基于压缩奇异值分解等效源法的结构板件声源识别

• 作者: 张志飞 徐中明 贺岩松 陈良松
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 声场 奇异值分解 等效源法 阶次
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 23-33
• 页数: 11页
• 分类号: TB52
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2019.12.003

摘要

为改善空间连续型声源的声场重建与声源识别性能,基于压缩感知(compressed sensing,CS)和等效源法(equivalent source method,ESM)的基本理论,提出了一种压缩奇异值分解等效源法(CSVDESM).CSVDESM通过奇异值分解法获取声场的一系列正交基,在ESM和CS框架的基础上实现对声场的重构.将CSVDESM与高阶矩阵函数波束形成理论结合,通过提高阶次值,不断缩小识别到的声学中心覆盖范围,进一步提高声源识别定位精度.数值仿真分析和实验应用均验证了CSVDESM的有效性与实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐中明	重庆大学汽车工程学院	207	2110	25.0	35.0
5	张志飞	重庆大学汽车工程学院	136	1442	23.0	31.0
9	贺岩松	重庆大学汽车工程学院	142	1346	21.0	31.0
13	陈良松	重庆大学汽车工程学院	1	0	0.0	0.0