(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
風雑音信号および音響信号を処理するためのコンピューティング装置であって、コンピューティング装置が、
２スケールアレイに配置された複数のマイクからの圧力パルスデータを受信するために構成された通信インターフェイスと、
受信した圧力パルスデータを記憶するように構成されたメモリー装置と、
プロセッサであって、
各マイクからの圧力パルスデータを、風雑音信号による圧力パルスを表す項および音響信号による圧力パルスを表す項を含む、パラメトリックモデルにフィッティングさせ、
圧力パルスデータのフィッティングに基づき、圧力パルスデータの少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに圧力パルスデータの少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定するように構成されたプロセッサとを備える、コンピューティング装置。
【請求項２】
プロセッサがさらに、圧力パルスデータをフィッティングする前に、時間領域からの圧力パルスデータを周波数領域に変換する、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項３】
プロセッサが各マイクからの圧力パルスデータを、風の流れ方向に対して横方向および風の流れ方向に沿った圧力の揺らぎを説明するパラメトリックモデルにフィッティングするように構成された、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項４】
通信インターフェイスが複数のマイクのサブアレイを含むアレイの複数のマイクからの圧力パルスデータを受信するように構成され、サブアレイは、サブアレイが音響信号を検出するために構成されるように互いに間隔をあけており、各サブアレイのマイクは風雑音信号が各サブアレイのマイク間で実質的に相関されるように互いに近接して位置された、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項５】
通信インターフェイスが、おのおのが４つのマイクを含む４つのサブアレイからの圧力パルスデータを受信するように構成された、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項６】
風雑音信号および音響信号を処理するための方法であって、方法が、
プロセッサで、２スケールアレイに配置された複数のマイクからの圧力パルスデータを受信すること、
プロセッサを使用して、各マイクからの圧力パルスデータを、風雑音信号による圧力パルスを表す項および音響信号による圧力パルスを表す項を含む、パラメトリックモデルにフィッティングさせること、
プロセッサを使用し、圧力パルスデータのフィッティングに基づき、圧力パルスデータの少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに圧力パルスデータの少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定することを含む方法。
【請求項７】
圧力パルスデータをパラメトリックモデルにフィッティングする前に、時間領域からの圧力パルスデータを周波数領域に変換することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
圧力パルスデータをフィッティングすることが、圧力パルスデータを、風の流れ方向に対して横方向および風の流れ方向に沿った風雑音における圧力の揺らぎを説明するパラメトリックモデルにフィッティングすることを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
圧力パルスデータの受信が複数のマイクのサブアレイを含むアレイの複数のマイクからの圧力パルスデータを受信することを含み、サブアレイは、サブアレイが音響信号を検出するために構成されるように互いに間隔をあけており、各サブアレイのマイクは風雑音信号が各サブアレイのマイク間で実質的に相関されるように互いに十分接近して配置された、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
圧力パルスデータの受信が、おのおのが４つのマイクを含む４つのサブアレイからの圧力パルスデータを受信することを含む、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、この特許の内容全体が参照によって本明細書に引用されたものとする、２０１２年５月３１日に出願された米国仮特許出願第６１／６５３，８００号に対する優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明は、国防総省から与えられた契約番号Ｗ１５ＱＫＮ−０９−Ｃ−０１３１の下での政府の支援で行われた。政府は本発明に対して特定の権利を有している。
【０００３】
本開示は一般に、風雑音が存在する中で音響的過渡現象を検出することに関する。
【背景技術】
【０００４】
風雑音は、到来の方向および波形などの音響信号パラメータの推定を試みる場合に、しばしば直面する良く知られた問題である。有意な信号対雑音比（ＳＮＲ）の向上は、しばしば機械式のウィンドスクリーンを使用することから得られ、ウィンドスクリーンのいくつかの種類の形状の性能が長年、調査されてきている。一部の使用例では、機械式ウィンドスクリーンは、音響エネルギーを大幅に歪ませることなく、風雑音のための圧力変動の測定レベル全体を減らすために適切であり得る。しかし、他の使用例では、これらの技術は不適切な場合があり、風雑音のための変動の間の相関関係が音響エネルギーの到来方向および対応する波形の推定を偏らせる可能性がある。
【０００５】
連続波（ＣＷ）信号が存在する場合、ＳＮＲの利得は検出能力を向上させるために時間平均化によって達成され得る。さらに、到来の方向を検出することが重要な場合、センサーアレイは、ビーム形成による空間的平均化によってＳＮＲを強化するために活用され得る。空間的平均化で、センサーは、風雑音がセンサーからセンサーへ相関されないように、十分遠くに離して間隔をあけられるようにすることが通常、前提とされる。この前提が満たされない場合、信号パラメータの偏った推定が作成される。
【０００６】
しかし、過渡音響信号の検出を含む使用例では、時間平均化は一般的に、ＳＮＲの向上時には効果がない。そのような場合、機械式のウィンドスクリーンおよび空間的平均が一般的に、利用される。望ましい推定能力を達成するために、センサーの適切な数および空間構成が使用される。連続波信号の検出の場合、少なくとも一部の知られているビーム形成システムに対して、風雑音の有意な相関関係を回避するためにセンサーは十分遠くに離して間隔がおかれているようにすることが重要である。ちなみに、風雑音が相関され、相関構造が、過渡音響信号が取得された時に知られている場合、変更されたビーム形成技術が偏りを減らすために使用され得る。しかし、風雑音は通常、非常に非定常的（突発的）なので、少なくとも知られている一部の音響検出システムでは、データを取得する前に風雑音の相関構造を決定することは比較的困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
さらに、風雑音問題はしばしば、地上車および無人機を含む、移動するプラットフォーム上の超低周波数および／または可聴周波数で悪化する。つまり、移動車両上で動作する少なくとも知られている一部の音響マイク・システムでは、車両が標準的な動作速度で移動している場合、可聴範囲で気流音に悩まされる。これらの使用例では、機械式ウィンドスクリーンは限定的な利点しか提供し得ない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一実施形態では、風雑音信号および音響信号を検出するための２スケールアレイが複数のサブアレイを含み、おのおのが複数のマイクを含んでいる。サブアレイは、サブアレイが音響信号を検出するために構成されるように互いに間隔があけられており、各サブアレイの複数のマイクは、風雑音信号が各サブアレイのマイク間で実質的に相関されるように互いに十分接近して配置されている。
【０００９】
別の実施形態では、風雑音信号および音響信号を処理するためのコンピューティング装置は、複数のマイクからの圧力パルスデータを受信するために構成された通信インターフェイスを含んでいる。コンピューティング装置はさらに、受信した圧力パルスデータを記憶するように構成されたメモリー装置、並びに各マイクからの圧力パルスデータを、風雑音信号による圧力パルスを表す項および音響信号による圧力パルスを表す項を含む、パラメトリックモデルにフィッティングさせるように構成されたプロセッサを含んでいる。プロセッサはさらに、圧力パルスデータのフィッティングに基づき、圧力パルスデータの少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに圧力パルスデータの少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定するように構成されている。
【００１０】
さらに別の実施形態では、風雑音信号および音響信号を処理するための方法は、プロセッサで複数のマイクからの圧力パルスデータを受信することを含んでいる。方法はさらに、プロセッサを使用して、風雑音信号による圧力パルスを表す項および音響信号による圧力パルスを表す項を含むパラメトリックモデルに各マイクからの圧力パルスデータをフィッティングすること、そしてプロセッサを使用して、圧力パルスデータのフィッティングに基づき、圧力パルスデータの少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに圧力パルスデータの少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定することを含んでいる。
【００１１】
さらに別の実施形態では、風雑音信号および音響信号を検出するシステムのためのアセンブリキットは、複数のマイク、複数のマイクのサブアレイを含む２スケールアレイの複数のマイクを整列するための指示を含むガイド、サブアレイが音響信号を検出するために構成されるように互いに間隔をあけた複数のサブアレイ、および風雑音信号が各サブアレイのマイク間で実質的に相関されるように互いに十分接近して配置された各サブアレイのマイクを含んでいる。ガイドはさらに、複数のマイクから音響データを受信し、そして受信した音響データに基づき、少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定するように構成された処理装置も含んでいる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】風雑音信号および音響信号を検出するためのシステムの一実施形態の平面図である。
【図２】図１で示されたシステムの側面図である。
【図３】図１および図２で示されたシステムを使用して記録された風雑音信号のグラフである。
【図４】図１および図２で示されたシステムを使用して記録された風雑音信号のコヒーレンスのグラフである。
【図５】２次元の風雑音数学的モデルを例示する図である。
【図６】風雑音信号および音響信号を検出するための２スケールアレイの一実施形態の図である。
【図７】図６で示された２スケールアレイによって取得されたデータを処理するために使用され得るコンピューティング装置の一実施形態のブロック図である。
【図８Ａ】サブアレイの４つのマイクでの圧力のグラフである。
【図８Ｂ】サブアレイの４つのマイクでの圧力のグラフである。
【図９】図６の２スケールアレイのマイクの信号対雑音比のグラフである。
【図１０】実際の合成パルスと、図６で示された２スケールアレイを使用して推定された合成パルスを比較するグラフである。
【図１１】実際の合成パルスとブロードバンドビーム形成装置システムを使用して推定された合成パルスを比較するグラフである。  対応する参照文字は図面全体を通して対応する部分を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書で記述されるシステムおよび方法は、データ取得の前に風雑音の相関を知るまたは直接推定することなく、風雑音の相関を決定するために数学的モデルを利用する。数学的モデルには、風雑音信号を表す項および音響信号を表す項が含まれる。取得されたデータを数学的モデルにフィッティングすることによって、風雑音信号および音響信号は相互に分離され、すべての音響信号の推定が作成される。とりわけ、マイク間の間隔を増大させることによって風雑音の相関を回避しようと試みるのではなく、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、風雑音の相関が実際に増大するように、マイク間の間隔を減らすことによってＳＮＲを向上させる。さらに、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、車両などの移動プラットフォームに実装され得る。
【００１４】
次に、図面、特に図１および図２を参照すると、風雑音および音響信号を検出するためのシステムの一実施形態が通例どおり、１００で示されている。図１はシステム１００の平面図で、図２はシステム１００の側面図である。図１および図２で示された実施形態では、システム１００は４つのマイク１０４のアレイ１０２を含んでいる。詳細には、アレイ１０２は第１のマイク１０６、第２のマイク１０８、第３のマイク１１０、および第４のマイク１１２を含んでいる。
【００１５】
図１および図２で示された実施形態では、マイク１０４は、各マイク１０４が１．５センチメーター（ｃｍ）×１．５ｃｍの寸法を有する正方格子の隅に配置されるようにアレイ１０２に整列されている。とりわけ、マイク１０４は風雑音がマイク間で比較的よく相関されるように、互いに十分に接近して配置されている。
【００１６】
図２で示されているように、各マイク１０４は、ウィンドスクリーン１２０がマイク１０４の上部に位置しており、地面とほとんど同一平面上に位置されている。各マイク１０４は、圧力パルスを測定して、音響信号および風雑音を検出する。図１および図２で示された実施形態では、マイク１０４は５９８８Ｈｚのサンプルレートの２０ヘルツ（Ｈｚ）で高域フィルター処理されている。代替として、マイク１０４はシステム１００が本明細書で記述されるように機能できるいずれかの適切なフィルター処理および／またはサンプリング周波数を有する。本明細書で記述される実施形態は詳細には、空気を伝わって移動する風雑音信号および音響信号を検出するために利用される。しかし、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、任意の流体媒体の中の風雑音信号および音響信号を検出するために利用され得る。例えば、一部の実施形態では、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、水を伝わって移動する風雑音信号および音響信号を検出するために利用され得る。
【００１７】
テイラーの凍結乱流近似（Ｔａｙｌｏｒ’ｓ  ｆｒｏｚｅｎ  ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）の下では、ハーモニック周波数に対して十分に短い時間スケールで、平均速度で下流に運ばれる時、乱流の空間分布（そしてしたがって、その圧力分布）が一定のままであることが想定されている。さらに、テイラーの凍結乱流近似は、より長い波長では、乱流は流れと流れに対して横に沿う両方で比較的よく相関されるが、一方、より短い波長では、乱流は流れに沿ってのみ比較的よく相関される。
【００１８】
相関された風雑音を数学的にモデル化するには、テイラーの凍結乱流近似は、システム１００によって測定された風雑音信号に適用され得る。つまり、テイラーの凍結乱流近似の下で、風が図１で示された平均風向に沿って伝わる場合、第１のマイク１０６で測定された風雑音による同じ圧力パルスが、第１のマイク１０６から下流の第３のマイク１１０に伝わる、風の特定のパルスにかかる時間に等しい遅延期間の後に、第３のマイク１１０で測定される。マイク１０４は互いに十分に接近して配置されているので、テイラーの凍結乱流近似は比較的正確である。
【００１９】
図３は、図１および図２で示されたシステム１００を使用して記録された風雑音信号のグラフ３００である。グラフ３００は、パスカル（Ｐａ）単位の圧力に対して秒単位で時間をプロットしている。チャネル１、チャネル２、チャネル３、およびチャネル４は、それぞれ、第１のマイク１０６、第２のマイク１０８、第３のマイク１１０、および第４のマイク１１２に対応している。テイラーの近似と一致して、より長い波長では、アレイ１０２の４つすべてのマイク１０４は比較的よく相関される。さらに、より短い波長では、波長の揺らぎが流れに垂直により少なく相関されるが（すなわち、第１のマイク１０６と第２のマイク１０８の間、および第３のマイク１１０と第４のマイク１１２の間）、流れに沿っては相関される状態のままである（すなわち、第１のマイク１０６と第３のマイク１１０の間、および第２のマイク１０８と第４のマイク１１２の間）。
【００２０】
図４は、図１および図２で示されたシステム１００を使用して、１．３７秒の時間期間にわたり記録された風雑音のコヒーレンスを例示しているグラフ４００である。詳細には、グラフ４００はコヒーレンスに対してＨｚ単位で周波数をプロットしている。図４で示され、上述されているように、より長い波長（すなわち、より低い周波数）では、測定された風雑音は流れに沿って向けられているマイク１０４の組の間、および流れに対して横に向けられているマイク１０４の組の間でよく相関される。さらに、より短い波長（すなわち、より高い周波数）では、測定された風雑音は流れに対して横に向けられているマイクの組の間よりも流れに沿って向けられているマイクの組の間でより良く相関される。
【００２１】
相関された風雑音を数学的にモデル化するために、本明細書で記述された実施形態はテイラーの凍結乱流近似に基づくモデルのような平面波を利用し、テイラーの凍結乱流近似では、平均流量に垂直な平面には様々な圧力分布がある。モデルは、流れに沿う時間単位での圧力の揺らぎだけではなく、流れに対して横の圧力の揺らぎも説明している。
【００２２】
図５は、本明細書で記述された実施形態で利用される２次元の数学的モデルを例示する図５００である。図５００で、ｖｗは風の平均方向および速度を指定するベクトルで、Ｐｗ１（ｔ）は流れに垂直の線上にある原点から１単位の半径での（−１での）圧力信号で、Ｐｗ２（ｔ）は流れに垂直の線上に横たわる原点から１単位の半径での（１での）圧力信号で、ａｍはマイクｍの位置ベクトルである。
【００２３】
流れに垂直の線に沿ういずれかの場所の風による圧力の揺らぎは次の数式１で表現され得る。
【００２４】
【数１】
0006464080.tif 000002
ここで
【００２５】
【数２】
0006464080.tif 000003
、
【００２６】
【数３】
0006464080.tif 000004
は平均の流れの方向の単位ベクトルで、ｕＴはベクトルｕの転置行列で、
【００２７】
【数４】
0006464080.tif 000005
および
【００２８】
【数５】
0006464080.tif 000006
はマイクでの平均流れの到来の時間遅延（原点に対して）である。
【００２９】
したがって、モデルでは流れに垂直の他、流れに沿った変動も可能である。図５に例示された２次元モデルは２つのノードの線形有限要素を利用するが、有限な要素をより使用するとより柔軟性を提供できる可能性があるが、風雑音の過度のパラメータ化のリスクの可能性がある。さらに、本明細書で記述されたシステムおよび方法は、風雑音からの圧力の揺らぎをモデル化するために数式１以外の数学的モデルを使用して実装され得る。
【００３０】
音響信号を正確に検出するためには、数式１の風雑音の数学的表現は、測定された音響信号から局所的に相関された風信号を分離するために利用され得る数学的モデルを形成するために、音響信号の数学的表現と組み合わせ得る。測定された音響信号が平面波の存在の結果であると想定すると、音響信号による圧力パルスは次の数式２のように表現される。
【００３１】
【数６】
0006464080.tif 000007
ここで、Ｐａｉｍ（ｔ）はマイクｍの位置ベクトルａｍで測定された音響信号ｉによる圧力で、
【００３２】
【数７】
0006464080.tif 000008
は原点に対するマイクｍでの音響信号ｉの時間遅延で、ｖａｉは音の局所的速度に等しい長さで平面波の移動の方向を指しているベクトルである。適用分野が認可する場合には、球面波も同様に表され得る。
【００３３】
各マイクで測定された圧力が相関された風雑音の圧力パルス（数式１で表現されているとおり）、音響圧力パルス（数式２で表現されているとおり）、および無相関の加法性雑音εｍの合計のためであると想定すると、マイクｍで測定される圧力
【００３４】
【数８】
0006464080.tif 000009
のための完全なパラメトリックモデルは次の数式３のように表現され得る。
【００３５】
【数９】
0006464080.tif 000010
ここで、存在する音響平面波の数はＮに等しい。
【００３６】
したがって、数式３のパラメトリックモデルを使用すると、処理装置は音響信号から相関された風雑音信号を分離し、したがって、音響信号を正確に検出するために使用され得る。本明細書で記述されるシステムおよび方法は図５の一実施形態で例示された風雑音モデルを利用するが、本明細書で記述されるシステムおよび方法は風雑音の他の数学的モデルを使用しても実装され得ることを認識されたい。
【００３７】
図６は風雑音信号および音響信号を検出するためのアレイ６００の一実施形態の図である。アレイ６００には４つのサブアレイ６０２が含まれる。各サブアレイ６０２には、図１で示された構成の４つのマイク１０４が含まれる。したがって、アレイ６００は、１６個のマイク１０４を含んでおり、おのおのは、１６のそれぞれのチャネルの１つで圧力パルスを検出して測定する。
【００３８】
図６で示されている実施形態では、サブアレイ６０２は円６０４の円周に沿って一定の間隔で配置されている。代替として、サブアレイ６０２はアレイ６００が本明細書で記述されているように機能できるいかなる構成でもあり得る。図６に示された実施形態では、円６０４は２メーター（ｍ）の半径を有している。代替として、円６０４はアレイ６００が本明細書で記述されているように機能できるいかなる半径をも有し得る。
【００３９】
とりわけ、アレイ６００では、各サブアレイ６０２のマイク１０４は、風雑音信号がマイク１０４間でよく相関されるように互いに十分接近して配置される。しかし、可聴および／または超低周波数での波長を有する音響信号では、各サブアレイ６０２のスケールは一般的に小さ過ぎて、そのような音響信号を正確検出することはできない。したがって、サブアレイ６０２は音響信号を適切に検出するために、相互から十分遠く離れて配置される。したがって、図６で示されているように、アレイ６００は２スケールアレイであって、各サブアレイ６０２のマイク１０４間の間隔は相関された風雑音信号を測定するために適切であり、サブアレイ６０２間の間隔は音響信号を測定するために適切である。
【００４０】
図７は、（図６で両方が示された）アレイ６００のマイク１０４によって取得されたデータを処理するために使用され得るコンピューティング装置７００の一実施形態のブロック図である。コンピューティング装置７００には、少なくとも１つのメモリー装置７１０および命令を実行するためにメモリー装置７１０に結合されたプロセッサ７１５が含まれている。一部の実施形態では、実行可能な命令は、メモリー装置７１０に記憶される。コンピューティング装置７００はプロセッサ７１５をプログラミングすることによって本明細書で記述された１つ以上の動作を行う。例えば、プロセッサ７１５は、動作を１つ以上の実行可能な命令としてコード化し、メモリー装置７１０の実行可能な命令を提供することによってプログラミングされ得る。
【００４１】
プロセッサ７１５は１つ以上の処理ユニットを含み得る（例えば、マルチコア構成）。さらに、プロセッサ７１５は、メインプロセッサが単一チップ上にセカンダリプロセッサを伴い存在し得る１つ以上の異種プロセッサシステムを使用して実装され得る。別の例示的な例として、プロセッサ７１５は、同じ種類の複数のプロセッサを含む対称型マルチプロセッサシステムであり得る。さらに、プロセッサ７１５は、１つ以上のシステムおよびマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、縮小命令セット回路（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、並びに本明細書で記述された機能を実行できる他のいずれかの回路を含む、他のいずれかの適したプログラマブル回路を使用して実行され得る。
【００４２】
メモリー装置７１０は、実行可能な命令および／または他のデータなどの情報が記憶および取り出され得る１つ以上の装置である。メモリー装置７１０には、制限するわけではないが、ダイナミックランダムアクセスメモリー（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリー（ＳＲＡＭ）、ソリッドステートディスクおよび／またはハードディスクなどの１つ以上のコンピュータ可読媒体が含まれ得る。メモリー装置７１０は、制限するわけではないが、アプリケーションソースコード、アプリケーションオブジェクトコード、対象のソースコードの部分、対象のオブジェクトコードの部分、構成データ、実行イベントおよび／または他のいずれかの種類のデータを記憶するように構成され得る。例えば、一実施形態では、メモリー装置２１０はアレイ６００のマイク１０４によって測定された圧力パルスを含むデータを記憶する。
【００４３】
コンピューティング装置７００には、プロセッサ７１５と結合されたプレゼンテーションインターフェイス７２０が含まれる。プレゼンテーションインターフェイス７２０は、情報をユーザー７２５に提示する。例えば、プレゼンテーションインターフェイス７２０には、ブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、および／または「電子インク」ディスプレイなどの、表示装置に結合され得る表示アダプター（図示せず）を含め得る。一部の実施形態では、プレゼンテーションインターフェイス７２０には、１つ以上の表示装置が含まれる。
【００４４】
図７で示された実施形態では、コンピューティング装置７００には、ユーザー入力インターフェイス７３５が含まれる。例示的実施形態では、ユーザー入力インターフェイス７３５はプロセッサ７１５と結合され、ユーザー７２５からの入力を受信する。ユーザー入力インターフェイス７３５には、例えば、キーボード、ポインティング装置、マウス、スタイラスペン、タッチパネル（例えば、タッチパッドまたはタッチスクリーン）、ジャイロスコープ、加速度計、位置検出器および／またはオーディオユーザー入力インターフェイスを含み得る。タッチスクリーンなどの単一のコンポーネントがプレゼンテーションインターフェイス７２０の表示装置およびユーザー入力インターフェイス７３５の両方として機能し得る。
【００４５】
コンピューティング装置７００は、例示的実施形態では、プロセッサ７１５と結合された通信インターフェイス７４０を含んでいる。通信インターフェイス７４０は、２スケールアレイ６００のマイク１０４などの１つ以上のリモート装置と通信する。リモート装置と通信するために、通信インターフェイス７４０は、例えば、有線ネットワークアダプター、無線ネットワークアダプターおよび／または移動体通信アダプターを含み得る。
【００４６】
一実施形態では、圧力パルスデータは、通信インターフェイス７４０によってアレイ６００のマイク１０４から受信され、メモリー装置７１０に記憶される。プロセッサ７１５は、圧力パルスデータを本明細書で記述されたように処理する。
【００４７】
コンピューティング装置７００を使用すると、数式３は１６個のマイク１０４のそれぞれから取得されたデータにフィッティングされる。一実施形態では、プロセッサ７１５は、直ちに、数式３の種々のパラメータを推定するために、全１６個の圧力データ（各マイク１０４からのもの）を数式３の１６個のインスタンス（各マイク１０４に対するもの）にフィッティングする。代替として、プロセッサ７１５は各サブアレイ６０２のデータをフィッティングし、後で、各サブアレイ６０２の結果を組み合わせ（例えば、平均し）て、種々のパラメータのための推定値を決定する。
【００４８】
とりわけ、数式３の無相関の加法性雑音信号εｍの他、白色雑音や相関されないものがアレイ６００全体で普通に分布されていると想定される場合には、数式３によって与えられたモデルのパラメータ全体で最小の平方エラーの最小化が最尤推定法と等価である。
【００４９】
数式３では、データのフィッティングから決定されるパラメータは、風雑音および各音響信号の速度ベクトル｛ｖｗ；ｖａｉ，ｉ＝１，．．．，Ｎ｝並びに風雑音および各音響信号の圧力信号｛ｐｗ１；ｐｗ２；ｐａｉ，ｉ＝１，．．．，Ｎ｝である。各マイク１０４からコンピューティング装置７００に測定された信号を供給することによって、プロセッサ７１５は、風雑音および各音響信号の速度ベクトルおよび圧力信号を推定するために、数式３をデータにフィッティングし得る。
【００５０】
少なくとも一部の実施形態では、プロセッサ７１５を使用すると、アレイ６００のマイク１０４によって測定された圧力データは、データをフィッティングする前に、ウィンドウ表示され、ゼロ詰めされ、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって周波数領域に変換される。したがって、周波数領域のデータをフィッティングするために、数式３は次の周波数領域の数式４になる。
【００５１】
【数１０】
0006464080.tif 000011
【００５２】
一般的に、存在する音響過渡ソースの数および規模、並びに存在する風雑音の程度は、アレイ６００によるデータの取得前には知られない。したがって、パラメータ（すなわち、速度ベクトルおよび圧力信号）の推定は、いくつかの統計的な方法を行うことによって達成され得、そういうわけで、赤池情報量規準などの、最良のモデル比較尺度を有する方法を選択する。例えば、種々の予測法は、収束率を向上させ、推定した最適なパラメータ値を決定し得る。
【００５３】
さらに、少なくとも一部の実施形態では、推定された圧力信号の値は、推定プロセス中、保持される必要がなく、モデルでの未知数の数が減る。プロセッサ７１５により行われる推定プロセスの最終結果は、すべての音響信号での、平均風ベクトル、および移動ベクトル（速度を含む）の方向の決定である。プロセッサ７１５はさらに、アレイ全体に存在する音響信号、およびサブアレイ６０２のおのおのでの局所的平均風雑音に関連付けられた圧力信号（数式１で与えられるとおり）の推定値を決定する。
【００５４】
風雑音信号および音響信号を正確に検出するアレイ６００の能力をテストするために、データはマイク１０４の１つのサブアレイ６０２を使用して収集された。２スケールアレイ６００をシュミレートするために、記録された風雑音の様々な短い時間セグメントが１分の記録から抽出され、アレイ６００全体は、図６で示された方向から来る合成の風雑音信号により、図６で示されているようになるよう構成された。４０Ｈｚのサイン波の１サイクルの合成音響パルスが１６個のチャネルすべてに追加され、図６で示された方向に移動する音響平面波として表示するように適切に遅延された。
【００５５】
図８Ａは、合成音響信号（すなわち、４０Ｈｚパルス）なしの１つのサブアレイ６０２での４つのマイク１０４の圧力を例示するグラフ８００で、図８Ｂは、合成音響信号を伴う１つのサブアレイ６０２での４つのマイク１０４の圧力を例示するグラフ８０２である。両方のグラフ８００および８０２は圧力に対して時間をプロットしている。図８Ａと図８Ｂを比較して実証されるように、マイク１０４により取得される生データから、４０Ｈｚの音響信号の存在は明らかではない。
【００５６】
図９は１６個のマイク１０４のおのおのに対するＳＮＲのグラフ９００である。具体的には、グラフ９００は、マイクインデックスに対してデシベル（ｄＢ）単位でのＳＮＲをプロットしている。試験の場合、プロセッサ７１５は２０Ｈｚから２００Ｈｚの範囲で音響信号を探すようにプログラムされていたが、検出される音響信号の数、期間、または形状に関しては何も想定されていなかった。さらに、平均風速度は毎秒１０メーター（ｍ／ｓ）未満に制約され、音の局所的速度は３３０ｍ／ｓと３５０ｍ／ｓの間に制約された。この設定を使用して、圧力パルスデータは、上述のように、マイク１０４によって取得され、コンピューティング装置７００に送信され、そしてプロセッサ７１５を使用して処理された。したがって、プロセッサ７１５は受信した圧力パルスデータを数式４にフィッティングして、風雑音および音響信号の速度ベクトルおよび圧力信号の推定値を決定する。
【００５７】
図１０は、実際の合成音響パルスと、アレイ６００およびコンピューティング装置７００を使用して推定された音響パルスを比較するグラフ１０００である。グラフ１０００は、時間に対してＰａ単位で圧力をプロットしている。グラフ１０００で実証されたように、プロセッサ７１５により決定された推定値は、実際の合成音響信号に比較的近い。とりわけ、フィルター処理（２０Ｈｚから２００Ｈｚ）された残りの相互相関のピークはすべての組で．２未満で、正規化された自己相関の最大値（０による遅れ以外）は０．１であった。このことは、相関されたエネルギーのほとんど（すなわち、風雑音）が測定されたデータから除去されており、除去されていない風雑音の一部はほとんど白色雑音であることを示している。
【００５８】
比較に関して、知られているブロードバンドビーム形成装置システム（図示せず）が使用され、同様の条件で同じ音響データを取得した。具体的には、ブロードバンドビーム形成装置システムは、正方アレイを使用して、同じ周波数範囲でデータを取得するように構成された。さらに、ＳＮＲはアレイ６００とほぼ同じで、ブロードバンドビーム形成装置システムのマイクは、風雑音がそれぞれのチャネルの間で相関しないことを確保するために十分遠くに離して配置された。ブロードバンドビーム形成装置システムにより取得されたデータは、推定された音響信号を生成するために知られている方法を使用して処理された。
【００５９】
図１１は、実際の合成音響パルスと、知られているブロードバンドビーム形成装置システムによって生成された推定の音響パルスとを比較するグラフ１１００である。グラフ１１００は、時間に対してＰａ単位で圧力をプロットしている。図１０と図１１を比較することによって、本明細書で記述された実施形態により生成された推定の音響信号が、知られているブロードバンドビーム形成装置システムによって生成された推定の音響信号より正確であることは明らかである。したがって、本明細書で記述された方法およびシステムは、風雑音が存在する中で、より正確に音響信号を推定することができる。
【００６０】
本明細書で記述された実施形態に従い、風雑音信号および音響信号を検出するためのシステムを組み立てるために、アセンブリキットが提供され得る。例示的な実施形態では、アセンブリキットには、マイク１０４（図１および図６で示されている）などの複数のマイク、並びにプロセッサ７１５および／またはコンピューティング装置７００（図７に両方が示されている）などのプロセス装置を含んでいる。アセンブリキットはさらに、本明細書で記述された実施形態に従い、システムを組み立てる方法についての指示を伴うガイドも含んでいる。例えば、ガイドには２スケールアレイ６００（図６で示されている）などのアレイでのマイクの配置のための指示を含み得る。ガイドは、印刷されたマニュアルおよび／またはパンフレット、オーディオおよび／またはビジュアルガイド、コンピューティング装置の使用によってアクセス可能な電子ガイド、並びに／あるいはユーザーに指示を提供するために適した他のいずれかのアイテムとし得る。したがって、アセンブリキットで提供されたコンポーネントを使用すると、ユーザーは風雑音信号および音響信号を検出するためのシステムを組み立て得る。
【００６１】
本明細書で記述される実施形態は、データ取得の前に風雑音の相関を知るまたは直接推定することなく、風雑音の相関を決定するために数学的モデルを利用する。数学的モデルには、風雑音信号を表す項および音響信号を表す項が含まれる。取得されたデータを数学的モデルにフィッティングすることによって、風雑音信号および音響信号は相互に分離され、すべての音響信号の推定が作成される。とりわけ、マイク間の間隔を増大させることによって風雑音の相関を回避しようと試みるのではなく、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、風雑音の相関が実際に増大するように、マイク間の間隔を減らすことによってＳＮＲを向上させる。さらに、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、車両などの移動プラットフォームに実装され得る。
【００６２】
本明細書で記述されたシステムおよび方法の技術的効果には、少なくとも次の１つが含まれる。（ａ）複数のマイクからの圧力パルスデータを受信すること、（ｂ）各マイクからの圧力パルスデータを、風雑音信号による圧力パルスを表す項および音響信号による圧力パルスを表す項を含むパラメトリックモデルにフィッティングすること、（ｃ）圧力パルスデータのフィッティングに基づき、圧力パルスデータの少なくとも１つの風雑音信号の圧力および速度並びに圧力パルスデータの少なくとも１つの音響信号の圧力および速度を推定すること。
【００６３】
本発明または本発明の好適な実施形態の要素を導入する場合、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」および「前記（ｓａｉｄ）」は要素が１つ以上あることを意味することが意図されている。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、包括的であることが意図されており、リスト表示された要素以外の追加の要素もあり得ることを意味している。
【００６４】
本発明の範囲を逸脱することなく、上記の組み立ておよび方法には、種々の変更が行われ得るので、上記説明に包含され、添付図面で示されたすべての事項は、例示的なものとして解釈されるべきであり、制限的な意味で解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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