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近場聲源定位算法研究論文

時間:2021-06-13 18:25:42 論文 我要投稿

近場聲源定位算法研究論文

  引言

近場聲源定位算法研究論文

  近年來,基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)快速發(fā)展,并且在多媒體系統(tǒng),移動機(jī)器人,視頻會議系統(tǒng)等方面有廣泛的應(yīng)用。例如,在軍事方面,聲源定位技術(shù)可以為雷達(dá)提供一個很好的補(bǔ)充,不需要發(fā)射信號,僅靠接收信號就可以判斷目標(biāo)的位置,因此,在定位的過程中就不會受到干擾和攻擊。在視頻會議中,說話人跟蹤可為主意拾取和攝像機(jī)轉(zhuǎn)向控制提供位置信息,使傳播的圖像和聲音更清晰。聲源定位技術(shù)因為其諸多優(yōu)點以及在應(yīng)用上的廣泛前景成為了一個研究熱點。

  現(xiàn)有的聲源定位方法主要分為三類:基于時延估計的定位方法、基于波束形成的定位方法和基于高分辨率空間譜估計的定位方法;跁r延估計的定位方法主要步驟是先進(jìn)行時間差估計,也就是先計算聲源分別到達(dá)兩個麥克風(fēng)的時間差,然后根據(jù)這個時間差和麥克風(fēng)陣列的幾何結(jié)構(gòu)估計出聲源的位置。該類方法的優(yōu)點是計算量較小,容易實時實現(xiàn),在單聲源定位系統(tǒng)中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用;诓ㄊ纬傻亩ㄎ环椒ú恍枰苯佑嬎銜r間差,而是通過對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化直接實現(xiàn)聲源定位。

  但由于實際的應(yīng)用環(huán)境中,目標(biāo)函數(shù)往往存在多個極值點,因此如何優(yōu)化復(fù)雜峰值的搜索過程就成為了一個重點;诟叻直媛实目臻g譜估計的聲源定位算法,例如寬帶的MUSIC方法和最大似然方法,因其可以同時定位多個聲源并且具有比較高的空間分辨率,受到了廣泛的關(guān)注?臻g譜估計的方法源于陣列信號處理,其中的多重信號分類(MUSIC)算法在特定條件下具有很高的`估計精度和分辨力,從而吸引了大量的學(xué)者對其進(jìn)行深入的分析與研究。

  但與陣列信號處理不同的是,在聲源定位中,聲源在大多數(shù)情況下是位于聲源近場的。為了解決這一近場問題,許多學(xué)者針對傳統(tǒng)的信號模型提出了改進(jìn)算法,Asano等人將傳統(tǒng)時域的MUSIC算法應(yīng)用在頻域中,提出了一種基于子空間的近場聲源算法。下面來看一下近場的聲源信號模型。

  近場聲源信號模型傳統(tǒng)的陣列信號處理大多是基于遠(yuǎn)場模型的平面波信號的假設(shè),但是在聲源定位的實際應(yīng)用中,有很多情況是處于聲源近場的,例如視頻會議,機(jī)器人仿真等。同時又由于麥克風(fēng)陣列陣元拾音范圍有限,更多的情況下定位也處于近場范圍內(nèi),此時信源到達(dá)各麥克風(fēng)陣元的信號應(yīng)該是球面波,其衰減不是單一的常數(shù),這種非線性決定了麥克風(fēng)陣列聲源定位的信號需要應(yīng)用近場球面波模型。

  假設(shè)M個全方向無差異的麥克風(fēng)組成一個均勻直線陣列,麥克風(fēng)陣元的間距為d,不妨設(shè)入射聲源為點源,則P個入射聲音信號S1,S2……,SP 各自的方位角以及距離參數(shù)為:(θ1,r1)(θ2,r2)……(θp,rp)。其中,θi為聲源Si和陣列的參考點(陣列中心)之間的連線與麥克風(fēng)陣列所在的直線之間的夾角,ri為聲源Si與陣列的參考點之間的距離,i=1,2,…,P。則可以得出,第i個入射聲源信號Si與第m個麥克風(fēng)陣元之間距離為:r=,i=1,2,…,p (1)其中, dm為第m個麥克風(fēng)陣元與陣列的參考點之間的距離, 且滿足d=[m-(M+1)/2]d ,m=1,2,...,M (2)由此可得出,第i個入射聲源信號到第m個陣元的距離與其到參考點的距離之差為△rmi=rmi-ri=-ri (3)從而可以得出第i個入射聲源信號到達(dá)第m個麥克風(fēng)陣元與其到達(dá)參考點的時間差為τmi=△rmi/c (4)其中,c為聲音在空氣中傳播時的速度,這里。悖剑常矗 m/s。第m個麥克風(fēng)陣元所接收到的來自第i個入射聲源信號的信號為:y(t)=αe (5)其中, α是聲源信號在傳播中所產(chǎn)生的幅度衰減參數(shù),在近場環(huán)境模型下,其值為α=ri/rmi=ri/ (6)當(dāng)ri→∞時,α=1,即由近場模型轉(zhuǎn)變?yōu)檫h(yuǎn)場模型。對于P個入射信號,第m個麥克風(fēng)所接收到的全部信號為:y(t)=αe+ni(t) (7) 由此可以得到,整個陣列所接收到的信號為:Y=HS+NY(t)=αe … αe … … …αe … αeS(t)+N(t) (8)其中,S(t)=(s1(t),s2(t),…,sp(t))T,N(t)=(n1(t),n2(t),…,np(t))T,H為空間陣列的M?觹P維的導(dǎo)向向量陣,即為入射信號的方向矢量。

 。停眨樱桑盟惴ɑ驹斫Y(jié)合上面所介紹的數(shù)學(xué)模型(8),在條件理想的情況下,數(shù)學(xué)模型所在的空間中的信號子空間與其噪聲子空間應(yīng)該是相互正交的,那么信號子空間的導(dǎo)向矢量也應(yīng)與其噪聲子空間相互正交,即aH(θ)UN=0 (9)同時應(yīng)該注意到,在實際接收中得到的數(shù)據(jù)矩陣長度是有限的,所以無法精確求得信號的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣R;谝陨峡紤],數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的最大似然估計為:R`=XX (10)對上式特征值分解就可以得到噪聲子空間的特征矢量矩陣U`N。

  但是由于噪聲的存在,U`N和aH(θ)并不能完全正交,這就導(dǎo)致式(9)不成立。因此,DOA的估計應(yīng)該是通過搜索使aH(θ)U`N取最小值時的θ來實現(xiàn)的,所以可以定義MUSIC的譜估計公式為:PMUSIC= (11)只要對PMUSIC進(jìn)行譜峰搜索,找出其極大值點對應(yīng)的角度,就得到了信號入射的方向。3 實驗結(jié)果與分析下面應(yīng)用計算機(jī)仿真方法來驗證前面的算法,仿真運用Matlab語言。實驗中采取一維均勻直線陣,采用8個全向無差異的麥克風(fēng),在x軸上均勻分布,間距為10cm,。常玻恚鬄橐粠,采樣率設(shè)為16kHz進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

  選取漢明窗,窗長16ms,對輸入信號進(jìn)行實時的傅立葉變換。不同信噪比情況下,在不同角度上算法準(zhǔn)確率的仿真結(jié)果如表1所示。從表1中可以看出,在信噪比為-5dB時,算法估計的準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%以上,在信噪比大于0dB時,算法估計準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。在不同的信噪比下,定位算法所表現(xiàn)出的性能不同,隨著信噪比的增加,其定位性能更加準(zhǔn)確。

  結(jié)束語

  聲源定位技術(shù)是目前研究的熱點之一,可以廣泛應(yīng)用在生活,軍事等領(lǐng)域中。此技術(shù)所要解決的問題是如何用可探測到的信號來對聲源目標(biāo)的位置進(jìn)行估計。本文在構(gòu)建了麥克風(fēng)陣列近場模型的基礎(chǔ)上,應(yīng)用經(jīng)典的MUSIC算法對空間中的聲源進(jìn)行定位。該算法先對接收到的矩陣進(jìn)行頻域預(yù)處理,然后利用MUSIC子空間的方法得到空間譜,再通過對得到的空間譜進(jìn)行搜索,從而得到估計值。Matlab仿真結(jié)果表明,此算法擁有良好的定位性能,但在研究過程中發(fā)現(xiàn)此算法的復(fù)雜度比較高,如何減小算法的復(fù)雜度是下一步的研究工作。

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