信号的互相关函数
[0018][0019]
其中，表示组成阵元1,2信号的相关谱，x1表示第1路目标声源信号的当前帧，x2表示第2路目标声源信号的当前帧，f表示第1路目标声源信号和第2路目标声源信号之间的时间延迟，φ(f)表示权函数，表示广义相关谱。
[0020]
可选地，在本公开一些实施例中，所述计算所述各组成阵元之间的信号关联性包括计算所述各组成阵元接收信号的空间谱p(θ)，
[0021][0022]
其中，α(θ)表示小特征值对应的特征向量，en表示噪声子空间的单位方向向量，θ表示方位角，-90
°
≤θ≤90
°
，n表示声源个数。
[0023]
可选地，在本公开一些实施例中，所述计算所述各组成阵元之间的信号关联性包括基于所述各组成阵元信号加权滤波形成的波束，求解确定所述波束最大输出功率的值所对应的位置。
[0024]
可选地，在本公开一些实施例中，所述声学传感器阵列的中心还设置有光学传感器，所述光学传感器的中心与所述声学传感器阵列的中心同轴，所述方法还包括：
[0025]
利用所述光学传感器采集待测区域图像；
[0026]
在所述待测区域图像上叠加所述声场强度分布图，生成声学成像图。
[0027]
第二方面，本公开提供一种基于拓扑阵列的声源定位系统，所述系统包括：
[0028]
第一采集模块，配置用于采集构成拓扑螺旋结构声学传感器阵列的各组成阵元的原始声压数据，所述拓扑螺旋结构声学传感器阵列包括m
×
n个所述组成阵元，m表示螺旋线的条数，n表示每条螺旋线上所述组成阵元的个数，其中m＝2k，k表示拓扑荷数，k＝0,1,2,3,4，n≥3；
[0029]
预处理模块，配置用于对所述原始声压数据进行预处理，得到信号源声压数据；
[0030]
定位模块，配置用于基于所述信号源声压数据，计算所述各组成阵元之间的信号关联性，并确定目标声源的位置，得到声场强度分布图。
[0031]
从以上技术方案可以看出，本公开实施例具有以下优点：
[0032]
本公开实施例提供了一种基于拓扑阵列的声源定位方法及系统，通过具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列进行声源定位，由于该声学传感器阵列中各组成阵元呈非完全镜
像对称，能够以极角的极小变化引起极径上的极大变化，因此使得阵元布置更为灵活，突破了奈奎斯特定律对阵元间距的限制，可以扩展阵列孔径，有效提升了分辨性能和定位精度；同时可获得超过物理阵元个数的自由度，使得定位算法所能识别的信源数大于阵元数目，降低了软硬件成本开销，并且算法适应性好，对于不同定位算法，都能够得到更高的轴向和径向精度。
[0033]
进一步地，本公开一些实施例中还通过声学传感器阵列和光学传感器的协同工作，将声音强度分布和视频图像叠加，在听觉与视觉之间建立高效联系，实现了对复杂的声学信息进行可视化，从而使得声学信号的分析和诊断变得更为简单直接，提高了处理效率。
附图说明
[0034]
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0035]
图1为本公开实施例提供的一种基于拓扑阵列的声源定位方法的流程示意图；
[0036]
图2为本公开实施例提供的一种具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列示意图；
[0037]
图3为本公开实施例提供的另一种具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列示意图；
[0038]
图4为本公开实施例提供的又一种具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列示意图；
[0039]
图5为本公开实施例提供的一种声场计算示意图；
[0040]
图6为本公开实施例提供的另一种基于拓扑阵列的声源定位方法的流程示意图；
[0041]
图7为本公开实施例提供的一种基于拓扑阵列的声源定位系统的结构示意图；
[0042]
图8为本公开实施例提供的另一种基于拓扑阵列的声源定位系统的结构示意图；
[0043]
图9为本公开实施例提供的又一种基于拓扑阵列的声源定位系统的结构示意图。
具体实施方式
[0044]
为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
[0045]
本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0046]
此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0047]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0048]
为便于更好地理解本公开，下面通过图1至图9详细地阐述本公开实施例提供的基于拓扑阵列的声源定位方法、系统、电子设备和存储介质。
[0049]
请参考图1，其为本公开实施例提供的一种基于拓扑阵列的声源定位方法的流程示意图，该方法具体包括以下步骤：
[0050]
s101，采集构成拓扑螺旋结构声学传感器阵列的各组成阵元的原始声压数据。
[0051]
需要说明的是，本公开实施例中拓扑螺旋结构声学传感器阵列可以包括m
×
n个组成阵元，m表示螺旋线的条数，n表示每条螺旋线上组成阵元的个数；其中，m＝2k，k表示拓扑荷数，k＝0,1,2,3,4，n≥3。比如图2～图4所示，其为本公开实施例提供的具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列示意图，分别对应的拓扑荷数为0、1和2。可选地，本公开实施例中拓扑螺旋结构可以包括但不限于对数螺线、阿基米德螺线和双曲螺线中的任意一种。
[0052]
示例性地，本公开实施例在构建声学传感器阵列的过程中，首先基于螺旋线方程和组成阵元到阵列中心参考点的距离范围[r1,r2]，确定极角范围[θ1,θ2]，其中θ1表示初始极角，θ2表示终止极角；然后，基于每条螺旋线上组成阵元的个数n和极角范围[θ1,θ2]，将各组成阵元以均匀极角间隔布置在螺旋线上；进而，基于螺旋线的条数m，确定阵列相邻螺旋线起始位置的极角增量2π/m以及所有螺旋线上组成阵元的位置。
[0053]
s102，对原始声压数据进行预处理，得到信号源声压数据。
[0054]
示例性地，本公开实施例中首先可以利用一阶高通非递归型(finite impulse response，fir)数字滤波器，对原始声压数据进行计算得到预加重数据，以滤除高频噪声和干扰；然后，对预加重数据进行连续交叠分段处理，得到分帧加窗数据；从而，再对分帧加窗数据进行傅里叶变换，得到信号源声压数据。
[0055]
s103，基于信号源声压数据，计算各组成阵元之间的信号关联性，并确定目标声源的位置，得到声场强度分布图。
[0056]
示例性地，如图5所示，本公开实施例可以通过如下方式计算各组成阵元之间的信号关联性。比如，各组成阵元之间的信号关联性可以为阵元间距与不同阵元接收同一声源信号的延迟关系，具体为计算各组成阵元接收信号的互相关函数函数即：
[0057][0058]
式(1)中，表示组成阵元1,2信号的相关谱，x1表示第1路目标声源信号的当前帧，x2表示第2路目标声源信号的当前帧，f表示第1路目标声源信号和第2路目标声源信号之间的时间延迟，φ(f)表示权函数，表示广义相关谱。
[0059]
再如，各组成阵元之间的信号关联性可以为接收信号的空间谱p(θ)，即：
[0060][0061]
式(2)中，α(θ)表示小特征值对应的特征向量，en表示噪声子空间的单位方向向量，θ表示方位角，-90
°
≤θ≤90
°
，n表示声源个数。
[0062]
又如，各组成阵元之间的信号关联性可以为各组成阵元信号加权滤波形成的波束，具体为对可能出现的目标位置进行逐一搜索，并求解确定该波束最大输出功率的值所对应的位置。
[0063]
可选地，本公开一些实施例中声学传感器阵列的中心还设置有光学传感器，该光学传感器的中心与声学传感器阵列的中心同轴。请参考图6所示，该方法还包括以下步骤：
[0064]
s104，利用光学传感器采集待测区域图像。
[0065]
需要说明的是，本公开实施例在采集待测区域图像时，首先调整光学传感器的位置和焦距，使得所拍摄图像包含待测结构或者声源的探测区域，进而拍摄一张待测区域图像作为背景图。
[0066]
s105，在待测区域图像上叠加声场强度分布图，生成声学成像图。
[0067]
需要说明的是，本公开实施例通过声学传感器阵列和光学传感器的协同工作，将声音强度分布和视频图像叠加，在听觉与视觉之间建立高效联系，实现了对复杂的声学信息进行可视化，从而使得声学信号的分析和诊断变得更为简单直接，提高了处理效率。
[0068]
本公开实施例提供了一种基于拓扑阵列的声源定位方法，通过具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列进行声源定位，由于该声学传感器阵列中各组成阵元呈非完全镜像对称，能够以极角的极小变化引起极径上的极大变化，因此使得阵元布置更为灵活，突破了奈奎斯特定律对阵元间距的限制，可以扩展阵列孔径，有效提升了分辨性能和定位精度；同时可获得超过物理阵元个数的自由度，使得定位算法所能识别的信源数大于阵元数目，降低了软硬件成本开销，并且算法适应性好，对于不同定位算法，都能够得到更高的轴向和径向精度。进一步地，本公开实施例还可以通过声学传感器阵列和光学传感器的协同工作，使得复杂的声学信息能够可视化，方便直观。
[0069]
基于前述实施例，本公开实施例提供一种基于拓扑阵列的声源定位系统。该声源定位系统100可以应用于图1～图6对应实施例的基于拓扑阵列的声源定位方法中。请参考图7，该声源定位系统100包括：
[0070]
第一采集模块101，配置用于采集构成拓扑螺旋结构声学传感器阵列的各组成阵元的原始声压数据，该拓扑螺旋结构声学传感器阵列包括m
×
n个组成阵元，m表示螺旋线的条数，n表示每条螺旋线上组成阵元的个数，其中m＝2k，k表示拓扑荷数，k＝0,1,2,3,4，n≥3；
[0071]
预处理模块102，配置用于对原始声压数据进行预处理，得到信号源声压数据；
[0072]
定位模块103，配置用于基于信号源声压数据，计算各组成阵元之间的信号关联性，并确定目标声源的位置，得到声场强度分布图。
[0073]
可选地，本公开一些实施例中拓扑螺旋结构包括对数螺线、阿基米德螺线和双曲螺线中的任意一种。
[0074]
可选地，本公开一些实施例中声学传感器阵列通过如下步骤得到：
[0075]
基于螺旋线方程和组成阵元到阵列中心参考点的距离范围[r1,r2]，确定极角范围[θ1,θ2]，其中θ1表示初始极角，θ2表示终止极角；
[0076]
基于每条螺旋线上组成阵元的个数n和极角范围[θ1,θ2]，将各组成阵元以均匀极角间隔布置在螺旋线上，并基于螺旋线的条数m，确定阵列相邻螺旋线起始位置的极角增量2π/m以及所有螺旋线上组成阵元的位置。
[0077]
可选地，如图8所示，本公开一些实施例中预处理模块102包括：
[0078]
预加重数据计算单元1021，配置用于利用一阶高通非递归型数字滤波器，对原始
声压数据进行计算得到预加重数据；
[0079]
分帧加窗数据计算单元1022，配置用于对预加重数据进行连续交叠分段处理，得到分帧加窗数据；
[0080]
信号源声压数据计算单元1023，配置用于对分帧加窗数据进行傅里叶变换，得到信号源声压数据。
[0081]
可选地，本公开一些实施例中定位模块103还配置用于计算各组成阵元接收信号的互相关函数，
[0082][0083]
其中，表示组成阵元1,2信号的相关谱，x1表示第1路目标声源信号的当前帧，x2表示第2路目标声源信号的当前帧，f表示第1路目标声源信号和第2路目标声源信号之间的时间延迟，φ(f)表示权函数，表示广义相关谱。
[0084]
可选地，本公开一些实施例中定位模块103还配置用于计算各组成阵元接收信号的空间谱，
[0085][0086]
其中，α(θ)表示小特征值对应的特征向量，en表示噪声子空间的单位方向向量，θ表示方位角，-90
°
≤θ≤90
°
，n表示声源个数。
[0087]
可选地，本公开一些实施例中定位模块103还配置用于基于各组成阵元信号加权滤波形成的波束，求解确定该波束最大输出功率的值所对应的位置。
[0088]
可选地，如图9所示，本公开一些实施例中该声源定位系统100还包括：
[0089]
第二采集模块104，配置用于利用光学传感器采集待测区域图像；
[0090]
可视化模块105，配置用于在待测区域图像上叠加声场强度分布图，生成声学成像图。
[0091]
本公开实施例提供了一种基于拓扑阵列的声源定位系统，通过具有拓扑螺旋结构的声学传感器阵列进行声源定位，由于该声学传感器阵列中各组成阵元呈非完全镜像对称，能够以极角的极小变化引起极径上的极大变化，因此使得阵元布置更为灵活，突破了奈奎斯特定律对阵元间距的限制，可以扩展阵列孔径，有效提升了分辨性能和定位精度；同时可获得超过物理阵元个数的自由度，使得定位算法所能识别的信源数大于阵元数目，降低了软硬件成本开销，并且算法适应性好，对于不同定位算法，都能够得到更高的轴向和径向精度。进一步地，本公开实施例还可以通过声学传感器阵列和光学传感器的协同工作，使得复杂的声学信息能够可视化，方便直观。
[0092]
基于前述实施例，本公开实施例提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器。存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，指令、程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现图1～图6对应实施例的基于拓扑阵列的声源定位方法的步骤。
[0093]
作为另一方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，
该程序代码用于执行前述图1～图6对应实施例的基于拓扑阵列的声源定位方法中的任意一种实施方式。
[0094]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0095]
在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0096]
另外，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。而集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0097]
基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例基于拓扑阵列的声源定位方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0098]
需要说明的是，以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围。