基于状态观测器的波束形成算法及其航空应用

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1、航空学报ActaAerOnauticaetAstrOnauticaSinicaJan．252011V01．32No．135．40ISSN1000—6893CN11—1929／Vhttp：∥hkxb．buaa．echJ．cnhkxb(圆buaa．edu．cn文章编号：looO一6893(2011)0卜0035一06基于状态观测器的波束形成算法及其航空应用季建朝1’2，白龙1，黄迅1’*1．北京大学工学院力学与空天技术系，北京1008712．陆军航空兵学院，北京101123摘要：随着数字信号处理技术的发展。基于声传感器阵列的经典波束形成算法广泛地应用于航空气动噪声检测领域中。但

2、是。经典算法计算量大．并且它的算法结构决定了其无法用作实时算法。本文给出了一种基于状态观测器理论的新算法，介绍了观测器算法的理论背景、算法稳定性的证明、麦克风阵列的设计准则以及基于阵列进行的仿真结果。这种新算法在形式上类似于控制理论中的状态观测器。并且存频域对采集到的数据进行迭代运算。对理想的单点噪声源的仿真以及对消声室中起落架模型进行的试验结果验证了该算法的正确性与实用性。相比经典算法，该算法不仅具有实时处理的能力。也能迭代地消除由测试环境引起的各种误差。关键词：阵列信号处理；波束形成；航空声学；状态观测器；迭代算法中图分类号：V211．71文献标识码：A飞机产生的气动噪

3、声会对机场附近居民的健康产生较大影响，它主要来自发动机和机身，而机身噪声主要是由机体和机体附近流场间的复杂相互作用而产生的⋯。为了设计出更加有效的噪声控制方案，首先要定位机体上噪声源的分布情况。同时我们也注意到麦克风阵列正在越来越多地被应用于国内航空院所的相关研究I丁作中(如：飞机进场着陆过程中的噪声研究L2】、飞机机体噪声实验研究[3]和机翼脱落涡噪声研究¨1等)。针对麦克风阵列的信号处理算法主要是波束形成，包括：经典算法[5]、自适应算法[61和反卷积法(DAMAS)[71，此外还有文献[8]和文献[9]中所介绍的多信号分类(MUSIC)算法等。经典算法由于其在各种测试

4、环境中表现出来的普适性，目前仍被广泛应用。然而，为了获得更高的分辨率并提高抑制空间混叠【I州能力，阵列规模将不断增加，同时算法所要面对的采集数据量也将不断增大。仅仅采用经典波束形成算法来处理如此庞大的原始数据是极其困难的，这使得经典算法的进一步推广受到了限制。从文献[11]～文献[14]中可看到，在一些信号处理以及工业控制领域中已经应用到了状态估计的思想。将这种思想与航空声学领域中的噪声检测实践相结合，推出本文中的观测器算法，并通过对这种算法的引入，试图在经典控制理论，滤波理论与波束形成应用之间找到一些共同点，在更深的层次上揭示彼此之间的内在一致性。1经典波束形成算法假设所

5、有待检测的信号源都是理想点声源，其产生的声场在自由空间(即不考虑反射、折射及收稿日期：2010-03-T9；退修日期：2010-05—24；录用日期：2010-09-08；网络出版时问：2010·lf一1l09：09网络出版地址：wwwcn¨net／kcms／detail门1．1929．V．20101111．0909．003．htmlDOI：CNKI：11—1929／V．20101111．0909，003基金项目：国家￡I然科学基金(90916003)*通讯作者．Tel．：010·62619031E—mai

6、：№angxun@pku．e咖．∞§I霸椿武：季建朝．白龙．黄迅．

7、基f状态观阕器的波隶形戎算法及萁航空壶用iJI．航空学报．20¨．32(”：35—40．JiJ

8、铜竹∞．BaiLong．Huangx帆Astateob∞n，efba∞da

9、90mhrnfor湘∞acousticbe蝴in9【JI．^ctaAe暇嘲ti∞d黼∞鲥渤Sini∞·20{1．32t1)：35—40j航空学报Jan．252011V01．32No．1多径等现象)以球面波的形式传播。这是一种近场模型，与雷达阵列处理中的远场模型(声波以平面波的形式传播，声压值与距离无关)是有区别的。由格林函数法(Green’sFunction)求解波动方程，可以得到y(￡)=(1／4，c，

10、．)T(￡一r)(1)式中：T(￡)和y(f)分别为源点和场点的声压值，是时间函数；r为场点到源点的距离；r—r／f为时延，c为声波的传播速度。还假定，所有信号源产生的信号可近似认为是平稳信号，因此其统计特性在一定时间范围内保持不变，可以在频域对数据进行相关处理。式(1)在频域的表达形式为(由傅里叶变换得到)y(∞)=(1／47cr)X((￡．)ek(2)对于一个含有N个麦克风的阵列，其测量输出y为由这N个麦克风的测量值组成的列向量，即y∈R肌1。此时间序列y(￡)按其时间顺序被分为愚个数据块，对每个采样数据块分别