本技術(shù)涉及信號(hào)處理，尤其涉及一種基于卡爾曼濾波的自適應(yīng)差分波束形成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、自適應(yīng)差分波束形成(adaptive?differential?beamforming，adbf)是一種在天線陣列和多輸入多輸出(multi?input?multi?output，mimo)系統(tǒng)中廣泛使用的技術(shù)，也可用于音頻信號(hào)處理中。adbf通過自適應(yīng)地調(diào)整接收信號(hào)的幅度和相位，來增強(qiáng)目標(biāo)信號(hào)同時(shí)抑制干擾信號(hào)。目前，adbf主要使用最小均方誤差(least?mean?square，lms)或歸一化最小均方誤差(normalized?least?mean?square，nlms)算法進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。lms和nlms算法簡(jiǎn)單實(shí)用，但在某些情況下，例如周圍環(huán)境復(fù)雜或者噪聲環(huán)境變換比較大時(shí)，lms和nlms的性能可能下降。

2、卡爾曼濾波器(kalman?filter)是一種基于狀態(tài)空間模型的濾波器，它通過融合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型和觀測(cè)數(shù)據(jù)，提供對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)?？柭鼮V波器的狀態(tài)空間模型由狀態(tài)方程和觀測(cè)方程組成，其中狀態(tài)方程描述系統(tǒng)狀態(tài)的演化過程，而觀測(cè)方程描述數(shù)據(jù)與系統(tǒng)狀態(tài)之間的關(guān)系?？柭鼮V波器假設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)和觀測(cè)數(shù)據(jù)都是線性的，并且滿足高斯分布?？柭鼮V波器的核心思想是通過預(yù)測(cè)和更新步驟，利用狀態(tài)預(yù)測(cè)方程和協(xié)方差預(yù)測(cè)方程進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的預(yù)測(cè)，然后通過卡爾曼增益計(jì)算、狀態(tài)修正方程和協(xié)方差修正方程進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的修正?？柭鼮V波器具有較好的魯棒性和自適應(yīng)性，并且可以通過調(diào)整系統(tǒng)模型和協(xié)方差矩陣來適應(yīng)不同的環(huán)境和噪聲條件。卡爾曼濾波在估計(jì)問題中具有廣泛的應(yīng)用，特別是在控制系統(tǒng)、信號(hào)處理和導(dǎo)航等領(lǐng)域。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述技術(shù)問題，本技術(shù)提供一種基于卡爾曼濾波的自適應(yīng)差分波束形成方法及系統(tǒng)，提高差分波束形成的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于卡爾曼濾波的自適應(yīng)差分波束形成方法，包括：

3、獲取前向波束和后向波束；

4、將所述前向波束和后向波束輸入至預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波器，以使所述卡爾曼濾波器根據(jù)所述前向波束和后向波束對(duì)當(dāng)前的第一卡爾曼濾波參數(shù)組進(jìn)行更新，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，進(jìn)而根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，其中，所述卡爾曼濾波器基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建獲得；

5、將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的時(shí)域語音信號(hào)輸出。

6、本技術(shù)實(shí)施例提供一種基于卡爾曼濾波的自適應(yīng)差分波束形成方法，通過卡爾曼濾波器對(duì)前向波束和后向波束進(jìn)行處理，生成對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，并將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的時(shí)域語音信號(hào)輸出。每次向卡爾曼濾波器輸入新的前向波束和后向波束，卡爾曼濾波器都會(huì)根據(jù)所述前向波束和后向波束對(duì)當(dāng)前的第一卡爾曼濾波參數(shù)組進(jìn)行更新，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，并根據(jù)第二卡爾曼濾波參數(shù)組生成對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)實(shí)施例使用卡爾曼濾波器作為自適應(yīng)濾波器的替代方案，卡爾曼濾波器能夠更準(zhǔn)確地抑制干擾方向的噪聲，提供更優(yōu)質(zhì)的波束形成效果。此外，本技術(shù)實(shí)施例中的卡爾曼濾波器基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建獲得，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性建模能力和卡爾曼濾波器的實(shí)時(shí)信號(hào)處理能力，實(shí)現(xiàn)了卡爾曼濾波器的自適應(yīng)更新，進(jìn)一步提高了對(duì)回聲和非線性失真的抑制效果，提高了差分波束形成的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

7、進(jìn)一步的，所述獲取前向波束和后向波束，包括：

8、通過第一麥克風(fēng)獲取第一時(shí)域信號(hào)；

9、通過第二麥克風(fēng)獲取第二時(shí)域信號(hào)；

10、通過漢寧窗和快速傅里葉變換，將所述第一時(shí)域信號(hào)和第二時(shí)域信號(hào)分別轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的第一頻域信號(hào)和第二頻域信號(hào)；

11、根據(jù)第一麥克風(fēng)和第二麥克風(fēng)之間的時(shí)延，將所述第一頻域信號(hào)和第二頻域信號(hào)分別轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的所述前向波束和所述后向波束。

12、本技術(shù)實(shí)施例提供一種前向波束和后向波束的獲取方法，通過第一麥克風(fēng)和第二麥克風(fēng)分別獲取第一時(shí)域信號(hào)和第二時(shí)域信號(hào)，然后通過漢寧窗(hanning)和快速傅里葉變換(fft)，將麥克風(fēng)接收到的第一時(shí)域信號(hào)和第二時(shí)域信號(hào)變換到頻域，轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的第一頻域信號(hào)和第二頻域信號(hào)，便于后續(xù)的處理。最后根據(jù)第一麥克風(fēng)和第二麥克風(fēng)之間的時(shí)延，將所述第一頻域信號(hào)和第二頻域信號(hào)分別轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的所述前向波束和所述后向波束，實(shí)現(xiàn)了從時(shí)域信號(hào)到前向波束和后向波束的轉(zhuǎn)換，為后續(xù)的差分波束形成提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，通常將大于等于2個(gè)的全向麥克風(fēng)按一定的幾何結(jié)構(gòu)擺放，構(gòu)建麥克風(fēng)陣列來獲取時(shí)域信號(hào)。在差分波束形成中，麥克風(fēng)之間的間距對(duì)系統(tǒng)的性能有一定的影響。差分波束形成是通過在麥克風(fēng)陣列中引入時(shí)延和加權(quán)來實(shí)現(xiàn)信號(hào)增強(qiáng)和干擾抑制的，而麥克風(fēng)間距決定了信號(hào)到達(dá)不同麥克風(fēng)的時(shí)延差。通常情況下，麥克風(fēng)之間的間距應(yīng)該足夠小，以確保在所關(guān)注的頻率范圍內(nèi)，信號(hào)的相位差不會(huì)超過波長(zhǎng)的一半。因?yàn)楫?dāng)相位差超過波長(zhǎng)的一半時(shí)，信號(hào)的相位差將引起波束形成過程中的混疊，導(dǎo)致波束形成效果的衰減。

13、在一種可能實(shí)現(xiàn)的方式中，所述卡爾曼濾波器根據(jù)所述前向波束和后向波束對(duì)當(dāng)前的第一卡爾曼濾波參數(shù)組進(jìn)行更新，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，進(jìn)而根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，包括：

14、根據(jù)所述第一卡爾曼濾波參數(shù)組、所述前向波束和所述后向波束，生成第一差分波束形成頻域信號(hào)，其中，所述第一卡爾曼濾波參數(shù)組包括第一轉(zhuǎn)移因子、第一遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)、第一非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)、第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)；

15、將所述第一差分波束形成頻域信號(hào)輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述第一差分波束形成頻域信號(hào)生成對(duì)應(yīng)的第二轉(zhuǎn)移因子、第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)以及第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)；

16、根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組；

17、根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)。

18、本技術(shù)實(shí)施例提供一種更新卡爾曼濾波參數(shù)組以及生成差分波束形成頻域信號(hào)的方法，由于在實(shí)際應(yīng)用中，聲音信號(hào)是連續(xù)獲取的，上一幀的聲音信號(hào)與當(dāng)前幀的聲音信號(hào)存在較大的相似性，因此可以先使用當(dāng)前的第一卡爾曼濾波參數(shù)組根據(jù)所述前向波束和所述后向波束，生成第一差分波束形成頻域信號(hào)，然后通過第一差分波束形成頻域信號(hào)對(duì)第一卡爾曼濾波參數(shù)組進(jìn)行更新，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組。在這一過程中利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)功能，將第一差分波束形成頻域信號(hào)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于估計(jì)第一卡爾曼濾波參數(shù)組中的部分參數(shù)，生成對(duì)應(yīng)的第二轉(zhuǎn)移因子、第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)以及第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)，并進(jìn)一步通過第二轉(zhuǎn)移因子更新第一卡爾曼濾波參數(shù)組中的其余參數(shù)，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，最后根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，在進(jìn)行差分波束形成的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)卡爾曼濾波參數(shù)組的實(shí)時(shí)更新，提高了差分波束形成的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

19、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，包括：

20、根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子和所述后向波束更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣，獲得第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣；

21、根據(jù)所述第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣和所述后向波束更新所述第一卡爾曼濾波器增益，獲得第二卡爾曼濾波器增益；

22、根據(jù)所述第二卡爾曼濾波器增益和所述第一差分波束形成頻域信號(hào)更新所述第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二波束權(quán)重參數(shù)；

23、將所述第二轉(zhuǎn)移因子、第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)、第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)、第二波束權(quán)重參數(shù)、第二卡爾曼濾波器增益以及第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣構(gòu)建獲得所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組。

24、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，包括：

25、根據(jù)所述第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)和所述后向波束，生成非線性失真遠(yuǎn)端信號(hào)；

26、根據(jù)所述第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)和所述第二波束權(quán)重參數(shù)，生成遠(yuǎn)端信號(hào)；

27、根據(jù)所述非線性失真遠(yuǎn)端信號(hào)、所述遠(yuǎn)端信號(hào)以及所述前向波束，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)。

28、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述非線性失真遠(yuǎn)端信號(hào)、所述遠(yuǎn)端信號(hào)以及所述前向波束，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，具體公式為：

29、z(k)＝cf(k)-t(we(k))*xe(k)

30、其中，z(k)為所述差分波束形成頻域信號(hào)，cf(k)為所述前向波束，we(k)為所述第二波束權(quán)重參數(shù)，t(we(k))為所述遠(yuǎn)端信號(hào)，xe(k)為所述非線性失真遠(yuǎn)端信號(hào)。

31、在一種可能實(shí)現(xiàn)的方式中，所述將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的時(shí)域語音信號(hào)輸出，包括：

32、使用預(yù)設(shè)的低通濾波器對(duì)所述差分波束形成頻域信號(hào)進(jìn)行低通補(bǔ)償濾波，將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為低通濾波頻域信號(hào)；

33、對(duì)所述低通濾波頻域信號(hào)進(jìn)行傅里葉逆變換，將所述低通濾波頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為低通濾波時(shí)域信號(hào)；

34、對(duì)所述低通濾波時(shí)域信號(hào)進(jìn)行加窗及重疊存儲(chǔ)操作，將所述低通濾波時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為所述時(shí)域語音信號(hào)并輸出。

35、本技術(shù)實(shí)施例提供一種將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的時(shí)域語音信號(hào)的方法，由于差分操作對(duì)低頻信號(hào)的相應(yīng)較小，而對(duì)高頻信號(hào)的響應(yīng)較大，從而使得自適應(yīng)差分波束形成具有高通特征。為了實(shí)現(xiàn)差分波束在目標(biāo)角度的無失真響應(yīng)，即單位增益和沒有相移，因此需要一個(gè)低通濾波器來對(duì)差分操作之后的信號(hào)做進(jìn)一步的低通補(bǔ)償。在本技術(shù)實(shí)施例中，使用預(yù)設(shè)的低通濾波器對(duì)所述差分波束形成頻域信號(hào)進(jìn)行低通補(bǔ)償濾波，將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為低通濾波頻域信號(hào)。最后，對(duì)低通濾波之后的低通濾波頻域信號(hào)使用傅里葉逆變換(ifft)將信號(hào)從頻域變回時(shí)域，并通過加窗及重疊存儲(chǔ)(overlap?and?save)操作后生成最終的時(shí)域語音信號(hào)。本技術(shù)實(shí)施例通過對(duì)差分波束形成頻域信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，實(shí)現(xiàn)了差分波束在目標(biāo)角度的無失真響應(yīng)，提高了差分波束形成的準(zhǔn)確性。

36、第二方面，相應(yīng)的，本技術(shù)提供一種基于卡爾曼濾波的自適應(yīng)差分波束形成系統(tǒng)，包括獲取模塊、濾波模塊和輸出模塊；

37、其中，所述獲取模塊用于獲取前向波束和后向波束；

38、所述濾波模塊用于將所述前向波束和后向波束輸入至預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波器，以使所述卡爾曼濾波器根據(jù)所述前向波束和后向波束對(duì)當(dāng)前的第一卡爾曼濾波參數(shù)組進(jìn)行更新，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，進(jìn)而根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)，其中，所述卡爾曼濾波器基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建獲得；

39、所述輸出模塊用于將所述差分波束形成頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的時(shí)域語音信號(hào)輸出。

40、進(jìn)一步的，所述濾波模塊包括第一差分單元、生成單元、參數(shù)更新單元以及第二差分單元；

41、其中，所述第一差分單元用于根據(jù)所述第一卡爾曼濾波參數(shù)組、所述前向波束和所述后向波束，生成第一差分波束形成頻域信號(hào)，其中，所述第一卡爾曼濾波參數(shù)組包括第一轉(zhuǎn)移因子、第一遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)、第一非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)、第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)；

42、所述生成單元用于將所述第一差分波束形成頻域信號(hào)輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述第一差分波束形成頻域信號(hào)生成對(duì)應(yīng)的第二轉(zhuǎn)移因子、第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)以及第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)；

43、所述參數(shù)更新單元用于根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組；

44、所述第二差分單元用于根據(jù)所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組，生成與所述前向波束和后向波束對(duì)應(yīng)的差分波束形成頻域信號(hào)。

45、進(jìn)一步的，所述參數(shù)更新單元根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣、第一卡爾曼濾波器增益以及第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二卡爾曼濾波參數(shù)組，包括：

46、根據(jù)所述第二轉(zhuǎn)移因子和所述后向波束更新所述第一狀態(tài)協(xié)方差矩陣，獲得第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣；

47、根據(jù)所述第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣和所述后向波束更新所述第一卡爾曼濾波器增益，獲得第二卡爾曼濾波器增益；

48、根據(jù)所述第二卡爾曼濾波器增益和所述第一差分波束形成頻域信號(hào)更新所述第一波束權(quán)重參數(shù)，獲得第二波束權(quán)重參數(shù)；

49、將所述第二轉(zhuǎn)移因子、第二遠(yuǎn)端非線性失真函數(shù)、第二非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)、第二波束權(quán)重參數(shù)、第二卡爾曼濾波器增益以及第二狀態(tài)協(xié)方差矩陣構(gòu)建獲得所述第二卡爾曼濾波參數(shù)組。