利用自适应抵消技术对声矢量圆阵进行波束形成（AC-BF）

资 源 简 介

利用自适应抵消技术对声矢量圆阵进行波束形成（AC-BF）

详 情 说 明

自适应抵消技术（Adaptive Cancellation, AC）结合声矢量圆阵（Acoustic Vector Sensor Circular Array）的波束形成（Beamforming, BF）是一种高效的信号处理技术，广泛应用于声学定位、噪声抑制和信号增强等领域。

技术背景 声矢量圆阵由多个声矢量传感器（Acoustic Vector Sensors, AVS）按圆形排列组成，能够同时测量声压和振速信息。相比传统阵列，它能更精确地提取信号的方位和频率特性。自适应抵消技术则通过动态调整权值来抑制干扰信号，提升目标信号的提取能力。

波束形成原理 信号模型：声矢量圆阵接收的信号包含目标信号和噪声/干扰成分。 自适应权值计算：通过自适应算法（如LMS或RLS）迭代调整各阵元的权值，使输出信号的信噪比最大化。 波束形成：利用调整后的权值对阵列接收信号进行加权求和，形成指向性波束，增强特定方向信号的接收能力。

波束图分析 波束图用于直观展示阵列的空间响应特性，包括主瓣宽度、旁瓣电平和零陷深度。通过自适应抵消技术优化后，波束图通常表现出更窄的主瓣和更深的干扰方向零陷，从而提高分辨率和抗干扰能力。

应用场景 水下声呐探测：抑制海洋环境噪声，增强目标回波。 语音增强：在嘈杂环境中提取特定方向的语音信号。 雷达系统：优化多目标跟踪性能。

通过仿真或硬件实验可验证AC-BF算法的有效性，波束图的对比能直观体现自适应抵消技术的性能提升。