基于Beamforming的阵列噪声源识别仿真和算法研究

论文摘要

随着我国社会生产力和国民经济持续高速发展,交通噪声污染越来越严重地影响着人们的学习、工作和生活。控制噪声源是噪声治理最根本、最有效的方法。通过噪声源识别,可以了解噪声源的位置分布及其各部分的发声特性,为从原理上降低噪声提供理论依据。本文在对几种传统噪声源识别方法进行分析比较的基础上,选用了阵列噪声源识别方法;并根据本文研究对象的特点,采用了波束形成信号处理算法。本文根据波束形成法的原理推导出了阵列接收声源的数学模型,并用LabVIEW仿真得到了相应的声源识别相控扫描图。分析仿真结果可知,相控波束识别法具有较高的分辨率,只是当声音的频率、传感器的间距、传感器与声源的距离等相互关系不满足算法特征要求时,分辨率比较低或出现旁瓣和栅瓣。为此,本文提出了基于阵列方向图矩阵的空间扫描算法,并通过理论推导和仿真比较证明了此算法的优越性。该方法进一步提高了识别的分辨率,消除了传统波束形成算法中旁瓣和栅瓣的影响。根据工程测试的实际需求,将基于阵列方向矩阵的空间扫描算法引入工程问题,将其原理描述为工程化方程。该工程化方程属于第一类Fredholm积分方程的范畴,本文采用人工神经网络方法来求解该数学物理反问题,这也是本文研究的重点和难点。首先将方程求解问题转化为非线性单目标数学优化问题;然后用连续型Hopfield神经网络来解决该优化问题,通过构造能量函数和选取合适的网络参数,使得网络的能量函数收敛到全局最小值时输出方程的最优解;最后在以经典例题为例验证了本算法可行性和正确性的基础上求解了该工程化方程,并对求解结果进行了相应的分析。本文应用连续型Hopfield神经网络求解出了第一类Fredholm积分方程的经典例题,这在目前的工程数学上是一个不小的突破,很有现实意义和工程价值,为今后的相关研究提供了新的理论基础。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1.绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 研究噪声源识别的必要性
• 1.1.2 噪声源识别方法
• 1.2 传感器阵列
• 1.2.1 阵列的几何模型
• 1.2.2 阵列扫描方法
• 1.2.3 阵列的相位延迟原理
• 1.2.4 阵列的指向性
• 1.2.5 阵列信号处理技术
• 1.3 国内外研究应用状况
• 1.4 本文的研究内容及意义
• 1.4.1 本文的主要内容
• 1.4.2 本文的学术意义和工程价值
• 2.波束形成法原理仿真及工程化研究
• 2.1 相控波束识别法原理的推导
• 2.1.1 相控波束识别算法的基本原理
• 2.1.2 线阵列接收单声源原理的推导
• 2.1.3 线阵列接收多声源原理的推导
• 2.1.4 平面矩形阵列接收单声源原理的推导
• 2.1.5 算法特征分析
• 2.2 相控波束识别法扫描的仿真
• 2.2.1 线阵列仿真的假设条件和方法
• 2.2.2 线阵列接收单声源的仿真结果及分析
• 2.2.3 线阵列接收双声源的仿真结果及分析
• 2.2.4 平面矩形阵列接收单声源的仿真结果及分析
• 2.3 基于方向图矩阵识别法原理的推导
• 2.4 基于方向图矩阵识别法的仿真
• 2.4.1 仿真的假设条件和方法
• 2.4.2 基于方向图矩阵识别法的仿真结果及分析
• 2.5 工程应用化的提出
• 2.5.1 工程化方程
• 2.5.2 Fourier变换
• 2.6 求解工程化方程的方法
• 2.6.1 第一类Freclholm积分方程不适定性的证明
• 2.6.2 第一类Fredholm积分方程的解法
• 2.7 本章小结
• 3.人工神经网络求解Fredholm方程
• 3.1 人工神经网络的基本原理
• 3.2 连续型Hopfield网络
• 3.2.1 CHNN的结构和动力学方程
• 3.2.2 CHNN的能量函数及其收敛性
• 3.3 Hopfield网络求解Fredholm方程
• 3.3.1 求解思路及步骤安排
• 3.3.2 问题的对应表示
• 3.3.3 能量函数的构建
• 3.3.4 网络结构的设置
• 3.3.5 网络运行的计算机模拟
• 3.4 举例验证
• 3.4.1 解的权值系数个数不同
• 3.4.2 方程右端输入取值不同
• 3.5 网络的稳态品质
• 3.5.1 系统的数学模型
• 3.5.2 鲁棒性
• 3.5.3 抗扰动性
• 3.6 能量函数的稳态分析
• 3.7 本章小结
• 4.网络参数设计及求解工程化问题
• 4.1 优化的数学模型
• 4.1.1 设计变量
• 4.1.2 约束条件
• 4.1.3 目标函数
• 4.2 试验设计
• 4.3 iSIGHT集成Matlab实现
• 4.3.1 优化流程
• 4.3.2 集成Matlab
• 4.3.3 优化策略
• 4.3.4 优化结果及分析
• 4.4 参数优化后的例题解及分析
• 4.5 工程化问题的求解结果
• 4.5.1 工程化方程与例题的分析比较
• 4.5.2 工程化方程的求解结果及分析
• 4.6 本章小结
• 5.总结与展望
• 参考文献
• 附录A
• 附录B
• 作者简历
• 学位论文数据集