


西安交通大学机械工程学院马富银教授课题组和中国科技大学精密机械与精密仪器系姜添曦副研究员合作,提出一种各向异性太极仿生超结构,可以同时确定声源方位和距离,将压缩感知成像从零维体系发展至低维体系。这种太极超结构同时利用了内部海螺仿生双阴阳鱼的各向异性、外围八卦的各向异性特征和双鱼眼间的联合观测矩阵,大幅提升了方位分辨率和多声源识别能力,同时具备了精确测距和位置定位能力。通过采用双传感器联合压缩感知方法,可以显著提高声源方位辨识的正确率、分辨率和数量。此外,他们还证实了通过利用双传感器进行独立方位辨识,可以有效地确定声源距离,从而克服空间采样定理和“锥面模糊”等缺陷。这种太极超结构定位装置不仅结构简单,而且能够有效地对多个宽带声源进行近场和远场全向方位定位以及距离确定。所提出的策略扩展了压缩感知声成像方法的应用领域,为新型低代价声呐系统开发提供了技术途径。
相关研究成果以“一种用于低维联合压缩传感和声源定位的太极声学超结构”(A Tai Chi acoustic metamaterial for low-dimensional joint compression sensing and source location)为题,在线发表在《Mechanical Systems and Signal Processing》[Mech. Syst. Signal Proc. 224, 112228, 2025]上。西安交通大学为第一作者单位,西安交通大学和中国科学技术大学为通讯单位,机械工程学院硕士生王林波为第一作者,马富银教授和姜添曦副研究员为共同通讯作者,机械工程学院硕士生刘一琪和杭州应用声学研究所高级工程师杜鹏宇对论文提供了重要贡献。
声音是动物和外界信息交互的重要媒介,声源定位是自然界很多动物感知和适应环境的基础。传统的声音定位方法主要采用基于相控阵技术的传感器阵列系统,这种方法受空间采样定律的制约,声成像的空间分辨率受限于传感器的数量和阵列尺寸,这导致通常需要多个传感器和庞大的系统尺寸。同时,同步数据采集的要求也导致硬件处理系统复杂且昂贵。这些挑战促使人们开发出小型化、轻量化结构和低硬件成本的传感方法。近些年来,压缩感知各向异性超结构由于其优异的性能,为使用更便宜、更简单和更小的设备进行无源声源识别提供了前景。然而,现有的单像素压缩感知成像方法仅限于确定声源方位,无法确定声源距离,而且声源辨识精度和分辨率依然不够高,能够同时识别的声源数量也不够多,无法满足实际工程应用要求。因此,如何进一步提升压缩感知成像能力,探索压缩感知技术的全新运用体系,将目前的零维压缩感知技术发展成低维压缩感知技术,也就是利用协同传感器替代独立传感器实现类似动物双耳听觉的声源方位和距离的准确定位,并进一步设计出满足实际环境运用需求的成像装置,是突破制约压缩感知成像工程应用技术瓶颈的关键,具有重要的学术和工程价值。
论文提出了一种太极声学超结构,如图2所示。由内外两部分组成,内部是由两个仿生鹦鹉螺超结构组合构成的圆形太极结构,外部是由八个经卦组成的八边形折叠结构,内外部结构的结合使得超结构同时具有空间折叠和螺旋渐变特性。每个声学通道包含外部两层折叠通道和内部两层或三层螺旋空腔。外部单层折叠通道和内部单个腔室各对应一个声学单元,声学单元的几何参数,包括折叠通道长度、空腔的体积和孔的位置分布等,将直接影响频率响应。具有不同几何参数的元胞组合构成具有不同传输特性的声学通道,不同传输特性的声学通道组合构成具有空间频率调制性能的超结构。不同方向入射的声波经过超结构调制后仍具有不同声压幅值,在各个频率处具有不同的声场分布,使得超结构具有对方向敏感的声学频率响应和较高分辨率。

研究人员提出了双传感器多元信息联合压缩感知声成像方法,如图3所示。在动物双耳听觉功能启发下,考虑到太极超结构具有阴阳各异两部分的结构特点,通过在“阴眼”中心和“阳眼”中心各放置一个传感器来利用两个协同传感器进行压缩感知声定位。这种双传感器协同工作方式是对单个独立传感器工作方式运用体系的创新和发展,将目前的零维压缩感知技术发展成低维压缩感知技术。一方面,两个传感器可以进行分别单独进行两次压缩感知声源方法定位,从而根据两个相对声源方位确定声源距离;另一方面,两个传感器可以联合定位,从而增强声成像装置的分辨率和成像精度。考虑到使用声源复声压信息进行压缩感知成像时可以克服规则结构本身所具有的较高相关性缺陷、降低对各向异性的依赖性、并具有抗噪声干扰性能,因此联合压缩感知成像方法同样使用复声压信息进行辨识重建。

图3 基于超结构的联合压缩感知成像
论文进一步地研究了太极声学超结构系统的声调制各向异性和多方位多声源的识别效果,如图4所示。一方面,单个传感器接收到的来自不同方向入射的声音信号具有不同频谱特征,频率响应与方向相关;另一方面,两个传感器接收到的声音信号频率响应不同,传感器之间具有各异性。传感器1平均互相关系数约为0.73,传感器2平均互相关系数约为0.63,这证明超结构具有一定的各异的声音调制性能。同时,采用复声压信号来降低两个传感器间相关性的影响,利用复信号进行声源定位与辨识。单独利用传感器1和传感器2进行单声源定位都可以确定单个声源的方位,声源估计位置与实际位置一致,而采用双传感器联合观测则可以使单声源定位结果显示更清晰、可分辨性更高。利用传感器1获取到的复声压信息进行双声源辨识成功率为95%,利用传感器2获取到的复声压信息进行双声源辨识成功率也为95%,而利用双传感器联合压缩感知重建方法的辨识成功率比单独利用一个传感器成功率高,为100%。无论是相对传感器1,还是相对传感器2,双传感器联合压缩感知成像方法具有更高的重建强度。单声源定位与双声源辨识结果证明了联合压缩感知成像方法的有效性,证实了该方法具有高准确率特点。

图4 单声源定位与双声源辨识
论文进一步进行了5°分辨率多声源定位与辨识实验,实验方法和结果如图5所示。可以看到,20根波导管被每隔5°布置在超结构外侧,双传感器联合压缩感知成像方法用以测试5°分辨率下的多声源辨识性能。结果显示,其单声源估计位置与实际位置一致,双声源辨识成功率为97%,这表明基于仿生太极超结构的成像装置能够以更高分辨率实现单声源定位与双声源辨识。进一步,该成像装置可以辨识三声源位置和内容,辨识成功率为95%,四声源辨识成功率为80%。结果表明,基于仿生太极超结构的成像装置能够以5°分辨率识别声源位置并同时从多个混合信号中分离音频内容。总的来说,这种方法可以用于提高声成像装置的分辨率和识别率,提升声源辨识数量,具有广阔的应用前景。

图5 高分辨率多声源定位与辨识
论文进一步采用仿生双传感器联合声成像装置进行了声源距离确定实验,实验方法和结果如图6所示。声波由自由空间入射进入结构内部后,分为两个不同的部分,分别被仿生太极超结构的A部分和B部分调制,进而被结构内部的两个传感器接收。分别利用两个传感器进行声源定位,进而确定声源距离。实验结果显示,无论是传感器1还是传感器2都可以准确定位单声源的方位,并且最终确定单声源的距离。值得注意的是,即使中垂线附近的声源相对两个传感器距离相同,仍可以精确确定该位置声源的距离。同时,论文所设计的成像装置能够同时定位多个声源的方位,并确定多声源距离。其中,单声源距离确定成功率为100%,双声源距离确定成功率为89%,三声源距离确定成功率为85%,四声源距离确定成功率为49%。随着声源数量的增加,距离确定成功率逐渐减小。尽管如此,当声源数目不超过4个时,平均识别率高达80%,这证明成像装置在精确辨识声源方位的同时能够成功确定多声源的距离。

图6 多声源距离确定结果
考虑到近场波导条件下声成像装置的声源辨识与距离定位性能的实际使用价值有限,并且定位性能容易受到声源位置扰动的影响,论文进一步开展了自由空间中的远场声源辨识与距离定位实验,实验方法和结果如图7所示。研究人员在超结构全消声室中搭建了实验测试系统,用于测试超结构声成像装置性能。八个声源遍布在超结构四周不同位置,用于模拟实际环境中来自四面八方的声源发声。实验结果显示,论文提出的双传感器联合压缩感知方法相对于单像素成像方法可以提高单声源、双声源、三声源和四声源的辨识成功率。其中,单声源、双声源和三声源可以完全辨识,四声源辨识成功率也高达84%。传感器1和传感器2均可以准确确定声源方位,并且最终确定声源距离。论文所设计的成像装置可以完全确定单声源和双声源的距离。此外,随着声源数目的增加,距离辨识成功率逐渐下降,但当声源数目小于4时,声源辨识平均成功率仍有85.5%。这表明,该成像装置能够识别自由空间远场多声源位置,同时确定多声源的距离。

论文设计了一种具有声波折叠调控与多阶共振特性的仿生太极超结构,提出了一种全新的低维的联合压缩感知成像方法,实现了高分辨率、高识别率全方位近远场定位宽带声源并精确测距的目标。仿生超结构具有规则简单的结构,降低了声损失,并且通过所提出双传感器联合压缩感知方法增强了声成像效果。这项工作提升了单传感器声源辨识的分辨率与准确率、打破了压缩感知方法难以确定距离的瓶颈、克服了双传感器声源定位的锥面模糊缺陷、拓宽了压缩感知成像应用范围,开辟了压缩感知声学传感技术的新的可能性。所提出的超结构系统可融合到广泛的智能设备和系统中,比如机器人和声呐,进而在人机交互、工业检测、机器人导航等领域发挥重要作用。
该工作得到了国家自然科学基金项目(No. 52250287, No. 52105112, No. 12472094),陕西省杰出青年科学基金资助项目(No. 2024JC-JCQN-49),机械系统与振动国家重点实验室研究项目(Grant No. MSV202403),航空科学基金(Grant No. 2023Z009078001)和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。

论文链接:
https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.112228


