【摘 要】
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波束形成技术亦称为声学照相机,其后处理阵列传声器测量的声信号,重建声源分布并加以可视化,是一种简单高效的噪声源识别方法。各种传声器阵列形式中,刚性球面阵灵活度高,衍射作用强,能同时识别各个方向的声源,因此在汽车、飞机以及高速列车等舱室内场噪声源识别领域具有广泛的应用前景。本文主要研究了基于滤波求和（Filter and Sum,FAS）算法的球面阵CLEAN-SC系列算法以及基于自适应重加权同伦（
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波束形成技术亦称为声学照相机,其后处理阵列传声器测量的声信号,重建声源分布并加以可视化,是一种简单高效的噪声源识别方法。各种传声器阵列形式中,刚性球面阵灵活度高,衍射作用强,能同时识别各个方向的声源,因此在汽车、飞机以及高速列车等舱室内场噪声源识别领域具有广泛的应用前景。本文主要研究了基于滤波求和（Filter and Sum,FAS）算法的球面阵CLEAN-SC系列算法以及基于自适应重加权同伦（Adaptive Reweighting Homotopy,ARH）算法求解的球面阵压缩球波束形成（Compressive Spherical Beamforming,CSB）算法。不同于其它反卷积算法,CLEAN-SC算法无需点传播函数（Point Spread Function,PSF）,可有效避免实际声源波束模式与理论PSF不一致带来的影响。在该算法基础上,高分辨率CLEAN-SC（High Resolution CLEAN-SC,HR-CLEAN-SC）和增强HR-CLEAN-SC（E-HR-CLEAN-SC）算法选择目标声源贡献主要波束形成输出的聚焦点作为声源标示点并对声压贡献分布进行重构,可提高空间分辨率。但CLEAN-SC系列算法不能识别相干声源。CSB因未基于声源不相干假设,进而对相干声源和不相干声源均适用。最初CSB的求解算法—1范数最小化（1-CSB）与迭代重加权1范数最小化（IR-1-CSB）算法需要估计信噪比（Signal-to-noise Ratio,SNR）,且其声源识别性能受到SNR估计精度的影响,并且计算效率较低。为克服这些局限性,ARH算法被改编至球面阵CSB中,进而ARH-CSB算法被提出,该算法通过确定支撑集,自适应地搜索权重的同时估计声源强度,实现对CSB数学模型的迭代求解。仿真与试验结果表明:（1）基于FAS的CLEAN-SC（FAS-CLEAN-SC）算法可有效识别声源,在此算法基础上,基于FAS的HR-CLEAN-SC算法可提高空间分辨率,且其声源识别性能优于基于SHB的HR-CLEAN-SC算法。（2）基于FAS的E-HR-CLEAN-SC算法可进一步提升空间分辨率,但需花费大量时间计算最大旁瓣水平（Maximum Sidelobe Level,MSL）并牺牲内存空间储存MSL。（3）1-CSB与IR-1-CSB算法的声源识别性能受到SNR估计精度的影响:SNR欠估计时,估计的声源强度下降;SNR过估计时,云图中有许多旁瓣。ARH-CSB算法避免估计SNR,且能获得与另外两种算法在准确估计SNR时相当的声源识别性能。（4）ARH-CSB算法对低SNR的适应性更好,计算效率更高,并且能够以更高的概率实现更高的声源识别精度。
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