撰稿|由课题组供稿
西安交通大学机械工程学院马富银教授课题组和中国科学技术大学姜添曦副研究员课题组提出一种鹦鹉螺仿生超结构装置，并通过多元信息融合压缩感知声成像方法，实现了利用单个传感器定位和识别多个宽带声源的功能。鹦鹉螺仿生超结构降低了结构复杂度，减少了结构复杂性带来的声损耗。为了克服规则结构各方向自相关系数高导致定位精度低的问题，提出了一种多元信息融合方法，实现了压缩感知声成像增强，提高了方向定位能力。这种仿生超结构定位装置具有辨识成功率高和抗干扰能力强等特点，方法对结构各向异性要求大幅降低，具有广泛的工程应用前景。
相关研究成果以“一种鹦鹉螺仿生多元信息融合压缩感知声成像装置”（A Nautilus bionic multi-information fusion compressed-sensing acoustic imaging device）为题，在线发表在《Cell Reports Physical Science》[Cell Reports Physical Science, 4, 101733, 2023]上，并收到封面候选邀请。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。
图 1 文章封面艺术效果图（鹦鹉螺仿生超结构声成像装置使用单个麦克风进行多声源定位和识别，有望应用于机器人导航和人机交互等工程应用中）
声波是能量在空间传播的一种重要形式，它携带着自然界中大量的物理信息，这些信息对感知环境非常重要。声音定位是自然界超过一千种生物的感知方式，包括大多数蝙蝠、所有齿鲸和小型哺乳动物，它们利用声波来分辨方向，用于捕食、导航等。鉴于声音定位的重要性，近年来开展了一系列增强声探测与成像装置性能方面的研究。最近，声学超结构由于其独特和非凡的声波调控能力受到越来越多关注，成为设计各向异性散射机制的最佳选择，用以编码和传感空间声波和弹性波。将各向异性声学超结构和压缩感知理论相结合，可以使各向异性声学超结构充分发挥其各向异性编码特性，从而可以使用更少甚至单个传感器来恢复源信息，进而实现声源分离、超声成像和振动信息识别。然而，现阶段压缩感知成像方法严重依赖于高度各向异性编码要求，在设计过程中均是采用无序设计方法，没有固定的设计范式，这种随机化的设计方法使得结构愈发复杂。结构复杂度的增加除了为加工制造带来挑战，更重要的是，声学器件面临的最大挑战就是损耗，复杂的结构会带来损耗骤增，从而严重妨碍装置的声学性能。因此，通过相对规则的低损耗简单结构形式，在不依赖于高度各向异性条件下实现高精度声成像，是声目标识别中的一大学术挑战。此外，在声源重建过程中，现有的随机编码各向异性超结构方法只单独利用了幅值一种信息，没有充分利用相位等信息，造成一方面信息没有得到充分利用，另一方面定位精度又难以提升的困境。另外，仅利用幅值这种单一信息进行定位时的定位结果抗干扰性能差，容易受到噪声的影响，严重限制了其定位性能和应用推广。
因此，本文提出一种对结构各向异性要求大幅降低的鹦鹉螺仿生超结构多元信息融合压缩感知声成像装置。简单规则结构的采用可以降低结构复杂度的高要求，减少结构复杂性带来的声损耗。在信号处理过程中，本文提出一种多元信息融合压缩感知信号处理方法，利用声音信号的复声压信息形成多元信息融合，克服规则结构本身具有的较高相关性缺陷，进而实现压缩感知声成像增强。这种声成像装置能够对多个宽带声源进行辨识成像，具有结构简单、信息利用度高、辨识成功率高、抗干扰性能强等优点，在医学、结构工程、地质勘探等方面具有潜在工程应用价值。
论文提出了鹦鹉螺仿生超结构，如图2所示。受自然界鹦鹉螺等天然螺旋结构所具有的梯度渐变特征和自相似特征的启发，设计了仿生螺旋形声学超结构。超结构内部包含多个腔室，各腔室由外至内体积逐渐缩小，腔室之间由贯通的体管相连，同时为了使超结构可以接收全向声音信号，在螺旋外壳上依次开有不同大小的孔。利用鹦鹉螺超结构螺旋渐缩特性，将结构共振特性引入空间散射场，可以获得具有不同等效声学参数的单元，产生不相关的空间散射编码。所设计的超结构模型具有各向异性，并且具有较高的分辨率，这是实现单像素压缩感知成像的物理基础。
图 2 鹦鹉螺仿生超结构
研究人员提出了多信息融合压缩定位方法，如图3所示。将压缩感知理论推广到复数域，利用压缩感知中多个测量向量的列稀疏约束使得实部和虚部拥有相同的稀疏性质，进一步设计算法恢复复数域上的成像问题。首先将复数信号分解为实部、虚部、幅值、相位等多部分，然后将多拍信号间的时域相干性转化为单拍的块稀疏信号的块内相互关系，通过利用块内相互关系提高算法的估计精度。本文通过最优化处理，将实部、虚部、幅值、相位信息联合起来，获得目标声源。这种方法增加被估计信号的稀疏度，改善被估计稀疏信号的恢复性能，获得更高的重建准确率。此外，本文提出直接利用复信号进行声源重建。复信号将多个内部结构信息引入到了信号恢复中，使原始的单信息稀疏信号恢复问题转变为多信息块稀疏信号恢复问题，增加信息的冗余度，使恢复性能得到了提升，从而有效提高声音辨识的准确率。
图 3 多信息融合声源定位与识别重建过程流程图
论文进一步提出了一种鹦鹉螺仿生多元信息融合压缩感知声成像装置原型，展示了方位多声源的识别效果。单声源定位结果如图4所示。从图中可以看出，分别利用声源信号的实部信息和虚部信息均可实现单声源的定位，声源估计位置与实际位置一致，而采用实虚部联合成像则可以使得单声源定位的准确度更好，可分辨性更高。单声源定位结果验证了基于超结构的单探测器压缩感知声源监听系统能够识别宽带单声源的方位。双声源辨识结果如图5所示。利用辨识成功率来评价重建结果。从图中可以看出，利用实部信息进行双声源辨识的成功率为25%，利用虚部信息进行双声源辨识成功率为30%，利用实虚部联合优化重建方法的辨识成功率比单独利用实部、虚部信息成功率高，为40%。利用幅值信息进行双声源辨识的成功率为50%，利用相位信息进行双声源辨识成功率为20%，利用幅值相位联合优化重建方法的辨识成功率比单独利用幅值、相位信息成功率高，为55%。利用复声压进行双声源辨识的成功率高达90%，远超利用单一信息要素进行辨识的正确率，证明复声压多元融合技术具有高分辨率、高准确率特点，具有广阔的应用前景。
图4 单声源定位结果
图5 双声源辨识结果
论文考虑到所设计的单传感器监听系统在实际使用时面临环境的复杂性，测试了不同实验环境和实验条件下的方位声源辨识结果，如图6所示。实验结果表明，不同实验环境下，利用复声压进行单声源和双声源辨识的辨识成功率都是最高的，再次证明了复声压辨识的优势。同时，可以发现即使是噪声干扰环境下，复声压辨识成功率仍有85%，证明了复声压多元融合方法对噪声干扰具有鲁棒性，抗干扰性。此外，为了进一步提升单传感器声源监听系统的准确率，设计了三层鹦鹉螺仿生超结构，并对三层与单层鹦鹉螺结构双声源辨识结果进行了比较。实验结果表明，在各种不同的实验环境，无论是噪声干扰还是安静环境，基于三层鹦鹉螺仿生超结构的双声源辨识成功率均要高于单层鹦鹉螺超结构，这证明鹦鹉螺仿生超结构的可再设计性、可优化性，为未来更精细工作目标要求提供优化空间。
图6 不同模型与实验条件结果对比
研究人员进一步测试了单传感器多元信息融合声源监听系统的声学追踪与成像性能，如图7所示。从图中可以看出，所提出系统实现了对多个目标的跟踪，对目标进行了准确识别，并基本可通过重建强度反映声源强度大小。实验结果证明，单传感器声源监听系统可以同时识别多个声源位置信息、内容信息、强度信息，并可以快速地准确地跟踪多个声源。
图7 声学追踪实验操作与结果
论文设计了一种对结构各向异性要求低的结构规则的鹦鹉螺仿生超结构，提出了一种基于复声压的多元信息融合压缩感知信号处理方法，实现了利用鹦鹉螺仿生声成像装置进行单传感器多声源高精度成像的目标，具有结构简单、辨识成功率高、噪声鲁棒性强等优点，在机器故障诊断、机器人导航定位、语音交互等声学工程领域具有潜在运用前景。
该工作得到了国家自然科学基金资助项目（No. 52250287, No. 52105112）的支持。
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2023.101733
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