用于传感器阵列的优化模态波束成型器的制作方法

专利名称：用于传感器阵列的优化模态波束成型器的制作方法
技术领域：
本发明涉及波束成型。
背景技术：
波束成型是用于对来自阵列中若干传感器的输入进行组合的技术。阵列中的每个传感器根据其位置产生不同的信号，这些信号表示整个情景。通过以不同方式，例如通过对接收到的每个信号使用不同的加权因子或不同的滤波器来组合这些信号，情景的不同方面可被突出和/或抑制。具体地，通过增加对应于特定方向的权重，可以改变阵列的指向性， 由此使得阵列在选定方向上更加灵敏。波束成型可被应用于电磁波和声波两者，并且已被用于例如雷达和声纳。传感器阵列在实体上可采用任何尺寸或形状，取决于所涉及的应用和波长。在简单应用中，一维线性阵列可能足够。对于更复杂的应用，可能需要二维或三维的阵列。最近，波束成型已被用于3-维(3-D)声接收、室内声学的声场分析、视频和电话会议中的声音拾取、到达方向的估计和噪声控制的应用。对于这些应用，需要三维的麦克风阵列以容许完整的3-D声学分析。在可能的三维阵列设置中，球形阵列具有特殊的益处，因为其可以实现比具有其它标准阵列几何体的阵列更加灵活的三维波束合成，并且可以使用球面谐波域的数学构架来执行阵列处理。球形阵列一般采用具有在其表面上分布的传感器的球体形式。最常用的实施方式包括“刚性球体”，其中传感器被设置在物理球体表面上；和“开放式球体”，其中表面仅是抽象的，但是传感器通过其它方式被保持在该抽象表面上的位置中。诸如双开放式球体(传感器设置在两个同心的抽象球体表面上，一个在另一个内部)、球壳阵列(传感器设置在两个同心的抽象球体表面之间，即位于由其限定的壳内)、具有心形麦克风的单开放式球体和半球的其它配置也是合适的实施方式。所有这些可被用于将声场分解成球面谐波。对于一个给定的阵列(例如用于声学应用的麦克风或水听器或者用于无线电应用的天线)，与阵列中每个传感器相关的权重限定了阵列的“波束图形”。然而，一般地，当阵列的一个或更多个部分的权重比其它部分的权重更大时，该波束图形生长出“波瓣”和“零点”，所述“波瓣”表示强接收和良好的信号增益的区域；所述“零点”表示弱接收区域，其中入射波将会被高度衰减。波瓣和零点的设置取决于与传感器和与传感器物理设置相关的权重两者。然而，一般地，波束图形会包括用于最强的信号接收方向的“主”波瓣(即图形的原则上的最大限度)和一个或更多个用于图形的第二(和其它次序)最大限度的“旁”波瓣。零点形成在波瓣之间。在声学应用中，考虑到听觉情景的分析，其问题可类比于鸡尾酒会上的问题，其中期望听到特定的源(例如，正在与你说话的朋友)，同时忽略或挡住来自特定干扰源的声音 (例如在你旁边进行的另一个对话)。一般来说，同时还期望忽略或挡住聚会上的背景噪声。类似地，麦克风阵列中的波束成型问题是将阵列的接受功率集中到期望的源上的同时最小化干扰源和背景噪声的影响。
这些问题在诸如电话会议的应用中可能是特别重要，在所述电话会议中，两个房间通过麦克风阵列和扬声器以通讯方式连接，即每个房间具有拾取声音并将其作为声频信号传输到另一个房间的麦克风阵列以及将从另一个房间接收的信号转换成声音的扬声器。 在任何给定时间，一个房间(近端)中可能有一个或更多个发言者，其声音必须被捕捉，以及一个或更多个在理想情况下应被挡住的干扰源，比如产生来自电话另一侧(远端)的声音和背景噪声(例如空调的噪声或由于发言者和/或扬声器而产生的回声和混响)的扬声
ο该问题一般由已知为“波束控制”的方法所提出，在所述“波束控制”中，波束图形的主波瓣对准感兴趣的信号的方向，同时波束图形的零点(也称为缺口)转向干扰信号的方向(“零点转向”)。旁波瓣一般表示波束图形中接收到比期望的信号更强的信号的区域，即其为波束图形中不需要的局部最大限度。旁波瓣是不可避免的，但是通过适当选择加权系数，旁波瓣的尺寸也可被控制。当存在多于一个的感兴趣的信号方向时，也有可能在波束图形中生成多个主波瓣。波束图形的其它期望被控制的方面为主波瓣的波束宽度、鲁棒性(即系统忍受异常的或不期望的输入的能力)和阵列信号增益(即信噪声比(SNR)的增益)。在大多数环境下，听觉场景是不断改变的。感兴趣的信号来来往往，来自干扰源的信号来来往往，信号会改变方向并且振幅噪声水平会增加。在这些情况下，传感器阵列理想地需要能够适应变化的情况，例如，其可能需要移动波束图形的主波瓣，以跟随感兴趣的移动信号，或者其可能需要产生新的零点，以抵消新的干扰源。类似地，如果干扰源消失，则系统的约束改变并且更好的最佳解是可能的。因此，在这些情况下，阵列需要是适应性的，即 需要其能够重新评价约束并重解最佳化问题，以找到新的最佳解。而且，在听觉场景迅速改变比如电话会议的情况下，波束成型器理想地需要实时运行；当人们一开始或停止发言时， 兴趣源和干扰源在数量和方向上不断地变化。在这一领域进行了很多研究。为了给出一些实例，Meyer和Elko[J. Meyer和 G. Elko, ICASSP会报，2002年5月，第2卷，1781-1784页中的“基于声场的标准正交分解的 M^1 !] “(A highly scalable spherical microphone array based on an orthonormal decomposition of the soundf ield)]提出了在球形麦克风阵列波束图形设计中的声场球面谐波分解的应用和分析，其是围绕观测方向对称的，并且在不改变波束图形形状情况下，其在3-D空间内是可控制的。同样参见W02006/110230。作为这些研究的延伸，Rafaely [B. Rafaely，“相对于延迟-求和球形麦克风阵列处理的相位模式(Phase-mode versus delay—and—sum spherical microphone array processing)，” IEEE 言号处3报，2005年10月，第12卷，No. 10，713-716页]将通常使用的延迟-求和波束图形设计方法应用于球形麦克风阵列，S卩应用权重并补偿由于单一平面波而在自由区域麦克风处产生的延迟。该方法带来高的鲁棒性，但是以降低较低频率下的指向性为代价。在另一个研究中，Rafaely等人通过使用传统的道夫-切比雪夫(Dolph-Chebyshev)图形设计方法也实现了对给定主波瓣宽度和阵列次序的旁波瓣控制，以改进声场的方向性分析[B. Rafaely, A. Koretz, R. Winik和Μ. Agmon，室内声学国际讨论会会报，2007年9月，S42页中的“用于改进的室内声学分析的球形麦克风阵列波束图形设计(Spherical microphone arraybeampattern design for improved room acoustics analysis) " ] 通过^！夺白噪声JH益 (WNG)约束施加到波束图形合成中，Li和Duraswami [Z. Y. Li和R. Duraswami，声频语音语言会报，2007年2月，第15卷，No. 2，702-714页的“用于波束成型的球形麦克风阵列的灵活禾口优化设计(Flexible and optimal design of spherical microphone arrays for beamforming) ”]提出了阵列权重优化方法，以找到波束成型的指向性和鲁棒性之间的平衡，其在实际应用中是有用的。然而上述研究只考虑了对称波束图形，Rafaely[B. Rafaely, ICASSP会报，2008年4月，281-284页中的“用于方向性室内脉冲响应分析的具有多个零点白勺 求形胃克风阵歹ll (Spherical microphone array with multiple nulls for analysis of directional room impulse responses) ”]将波束图形设计方法延展至球形麦克风阵列的非对称情况。该方法在空间域和球面谐波域中都用公式表示，并包括多零点转向方法， 其中在波束图形中形成了固定的零点且零点转向来自已知的外部波束方向的干扰，目的是获得更好的信噪声比。在“用于机器人学中的近场和远场扬声器的定位的基于波束成型的模型分析(Modal Analysis Based Beamforming for Nearfield or Farfield Speaker Localization in Robotics) ”(Argentieri 等人，2006 年 IEEE/RSJ 智能机器人及系统国际会议会报，866-871页)中，采用了凸优化技术并使用了球面谐波构架以分析该问题，但是没有将波场分解为球面谐波。然而，在上述球面谐波域波束成型的研究中，不能适应性地在波束图形中形成多个深零点并对其进行控制以抑制来自任意的外部波束方向的动态干扰。在用于视频或电话会议应用中的语音增强和多频道声学回波消除以及方向性室内脉冲响应的分析(即通过脉冲发生和反射分析对室内声学进行分析)中，通常期望这种干扰抑制。另外，上述研究不能有效地将多个波束成型性能参数(比如旁波瓣控制和鲁棒性约束)包含在单一的优化算法中，因此迄今为止还不可能获得所有这些互相关联的参数的总体的最佳解。主要困难在于优化算法是密集型计算。由于上述例如电话会议的应用是消费级应用，该算法必须利用较易获得的消费级计算能力在合理时间内来执行。也应该注意到，这些应用是基于实时的应用，并需要是实时适应性的。因此非常难于在保持实时操作的同时优化所有期望的参数。实时操作的条件可以基于阵列的应用而变化。然而，在像电话会议的声音拾取应用中，阵列必须能够适应与听觉场景变化的动态所相同的速率。由于人们趋于一次发言达几秒钟的周期，采用几秒钟(高达5秒钟)的波束成型器以重新优化波束图形是有用的。然而，更优选的是系统能够以秒的时间量级重新优化波束图形(即重新计算最佳权重)，从而不错过任何已说过的话。最优选的是系统应该能够每秒几次地重新优化权重，这样一旦检测到新的信号源(比如新的发言者)，则波束成型器确保在该方向上提供合适的阵列增益。应该注意到，由于根据摩尔法则，计算能力仍然在以指数方式增加，计算能力的提高将快速地减少实施必要的计算的时间量，预计未来将使用明显增加的重新优化速率来实现实时的应用。由于存在若干个在给定场景中对波束图形的选择产生影响的参数，某一参数的一个最佳解未必对其它参数也是最佳的。因此，必须在它们之间做出妥协。找到这些因素之间的最好(最佳)的妥协取决于系统的条件。这可以作为对优化问题的约束条件而被公式
7化。例如，人们可能需要系统具有特定指向性或具有超过选定的临界水平的增益。可替代地，人们可能需要旁波瓣水平低于特定的临界值，或者人们可能需要系统具有特定的鲁棒性。如上面所讨论的，优化是一个密集计算的过程，并且其随着每个约束的加入而逐渐变得更加密集。因此，实际上，如果能在合理的时间内找到最佳解，将多于一个的约束应用于系统一般是不可行的。在目前为止进行的研究中，优化算法被局限于只有一个或两个约束。在一些情况下，在各个阶段对每个约束分别、逐一求解，但是还没有可能获得总体最佳解决方案。存在提供一种寻找用于球形阵列的总体最佳波束图形、同时将多个约束应用于系统的方法的需要。根据本发明的第一方面，提供了一种在以下类型的波束成型器中形成波束图形的方法，在该类型中，波束成型器从传感器阵列接收输入信号，将输入信号分解为球面谐波域，将权重系数应用于球面谐波，并将其组合以形成输出信号，其中通过凸优化，对于给定的输入参数组，优化权重系数。通过将目标函数和约束表示成凸函数，凸优化技术的应用成为可能。凸优化具有以下优点确保了如果存在总体最小限度则其将被找到，并且可以使用数值方法快速和有效地找到该总体最小限度。在以前的研究中，为了易于形成规则或不规则的、并且与频率无关的波束图形，阵列的权重设计方法总是在球面谐波域中采用模态振幅bn(ka)(稍后更详细地讨论)的逆来分离频率相依的分量。然而，bn(ka)在特定的ka和η值下具有小的值，并且其逆可以破坏波束成型器在实际实施中的鲁棒性。在本发明中，通过直接使更一般的权重成为优化构架的指标，优化问题可作为凸优化问题(即其中目标函数和约束都是凸函数)被公式化。 如上面所讨论的凸优化的优势为存在快速(即计算上易处理)的数值解答，该数值解答能够快速找到优化变量的最佳值。另外，如上面所讨论的，凸优化将总是导致整体最佳解，而不是局部的最佳解。因此，使用上面的公式化，本发明的波束成型器甚至能够使用多个约束应用来适应性地实时地优化阵列波束图形。凸优化技术已问世了很长时间。用于解答凸优化问题的各种数值方法和软件工具也已问世了一段时间。然而，只有当目标函数和优化约束都是凸函数时才能使用凸优化， 即如果对于所有x，y都有f(ax+by)彡af(x)+bf(y)，且对于所有a，b都有a+b = l，a彡0 和b>0，则函数f为凸函数。因此使用凸优化技术不总是能解决给定的优化问题。首先， 该问题必须以一种可以应用凸优化的方式被公式化。换句话讲，人们必须将(希望对其进行最小化和公式化的)系统的属性作为凸函数。而且，该优化问题的所有约束必须被公式化为凸等式/不等式或线性等式。本发明通过将波束成型问题公式化为凸优化问题而允许使用多个非常有效的算法，该算法使多约束波束成型问题的实时解易于计算。优选地，传感器阵列为球形阵列，其中传感器的位置位于抽象的球形表面上。这种设置的对称性使得处理更为简单。多个不同的球形传感器阵列设置可与本发明一起使用。 优选地，传感器阵列为选自下面的组中的一种形式开放式球形阵列、刚性球形阵列、半球阵列、双开放式球形阵列、球壳阵列和具有心形麦克风的单开放式球形阵列。阵列尺寸可基于所涉及的应用和波长而大量变化。然而，对于声音拾取应用中所用的麦克风阵列，传感器阵列优选地具有在约8cm和约30cm之间的最大尺寸。在球形阵列的情况下，该最大尺寸为直径。较大的球形具有很好地处理低频的优点，但是为了避免对于高频的空间混淆，两个麦克风之间的距离应小于最高频率的波长的一半。因此，如果麦克风的数量有限，则更小的球形意味着麦克风之间的更短的距离和更少的空间混淆问题。可以理解，在高频应用，比如超声成像(其频率预计有5至100MHz)中，传感器阵列尺寸将会明显更小。类似地，在声纳应用中，阵列尺寸可以明显更大。优选地，传感器阵列为麦克风阵列。麦克风阵列可用在很多语音拾取、电话会议和电话呈现的应用中，用于从其它干扰噪声和背景噪声中隔离出并选择性地放大不同发言者的声音。尽管在本说明书中描述的实例涉及电话会议背景下的麦克风阵列，可以理解，本发明存在于波束成型的基本技术之内，并且同等地应用于比如音乐录制的其它声频领域以及比如声纳的其它领域中，例如用于位置检测或通信的水下水听器阵列，和比如以具有天线的雷达为传感器的射频应用。在优选的实施例中，优化问题和可选的约束被公式化为一个或更多的以下解最小化阵列的输出功率、最小化旁波瓣水平、最小化主波瓣区域中的失真和最大化白噪声增益。这些条件中的一个或更多可被选为波束成型器的输入参数。而且，任何条件都可以被公式化为优化问题。例如，该问题可以被公式化为最小化阵列的输出功率，其受制于最小化旁波瓣水平，或者该问题可以被公式化为最小化旁波瓣水平，其受制于最小化主波瓣区域中的失真。如果需要的话，可以应用若干个约束，这取决于具体的波束成型问题。在一些优选的实施例中，优化问题被公式化为最小化阵列的输出功率。这是将被整体最小化的参数，其受制于应用于系统的任何约束。因此，在波束图形的任何给定区域 (方向)内不存在相反约束的情况下，优化算法旨在通过减小阵列增益来减小阵列增益在该区域内的输出功率。这具有在除了那些期望获得增益的区域之外的所有区域中尽可能大地减小增益的总优势。优选地，输入参数包括将特定方向上的阵列增益保持在给定水平的条件，从而在波束图形中形成主波瓣。使用如上所述的减小增益的优化算法的基本思路，将特定方向上的增益保持在给定水平的条件确保了波束图形中存在主波瓣(即高增益区域，因此信号放大而不是信号衰减)。更优选地，输入参数包括将多个特定方向上的阵列增益保持在给定水平的条件， 从而在波束图形中形成多个主波瓣。换句话讲，通过应用多个约束，使得阵列增益在多个方向上被保持在选定的水平，从而优化该阵列的指向性。这样可在阵列的波束图形中形成多个主波瓣，且可为多个源信号方向提供比剩余方向更高的增益。还是更优选地，为多个特定方向中的每一个提供个别所需的增益水平，从而在波束图形中形成多个不同水平的主波瓣。换句话讲，优化约束使得在不同方向上应用不同水平的信号保持(即阵列增益)。例如，阵列增益可在一个方向上被保持在比其它方向上更高或更低的水平。这样波束成型器可集中在多个源信号上，且同时均衡这些信号的水平。 例如，如果存在三个需要被捕捉的源信号且这些信号中的两个比第三个更强，则系统可在波束图形中形成三个主波瓣，且指向较弱信号的波瓣具有比指向较强信号的波瓣更强的增益，由此更多地放大较弱的源并且均衡三个源的信号强度。优选地，波束成型器将所述或每个条件公式化为凸约束。更优选地，波束成型器将所述或每个条件公式化为线性均衡约束。使用以这种方式被公式化的约束，该问题变成二阶锥形编程问题，其为凸优化问题的子集。二阶规划问题的数值解已被详细研究并且多个快速和有效的算法可以得到，用于解决凸二阶锥形问题。优选地，波束成型器将所述或每个主波瓣条件公式化为以下条件从特定方向入射到阵列上的单位量级的平面波的阵列输出等于预定常量。换句话讲，波束成型图形被约束，使得阵列输出将向来自特定方向的入射平面波提供特定的增益。这种约束形式是线性等式，因此可适用于如上述的二阶锥形规划问题。在本发明的优选实施例中，输入参数包括这样一个条件即在特定方向上的阵列增益低于给定水平，从而在波束图形中形成零点。换句话讲，波束成型器优化问题受制于一个优化约束，即在至少一个方向上的阵列增益低于所选的临界值。这使得最小化波束图形的旁波瓣区域成为可能，由此限制了系统的第二最大限度的尺寸。其也容许在波束图形中生成“缺口 ”，在所选方向上生成特定的低增益，用于挡住干扰信号。更优选地，输入参数包括在多个方向上的阵列增益低于给定水平的条件，从而在波束图形中形成多个零点。换句话讲，波束成型器优化问题受制于在多个方向上的阵列增益低于对应的临界值的优化约束。这样，可在波束图形中形成多个零点，由此容许对多个干扰源的抑制。再优选地，向多个特定方向中的每一方向提供个别的最大增益水平，从而在波束图形中形成具有不同深度的多个零点。这样，可将不同水平的约束应用于波束图形的不同区域。例如，旁波瓣一般可保持在特定水平以下，而更严格的约束被应用于期望使用缺口或零点来挡住干扰信号的区域中。通过只在需要的地方应用最严格的约束，波束图形的自由度受到更小影响，这容许图形的剩余部分被更均勻地最小化。优选地，波束成型器将所述或每个旁波瓣条件公式化为凸约束。更优选地，波束成型器将所述或每个旁波瓣条件公式化为二阶锥形约束。如上所述，使用以这种方式公式化的约束将所述问题变成二阶锥形规划问题，其为凸优化问题的子集。二阶规划问题的数值解已被详细研究并且可以使用多种快速和有效的算法来解决凸二阶锥形问题。最优选地，波束成型器将所述或每个旁波瓣条件公式化为这样一个条件即从特定方向入射到阵列上的单位量级的平面波的阵列输出小于预定常量。如上所述，这种约束的形式是凸等式，因此可适用于如上述的二阶锥形规划问题。优选地，输入参数包括以下条件，即波束图形具有特定水平的鲁棒性。在应用中， 拾取所期望的源信号是至关重要的，所期望的是确保系统不会仅仅由于微小的错位、随意的噪声或其它不期望的干扰而发生故障。换句话讲，所期望的是系统对错误有一定程度的恢复能力。优选地，鲁棒性水平被指定为对包括权重系数的向量范数的限制。更优选地，所述范数为欧几里得Euclidean范数。如下面被更详细地描述的，对权重系数的向量范数的最小化最大化了阵列的白噪声增益，因此增加了系统的鲁棒性。优选地，通过二阶锥形规划，权重系数被优化。如上所述，二阶锥形规划为凸优化技术的子集，其已被很详细地研究并且可使用快速和有效的算法来快速解决该问题。即使当数值约束被应用于系统上时，这种数值算法可以非常快速地找到问题的整体最小限度。优选地，对于球面谐波的每一个阶数n，优化一个或更多的权重系数，但是在球面谐波的每一个阶数内，所述权重系数对于所述阶数η的所有次数m = -η至m = η都是通用的。通过以这种方式减小权重系数的数量，波束图形被局限于关于观测方向旋转对称。然而，该波束图形在许多情况下是有用的，并且系数数量的减少简化了优化问题并容许更快求解。在一些优选实施例中，输入信号可以在被分解成球面谐波域之前被转换成频域。 在一些优选实施例中，波束成型器可为宽带波束成型器，其中频域信号被划分成窄带频率区，且其中在频率区被再组合成宽带输出之前，每个区被分别优化和加权。在其它优选实施例中，可在时域中处理输入信号。并且权重系数可以是适用于球面谐波信号的有限脉冲响应滤波器的抽头权重。处理域的选择将取决于具体场景的情况，即具体的波束成型问题。例如，待接收和处理的期望频谱可以影响在时域和频域之间的选择，且使一个域给出了更好的解或在计算上更有效。在一些情况下，时域内的处理是特别有利的，因为其实质上固有为宽带。因此，使用该实施方式，不需要在优化之前通过密集型计算的傅里叶转换成频域，并且不需要在优化之后通过密集型计算的傅里叶逆转换返回至时域。其也避免了将输入分离为多个窄带频率区以获得宽带解。反而，对于所有的权重系数，可求解单一的优化问题。在一些实施例中， 权重系数会采用有限脉冲响应(FIR)滤波器抽头权重的形式。原则上，从波束成型性能的角度看，如果FIR长度等于FFT长度，则时域和频域的实施方式可给出相同的波束成型性能。在一些实际实施中，时域具有比频域显著的优势，因为将不需要FFT和逆FFT。然而，从优化的复杂性角度看，假定HR和FFT具有相同的长度 L，则通过单一优化来优化一组FIR(即每个通道L个HR系数)的计算上的复杂性，将比通过L个子带优化来优化一组阵列权重(即每个通道单一权重)高很多。因此，每个方法在不同情况下可具有优势。根据第二方面，本发明提供了波束成型器，其包括传感器阵列，所述每个传感器被配置为产生信号；球面谐波分解器，其被设置为将输入信号分解成球面谐波域并输出分解的信号；权重系数计算器，其被设置为通过(基于一组输入参数的)凸优化来计算即将应用于分解的信号的权重系数；和输出生成器，其使用计算得到的权重系数来将分解的信号组合为输出信号。该波束成型器实现了上面所述的波束成型方法的所有优点。而且，与波束成型方法相关的所有上述优选的特征也适于该波束成型器的实现方式。如上所述，在时域的实施方式中，输出生成器可包括多个有限脉冲响应滤波器。优选地，波束成型器还包括信号跟踪器，其被设置为评价来自传感器的信号，以确定期望的信号源的方向和不期望的干扰源的方向。该算法与波束成型优化算法可使用相同数据平行地运行。当定位算法获取了感兴趣的信号的方向和干扰源的方向时，波束成型器形成用于增强信号源和弱化干扰信号的合适的波束图形。如上所述，本说明书主要涉及球面谐波域中的信号处理。然而，此处所描述的技术也适用于其它域，特别是空间域。尽管凸优化已被用于空间域处理的一些应用中，但是对球形阵列问题进行公式化可认为是更有创造性的思路。因此，根据本发明的其它方面，提供了在波束成型器中形成波束图形的方法，其用于球形传感器阵列类型，其中波束成型器接收来自阵列的输入信号，将权重系数应用于该信号并将其组合以形成输出，其中通过凸优化对给定的一组输入参数的权重系数进行优化。发明人认识到，针对球面谐波域而开发的技术和公式也适用于空间域中球形阵列的处理，且因此也可能使用本发明在空间域中实时地实施多约束的优化。根据另一方面，本发明提供了在以下类型的波束成型器中形成波束图形的方法 其中波束成型器从传感器阵列接收输入信号，将权重系数应用于该信号并将其组合以形成输出信号，其中通过凸优化对给定的一组输入参数的权重系数进行优化，所述权重系数受制于以下约束即在多个指定方向上的阵列增益保持在给定水平，从而在波束图形中形成多个主波瓣，且其中每个条件被公式化为一个这样的条件即从指定方向入射到阵列上的单位量级的平面波的阵列输出等于预定常量。如上所述，从本说明书中得到的所述方法的适用性可容许将多个约束应用于优化问题，而不会使所述系统慢得没有实际用处。因此，使用本发明的技术和公式表示，有可能在应用多主波瓣成型和指向性约束的同时应用多零点成型和转向约束、鲁棒性约束以及主波瓣波束宽度约束。优选地，波束成型器能够实时或准实时运行。应理解，如果环境(例如声频应用中的声学环境)是固定的，则不必在运行期间更新阵列的权重。反而，可提前计算单独的一组优化的权重(例如在系统启动时或根据校准指令)并且不需在运行期间发生改变。然而， 该设置没有利用本发明的全部效用。因此优选地，通过根据变化的环境和约束来重新解决优化问题，阵列动态地改变最佳权重。如上所述，系统可优选地实时或准实时地重新优化阵列权重。实时的定义可根据应用而变化。然而，在本说明书中，我们指的是阵列能够在一秒钟内重新优化阵列权重并形成新的优化波束图形。对于准实时，我们指的是高达约5秒钟的优化时间。在环境动态不发生这样快速改变的情况下，例如在源和干扰的数量和方向只发生很少改变的演讲中的声学效果下，该准实时可能仍是有用的。在实时或准实时运行中，优选地在背景中运行优化操作，目的是逐渐和连续地更新权重。可选地，用于特定情况的权重组可预先计算和存储在内存中。因此一旦环境变化， 最适合的权重组可以简单地被装载在系统中。然而应理解，该实施方式没有充分利用本发明的实际的实时优化的效用和速度。本发明的波束成型器可以在空间域以及球面谐波域中很好地运行。域的选择将取决于期望被处理的阵列的特定应用、阵列的几何形状、信号的特征和所需要的处理类型。尽管空间域和球面谐波域一般是最有用的，其它域(例如柱状谐波域)也可被使用。另外，可在频域或时域中完成处理。特别地，使用球面谐波分解的时域处理也是有用的。因此优选地，传感器信号被分解成一组正交基函数，用于进一步处理。最优选地，正交基函数为球面谐波，即对球坐标内的波方程求解并且通过球面傅里叶变换实施波场分解。球面谐波域特别好地适合于球形或近似球形的阵列。根据另一方面，本发明提供了在传感器阵列中在波束成型器内优化波束图形的方法，其中来自传感器的输入信号被加权和组合，以形成阵列输出信号，且其中通过将阵列输出功率表示为传感器权重的凸函数，并通过最小化输出功率(其受制于一个或更多个约束，其中所述一个或更多个约束被表示为传感器权重的凸函数的等式和/或不等式)，而对传感器权重进行优化。可见本发明的方法提供了对波束成型问题的一般解。大量的约束可同时应用于具有一个整体最佳解的单一优化问题。然而，如果应用了很少的约束，将与上述现有研究的结
12果相同。因此本发明可看作对问题的更一般的解。现在将讨论本系统优选形式的更详细的分析。由于在实际中一般采用空间过度取样，下面的分析集中在球面谐波域处理，其更加有效。然而，应理解，所讨论的与球面谐波域的权重函数相关的技术采用了与空间域内的分析相同的方式，并且导致了类推的凸优化问题。一些背景材料的来源和有用的结果在本申请的附录中给出。下面描述中的方程数量遵循附录中的方程数量。从现有的研究中看，为了易于形成规则或不规则、以及与频率无关的波束图形，阵列权重设计方法在球面谐波域中一直采用bn(ka)的逆，以分离频率相依的分量。然而，由于bn(ka)在特定的ka和η值时具有小的值，而且其逆将破坏在实际实施中的鲁棒性，我们直接将更一般的权重作为我们优化框架的目标。下一节使用矩阵公式化推导出附录中得出的结果，并且导出了本发明的凸优化问题和相应约束。我们使用表达式χ = vec( {[xnm ]"m_n =‘(16)其中vec(·)表示在圆括号内堆叠所有项，以获得(N+1)2X1列向量，并且(·)τ 表示转置。使用该表达式，我们可进一步定义w = vec({Kj:=_ }:=0),(17)
_b = vec({[H=0)，(18)Y = vec({[C];=_ }:=0),(19)p = vec(m).(20)注意到(18)指的是b具有从(n2+l)到(n+1)2项的bn重复。从(9)看出ρ可被看做是模态阵列流形向量。我们可以向量符号将(14)写为y(ka) = wH(k)x(ka) = xH(ka)w(k)，(21)其中(·)H 表示 Hermitian 转置。在下面的描述中，优化问题被公式化为最小化阵列输出功率，目的是抑制任何来自外部波束方向的干扰，同时保留来自主波瓣方向的信号且控制旁波瓣。另外，为了改善波束成型器的鲁棒性的目的，白噪声增益约束也被应用于将阵列权重的范数限定为特定常量。阵列输出功率由P0(ω) = E[y (ka) y*(ka) ] = wH(k)E[χ (ka) χΗ(ka) ]w = wH(k) R(ω) w(k)，(22)给出其中，Ε[·]表示括号中量的统计期望，且R(co)为χ的协方差矩阵(谱矩阵)。指向性图形，由H(ka，Ω)表示，其为对来自所有感兴趣的角度的单位输入信号的阵列响应函数。因此，
MHika, Ω) = ^ a, p(ka, Ω, Ω, )w* (λ, Ω,)
J=I
=Yj ΣPnm(^XAk) = ^H(k)p(ka,Ω).(23)
η=0 m=t-n假定信号源彼此不相关，χ的协方差矩阵具有下面的形式R(iy) = E[x(知)χ" (ka)]
= fi2a20p(ka,n0)pH(ka,n0) + Yja2dp(ka,Qd)pH(ka,Qd) + Q(a),(24)其中{σ〗}^^ +1不个相关信号的功率，且Q( ) = Ε[Ν(ω)ΝΗ(ω)]是具有 N = vec({[AUL- }ム)的噪声协方差矩阵。现在我们考虑噪声场的特殊情况各向同性噪声，即噪声在球面上均勻分布。具 有功率谱密度σ 2(劝的各向同性噪声可被看做如同存在无穷数量的具有均勻功率密度 σ 2(ω)/(4;τ)的不相关的平面波，其从所有方向Ω到达球体。因此，通过在所有方向上对协
方差矩阵积分，各向同性噪声协方差矩阵由
权利要求
1.一种在波束成型器中形成波束图形的方法，其中，所述波束成型器的类型为所述波束成型器接收来自传感器阵列的输入信号，将所述输入信号分解为球面谐波域，将权重系数应用至所述球面谐波并对其进行组合以形成输出信号，其中，通过凸优化对给定组的输入参数的权重系数进行优化。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述传感器阵列是球形阵列，其中所述传感器的位置位于抽象球形表面上。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述传感器阵列是选自下组中的一种形式开放式球形阵列、刚性球形阵列、半球形阵列、双开放式球形阵列、球形壳阵列和具有心形麦克风的单开放式球形阵列。
4.如权利要求1、2或3所述的方法，其中，所述阵列被设计为用于语音频段应用，且具有大约8cm至30cm的最大尺寸。
5.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述传感器阵列是麦克风阵列。
6.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，优化问题及可选的约束被公式化为以下中的一个或更多个最小化所述阵列的输出功率，最小化旁波瓣水平，最小化主波瓣区域中的失真和最大化白噪声增益。
7.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，优化问题被公式化为最小化所述阵列的输出功率。
8.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述输入参数包括以下条件指定方向上的阵列增益保持在给定水平，以在波束图形中形成主波瓣。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述输入参数包括以下条件多个指定方向上的阵列增益保持在给定水平，以在波束图形中形成多个主波瓣。
10.如权利要求9所述的方法，其中，为所述多个指定方向中的每个提供单独的指定的增益水平，以在波束图形中形成不同水平的多个主波瓣。
11.如权利要求8、9或10所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或每一条件公式化为凸约束。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或每一条件公式化为线性等式约束。
13.如权利要求12所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或或每一条件公式化为以下条件从指定方向入射至所述阵列的单位量级平面波的阵列输出等于预定常数。
14.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述输入参数包括以下条件指定方向上的阵列增益低于给定水平，以在波束图形中形成零点。
15.如权利要求14所述的方法，其中，所述输入参数包括以下条件多个指定方向上的阵列增益低于给定水平，以在波束图形中形成多个零点。
16.如权利要求15所述的方法，其中，为多个指定方向中的每个提供单独的最大增益水平，以在波束图形中形成不同深度的多个零点。
17.如权利要求14、15或16所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或每一条件公式化为凸约束。
18.如权利要求17所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或每一条件公式化为二阶锥形约束。
19.如权利要求18所述的方法，其中，所述波束成型器将所述条件或每一条件公式化为以下条件从指定方向入射至所述阵列的单位量级平面波的阵列输出的量级小于预定常数。
20.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述输入参数包括以下条件所述波束图形具有指定水平的鲁棒性。
21.如权利要求20所述的方法，其中，鲁棒性水平被指定为对包括权重系数的向量的范数的限制。
22.如权利要求21所述的方法，其中，所述范数是欧几里得范数。
23.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述权重系数由二阶锥形规划优化。
24.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，为球面谐波的每个阶数η优化一个或更多个权重系数，但在球面谐波的每个阶数内，所述权重系数通用于所述阶数η的所有次数m =_n M m = η。
25.如前述任一项权利要求所述的方法，其中，所述输入信号在被分解为球面谐波域之前变换为频域。
26.如权利要求25所述的方法，其中，所述波束成型器是宽带波束成型器，其中频域信号被划分成窄带频率槽，且其中每个槽在所述频率槽被重组为宽带输出之前分别被优化和加权。
27.如权利要求1至24中任一项所述的方法，其中，所述输入信号在时域被处理，且其中所述权重系数是应用至球面谐波信号的有限脉冲响应过滤器的抽头权重。
28.一种波束成型器，包括传感器阵列，每一传感器被设置为生成信号；球面谐波分解器，其被设置为将输入信号分解为球面谐波域并输出分解信号； 权重系数计算器，其被设置为通过基于一组输入参数的凸优化来计算将被应用至所述分解信号的权重系数；以及输出生成器，其用计算出的权重系数将所述分解信号组合为输出信号。
29.如权利要求28所述的波束成型器，还包括信号跟踪器，其被设置为评估来自传感器的信号，以确定期望信号源的方向和不需要的干扰源的方向。
30.一种在波束成型器中形成波束图形的方法，其中波束成型器的类型为所述波束成型器接收来自传感器阵列的输入信号，将权重系数应用至所述信号并将其组合以形成输出信号，其中，通过凸优化对给定组的输入参数的权重系数进行优化，所述权重系数受制于以下约束在多个指定方向上的阵列增益保持在给定水平，以在波束图形中形成多个主波瓣；且其中每个条件被公式化为以下条件从所述指定方向入射至所述阵列的单位量级平面波的阵列输出等于预定常数。
31.一种软件产品，其在计算机中被执行时使计算机实现如权利要求1至27或30中的任一项所述的步骤。
32.如权利要求31所述的软件产品，其中，所述软件产品是数据载体。
33.如权利要求31所述的软件产品，其中，所述软件产品包括从远程地点传输来的信号。
34.一种用于制造物理载体形式的软件产品的方法，包括将指令储存在数据载体上，所述指令在由计算机执行时使计算机实现如权利要求1至27或30中任一项所述的方法。
35. 一种通过将数据传输至远程地点的计算机来向所述远程地点提供软件产品的方法，所述数据包括指令，所述指令在由计算机执行时使计算机实现如权利要求1至27或30 中任一项所述的方法。
全文摘要
一种在波束成型器中形成波束图形的方法，其中，波束成型器的类型为所述波束成型器接收来自传感器阵列的输入信号，将输入信号分解为球面谐波域，将权重系数应用至球面谐波并将其组合以形成输出信号，其中，通过凸优化对给定组的输入参数的权重系数进行优化。提供了用于形成用于多主波瓣成型、均匀和非均匀旁波瓣控制、自动零点转向、鲁棒性和白噪声增益的二阶锥形规划约束的公式化表达。
文档编号H04R3/02GK102440002SQ201080020705
公开日2012年5月2日 申请日期2010年4月9日 优先权日2009年4月9日
发明者U·皮特·斯文森, 孙浩海, 闫佘峰 申请人:挪威科技大学技术转让公司