基于進(jìn)化技術(shù)的近場聲源定位研究.pdf

1、在存在多個(gè)窄帶源的環(huán)境中，遠(yuǎn)場和近場信源定位存在諸多挑戰(zhàn)。為分析信源定位的性能，常見的挑戰(zhàn)有:陣列輸出的快拍，未知參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)，未知參數(shù)的匹配，計(jì)算復(fù)雜度，對噪聲的魯棒性，信源與陣列之間距離的估計(jì)，陣列擾動和多維波達(dá)方向(DOA)。這里提到的一些挑戰(zhàn)可以在系統(tǒng)建模中得到解決，例如陣列的幾何結(jié)構(gòu)，陣元的間隔和待測的信源數(shù)量，其他的挑戰(zhàn)則可以在算法的層面上進(jìn)行處理。
　　選擇近場窄帶信源定位是受到室內(nèi)通信和信源定位，超聲波成像，電子

2、監(jiān)控，射頻識別(RFID)通信，水下信源定位和地震勘探等領(lǐng)域不斷增長的應(yīng)用需求的啟發(fā)。本論文中，主要貢獻(xiàn)之一是在近場信源定位中僅使用陣列輸出的單快拍數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，這使其可以在實(shí)時(shí)應(yīng)用中使用。此外，我們通過利用演化計(jì)算的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)無需匹配的距離和DOA聯(lián)合估計(jì)。文中使用均勻線陣(ULA)和L-型陣列等陣列構(gòu)型，是因其具有成本效益，計(jì)算簡便和易于使用等性質(zhì)。
　　本文的主要貢獻(xiàn)簡要總結(jié)如下:
　　1.均勻線陣(ULA)近場窄

3、帶信源定位（1D DOAs和距離）的統(tǒng)計(jì)分析和建模。
　　當(dāng)窄帶信源存在于陣列的菲涅耳區(qū)（近場）時(shí)，信源定位問題變得更加復(fù)雜。由于信源入射的波前變成球面，同時(shí)需要信源的距離和到達(dá)角信息才能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位。這將使聯(lián)合估計(jì)的未知參數(shù)數(shù)目翻倍，并使計(jì)算過程復(fù)雜化?，F(xiàn)有的近場窄帶信源定位模型需要大量的陣列輸出快拍。此外，大多數(shù)現(xiàn)有模型不能聯(lián)合估計(jì)未知參數(shù)，而是需要逐個(gè)進(jìn)行估計(jì)。這也使得這些方法在需要實(shí)時(shí)性的應(yīng)用中無法使用。為了克服大量快拍的

4、需求，提出了一種稱為差分演化的演化技術(shù)，采用均方誤差作為適應(yīng)度評估函數(shù)。所提算法十分高效，能夠在基于均勻線陣的近場窄帶信源定位中使用單快拍進(jìn)行未知參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)。所提算法的統(tǒng)計(jì)分析是通過大量的蒙特卡羅模擬進(jìn)行的。仿真結(jié)果表明，所提出的方法更接近于Cramer-Rao界，且隨著信噪比的增加逐步趨近。此外，結(jié)果表明，當(dāng)信源遠(yuǎn)離陣列時(shí)，根據(jù)遠(yuǎn)場中來波距離無限遠(yuǎn)的理論，所提算法表現(xiàn)會受到影響。且當(dāng)信源的數(shù)量大于所使用的陣元數(shù)時(shí)，所提方法失效，因

5、為這是已經(jīng)變成一個(gè)欠定問題。
　　2.存在陣元位置擾動的情況下，均勻線陣的增強(qiáng)建模和近場窄帶信源定位性能的統(tǒng)計(jì)分析。
　　通常，在陣列信號處理中，傳感器位置被認(rèn)為是已知的。在實(shí)際情況下，外部因素和制造精度限制會導(dǎo)致被稱為陣列擾動的傳感器位置誤差。使用具有傳感器位置擾動的陣列會降低參數(shù)估計(jì)的性能和精度。一些現(xiàn)有的模型通過陣列預(yù)校準(zhǔn)精確地獲得傳感器位置，然后進(jìn)行信源定位。為了避免陣列預(yù)校準(zhǔn)的需求，針對存在隨機(jī)陣元位置誤差的均勻線

6、陣的近場窄帶信源定位進(jìn)行建模。在這種情況下，未知參數(shù)的數(shù)量是信源數(shù)量的兩倍多。為了簡化，將該過程分為三個(gè)步驟。首先，在假設(shè)不存在傳感器位置誤差的情況下，聯(lián)合估計(jì)距離和DOAs。由于實(shí)際中是存在傳感器位置誤差的，這些參數(shù)估計(jì)結(jié)果并不準(zhǔn)確。第二步，使用上面估計(jì)出的距離和DOAs作為校準(zhǔn)源來估計(jì)陣元位置擾動。然后，考慮到第二步中估計(jì)出的陣元位置不確定性，對近場窄帶信源的DOAs和距離進(jìn)行更新。由于適應(yīng)度函數(shù)為均方誤差的差分演化算法所具有的能力

7、，有效性，易用性和單快拍可收斂到最優(yōu)解的特性，將其作為全局優(yōu)化器。大量的蒙特卡羅模擬及其統(tǒng)計(jì)分析展示了所提方法的有效性。所提方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與其他方法進(jìn)行以及Cramer-Rao界進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，即使在傳感器擾動的情況下，所提出的方法也優(yōu)于其他方法，并且趨近于Cramer-Rao界。
　　3.在不使用任何配對匹配條件下，將均勻線性陣列的統(tǒng)計(jì)分析和建模擴(kuò)展到L型陣列，用于聯(lián)合估計(jì)近場窄帶源的距離和二維DOA。
　　對近場窄

8、帶信源距離和二維DOAs無需匹配的聯(lián)合估計(jì)中，將均勻線陣拓展到L-型陣列的統(tǒng)計(jì)分析和建模
　　歷經(jīng)數(shù)十年，二維波達(dá)方向估計(jì)現(xiàn)已頗受重視?，F(xiàn)有的二維陣列幾何構(gòu)型包括圓形陣列，平面陣列，球形陣列等。隨著DOA估計(jì)的維數(shù)增加，估計(jì)過程的計(jì)算復(fù)雜度持續(xù)受陣列幾何構(gòu)型的影響，DOAs配對匹配變得至關(guān)重要，甚至?xí)?dǎo)致配對不準(zhǔn)確和角度估計(jì)性能差。用于二維DOA估計(jì)的現(xiàn)有模型需要二維搜索和非線性優(yōu)化的匹配算法。為克服匹配的困難，并聯(lián)合估計(jì)近場窄帶

9、源的范圍和二維DOA（即俯仰角和方位角），提出了一種由兩個(gè)ULA首尾垂直相接而成L-型平面陣列。與矩形陣列和圓形陣列相比，L型陣列在覆蓋區(qū)域和使用上具有優(yōu)勢，因?yàn)樗恍枰^少的陣元。使用L型陣列的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是能通過將陣列解耦為兩個(gè)ULA來獨(dú)立估計(jì)DOA從而得到二維DOA。由于適應(yīng)度函數(shù)為均方誤差的差分演化算法不需要譜峰搜索，額外的角度匹配過程和具有實(shí)時(shí)優(yōu)勢的單快拍收斂特性，將其由于優(yōu)化估計(jì)過程。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使在未知參數(shù)是信