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风洞内传声器阵列互谱矩阵的去噪
在风洞中使用传声器阵列进行波束形成测量时，传声器信号会被气流噪声严重干扰。考虑稳态运行工况，传统的频域波束形成方法会对互谱矩阵（CSM）进行长时间的平均，假定传声器之间的气流噪声是不相关的，气流噪声与真实噪声源信号也是不相关的，这样气流噪声的贡献会逐渐地集中在CSM主对角线上。
目前广泛使用的方法是主对角线移除（Diagonal Removal, DR），即避免使用CSM主对角线，这对于一些波束形成算法是有效的，但其缺点是会低估声源幅值，在声源云图上产生负的声功率。反卷积波束形成如NNLS可以使用DR去噪，CLEAN-SC也包含了DR过程，它对强声源有很好地识别能力，但对弱声源就无法收敛。
对于其他波束形成算法，如函数波束形成，以及与声全息相关的算法，CSM主对角线是必需的。为此，本文介绍两种新方法，即主对角线去噪（DiagonalDenoising, DD）和典型相干去噪（CanonicalCoherence Denoising, CCD）。
DD从主对角线上最大可能地减去功率和，同时保持所有非主对角线不变并且矩阵是半正定的。当主对角线以外的噪声贡献都被平均掉，且不相干声源的数目不超过
，M是传声器数目，DD能够准确地从主对角线移除不相关噪声。在计算时，我们使用凸优化方法，计算速度快且保证收敛。
CCD将阵列传声器平均分为两组，从两个组中提取出具有最大互相干性的信号子空间，这样非相关气流噪声和扰动信号就会被有效去除。CCD使用一个迭代提取算法，每次迭代都会重新分组，计算速度快，且适当调整非主对角线元素以克服DD方法的一些缺陷。CCD方法比DD方法能够更好地去除CSM主对角线噪声，并且CCD能够自动调整参数，无需用户自己设置参数。
测试案例
使用108通道半轮形阵列，风洞内风速为140km/h。下图是5-6kHz气动噪声源的声强分布图，NNLS+DR能够有效抑制噪声，但是会低估声源并且移除微弱声源，例如外后视镜和前灯的后边缘的噪声源几乎消失了，虽然这些声源很微弱，但是非常重要。CLEAN-SC+CCD能够去除绝大部分的噪声，且保留了几乎所有的重要噪声源。
更多信息详见Jørgen Hald; Denoising ofcross-spectral matrices using canonical coherence. J. Acoust. Soc.Am. 1 July 2019; 146 (1): 399–408. https://doi.org/10.1121/1.5116010.
总结
HBK拥有近40年的阵列声学测试经验，风洞内使用CLEAN-SC+CCD方法能够有效抑制气流噪声的影响，快速、高精度识别噪声源，实现超大动态范围的成像。
结合车内球面波束形成，HBK独有的FAS+CLEAN-SC，boost LF resolution算法能够极大提高空间分辨率，显著降低旁瓣水平，在风洞内同时实现车内360°精准的声源定位。
利用参考贡献成像方法，即CLEAN-SC withReference Contribution，能够将气动噪声源与车内驾驶员耳旁参考点相关联，进一步得到对车内参考点有贡献的车外气动声源分布，这对车内噪声优化更有意义。
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