基于麦克风阵列的声源定位系统

推导出声音传播的近场模型,采用相位变换(PHAT)作为加权函数的广义互相关算法（GCC）完成时延差估计,再采用基于数据关联的时延选择算法选择时延,最后使用到达时延差的算法估计声源方位,并在算法模型的基础上搭建了基于数字信号处理器（DSP）的声源定位硬件系统开发平台。实验结果表明,在声音传播的近场模型下该系统角度估计误差不大于3°。     

一种改进的分数时延估计方法及应用

传统的分数时延估计算法对环境噪声和混响噪声比较敏感,在复杂的实际环境中,算法性能会严重下降。为进一步提高时延估计算法性能,提出一种基于广义互相关（Generalized cross correlation,GCC)改进算法的广义互相关 最大似然相位补偿（ GCC Maximum likelihood phase compensation,GCC MLP)分数延时估计算法。该算法改进了GCC频域加权函数,并将线性相位补偿应用于频域互相关谱,获得连续的分数时延估计值,进一步提高了分数时延估计的精确性。仿真结果表明,GCC MLP相位补偿分数时延估计算法增强了对环境噪声和混响噪声的鲁棒性,减小了时延估计误差,算法性能优于曲线拟合、Sinc插值等传统分数时延估计算法。     

一种改进加权函数的GCC时延估计方法研究

针对多站时差定位系统在低信噪比下无法获得准确的时延估计,进而影响时差定位的精度,提出一种改进加权函数的广义互相关(GCC)时延估计方法.通过分析和比较采用不同传统加权函数进行广义互相关时延估计的性能,对加权函数进行改进.改进的加权函数同时引入两路信号的自功率谱密度函数和互功率谱密度函数,使得加权函数的分子分母变化趋势相同,以适应不同强度的信号.在相同条件下,模拟分析不同加权函数的时延估计精度,结果表明,采用改进的加权函数进行广义互相关时延估计,在较低信噪比下能够获得较高的时延估计精度,同时对小功率信号也具有良好的时延估计效果.     

基于广义加权的AMDF时延估计方法研究

时延估计是声源定位常用的方法。多途效应严重影响声源信号时延估计性能,传统方法难以克服。提出一种基于广义加权的平均幅度差函数（Average Magnitude Difference Function,AMDF）时延估计方法,利用改进的AMDF方法提高对多途效应的抑制,通过广义加权方法降低算法的噪声敏感性。仿真及实验表明,对于窄带信号,该方法能够获得比传统广义互相关方法更高的时延估计性能,估计结果的误差减小,稳定性能提高。     

声源定位中广义互相关时延估计算法的研究

基于时延估计（TDE）的声源定位算法是数字助听器中的核心算法之一,其估计精度会受到噪声和采样频率等因素的影响,导致了定位的不准确性。针对这一问题,结合相关峰精确插值算法（FICP）,提出了一种基于二次相关改进的广义互相关时延估计算法。该算法通过二次相关,有效地降低噪声的干扰,再利用FICP,提高相关函数的分辨率。仿真实验表明,无论在低信噪比,还是在高信噪比环境下,改进算法的时延估计性能都有了明显改善。     

基于广义互相关时延估计算法的性能分析

广义互相关(GCC)算法是目前进行时延估计(TDE)的常用算法,文章首先对广义互相关时延估计算法中几种加权函数进行了分类论述,进而对部分加权函数进行仿真,最后通过综合比较揭示了它们各自的优缺点。     

基于GCC-nearest时延估计的室内声源定位

由于广义互相关(GCC)时延估计算法计算量小、实时性好,因此广泛应用于室内声源定位。针对GCC算法在工程实现时对采样频率的要求较高的问题,提出了基于nearest插值的GCC时延估计算法,采用升采样的方法减小了GCC因时间粒度而导致的误差。仿真结果表明:在同等采样频率下,与传统GCC相比,GCC-nearest时延估计精度明显提高,误差保持在0.05us以内;提高了室内声源的三维定位精度,其中方位角的误差在0.01°以内,俯仰角的误差在0.024°以内。     

声源定位中声音到达各阵元时延估计的虚拟仪器实现

基于TDOA(Time Difference Of Arrival)的声源定位研究的核心问题是时延估计,时延估计的精度决定该算法的定位精度.将虚拟仪器的技术引入声源定位的研究中,用数字信号处理的方法进行时延估计,有效地提高了声源定位的精度和灵活性.     

基于改进二次相关算法的TDOA时延估计

在TDOA时延估计中,二次相关算法能够较好地抑制噪声干扰,进而提高时延估值精度.为了进一步提升在较强噪声干扰的条件下二次相关算法的抗噪性能,在传统二次相关算法中的互相关函数部分加入SCOT加权函数,提出了基于改进二次相关算法的TDOA时延估计.算法对接收到的信号分别进行自相关以及SCOT加权互相关,再将所得到的相关函数进行二次广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值.实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比时改进算法较传统算法具有较高的估值精度.     

改进的互功率谱时延估计算法

麦克风阵列的声源定位一直是阵列信号处理领域的研究热点.以互功率谱相位估计法（mutual power spectrum phase estimation,CSP）为代表的时延估计法因为其原理简单、计算量小、易于实现而得到广泛应用.虽然CSP算法在高信噪比环境下有不错的估计效果,但当信噪比较低和声学场景较复杂时,算法效果急剧下降.为了解决这一问题,本文对CSP算法进行改进.通过对CSP算法的时延估计结果进行筛选,剔除不合理的时延值,更新算法参数后重新进行估计以得到合理的时延值,并经过多帧信号加权得到声源的时延值与位置信息.为了验证所提算法的有效性,本文分别在Matlab与真实环境下进行了实验验证,结果表明,改进后的CSP算法相比原有算法在时延估计精度方面有明显改善.     

声源定位中的时延估计技术

时延估计(TDE)是阵列信号处理中的一项关键技术,其目的是要估计出同源信号到达不同传感器时,由于传输距离不同而引起的时间差。现有的TDE算法主要包括经典的广义互相关(GCC)方法、自适应最小均方(LMS)方法、基于子空间的特征值分解(EVD)方法和基于传递函数比(ATF-s ratio)的方法等。这些算法因其抗噪和抗混响性能不同,有着各自的应用场合。本文首先对现有的各种TDE算法进行分类论述,进而通过综合比较揭示了它们各自的优缺点,最后给出了进一步的研究方向。     

基于非同步采集方式小型声源定位系统设计

利用非同步采集设备,通过广义互相关(GCC)时延估计算法,估算出通道间的相对时延;对非同步采集方式产生的时延误差进行软件补偿;利用基于到达时间差(TDOA)声源定位算法的双步定位特性,估算出声源的位置.分别设计了四元均匀线阵系统和四元平面十字阵列系统对以上方法进行验证,系统能够较准确地实现对声源方位的估计.     

泄漏信号定位中的时延估计算法

时延估计是阵列信号处理中的一项关键技术,广泛用于如语音增强,说话人定位,其目的是要估计出同源信号到达不同传感器时,由于传输距离不同而引起的时间差。现有的算法主要包括相关、广义互相关方法、自适应最小均方方法等。这些算法因其抗噪性能不同,有着各自的应用场合。本文在一段公共的声波数据上利用各种算法进行时延估计,分析比较算法性能,并将相关方法应用于管道泄漏检测定位误差不超过5%。     

基于广义互相关时延估计算法的声发射定位技术

利用互相关分析算法估计出声发射信号到达不同传感器时由于传输距离不同而引起的时间差,是实现声发射源定位的关键技术。在理论分析互相关时差定位算法的基础上,提出了一种基于加权函数的广义互相关声发射定位方法。分析比较了GCC,PHAT,Roth,SCOT四种不同加权函数用于声发射信号时差估计的效果,选定信号波动少、噪声抑制能力高的PHAT加权函数进行声发射源定位实验。在800mm×800mm×5mm的大理石板上,采用断铅作为声发射信号激励源进行定位实验研究,选取6个测点,每个测点测试10组。结果表明,60组测试数据中55组数据相对于测点的定位绝对误差均小于37 mm,相对误差（相对于两传感器间的距离750 mm）小于5%（约占90%）。单测点十次平均后绝对误差均小于20 mm,相对误差小于3%。     

Alpha-stable modeling of noise and robust time-delay estimation inthe presence of impulsive noise

A new representation of audio noise signals is proposed, based on symmetric α-stable (SαS) distributions in order to better model the outliers that exist in real signals. This representation addresses a shortcoming of the Gaussian model, namely, the fact that it is not well suited for describing signals with impulsive behavior. The α-stable and Gaussian methods are used to model measured noise signals. It is demonstrated that the α-stable distribution, which has heavier tails than the Gaussian distribution, gives a much better approximation to real-world audio signals. The significance of these results is shown by considering the time delay estimation (TDE) problem for source localization in teleimmersion applications. In order to achieve robust sound source localization, a novel time delay estimation approach is proposed. It is based on fractional lower order statistics (FLOS), which mitigate the effects of heavy-tailed noise. An improvement in TDE performance is demonstrated using FLOS that is up to a factor of four better than what can be achieved with second-order statistics     

ETDE算法在相关背景噪声下应用研究

相关背景噪声下的时延估计问题是现阶段的一个研究热点.在时延估计的众多算法中,属于“约束”类算法,ETDE（explicit time delay estimation）算法具有适用性广、可靠性高、计算量小和实时性好等优点.文中首次将ETDE算法扩展到相关背景噪声领域.首先从理论上分析了在相关背景噪声下ETDE算法的估计效果,得出了时延估计的期望表达式.指出在此种情况下,ETDE算法得到的是时延的有偏估计,且偏差量与时延真值、信噪比以及背景噪声间互相关函数值的大小有关.最后通过计算机仿真验证了理论结果.     

一种基于过零点的时延测量方法

信号传输时间（时延）的测量,是雷达、声纳系统的关键技术之一。本文研究了一种基于过零点的时延测量方法,在建立过零点搜索模型的基础上推导得出时延测量的测量结果表达式;定量分析了高斯白噪声条件下过零点时延测量的测量精度,得到测量误差的理论表达式。仿真与实验表明,过零点时延测量精度与信号频率、过零点数目、信噪比密切相关,当信噪比较高时,其测量精度与经典FFT法相当,而优势在于过零点时延测量的算法简单、计算量小,适用于对实时性要求较高的测量场合。