2)不同分区内，候选随机稀疏矩阵对应的放置阵元的网格点的间距不是基础网 格边长的整数倍，同时均勾分布。
[0048]通过将候选随机稀疏矩阵对应的极角矩阵Φ '，形成以水平向右为0°的普通极角 矩阵，再将所述极角矩阵任一后一项列矢量减去相邻的前一项列矢量，形成一个阵元极角 差矩阵，构成相邻传声器阵元位置的不同区极角矩阵，若使阵元位置间距不为倍数关 系，且均匀分布，则大小应满足：
[0049]
[0050] 上述为矩阵运算过程，具体表示为：
[0051]
[0052] 式中，j为各分区的索引号，Ν为分区总数，Φ'为形成阵元的极角矩阵，Δ c})k为极 角矩阵中的任一列向量，Δ4 Δ么_7、表示极角矩阵的列矢量的任一后项减去相邻的 前一项。
[0053] (3)根据声源辐射频率、阵列的测试频率及抗混叠能力，设置同一极径上的阵元个 数、最大阵元间距和不同极径的间隔，根据上述三个条件选择随机稀疏矩阵。
[0054] 具体为:同一极径上:考虑阵元类型和结构特征，第m个极径上的最大阵元数量：
[0055]
[0056] 则最大阵元间距：
[0057] dnunax - 3-mCr Cr 1
[0058] 不同极径间的间隔为：
[0059]
0 < Δμ < 1
[0060] 式中：am为第m个极径长度上阵元的结构尺寸，为第m个极径，int表示取整数，cr 为间距拓展因子，λ为入射波最高频率的波长。
[0061] 所述步骤三指:根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的候选随机稀疏矩阵 进行结构阵性能筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。
[0062] 优选的，所述步骤三中，所述设定性能参数指主瓣宽度和旁瓣抑制比，所述筛选准 则为:相同旁瓣抑制比，主瓣宽度最窄。
[0063]对于矩阵而言，主瓣宽度和旁瓣抑制比互相矛盾，一般旁瓣抑制比越低，主瓣宽度 越宽，此时，阵列抗噪声干扰能力最强，但是，声源分辨力差，可能存在虚假声源。
[0064]针对上述理论，本发明采用折中思想，即：满足相同旁瓣抑制比，主瓣宽度最小的 阵列为随机稀疏声阵列超指向结构。
[0065] 具体计算过程如下：
[0066] 旁瓣抑制比rsp的计算如下:rsp=101g(h p/hs)2
[0067] 经大量仿真分析的统计结果得出：
[0068]
[0069] 式中，hP为主爾宽度峰值，hs为最大旁瓣峰值，Μ为阵列中阵元个数。
[0070]其中，Μ表示阵元个数，Μ为变化的整数。
[0071 ]随机稀疏声阵列超指向结构指:根据步骤202中的随机稀疏阵列获取的超指向性 波束。
[0072]超指向波束的物理意义:根据相同旁瓣抑制比，主瓣宽度最小的原则，获取的波束 指向性最强即为超指向性波束。上述表达式即为最大化响应声压功率，即最大化声源入射 波能量。
[0073]最大化声源入射波能量通过阵列最大化响应声压功率表示，最大化声源入射波能 量是阵列对干扰噪声的抑制表现，由阵列响应声压功率的主瓣宽度进行直观表示，主瓣宽 度越小表示聚焦能量越大，识别声源就越准确。
[0074]本发明的有益效果是：
[0075] (1)采用目标声源分区的方式，减少了目标对象的盲目性，同时采用网格划分和极 坐标矩阵转化，提高了位置收索速度，增强了针对性；
[0076] (2)依据同一分区点不重复、不同区位置不均等分布、同区最大测量点数和不同区 的位置间距参数的设定，大大降低了随机候选稀疏阵列生成速度，增强了阵列稀疏性，提高 其经济性；
[0077] (3)设定阵列性能参数主瓣宽度和旁瓣抑制比，可在候选随机稀疏矩阵中快速找 出符合性能要求的随机稀疏矩阵，同时生成随机稀疏矩阵的超指向性波束，且在其他非声 能量集中方向上，快速衰减，大幅度提高生成速度和效率；
[0078] (4)三步生成法相互联系又相互独立，便于实现优化条件的精确控制；同时可针对 不同声源类型，更改相应约束和参数，提高了该方法应用的普适性和适用性。
【附图说明】
[0079] 图1是本发明流程图；
[0080] 图2是网格分区和网格点不意图；
[0081 ]图3是实施例1随机稀疏声阵列超指向结构示意图；
[0082]图4是实施例1超指向波束不意图；
[0083]图5是实施例2随机稀疏声阵列超指向结构示意图；
[0084]图6是实施例2超指向波束示意图；
[0085]图7是实施例3随机稀疏声阵列超指向结构示意图；
[0086]图8是实施例3超指向波束示意图。
【具体实施方式】
[0087] 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0088] 如图1所示，一种随机稀疏声阵列超指向结构生成方法，包括以下步骤：
[0089] 步骤一:根据目标声源特性，将目标声源区域进行网格划分和均匀网格分区；
[0090] 步骤二:设置阵列结构优化参数，在步骤一的各分区中随机生成一定数量的随机 稀疏矩阵；
[0091] 步骤三:根据设定性能参数和筛选准则，对步骤二中的随机稀疏矩阵进行结构阵 性能筛选，获取随机稀疏声阵列超指向结构。
[0092] 优选的，所述目标声源特性指声源最大频率、声源最大入射角和测试阵列的指向 性特征，根据声源最大频率，声源最大入射角和测试阵列的指向性特性，获取网格边长，并 根据网格边长进行基础网格的划分。
[0093] 优选的，所述步骤一还包括确定分区数量和各区内供选择的网格点数；
[0094] 所述网格点数确定原则是：网格面积覆盖所有辐射声源。
[0095] 所述步骤一包括以下子步骤：
[0096] S101:将目标声源区域划分基础网格；
[0097] 假设测试阵列位于声源区域辐射远场，入射到目标声源区域上的声波为平面波， 则正方形网格边长大小由
4定，式中：c空气中声速343m/s，fmax入射到目标 声源区域上的声源中的最大频率，β为入射到目标声源区域上的声源最大入射角。
[0098] 当测试阵列位于声源区域辐射近场，此时入射波为球面波，则此网格边长小于d。
[0099] 综上，根据声源最大频率，声源最大入射角和测试阵列的指向性特性，获取网格边 长，并根据网格边长进行基础网格的划分。
[0100] S102:根据基础网格的面积大小均分基础网格，获得等面积的目标声源区域和分 区数量;通过将基础网格均分成区，可有效滤除主瓣宽度较高的阵列，同时，保留最小主瓣 宽度的阵列。
[0101]依据目标声源数量分区数量确定，确定准则为:分区数量越大，麦克风散布的面积 就越大，形成的阵列结构孔径越大，形成的波束主瓣宽度越窄，目标分辨力越强。
[0102] S103:根据目标声源区域，获得各区内网格点的极径矩阵矩阵和极角矩阵。
[0103] 如图2所示，网格点与网格及分区的关系参考图2。图2中，黑点表示网格点；五角星 表示声源位置，1 -6表示分区数。
[0104]将覆盖声源的区域，进行网格的等面积划分，获得不同的分区，每个分区的形心为 网格点。网格点在本发明中指布放阵列麦克风的位置点，简称阵元。
[0105] 所述形心含义是物体为平面，则形心是界面图形的几何中心，物体为实物，则形心 是质心，对于均匀密度的几何结构而言，形心与几何中心重合。本发明中形心指分区的几何 中心，
[0106] 每个网格点均可成为阵元的布置位置，利用极坐标生成一个点的极径和极角，所 有分区的网格点形成一个极径矩阵和对应的极角矩阵。
[0107] 经大量仿真统计表明：
[0108] 1个声源分区数为：10-18个，2个及其以上分区数为:20-32个，并在极坐标系下，形 成各区内网格点的极轴R和极角Φ矩阵。
[0109] 设需生成一个25个阵元组成的随机阵列，分区个数为24,每个分区内可供选择网 格点数为8,对每个分区内的网格点位置依次编号为1，2，···，8,使不同分区内相同位置的网 格点编号相同，则生成的极径矩阵R为8X24阶，其中每一列向量均* Γι=(Γι，Γ2，.η.，Γ8)τ， 向量中的元素^表示编号为