CN109856593A - 面向声源测向的微型智能阵列式声传感器及其测向方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向声源测向的微型智能阵列式声传感器及其测向方法，该声传感器采用***级封装集成设计方式，包含了微机电***麦克风阵列、信号调理电路、A/D转换电路、高性能微处理器、存储电路、通信接口电路、射频电路、微带天线、电源电路等，能够在线完成声信号采集、检测、测向以及通讯等工作，具有体型小巧、成本低廉、节能便携、功能强大等优点。多传感器组成的大范围、分布式传感网络可用于多种环境的声学监测。针对该智能传感器，设计了一种适用于微型阵列的声源测向方法，相比于现有方法，该方法计算复杂度较低，且测向精度较高。

Description

面向声源测向的微型智能阵列式声传感器及其测向方法

技术领域

本发明涉及智能声传感器领域，特别是一种面向声源测向的微型智能阵列式声传感器及其测向方法。

背景技术

声测传感网络融合了传感器技术、嵌入式技术、无线通信技术，具有对声信号的实时采集、处理、传输等功能，在环境检测、智能安防、工业生产等领域中发挥重要作用。例如徐志生等人利用声音传感器对湿地候鸟的音频信息进行采集，通过分析获取候鸟种类、迁徙时间、生活方式与***台、***设计、使用场合的限制，往往需要采用小尺寸麦克风阵列。当麦克风阵元距离较近时，每个麦克风接收的信号相对于参考点接收的信号的时延将相差很小，常用的基于时延估计的测向算法将不再适用。杭州海康威视数字技术股份有限公司的发明专利201610917562.1公开的一种基于麦克风阵列的声源定位方法及装置，针对四元微型麦克风阵列，分别确定各预设位置的的声压信号、方位角，基于预设方位角计算对应波束响应值，识别出的最大波束响应值对应的预设方位角确定为声源方位角。该方法的测量精度较低，在高频情况下误差较大且对存储空间需求高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种具有实时采集、检测、测向、通讯等多种在线处理功能的低功耗、低成本的微型智能阵列式声传感器，以及针对该智能传感器的具有高精度、低复杂度的声源测向方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，包括电源模块以及依次相连的信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块；

所述信号采集模块，包括依次相连的微机电***麦克风阵列、信号调理电路、A/D转换电路，用于采集待测向声音信号；

所述信号处理模块，包括依次相连的高性能微处理器、存储电路，用于对采集到的声音信号进行声源测向；

所述无线通信模块，包括依次相连的通信接口电路、射频电路、微带天线，用于将信号处理模块获得的测向结果输出；

所述电源模块，包括依次相连的电池、电源电路，用于为所述信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块供电；

该微型智能阵列式声传感器整体为矩形空心腔体，所述腔体上表面上设置四个透声孔，该四个透声孔均匀分布，且两两之间关于所述上表面中心对称；每个透声孔所在位置的腔体内侧设置一个麦克风，四个麦克风构成麦克风阵列；所述电源模块、信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块均设置于矩形空心腔体内，腔体的其中一个侧面上设置电源开关。

针对所述微型智能阵列式声传感器的声源测向方法步骤如下：

步骤1、对所述信号采集模块采集的信号进行分帧处理，之后通过短时傅里叶变换将分帧后的信号转换到频域；

步骤2、针对步骤1中的频域信号，在目标频域范围内等间隔选取多个离散频率点，针对各个离散频率点分别计算二维平面各个预设方位角波束响应；所述预设方位角的数目为n，预设方位角的间隔为360°/n；

步骤3、从所述多个离散频率点中筛选出有效目标频率点，确定目标帧；

步骤4、针对各目标帧，分别对目标帧中各个有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，采用比幅测角法获得各有效目标频率点对应的预估方位角；

步骤5、分别对各目标帧中的所有有效目标频率点的预估方位角进行融合处理，获得各目标帧的声源方位角；对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行统计获得该时间段内的声源测向结果。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器以高性能微处理器为核心，采用壳体表层镶嵌微机电***麦克风阵列的方式，具有实时采集、检测、测向、通讯等多种在线处理功能，显著降低了对网络通信带宽、和数据存储空间的需求；2)本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器采用***级封装集成设计方式，将微机电***麦克风阵列、信号调理电路、A/D转换电路、射频电路、微带天线、高性能微处理器、存储电路、电源电路等进行一体化封装集成，使得智能声传感器实现小型化、标准化以及模块化，便于运输、安装、使用，可用于多种环境下的声学监测；3)本发明中提出的针对该微型智能阵列式传感器的声源测向方法，解决了对于微型麦克风阵列传统时延估计类声源测向算法不再适用的问题，且测向精度较高，计算复杂度较低。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1为本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的外观侧视图。

图2为本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的硬件***架构图。

图3为本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的主控软件程序流程图。

图4为本发明中微型麦克风阵列布局示意图。

图5为本发明针对微型智能阵列式声传感器的声源测向方法流程图。

图6为本发明中一种归一化处理后的波束响应图。

图7为本发明中比幅测角法的波束示意图。

具体实施方式

本发明提供一种具有实时采集、检测、测向、通讯等多种在线处理功能的低功耗、低成本的微型智能阵列式声传感器，以及针对该智能传感器的具有高精度、低复杂度的声源测向方法。

结合图2，本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，包括电源模块以及依次相连的信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块；

信号采集模块，包括依次相连的微机电***麦克风阵列、信号调理电路、A/D转换电路，用于采集待测向声音信号；

信号处理模块，包括依次相连的高性能微处理器、存储电路，用于对采集到的声音信号进行声源测向；

无线通信模块，包括依次相连的通信接口电路、射频电路、微带天线，用于将信号处理模块获得的测向结果输出；

电源模块，包括依次相连的电池、电源电路，用于为所述信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块供电。

进一步地，微型智能阵列式声传感器采用***级封装集成设计方式，将所述信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块一体化封装集成。

结合图1，该微型智能阵列式声传感器整体为矩形空心腔体，所述腔体上表面上设置四个透声孔，该四个透声孔均匀分布，且两两之间关于所述上表面中心对称；每个透声孔所在位置的腔体内侧设置一个麦克风，四个麦克风构成麦克风阵列；所述电源模块、信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块均设置于矩形空心腔体内，腔体的其中一个侧面上设置电源开关。

进一步地，四个透声孔以上表面中心为原点均匀对称分布，具体为：以上表面中心为原点建立直角坐标系，其中x轴、y轴分别垂直于上表面矩形的两对边，四个透声孔均匀分布在每个象限中，且两两之间关于原点对称。

声信号由四元麦克风阵列接收转换为四通道模拟信号，由信号调理电路滤波放大后，输入A/D转换电路同步转换为四通道数字信号，高性能微处理器将数字信号缓存至存储芯片同时进行声源测向工作，测向结果编码后经射频电路由天线发射出去。

进一步地，A/D转换电路采用高性能音频编解码芯片，可编程设置多种采样精度、采样频率。

结合图3，面向声源测向的微型智能阵列式声传感器上电后开始工作，主控软件完成自检和***初始化，获取工作任务后，启动DMA双缓冲处理方式。当连续采集数据存满预设大小的存储区，即采集时间达到预设时长，触发一次DMA中断。在该DMA中断处理程序，即声源测向算法程序运行的同时，A/D转换电路继续连续采集并缓存数据，从而实现麦克风阵列信号的不间断采集和处理。当本次DMA中断处理程序中已经完成相关处理后，将本时间段测向结果传输至请求端，并继续执行下一时间段的测向处理。当完成本次测向任务后，复位相关标志，等待下次触发事件。

本发明的声源测向方法是在图4所示的麦克风阵列的基础上，按照图5所示的方法流程图进行处理的。

进一步地，微机电***麦克风阵列是指尺寸较小的阵列，阵元间距一般小于5cm。

结合图4，四个麦克风构成平面正方形麦克风阵列，由四个微机电***麦克风组成的平面十字阵，以阵列中心为原点，建立二维平面直角坐标系，设相邻阵元间距为d，四个麦克风的坐标分别对应编号分别为1、2、3、4。假设期望信号是平面谐波，以阵列中心为参考点，第i个麦克风输出信号频域某频率点的复数形式可表示为：

其中，S表示信号幅值，t表示时间，分别表示第i个麦克风的横坐标、纵坐标取值，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角，ω表示声源信号角频率，c表示声速，

结合图5，针对微型智能阵列式声传感器的声源测向方法步骤如下：

步骤1、对所述信号采集模块采集的信号进行分帧处理，之后通过短时傅里叶变换将分帧后的信号转换到频域。

步骤2、针对步骤1中的频域信号，在目标频域范围内等间隔选取多个离散频率点，针对各个离散频率点分别计算二维平面各个预设方位角波束响应；所述预设方位角的数目为n，预设方位角的间隔为360°/n。

进一步地，一般可以采用三个特征波束来构建期望指向的波束响应值，分别为一个单极子波束和两个正交的偶极子波束，其中，两个正交的偶极子一个具有余弦指向性，另一个具有正弦指向性。将单极子波束和两个正交的偶极子波束按照不同权值进行加权求和，可以得到不同指向的波束。当波束指向为声源方位角方向，波束响应值最大。具体为：

步骤2-1、针对各个离散频率点，求取四个麦克风输出信号的平均值，获得单极子波束响应

将式(2)代入式(1)，可得

其中，

当Ω＜＜1，利用当x取值很小时，cos(x)≈1的性质，可得

步骤2-2、针对各个离散频率点，分别计算处于对角线上的两对麦克风输出信号的差值，分别获得方位角为-π/4、π/4的偶极子波束响应，之后对两个偶极子波束响应进行加权求和，通过调整权值获取所有预设方位角的偶极子波束响应；具体为：

由2号麦克风与4号麦克风信号的差值获得方位角为π/4方向的偶极子波束响应，表示为：

将式(6)代入式(1)，可得

同理，由3号麦克风与1号麦克风信号的差值获得方位角为-π/4方向的偶极子波束响应，表示为：

将式(8)代入式(1)，可得

求取方位角为π/4方向的偶极子波束响应与方位角为-π/4方向的偶极子波束响应的加权和

式中，分别表示方位角为-π/4、π/4的偶极子波束响应，表示预设方位角为ψ_s的偶极子波束响应，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角；调节ψ_s控制的权值可得到二维平面任意指向的偶极子波束响应。

当Ω＜＜1，利用当x取值很小时，sinx≈x的性质，可得

对式(11)归一化得到：

步骤2-3、分别求取单极子波束响应与每个偶极子波束响应的加权和，获得多个心型波束响应，所述心型波束主瓣方位角为ψ_s；其中，加权系数α大于0且和为1，通过调整权值增大主旁瓣比直至满足实际需求。其中单极子波束响应与某一预设方位角的偶极子波束响应加权求和获得该方位角的一阶心型波束响应为：

选取1KHz、2KHz、3KHz、4KHz频率点，当α＝0.45时，1KHz、2KHz、3KHz、4KHz频率点波束主瓣指向为90°的归一化后的波束响应图如图6所示。

进一步地，n≥4。

步骤3、从所述多个离散频率点中筛选出有效目标频率点，确定目标帧。

进一步地，步骤3具体为：假设每个离散频率点的每个预设方位角波束响应值分别对应一个阈值，阈值根据实际使用环境条件自由确定；

步骤3-1、判断某一离散频率点的任一预设方位角波束响应值是否大于其对应的阈值，若大于，则该离散频率点为有效目标频率点；

步骤3-2、判断某一帧信号中是否存在有效目标频率点，若存在，则该帧为目标帧。

步骤4、针对各目标帧，分别对目标帧中各个有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，采用比幅测角法获得各有效目标频率点对应的预估方位角。

进一步地，步骤4具体为：

针对各个离散频率点，对离散频率点对应的波束图以逆时针方向从0°到360°对各波束编号，选取第一象限的各组相邻波束组合，预先制定两两相邻波束的响应幅值比对应目标偏离两波束中心等信号轴的角度表；

步骤4-1、针对各目标帧，分别对目标帧中各有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，该两个波束相邻。

步骤4-2、计算所述两个波束响应值之比，根据比值查找预先制定的各离散频率点的两两相邻波束的响应幅值比对应目标偏离波束中心轴的角度表，从而获取有效目标频率点对应的声源预估方位角。

结合图7，如果目标处于两波束中心轴OA方向，则两波束接收的信号强度相等，否则一个波束的信号强度高于另一个。OA方向称为等信号轴方向。

假设参考方向的方位角为0°，参考方向的波束响应函数为E(θ,ψ)，则波束1、2的响应函数分别为：

E₁(θ,ψ)＝E(θ,ψ+ψ_k-ψ₀) (14)

E₂(θ,ψ)＝E(θ,ψ-ψ₀-ψ_k) (15)

其中，ψ₀为波束1、2等信号轴OA指向偏离参考方向的角度，ψ_k为等信号轴OA与波束最大值方向的夹角，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角。等信号法测量角度时，波束1的输出信号为：

u₁＝KE₁(θ,ψ)＝KE(θ,ψ_k-ψ_t) (16)

波束2的输出信号为：

u₂＝KE₂(θ,ψ)＝KE(θ,ψ_k+ψ_t) (17)

式中，ψ_t为目标方向偏离等信号轴的角度，K为常量。

采用比幅测角法，求两信号幅度之比：

根据比值查找预先制定的表格来估计声源偏离等信号轴的角度值，从而获取声源预估方位角。

步骤5、分别对各目标帧中的所有有效目标频率点的预估方位角进行融合处理，获得各目标帧的声源方位角；对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行统计获得该时间段内的声源测向结果。

进一步地，步骤5具体为：

步骤5-1、针对各目标帧，根据该目标帧中各有效频率点的能量占比按正比例方式设置其对应预估方位角的权值，计算所有有效目标频率点的预估方位角的加权和获得各目标帧对应的声源方位角；

步骤5-2、对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行聚类，获得该时间段内所有声源的方位角；其中聚类为：将声源方位角间距小于等于m的声源方位角归为一类，反之为另一类，m的单位为角度。

进一步地，步骤5-2中m≤1。

下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述。

实施例

本实施例中，麦克风阵元间距为4cm，采样频率为32KHz，针对单声源情况，目标信号采用某种鸟鸣声，时长约100ms，频率范围1KHz～4KHz，环境噪声采用自然风声，信号总时长4s，其中0.5s、1s、1.5s、3s、3.5s处有目标，方位角分别为30°、60°、135°、240°、270°，俯仰角均为0°，信噪比为10dB。在目标频率范围内以50Hz为间隔选取频率点，比幅测角中预设角度1°为间隔从0°变化到90°。

针对微型智能阵列式声传感器的测向方法具体步骤如下：

步骤1、对四通道信号分别进行分帧处理，帧长50ms，帧移25ms，通过短时傅里叶变换转换到频域；

步骤2、对步骤1中的频域信号，在目标频域范围[1KHz,4KHz]以50Hz为间隔选取61个频率点，针对各频率点分别计算二维平面各个预设方位角波束输出。其中预设方位角的数量为4个，各个预设方位角在二维平面[0°,360°]范围内以90°为间隔，并以逆时针方向通过数字1到4对各方位角波束进行编号；

步骤3、针对目标频率范围的各个离散频率点，若某一离散频率点的任一波束响应值大于对应阈值，则该频率点确定为有效目标频率点。若一帧信号存在有效目标频率点，则确定为目标帧。

步骤4、针对各目标帧，分别对目标帧中各有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，计算两个波束响应值之比，根据比值大小判断目标偏离两波束等信号轴的角度，查找预先制定的各频率点的两个相邻波束的响应幅值比对应目标偏离波束中心轴的角度表，得到声源预估方位角，其中，表中选定1号波束与2号波束组合，预设角度以1°为间隔从0°变化到90°；

步骤5、针对各目标帧，分别根据帧中各有效频率点的能量占比按正比例方式设置对应预估方位角的权值，计算所有频率点的预估方位角的加权和为各帧声源方位角，每隔2s，对当前时间段内所有目标帧对应的结果聚类，每类的类间距离为1°，得到该时间段内声源测向结果。

基于上述步骤，最终检测出所有声源，测算得到的方位角为分别为30.178°、59.910°、135.000°，239.822°、270.057°，与设定角度的绝对误差在1°范围内，说明本发明提出的针对微型麦克风阵列的测向方法具有较高的精度，并且该方法操作简单、所需存储空间较小，计算复杂度较低。

本发明面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，该智能阵列式声传感器采用矩形外壳形状设计，壳体表层镶嵌微机电***麦克风阵列方式，以高性能微处理器为核心，***设计采用模块化设计思想，各模块相对独立与紧密协作，实现实时采集、检测、测向、通讯等在线处理功能。本发明微型智能阵列式声传感器具有体型小巧、成本低廉、节能便携、功能强大的优良特性，可用于多种环境中的声学监测。此外针对该声传感器，设计的声源测向方法，相比于现有方法，该方法计算复杂度较低，测向精度较高。综上所述，本发明具有广阔的应用前景。

Claims (10)

1.面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，其特征在于，包括电源模块以及依次相连的信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块；

所述信号采集模块，包括依次相连的微机电***麦克风阵列、信号调理电路、A/D转换电路，用于采集待测向声音信号；

所述信号处理模块，包括依次相连的高性能微处理器、存储电路，用于对采集到的声音信号进行声源测向；

所述无线通信模块，包括依次相连的通信接口电路、射频电路、微带天线，用于将信号处理模块获得的测向结果输出；

所述电源模块，包括依次相连的电池、电源电路，用于为所述信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块供电；

该微型智能阵列式声传感器整体为矩形空心腔体，所述腔体上表面上设置四个透声孔，该四个透声孔均匀分布，且两两之间关于所述上表面中心对称；每个透声孔所在位置的腔体内侧设置一个麦克风，四个麦克风构成麦克风阵列；所述电源模块、信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块均设置于矩形空心腔体内，腔体的其中一个侧面上设置电源开关。

2.根据权利要求1所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，其特征在于，所述微型智能阵列式声传感器采用***级封装集成设计方式，将所述信号采集模块、信号处理模块、无线通信模块一体化封装集成。

3.根据权利要求1或2所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器，其特征在于，所述四个透声孔以上表面中心为原点均匀对称分布，具体为：以上表面中心为原点建立直角坐标系，其中x轴、y轴分别垂直于上表面矩形的两对边，四个透声孔均匀分布在每个象限中，且两两之间关于原点对称。

4.基于权利要求3所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对所述信号采集模块采集的信号进行分帧处理，之后通过短时傅里叶变换将分帧后的信号转换到频域；

步骤2、针对步骤1中的频域信号，在目标频域范围内等间隔选取多个离散频率点，针对各个离散频率点分别计算二维平面各个预设方位角波束响应；所述预设方位角的数目为n，预设方位角的间隔为360°/n；

步骤3、从所述多个离散频率点中筛选出有效目标频率点，确定目标帧；

步骤4、针对各目标帧，分别对目标帧中各个有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，采用比幅测角法获得各有效目标频率点对应的预估方位角；

步骤5、分别对各目标帧中的所有有效目标频率点的预估方位角进行融合处理，获得各目标帧的声源方位角；对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行统计获得该时间段内的声源测向结果。

5.根据权利要求4所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，所述n≥4。

6.根据权利要求5所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，步骤2所述针对步骤1中的频域信号，在目标频域范围内等间隔选取多个离散频率点，针对各个离散频率点分别计算二维平面各个预设方位角波束响应，具体为：

步骤2-1、针对各个离散频率点，求取四个麦克风输出信号的平均值，获得单极子波束响应具体为：

对麦克风阵列的四个麦克风编号，以处于第二象限的麦克风为起点，顺时针依次编号为1、2、3、4，设相邻阵元之间的距离为d；假设期望信号是平面谐波，以麦克风阵列中心为参考点，第i个麦克风输出信号频域某离散频率点的复数形式表示为：

其中，S表示信号幅值，t表示时间，分别表示第i个麦克风的横坐标、纵坐标取值，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角，ω表示声源信号角频率，c表示声速，

将式(2)代入式(1)，可得

其中，

当Ω＜＜1，利用当x取值很小时cos(x)≈1的性质，可得

步骤2-2、针对各个离散频率点，分别计算处于对角线上的两对麦克风输出信号的差值，分别获得方位角为-π/4、π/4的偶极子波束响应，之后对两个偶极子波束响应进行加权求和，通过调整权值获取所有预设方位角的偶极子波束响应；具体为：

由2号麦克风与4号麦克风输出信号的差值获得方位角为π/4方向的偶极子波束响应，表示为：

将式(6)代入式(1)，可得

同理，由3号麦克风与1号麦克风输出信号的差值获得方位角为-π/4方向的偶极子波束响应，表示为：

将式(8)代入式(1)，可得

求取方位角为π/4方向的偶极子波束响应与方位角为-π/4方向的偶极子波束响应的加权和

式中，分别表示方位角为-π/4、π/4的偶极子波束响应，表示预设方位角为ψ_s的偶极子波束响应，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角；调节ψ_s控制的权值可得到二维平面任意指向的偶极子波束响应；

当Ω＜＜1，利用当x取值很小时sinx≈x的性质，可得

对式(11)归一化得到：

步骤2-3、分别求取单极子波束响应与每个偶极子波束响应的加权和，获得多个心型波束响应，所述心型波束主瓣方位角为ψ_s；其中，加权系数大于0且和为1，通过调整权值增大主旁瓣比直至满足实际需求；其中单极子波束响应与某一预设方位角的偶极子波束响应加权求和获得该方位角的一阶心型波束响应为：

7.根据权利要求6所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，步骤3所述从所述多个离散频率点中筛选出有效目标频率点，确定目标帧，具体为：

假设每个离散频率点的每个预设方位角波束响应值分别对应一个阈值；

步骤3-1、判断某一离散频率点的任一预设方位角波束响应值是否大于其对应的阈值，若大于，则该离散频率点为有效目标频率点；

步骤3-2、判断某一帧信号中是否存在有效目标频率点，若存在，则该帧为目标帧。

8.根据权利要求7所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，步骤4所述针对各目标帧，分别对目标帧中各个有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，采用比幅测角法获得各有效目标频率点对应的预估方位角，具体为：

针对各个离散频率点，对离散频率点对应的波束图以逆时针方向从0°到360°对各波束编号，选取第一象限的各组相邻波束组合，预先制定两两相邻波束的响应幅值比对应目标偏离两波束等信号轴的角度表；

步骤4-1、针对各目标帧，分别对目标帧中各有效目标频率点，选定幅度响应值最大和次大的两个波束，该两个波束相邻；

步骤4-2、计算所述两个波束响应值之比，根据比值查找预先制定的各离散频率点的两两相邻波束的响应幅值比对应目标偏离两波束等信号轴的角度表，从而获取有效目标频率点对应的声源预估方位角；

假设参考方向的方位角为0°，波束1、波束2的等信号轴为OA，OA与参考方向的夹角为ψ₀，设参考方向的波束响应函数为E(θ,ψ)，则波束1、2的响应函数分别为：则波束1、2的响应函数分别为：

E₁(θ,ψ)＝E(θ,ψ+ψ_k-ψ₀) (14)

E₂(θ,ψ)＝E(θ,ψ-ψ₀-ψ_k) (15)

式中，ψ_k为等信号轴OA与波束最大值方向的夹角，ψ表示声源方位角，θ表示声源俯仰角；等信号法测量角度时，波束1的输出信号为：

u₁＝KE₁(θ,ψ)＝KE(θ,ψ_k-ψ_t) (16)

波束2的输出信号为：

u₂＝KE₂(θ,ψ)＝KE(θ,ψ_k+ψ_t) (17)

式中，ψ_t为目标偏离两波束等信号轴的角度，K为常量；

采用比幅测角法，求两波束的响应幅值比：

根据比值查找预先制定的表获取声源偏离等信号轴指向角度值，从而获取声源预估方位角。

9.根据权利要求8所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，步骤5所述分别对各目标帧中的所有有效目标频率点的预估方位角进行融合处理，获得各目标帧的声源方位角；对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行统计获得该时间段内的声源测向结果，具体为：

步骤5-1、针对各目标帧，根据该目标帧中各有效频率点的能量占比按正比例方式设置其对应预估方位角的权值，计算所有有效目标频率点的预估方位角的加权和获得各目标帧对应的声源方位角；

步骤5-2、对某一时间段内所有目标帧对应的声源方位角进行聚类，获得该时间段内所有声源的方位角；其中聚类为：将声源方位角间距小于等于m的声源方位角归为一类，反之为另一类，m的单位为角度。

10.根据权利要求9所述的面向声源测向的微型智能阵列式声传感器的测向方法，其特征在于，步骤5-2中m≤1。