基于子带可控响应功率的多声源定位方法

为了提高多个说话人情况下麦克风阵列的定位性能,提出基于子带可控响应功率的多声源定位算法。该算法将语音信号频域分为7个子带,在每个子带计算相位变换加权的可控响应功率函数,在声源空间搜索其最大值得到声源位置的初始估计。根据语音信号频率的稀疏性,这些初始估计包含多个声源的位置,运用会聚聚类算法得到最终的声源位置估计。仿真和实验表明,在有2个说话人,10 dB信噪比,较强混响的条件下,该算法比传统算法的定位正确率提高了约4%,额外率降低了约7%。     

利用三分法进行多圆联动搜索的声源定位算法

常见的声源定位算法通常利用最大似然法、最小二乘法等方法进行位置估计,具有计算复杂度高、搜索速度慢、需要估计初始位置等缺点。针对这些缺点,提出利用三分法进行多圆联动搜索的声源定位算法。算法根据声源定位系统中麦克风的位置关系计算搜索半径的初始值,根据TDOA测量值构建几何关系将非线性问题转化为线性问题,将多维搜索转化为一维搜索,并在搜索的过程中引入三分法,加快搜索速度。实验结果表明,与传统的多圆联动搜索算法相比,该方法在降低计算复杂度的同时,有效提升了搜索速度与定位精度。     

基于麦克风阵列的室内三维声源定位优化算法

针对基于相位变换加权的可控响应功率(Steered Response Power-PHAse Transform,SRP-PHAT)定位算法精度高但实时性差的问题,本文引入基于到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)的定位算法以提高实时性,提出一种基于TDOA和搜索空间聚类(Search Space Clustering,SSC)优化的SRP-PHAT的组合算法?搜索空间收缩聚类算法.该算法先利用TDOA定位算法经过离群值校正后得到声源在方向角和径向距离上的估计范围,之后根据估计声源范围进行搜索区域收缩,最后利用SRP-PHAT-SSC算法在收缩区域内进行细粒度(5 cm)的空间搜索计算,得到估计声源的三维坐标.本文采用五元麦克风阵列,利用虚源法模拟室内声场,通过Matlab对声源进行了三维定位仿真.实验结果表明,改进后的算法与基于SRP-PHAT的全网格搜索(Full Grid Search,FGS)算法和SSC算法相比,在三维定位上的实时性和鲁棒性都得到了提高.     

基于七元传声器阵列的声源定位算法及性能分析

为了准确定位声源所在空间位置,提高声源定位性能,在分析方位估计算法的基础上,建立七元传声器阵列模型,提出一种声源定位算法。根据阵元间的矢量关系,推导出声源方位计算公式,实现声源定位。利用阵列参数,水平偏角、仰角和声源到阵元中心距离,与定位性能关系,对测距测向精度进行分析。结果表明,该算法声源坐标误差为1.0%,方位角误差为0.5%,具有较好的定位效果。     

基于模式空间算法的声源二维DOA估计

针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向（direction of arrival, DOA）时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵虚拟扩展获得更多声源定位信息的长处。首先利用模式空间变换将均匀圆形阵列（UCA）虚拟化成2K+1个均匀线性阵列（ULA）,并应用空间平滑技术将虚拟线性阵列划分成L个子阵;接着利用四阶累积构造方法提取有效阵元信息并去掉冗余数据,通过重构矩阵得到新的接收数据;最后通过Music-like算法搜索谱峰获得声源信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,在信噪比较低时,相比传统的高分辨谱估计算法,本文算法可实现对远场相干信号的高精度估计;同时本文算法也具有更低的均方根误差性能,且能有效减少运行时间。     

混响环境下基于倒谱BRIR的双耳互相关声源定位算法

在实际封闭环境中,针对存在混响而导致声源定位性能下降的问题,提出一种基于倒谱双耳房间脉冲响应（Binaural room impulse response,BRIR）的双耳互相关声源定位方法.该方法通过从倒谱BRIR中减去混响分量,然后反变换到时域得到估计的脉冲响应,再与数据库中的头部脉冲响应（Head related impulse response,HRIR）进行互相关运算,最大互相关值相对应的位置就是所估计的声源位置.仿真实验结果表明,提出的算法能减少混响环境中带来的定位误差,提高声源定位的精度.     

基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法

针对波达方向估计中传统互功率谱法声源方位估计准确性差、方位模糊的问题,提出了一种基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法,并进行了实验验证。在该改进算法中,先设计了十二元圆形麦克风阵列,由麦克风对接收语音信号的时延与相位得到相位旋转因子,再将其引入到语音信号的互功率谱中,新定义了圆形集成互功率谱,由该功率谱进行声源方位估计。仿真与实测实验结果表明,本文的圆形集成互功率谱法对声源方位进行估计,估计的准确度高于传统互功率谱法。     

改进量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载SINS/Odometer速度量测和位置量测组合导航算法的潜在缺陷,提出了改进量测算法.在分析里程计输出误差模型的基础上,将里程计标度因数误差和惯导系统安装偏差均列入状态变量,并将1 s内惯导位置增量和航位推算位置增量之差作为量测值进行组合导航.车载试验使用精度为0.02°/h的激光陀螺捷联惯导系统,采用该算法后行驶54 km,定位精度可达行驶里程的0.08％.离线分析进一步证实,改进算法可以快速估计出各项传感器误差、安装偏差和初始对准误差,从而保证系统的定位和定向精度.     

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。     

有限空间液态场中基于优化EKF的双曲面水声定位方法研究

针对有限空间液态场中多途干扰导致声源定位方法性能下降问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的双曲面定位方法,将基于Chan方法的双曲面定位估计结果作为EKF状态方程的初始值,然后利用定位结果对本次测量进行修正,实现基于预测误差的优化EKF算法.通过仿真和实验对本文提出的方法与常用的Chan方法进行了比较,结果表明本...     

基于四元十字阵的分布式声源定位实验研究

构建了基于测向交叉定位法的分布式声源定位实验系统。首先,利用四元十字阵节点通过到达时间差（TDOA）方法计算声源位置角度,然后,通过测向交叉定位法融合各节点角度,计算声源位置。通过该系统实验测试了测向交叉定位法在实际应用中的性能。该系统在声源距离阵元50m时定位误差为2．9m,声源距离阵元100m时,定位误差为5．8m。实验结果表明：测向交叉定位法在实际应用中能准确计算出声源位置,定位误差随麦克风与目标的距离增大而增大。     

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.     

一种结合听觉掩蔽与双耳互相关的声源定位算法

针对基于双耳互相关(BCC)的声源定位算法在噪声里定位精度下降的问题,提出一种结合听觉掩蔽谱减法与双耳互相关的声源定位算法。该算法在双耳互相关时延估计之前采用一种基于听觉掩蔽的谱减法算法,有效压缩左耳和右耳信号中的噪声,提高信噪比。通过与双耳互相关声源定位算法的结合,提高了双耳时间差估计的准确性,从而提高了整个声源定位的精度。实验结果表明,该算法能够有效减少噪声带来的定位误差,提高声源定位精度。     

用于多模型软测量的扩张搜索聚类算法

多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性能.针对传统的聚类方法过于依赖空间数据先验知识及初始参数的缺点,提出1种适用于任何形状样本分布的单参数调节扩张搜索聚类算法.该方法以近邻算法为基础,通过设定各样本的ε-邻域,以扩张搜索的方法将所有相关的ε-邻域样本归为一类,从而聚类样本数据.将其用于聚类样本数据集,构建基于扩张搜索聚类的软测量多模型.在双酚A生产过程质量指标的软测量建模仿真中验证了算法的有效性,其均方根误差、最大相对误差和平均相对误差均较基于模糊C均值的多模型建模方法有所减小,分别从1.2943,3.88%和1.40%下降到了1.0276,2.72%和1.16%.     

一种实时麦克阵列声源定位系统研究与实现

为了在小数量麦克风阵列的基础上,实现声源的实时定位,给出了一种麦克阵列实时声源定位系统的具体实现方法.这种方法分为时延估计和声源位置计算两步;在时延估计时,采用五帧平均的改进互功率谱相位算法;再根据时延和麦克阵列的四元十字模型计算声源的位置.在实时环境下,距离定位的误差精度低于±20cm,角度的定位误差精度低于±5°.     

基于多圆迭代和H∞ 滤波的捷联/天文定位算法研究

针对现有天文定位算法的缺点,提出一种多圆交汇迭代天文定位算法.该算法能够充分利用可观测恒星,同时能计算出定位误差协方差阵.针对提出的算法定位误差非线性的特点,提出了基于H∞滤波器的捷联/天文自适应组合导航算法,根据定位误差协方差阵实现量测自适应.仿真结果表明,天文定位算法模型准确,组合导航算法定位精度小于20m,定位误差稳定.     

人机交互中的声源定位与增强方法

基于人机交互的实际应用场景,提出了一种交互目标声源三维定位与语音增强算法。该算法首先在广义相关法的基础上提出一种声达时延差的估计方法,通过由6个麦克风构成的平行均匀线阵接收模型,实现对目标声源的三维定位;然后在交互目标声源定位的基础上,通过调整时延波束叠加的权值,实现对目标语音的增强。仿真实验结果表明,文中提出的算法能够准确定位目标声源并对目标语音进行有效增强。在信噪比大于1.5 dB 的环境中,该算法可使目标声源达到98%以上定位精度,5 dB 以上信噪比改善,同时算法运算量小且易于硬件实现。     

基于麦克风阵列的声源定位系统设计

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的声源定位算法进行了研究,搭建了基于麦克风阵列的声源定位系统,将LabVIEW应用于声源定位软件的开发,方便地完成信号的采集与处理,运用广义互相关函数法进行时延估计,结合平面四元十字阵模型建立方程组实现定位。该系统人机界面友好,具有较强的数据分析和处理能力,能及时跟踪声源的位置变化。     

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.     

基于麦克风阵列的声源定位算法研究

在基于时延估计的声源定位系统中,由于定位算法分为两个阶段:时延估计和定位,时延估计阶段的误差会在定位阶段被放大,导致声源定位的成功率和精度较低。从原始信号去噪,时延值插值和定位算法三方面入手,提高声源定位的精度。结合自行设计的四元十字麦克风阵列,给出一种新的时延值筛选算法,实现了一个室内声源定位系统。实验结果表明,在二维定位场景中,该系统对声源方位角的估计成功率超过70%,平均误差小于5°;该系统对声源距离估计的成功率和精度与声源方位角有关,当声源方位与X、Y轴的夹角不超过15°且声源距离不超过2.5 m时,声源距离估计的成功率能达到50%以上。