球麦克风阵列声源定位：一种基于空间平滑的瓣分块方法

"本文主要探讨了基于球麦克风阵列的多声源定位方法，利用球谐函数对声场进行分解，并结合MUSIC算法提取声源方位。文章中提出了一种瓣分块的空间平滑技术，以改善MUSIC算法在处理相干性较高或接近声源时的分辨率问题。实验结果显示，该方法能够有效定位声场中的多个声源，并对噪声有较好的抵抗能力。" 基于球麦克风阵列的多声源定位技术在声学领域有着广泛应用，例如声场记录、波束形成、声场分析和语音通信。球形阵列相比传统的线阵和平面阵列，由于其空间对称性，使得阵列采样更全面，能够设计出适用于高阶声场的麦克风布置，且无需改变波束响应形状即可实现任意空间方位的波束形成。 声源定位方法通常包括到达时间差(TDOA)技术、可控波束形成技术和子空间方法。然而，这些方法往往忽视了声音传播的物理特性。本文则考虑了声波传播的实际情况，采用球谐函数分解声场，模拟真实声环境。通过球面上的麦克风阵列收集声压信息，进而推算出声源的方位。 在声场的球谐分解基础上，建立了球麦克风阵列的信号模型。模型采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法来估计声源的到达方位。然而，MUSIC算法在处理相干性较高的信号源或者相邻较近的声源时，其分辨率会降低。为此，文中提出了一种瓣分块的空间平滑技术，以改进MUSIC算法的性能，提升定位精度。 实验部分，使用了一个包含72个单元的球形麦克风阵列进行仿真实验，结果证实了提出的定位算法在同时确定多个声源位置及抗噪声方面具有显著优势。这一方法不仅提高了定位的准确性，而且增强了系统的鲁棒性，对实际应用具有重要意义。 总结起来，这篇论文深入研究了基于球麦克风阵列的声源定位技术，提出了新的信号模型和改进的MUSIC算法，对于理解和优化声源定位系统，特别是在复杂环境中的多声源识别，提供了理论支持和实用策略。