[發(fā)明專利]一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的單矢量水聽(tīng)器方位估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010054130.9
• 申請(qǐng)日: 2020-01-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113138366B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曹懷剛;王文博;倪海燕;蘇林;任群言;馬力
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所
• 主分類號(hào): G01S5/20
• 分類號(hào): G01S5/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京方安思達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11472
• 代理人: 陳琳琳;楊青

1.一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的單矢量水聽(tīng)器方位估計(jì)方法，其特征在于，該方法包括：

將原有的已訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中的隱知識(shí)遷移到當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型中；

對(duì)單矢量水聽(tīng)器接收的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)包括：帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)；

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中的不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練好的當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型中，獲得預(yù)處理后的不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，作為聲源的方位角，完成單矢量水聽(tīng)器方位估計(jì)；

所述當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其包括：輸入層、三個(gè)卷積層、四個(gè)全連接層和輸出層；

所述輸入層和三個(gè)卷積層為從原有的已訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中遷移過(guò)來(lái)的，即將原有的已訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中的隱知識(shí)遷移到當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型中，

其中，所述三個(gè)卷積層包括：第一卷積層、第二卷積層和第三卷積層；第一卷積層包含64個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核的大小為3×3；第二卷積層包含32個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核的大小為3×3；第三卷積層包含32個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核的大小為3×3；

在卷積層和全連接層之間加入了dropout層，系數(shù)為0.2；

在全連接層和輸出層之間也有一個(gè)dropout層，系數(shù)為0.3；

所述四個(gè)全連接層中，每個(gè)全連接層有2048個(gè)神經(jīng)元；

輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為360；

采用的激活函數(shù)為線性整流函數(shù)；

所述當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練步驟具體包括：

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，采用MATLAB中的trainNetwork函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

在深度遷移學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程中，輸入層輸入帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，輸出層的輸出與標(biāo)簽之差稱為衰減系數(shù)，整個(gè)訓(xùn)練的過(guò)程就是使該衰減系數(shù)趨于零，使深度遷移學(xué)習(xí)模型的輸出與對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽無(wú)限接近的過(guò)程；

所述對(duì)單矢量水聽(tīng)器接收的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；具體為：

對(duì)單矢量水聽(tīng)器接收帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理過(guò)程如下：

單矢量水聽(tīng)器接收帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的頻域表示為R(f)＝[p(f),a_x(f),a_y(f),a_z(f)]，將帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

其中，p(f)為頻點(diǎn)f處的聲壓；a_x(f)為頻點(diǎn)f處的x方向的加速度；a_y(f)為頻點(diǎn)f處的y方向的加速度；a_z(f)為頻點(diǎn)f處的z方向的加速度；為歸一化后的帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，即其中，為歸一化后的聲壓；為歸一化后的x方向的加速度；為歸一化后的y方向的加速度；為歸一化后的z方向的加速度；其中，統(tǒng)稱為歸一化后的加速度

將歸一化后的聲壓和歸一化后的加速度求其互譜后，再進(jìn)行快拍平均：

其中，為歸一化后的聲壓和歸一化后的加速度在頻點(diǎn)f處的互譜后的快拍平均；N為快拍數(shù)；為歸一化后頻點(diǎn)f處歸一化后的聲壓的第s個(gè)快拍；為歸一化后頻點(diǎn)f處歸一化后的加速度的第s個(gè)快拍，i＝x,y,z；H表示復(fù)共軛；

歸一化后的聲壓和歸一化后的加速度互譜的實(shí)部和虛部組成一個(gè)3×2F的矩陣，形成帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)；其中，F(xiàn)為總的頻點(diǎn)個(gè)數(shù)；

實(shí)測(cè)帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)簽的預(yù)處理：將聲源方位角的估計(jì)看作一個(gè)回歸問(wèn)題，帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽用一個(gè)以方位角真值為中心的高斯分布來(lái)表示：

其中，t_n為第n個(gè)采樣點(diǎn)的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)的標(biāo)簽；d為所有的取值角度；d＝1°-360°，步長(zhǎng)為1°；d_nr為真實(shí)角度；σ表示方位角的模糊度范圍；

對(duì)單矢量水聽(tīng)器接收不帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理過(guò)程如下：

單矢量水聽(tīng)器接收不帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，其中，不帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的頻域表示為R(f)′＝[p(f)′,a_x(f)′,a_y(f)′,a_z(f)′]，將不帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

其中，p(f)′為頻點(diǎn)f處的不帶標(biāo)簽聲壓；a_x(f)′為頻點(diǎn)f處的x方向的不帶標(biāo)簽加速度；a_y(f)′為頻點(diǎn)f處的y方向的不帶標(biāo)簽加速度；a_z(f)′為頻點(diǎn)f處的z方向的不帶標(biāo)簽加速度；

為歸一化后的不帶標(biāo)簽的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，即其中，為歸一化后的不帶標(biāo)簽聲壓；為歸一化后的x方向的不帶標(biāo)簽加速度；為歸一化后的y方向的不帶標(biāo)簽加速度；為歸一化后的z方向的不帶標(biāo)簽加速度；其中，統(tǒng)稱為歸一化后的不帶標(biāo)簽加速度

將歸一化后的不帶標(biāo)簽聲壓p(f)′和歸一化后的不帶標(biāo)簽加速度求其互譜后，再進(jìn)行快拍平均：

其中，為歸一化后的不帶標(biāo)簽聲壓p(f)′和歸一化后的不帶標(biāo)簽加速度在頻點(diǎn)f處的互譜后的快拍平均；N為快拍數(shù)；為歸一化后頻點(diǎn)f處不帶標(biāo)簽聲壓的第s個(gè)快拍；為歸一化后頻點(diǎn)f處不帶標(biāo)簽加速度的第s個(gè)快拍，i＝x,y,z；H表示復(fù)共軛；

歸一化后的不帶標(biāo)簽聲壓p(f)′和歸一化后的不帶標(biāo)簽加速度互譜的實(shí)部和虛部組成一個(gè)3×2F的矩陣，形成不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)；其中，F(xiàn)為總的頻點(diǎn)個(gè)數(shù)；

將帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)組成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，即獲得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。