公开(公告)号：CN112488048B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202011483184.3

申请日：2020-12-16

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 周乾伟 ,  陶俊 ,  王浩杰 ,  李宝清 ,  吴延壮 ,  胡海根 ,  李小薪 ,  管秋

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 一种基于深度学习及随机阵列的声信号差分特征融合方法，包括波束成形方法和波达方向估计方法，波束成形方法的过程为：输入空间矩阵；空间矩阵通过系数估计CNN得到差分卷积核；构建随机声阵列输入声信号；将声信号变换成频域信号输入随机阵列模拟器；将信号输入差分卷积网络；根据多种选取模式，以取平均的方式完成差分特征提取；处理完成后输入空间滤波CNN，给出结果；波达方向估计方法的过程和波束成形方法总体相似，其中差分卷积核不接受提供的卷积核而是自行初始化；通过波达估计CNN而不是空间滤波CNN输出空间矩阵的估计。本发明通过深度学习的方法提高波达方向估计精度和波束成形的指向性。

公开(公告)号：CN112488048A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011483184.3

申请日：2020-12-16

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 周乾伟 ,  陶俊 ,  王浩杰 ,  李宝清 ,  吴延壮 ,  胡海根 ,  李小薪 ,  管秋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 一种基于深度学习及随机阵列的声信号差分特征融合方法，包括波束成形方法和波达方向估计方法，波束成形方法的过程为：输入空间矩阵；空间矩阵通过系数估计CNN得到差分卷积核；构建随机声阵列输入声信号；将声信号变换成频域信号输入随机阵列模拟器；将信号输入差分卷积网络；根据多种选取模式，以取平均的方式完成差分特征提取；处理完成后输入空间滤波CNN，给出结果；波达方向估计方法的过程和波束成形方法总体相似，其中差分卷积核不接受提供的卷积核而是自行初始化；通过波达估计CNN而不是空间滤波CNN输出空间矩阵的估计。本发明通过深度学习的方法提高波达方向估计精度和波束成形的指向性。

公开(公告)号：CN112731282B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202011430717.1

申请日：2020-12-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 周乾伟 ,  陶俊 ,  王浩杰 ,  李宝清 ,  吴延壮 ,  胡海根 ,  李小薪 ,  管秋

IPC: G01S3/802

Abstract: 一种基于虚拟子阵交织的声阵列空间滤波方法，所述方法包括波束成形方法和波达方向估计方法。一种基于虚拟子阵交织的声阵列空间滤波系统，所述系统包括：超密集微声虚拟阵列，用于设置阵列框架，模拟声波的多径现象；声阵列空间滤波模块，用于将输入声源进行白噪声削弱进行波束成形和波达方向计算。本发明利用超密集微声阵列的冗余特性，构建出多种不同的虚拟子阵，利用子阵间不同的阵列流行对同一目标形成多种不同的测量结果，以加权平均的方式滤除结果中的随机噪声及干扰，可以提高阵列波束成形的指向性及波达方向估计的精度。

公开(公告)号：CN112731282A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011430717.1

申请日：2020-12-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 周乾伟 ,  陶俊 ,  王浩杰 ,  李宝清 ,  吴延壮 ,  胡海根 ,  李小薪 ,  管秋

IPC: G01S3/802

Abstract: 一种基于虚拟子阵交织的声阵列空间滤波方法，所述方法包括波束成形方法和波达方向估计方法。一种基于虚拟子阵交织的声阵列空间滤波系统，所述系统包括：超密集微声虚拟阵列，用于设置阵列框架，模拟声波的多径现象；声阵列空间滤波模块，用于将输入声源进行白噪声削弱进行波束成形和波达方向计算。本发明利用超密集微声阵列的冗余特性，构建出多种不同的虚拟子阵，利用子阵间不同的阵列流行对同一目标形成多种不同的测量结果，以加权平均的方式滤除结果中的随机噪声及干扰，可以提高阵列波束成形的指向性及波达方向估计的精度。