聲學成像算法

        基于傳聲器陣列的聲學成像技術的基本原理是通過傳聲器接收得到多個通道的聲音信號，然后采用適當的信號處理算法計算得出聲場的分布信息。傳聲器陣列是由多個傳聲器單元按照一定的空間幾何規律排列構成，與僅用單個傳聲器的測試手段相比，聲陣列在信號接收及處理過程中有著一系列明顯優勢，主要表現在抗混響、去噪聲、語音分離的能力更強，空間分辨率更高，傳聲器陣列的多通道信號處理方式豐富了聲音信號的處理域，在時間域與頻率域外增加了空間域，使得聲源定位的準確性更高，適應能力更為突出。聲陣列的拓撲結構指的是傳感器的空間幾何形狀，陣列中傳感器的布置方式會影響陣列識別聲源的空間分辨率及其識別頻率的范圍，因此對聲陣列拓撲結構的研究具有非常重要的意義。傳聲器陣列聲源定位技術的另一個關鍵就是聲源定位算法的研究，常規波束形成算法基于“延時、求和”原理，由于原理簡單、適應性強等優點得到了廣泛的應用。
        常規波束形成算法基于延時求和原理，是應用非常普遍的一種聲源定位算法。其原理是將聲源面進行網格化，基于聲陣列接收到的空間聲音信號，對離散的網格聚焦點逐一進行相位對齊和求和，當掃面的網格點與聲源位置一致時，會在該方向輸出一個極大值以達到聲源定位的目的。

        基于近場球面波模型可以得到陣列接收到的信號表達式，然后利用各陣元到網格點與參考陣元到網格點延時進行相位補償，再將補償后的信號與陣列采集到的信號進行加權求和，按傳聲器標準化后得到傳統波束輸出表達式為：

        定位過程中需要對不同頻段的聲源進行定位，所以需要行頻域處理，對上式進行傅里葉變換后得到波束形成的頻域表達式：

        由于受到瑞利準則的影響，傳統的延時求和波束形成（Conventional beam-forming, CBF）技術的分辨率隨著陣列孔徑的增加而減小，且受到聲源信號波長的限制，低頻聲源識別效果不好。 有效縮減主瓣寬度、衰減旁瓣干擾，清晰化聲源識別結果，是提高聲源識別準確度的關鍵。目前，已有的波束形成聲源識別結果清晰化方法主要有反卷積聲源成像(Deconvolution  approach  for  the  mapping  of acoustic sources,DAMAS)、反卷積聲源成像擴展(DAMAS2 )、非負最小二乘(Non-negative leastsquares, NNLS)、基于快速傅里葉變換的非負最小二乘(FFT-NNLS)、清除法(CLEAN)、基于同一聲源產生的主瓣與旁瓣相干的清除法(Clean basedspatial   source   coherence,  CLEAN-SC)、特征值譜分解優化算法（EVOB）等。