基于Vold-Kalman阶次提取的非平稳声源定位方法

陈剑雨，董广明，陈 进，赵发刚

（1.上海交通大学机械与动力工程学院振动、冲击、噪声研究所，上海200240；2.上海卫星工程研究所，上海200240）

声源识别是旋转机械声源定位、状态监测和故障诊断的重要手段，波束形成作为声源重建的典型方法，适用于远场工况，对高频声场具有良好的重建能力，被广泛应用于生产与生活。针对平稳声信号的波束形成手段众多，且效率很高，近些年来自适应波束成形（Beamforming）[1–2]、主成分分析[3–4]、多重信号分类算法[5]和压缩感知[6–7]等一系列面向波束成形协方差矩阵的主成分提取和噪声去除算法的发展使得波束成形在实际工程场景中的应用更加广泛。但是在面对旋转机械的升速、降速和失速状态所产生的非平稳宽频声信号时波束成形具有一定的局限性，并不能沿用平稳信号的波束成形方法。在处理这种宽频阵列信号时，Valaee 等利用总最小二乘相干信号子空间方法实现宽带信号定位，结果优于旋转子空间算法[8]；Wang 等提出了一种利用单信号子空间高分辨率地估计多重宽带平面波到达角的方法，提供了处理混叠宽带信号波束成形的一个范例[9]；Ward 等采用了一种基于频率不变波束形成的波束空间预处理结构，提出一种新的宽带法场信号到达方向估计方法[10]；Chan 等搭建了一种用于均匀同心圆阵列的具有近频不变(FI)特性的数字波束形成器[11]。Frikel和Bourennane改进了双边相关变换，利用聚焦矩阵只对各频率处估计的信号子空间进行变换，从而得到所有分析波段的相干信号子空间，进而完成声源角定位，但是这种方法的使用范围比较窄，难以在声场信号处理中推广[12]。……