王冬霞，齊 暢，周城旭，牛芳琳

（遼寧工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001）

0 引 言

麥克風(fēng)陣列具有靈活的波束控制、高信號增益、極強(qiáng)的干擾抑制，以及高分辨等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于車載系統(tǒng)、視頻會(huì)議及移動(dòng)通信等領(lǐng)域［1］.在這些應(yīng)用中，麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)性能的獲得，由空時(shí)濾波器系數(shù)和陣列方向向量共同決定.然而，現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的大多數(shù)方法［2－6］中，麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)固定，只有陣列的空時(shí)濾波器系數(shù)是待設(shè)計(jì)的變量，即僅考慮如何改進(jìn)陣列算法來提高系統(tǒng)性能.此外，相關(guān)結(jié)果也表明，麥克風(fēng)數(shù)量變化影響著陣列系統(tǒng)響應(yīng)［1］.但是，很難去判定哪種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)于其他結(jié)構(gòu)，或者說沒有給出一種可調(diào)節(jié)的麥克風(fēng)陣列結(jié)構(gòu)，以改進(jìn)系統(tǒng)性能、減小系統(tǒng)復(fù)雜度.

基于此，本文以二維DOA 估計(jì)為應(yīng)用點(diǎn)，改進(jìn)遺傳算法，將約束陣列空時(shí)濾波器系數(shù)和決定陣列方向向量的麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分開，通過構(gòu)造由二維MUSIC空間譜函數(shù)歐式距離和優(yōu)化后陣元個(gè)數(shù)共為變量的適應(yīng)度函數(shù)，DOA 估計(jì)精度為停止條件，優(yōu)化3種不同的麥克風(fēng)陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).

1 陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)原理

整個(gè)陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)框圖如圖1所示.

圖1 基于遺傳算法的麥克風(fēng)陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖Fig.1 Flowchart of microphone array optimization design based on genetic algorithm

遺傳算法是通過模擬自然進(jìn)化過程來搜索最優(yōu)解的一類隨機(jī)優(yōu)化算法.它從任一初始種群出發(fā)，通過隨機(jī)選擇、交叉和變異操作，一代代不斷繁衍進(jìn)化，產(chǎn)生更適合環(huán)境的個(gè)體，使群體進(jìn)化到搜索空間中越來越好的區(qū)域，最后收斂到一群最適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體，即求得問題的最優(yōu)解.

2 陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

2.1 參數(shù)集

考慮到應(yīng)用，選擇均勻矩形陣（URA）、均勻圓形陣（UCA）和均勻同心圓陣（UCCA）為陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)中的實(shí)際問題參數(shù)集.3種陣列的不同空間結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示.

圖2 空間坐標(biāo)下3種陣列結(jié)構(gòu)Fig.2 Three array configurations in spatial coordinates

2.2 參數(shù)集編碼

對不同的麥克風(fēng)陣列結(jié)構(gòu)進(jìn)行二進(jìn)制編碼，選擇其中某一個(gè)陣元作為參考陣元，以一定的規(guī)律進(jìn)行編碼，1代表此位置有陣元存在，0代表此位置無陣元存在.

2.3 適應(yīng)度函數(shù)

適應(yīng)度函數(shù)值用來評估種群中個(gè)體的性能并且指導(dǎo)搜索的方向，即適應(yīng)度函數(shù)的優(yōu)良決定著優(yōu)化算法性能的好壞.考慮到優(yōu)化的目的為二維DOA 估計(jì)，故改進(jìn)遺傳算法中的目標(biāo)函數(shù)，對其進(jìn)行變換，構(gòu)建由二維MUSIC 空間譜函數(shù)數(shù)值間的歐式距離和陣元個(gè)數(shù)共同組成的目標(biāo)函數(shù).

設(shè)有D個(gè)源信號入射由M（M＞D）個(gè)陣元組成的陣列，則陣列接收信號為

可簡寫為

式中：A為陣列方向向量，N為陣列接收的隨機(jī)噪聲向量，S為源信號向量.

令R為均勻圓形陣的半徑，γ0，…，γM－1分別表示均勻圓形陣中每個(gè)陣元與X軸的角度；r1，…，rp分別表示均勻同心圓陣中各個(gè)圓環(huán)的半徑，γ0，…，γMp－1分別表示均勻同心圓陣中每個(gè)陣元與X軸的角度.則已確定實(shí)際問題參數(shù)集中3種陣列的方向向量分別如式（3）、（4）和（5）所示：

式中：λ為聲波波長，d為均勻矩形陣的陣元間距，θ、φ分別為信號源的俯仰角和方位角.

對式（2）中X的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到對應(yīng)于D個(gè)大特征值的特征向量構(gòu)成的信號子空間Us以及M－D個(gè)特征向量構(gòu)成的噪聲子空間Un.于是，構(gòu)造二維MUSIC空間譜函數(shù)為

假設(shè)PMUSIC1和PMUSIC分別代表優(yōu)化前后陣列對應(yīng)求得的二維MUSIC空間譜函數(shù)，L為優(yōu)化后陣列中陣元的總個(gè)數(shù)，于是，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)為

式中：α、β為權(quán)重，需要滿足α＋β＝1.對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行變換，進(jìn)而得到適應(yīng)度函數(shù)為

2.4 停止條件

遺傳算法停止條件多采用遺傳進(jìn)化代數(shù)，其結(jié)果有時(shí)會(huì)在設(shè)置的固定遺傳代數(shù)值之前優(yōu)化得出最好結(jié)果，有時(shí)卻在設(shè)置的固定遺傳代數(shù)值之后優(yōu)化得出最好結(jié)果，即這樣設(shè)置停止條件不能保證在滿足停止準(zhǔn)則時(shí)所得結(jié)果為最優(yōu).

于是，將估計(jì)誤差代替?zhèn)鹘y(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中采用的遺傳進(jìn)化代數(shù)作為停止條件，即這里采用的算法停止條件為，優(yōu)化前后麥克風(fēng)陣列對應(yīng)估計(jì)出的語音源的二維來波角度差.

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 仿真環(huán)境

實(shí)驗(yàn)選取房間大小為7m×5m×4m，混響時(shí)間為263 ms，實(shí)際問題參數(shù)集陣元個(gè)數(shù)選取16，構(gòu)成的3種平面麥克風(fēng)陣列結(jié)構(gòu)如圖2所示.

語音源采樣頻率為8kHz，信噪比為5dB，語音源坐標(biāo)為（4，3，1.43）m，入射方向?yàn)椋?4.682°，45.000°），停止條件是語言源的二維來波角度差為0.為驗(yàn)證本文方法的有效性，選擇了文獻(xiàn)［7－9］的方法進(jìn)行了對比.

3.2 陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果

均勻矩形陣優(yōu)化前后的DOA 估計(jì)性能和陣列優(yōu)化結(jié)構(gòu)的仿真結(jié)果分別如圖3和圖4所示.

圖3 優(yōu)化前后的均勻矩形陣DOA 估計(jì)性能Fig.3 DOA estimation performances of uniform rectangle array before and after optimization

圖4 優(yōu)化前后的均勻矩形陣Fig.4 Uniform rectangle array before and after optimization

均勻圓形陣優(yōu)化前后的DOA 估計(jì)性能和陣列優(yōu)化結(jié)構(gòu)的仿真結(jié)果分別如圖5和圖6所示.

均勻同心圓陣優(yōu)化前后的DOA 估計(jì)性能和陣列優(yōu)化結(jié)構(gòu)的仿真結(jié)果分別如圖7和圖8所示.

圖3～8表明，在不降低精度的前提下本文方法有效估計(jì)出聲源二維DOA 位置，且3 種陣列結(jié)構(gòu)的麥克風(fēng)數(shù)目均減少了7個(gè)，即達(dá)到了陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)的目的.

圖5 優(yōu)化前后的均勻圓形陣DOA 估計(jì)性能Fig.5 DOA estimation performances of uniform circular array before and after optimization

圖6 優(yōu)化前后的均勻圓形陣Fig.6 Uniform circular array before and after optimization

3.3 不同方法的陣列優(yōu)化結(jié)果

實(shí)驗(yàn)1 文獻(xiàn)［7］中給出了16元均勻正方形陣與隨機(jī)陣的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，正方形陣中陣元間距均為λ，隨機(jī)陣陣元隨機(jī)分布在邊長為3λ的正方形內(nèi).3 個(gè)信號源入射角度分別為（30°，60°），（55°，25°），（25°，25°）.

采用本文方法對上述16元均勻正方形陣進(jìn)行優(yōu)化，并對比優(yōu)化后陣列與文獻(xiàn)中正方形陣和隨機(jī)陣的二維DOA 估計(jì)性能.實(shí)心點(diǎn)代表有陣元，空心點(diǎn)代表無陣元.各個(gè)陣列的陣元位置如圖9所示，估計(jì)性能比較結(jié)果如表1所示.

圖7 優(yōu)化前后的均勻同心圓陣DOA 估計(jì)性能Fig.7 DOA estimation performances of uniform concentric circular array before and after optimization

圖8 優(yōu)化前后的均勻同心圓陣Fig.8 Uniform concentric circular array before and after optimization

由表1可知，優(yōu)化后的10元非均勻正方形陣對應(yīng)的峰值角度誤差高于16元均勻正方形陣和隨機(jī)陣，但是相差幅度不大，所以在對峰值角度誤差要求不是很高的情況下完全可以采用本文方法優(yōu)化所得的正方形陣，既可滿足角度誤差要求又可以達(dá)到節(jié)省陣元的目的.

圖9 陣列結(jié)構(gòu)（實(shí)驗(yàn)1）Fig.9 Array configurations（Experiment 1）

表1 不同陣形的峰值角度誤差（實(shí)驗(yàn)1）Tab.1 Peak angle errors of different array configurations（Experiment 1）

實(shí)驗(yàn)2 文獻(xiàn)［8］中給出了8元矩形陣與任意陣的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，矩形陣各個(gè)陣元的坐標(biāo)為（0，0），（2，0），（4，0），（6，0），（0，2），（2，2），（4，2），（6，2），任意陣各個(gè)陣元的坐標(biāo)為（0，0），（1，0），（3，1），（1，3），（5，3），（2，5），（4，0），（6，0）.3個(gè)信號源入射角度分別為（20°，10°），（40°，20°），（30°，70°）.

采用本文方法對上述8元矩形陣進(jìn)行優(yōu)化，并對比優(yōu)化后陣列與文獻(xiàn)中矩形陣和任意陣的角度測向性能.各個(gè)陣列的陣元位置如圖10所示，測向性能比較結(jié)果如表2所示.

圖10 陣列結(jié)構(gòu)（實(shí)驗(yàn)2）Fig.10 Array configurations（Experiment 2）

表2 不同陣形的均方根誤差（實(shí)驗(yàn)2）Tab.2 RMSE of different array configurations（Experiment 2）

由表2可知，對不同的信號源入射角度，從整體趨勢上可以看出，在信噪比變化過程中，8元均勻矩形陣的均方根誤差要大于任意陣和本文優(yōu)化后的陣列（非均勻陣列）.3種陣形相比較，優(yōu)化后陣列的測向精度較好，在低信噪比（－10dB）時(shí)，測向性能好于矩形陣和任意陣，并且優(yōu)化后陣列還節(jié)省了2個(gè)陣元.

實(shí)驗(yàn)3 文獻(xiàn)［7］中給出了16元均勻圓形陣與10元半圓形陣的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，均勻圓形陣與半圓形陣的直徑均為3λ.3個(gè)信號源入射角度分別為（30°，60°），（55°，25°），（25°，25°）.

采用本文方法對上述16元均勻圓形陣進(jìn)行優(yōu)化，并對比優(yōu)化后陣列與文獻(xiàn)中均勻圓形陣和半圓形陣的二維DOA 估計(jì)性能.各個(gè)陣列的陣元位置如圖11所示，估計(jì)性能比較結(jié)果如表3所示.

圖11 陣列結(jié)構(gòu)（實(shí)驗(yàn)3）Fig.11 Array configurations（Experiment 3）

表3 不同陣形的峰值角度誤差（實(shí)驗(yàn)3）Tab.3 Peak angle errors of different array configurations（Experiment 3）

由表3可知，優(yōu)化后的8元非均勻圓形陣對應(yīng)的峰值角度誤差高于16元均勻圓形陣，但是相差幅度不大，與半圓形陣對應(yīng)的峰值角度誤差相等，所以在對峰值角度誤差要求不是很高的情況下完全可以采用本文方法優(yōu)化所得的圓形陣，既可滿足角度誤差要求又可以達(dá)到節(jié)省陣元的目的.

實(shí)驗(yàn)4 文獻(xiàn)［9］中給出了32元均勻同心圓陣與稀疏同心圓陣的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，均勻同心圓陣分為內(nèi)、外兩圈，且各個(gè)圓圈上的陣元總數(shù)均為16個(gè).

采用本文方法對上述32元均勻同心圓陣進(jìn)行優(yōu)化，并對比優(yōu)化后陣列與文獻(xiàn)中均勻同心圓陣和稀疏同心圓陣的性能.各個(gè)陣列的陣元位置如圖12 所示，性能比較結(jié)果如圖13 和圖14 所示.

圖12 陣列結(jié)構(gòu)Fig.12 Array configurations（Experiment 4）

圖13 方位角主瓣寬度隨頻率和信噪比的變化曲線Fig.13 Azimuth mainlobe width variation with frequency and signal－to－noise ratio

圖14 俯仰角主瓣寬度隨頻率和信噪比的變化曲線Fig.14 Pitch angle mainlobe width variation with frequency and signal－to－noise ratio

由圖13和14可知，在保證其他條件相同的情況下，當(dāng)頻率變化范圍為500～3 000Hz，信噪比變化范圍為－5～20dB 時(shí)，相比其他兩種陣列，本文方法取得了較好的估計(jì)性能.從圖中還可以看到，方位角和俯仰角估計(jì)性能隨參數(shù)變化非常相近：即主瓣寬度均隨頻率的遞增而減小，隨信噪比的遞增而減小.

4 結(jié) 語

采用由二維MUSIC空間譜函數(shù)歐式距離和優(yōu)化后陣元個(gè)數(shù)共為變量構(gòu)造的適應(yīng)度函數(shù)，語音源來波角度估計(jì)精度為停止條件，給出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的陣列優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法.仿真結(jié)果驗(yàn)證了在所選用的實(shí)際問題參數(shù)集下于取得較好的二維DOA 估計(jì)性能的同時(shí)，優(yōu)化后陣列的陣元節(jié)省率為43.75%，因此，該方法在陣列系統(tǒng)性能不受影響的前提下，可減少陣元個(gè)數(shù)、減少計(jì)算復(fù)雜度，故適用于大孔徑麥克風(fēng)陣列應(yīng)用領(lǐng)域.

［1］ Jin C T，Epain N，Parthy A.Design，optimization and evaluation of a dual－radius spherical microphone array［J］.IEEE Transactions on Audio，Speech and Language Processing，2014，22（1）：193－204.

［2］ 刁 鳴，王艷溫.基于任意形狀平面陣列的二維測向技術(shù)研究［J］.哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，27（4）：593－596.DIAO Ming，WANG Yan－wen.Two－dimensional direction estimate technology based on arbitrary plane antenna array ［J］.Journal of Harbin Engineering University，2006，27（4）：593－596.（in Chinese）

［3］ 居太亮，彭啟琮，邵懷宗，等.基于任意麥克風(fēng)陣列的聲源二維DOA 估計(jì)算法研究［J］.通信學(xué)報(bào)，2005，26（8）：129－133.JU Tai－liang，PENG Qi－cong，SHAO Huai－zong，etal.Speech source 2D DOA estimation algorithm based on random microphone array［J］.Journal of Communications，2005，26 （8）：129－133.（in Chinese）

［4］ 王冬霞，殷福亮.聯(lián)合波束形成與譜減法的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)算法［J］.大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，46（1）：121－126.WANG Dong－xia，YIN Fu－liang.Combining beam forming and spectral subtraction for microphone array speech enhancement［J］.Journal of Dalian University of Technology，2006，46（1）：121－126.（in Chinese）

［5］ Kumatani K，McDonough J，Raj B.Microphone array processing for distant speech recognition：From close－talking microphones to far－field sensors［J］.IEEE Signal Processing Magazine，2012，29（6）：127－140.

［6］ 盧海杰，章新華，熊 鑫.非均勻圓陣的方位估計(jì)性能［J］.數(shù)據(jù)采集與處理，2010，25（增刊）：19－22.LU Hai－jie，ZHANG Xin－h(huán)ua，XIONG Xin.Direction－of－arrival estimation with non－uniform circular array［J］.Journal of Data Acquisition ＆Processing，2010，25（S）：19－22.（in Chinese）

［7］ 劉孝剛，吳世龍.不同陣列流形下的二維DOA 估計(jì)性能［J］.艦船電子對抗，2007，30（5）：100－103.LIU Xiao－gang，WU Shi－long.2－D direction of arrival estimation performance under different array manifolds［J］.Shipboard Electronic Countermeasure，2007，30（5）：100－103.（in Chinese）

［8］ 張利強(qiáng)，全厚德，崔佩璋.任意結(jié)構(gòu)平面陣列的測向技術(shù)研究［J］.計(jì)算機(jī)測量與控制，2013，21（4）：886－888.ZHANG Li－qiang，QUAN Hou－de，CUI Pei－zhang.Study of direction estimate for random geometry plane antenna array［J］.Computer Measurement ＆Control，2013，21（4）：886－888.（in Chinese）

［9］ 辛淵博，侯 宏，陳志菲，等.遺傳算法用于波達(dá)方向估計(jì)的圓陣稀疏優(yōu)化［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2011，28（3）：250－253.XIN Yuan－bo，HOU Hong，CHEN Zhi－fei，etal.Improvement of the DOA performance via circular array optimization by genetic algorithm ［J］.Computer Simulation，2011，28（3）：250－253.（in Chinese）