基于TDOA声源定位算法的激光武器狙击手攻击系统设计

针对现代战场中对狙击手实现快速打击的需求,本文设计了一种基于TDOA声源定位算法的激光武器狙击手攻击系统,该系统以STM32单片机为主控制器,以驻极体麦克风为声音检测传感器,利用TDOA算法实现音源的坐标测量。为了提高测量速度,本文采用查表法代替传统的最小二乘拟合的方法求解非线性方程组,使得.整机可以采用单片机作为核心处理器,降低了系统的功耗和体积。最后,本文通过实验测量所设计的枪声定位系统,距离测量误差小于±01m,角度测量误差小于±1°,测量时间不超过2s。此外,本系统可以用激光指示出声源所在位置,模拟使用激光武器打击目标。     

基于UWB/AOA/TDOA的WSN节点三维定位算法研究

为了将二维定位算法AOA和TDOA拓展成三维定位算法,文中提出了一种基于AOA/TDOA和UWB传输技术的WSN节点三维定位算法。该算法采用二维的AOA测角算法测量未知节点与信标节点之间的角度,采用TDOA算法测量未知节点与信标节点之间的距离,在测角、测距的过程中采用UWB通信技术来传输探测信号,使得探测信号具有较高的时间分辨率,从而提高测角、测距精度,最后基于文中提出的待测节点三维坐标计算方法求解出待测节点的三维坐标。为了验证算法的有效性,在Matlab软件中进行了仿真实验。结果表明：新算法定位精度相比于AOA算法、TDOA算法都有大幅度提高。理论和实践皆表明：新算法具有较高的定位精度,能够满足未知节点在三维空间中的定位需求。     

基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法

针对煤矿井下现有定位算法的定位精度难以满足实际需求的问题,结合煤矿井下特殊的环境条件,提出了一种基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位算法。该算法利用巷道中的传感器基站测量未知节点发出的辐射到达不同基站的时间差和它们之间的相对角度,通过包含未知节点的坐标信息并结合基站本身的坐标信息进行定位。仿真结果表明,通过与定位模型的结合,基于TDOA和AOA的算法可有效消除测量值中的噪声干扰与随机误差,定位精度高。     

基于分布式麦克风阵列的声源定位算法

为了提高相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT(Steered Response Power-Phase Transform)声源定位算法的性能,提出一种基于分布式麦克风阵列的改进算法。根据分布式麦克风阵列的特点,使用麦克风对接收信号的广义互相关GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation with Phase Transform weighting)函数的最大值来评价接收信号的质量。在传统SRP-PHAT算法的基础上,以该最大值为权重乘以每对麦克风接收信号的GCC-PHAT函数。该算法质量较高的麦克风对接收信号赋予了较大的权重,因而能提高定位性能。仿真结果表明,在信噪比低于10 dB,混响时间大于300 ms的条件下,改进算法的定位成功率比传统算法提高了2%~4%。     

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。     

TDOA/AOA数据融合算法在铁路场景下的定位应用

在铁路场景下,基于通信的无线网络定位技术中的定位误差主要来自系统测量误差,且参与定位的基站数目有限。文中结合TDOA算法和AOA算法中系统测量误差在定位误差中影响的互异特性,并利用铁轨路径方程,采用TDOA/AOA数据融合算法,有效地减小了系统测量误差带来的定位影响,提高了定位精度。在仿真实验中,用定位均方根误差作为评价指标,对TDOA算法、AOA算法和TDOA/AOA数据融合算法分别在不同条件下进行仿真分析。结果表明,在铁路场景下,本算法的定位均方根误差要小于TDOA算法和AOA算法,即该数据融合算法具有更好的定位性能。     

浅谈基于时延估计算法的声源定位技术

声源定位算法的关键是在不同的收集时间延迟估计在阵元阵列的声信号.在时延估计算法中有两个重要的概念.即时间延迟和时间延迟估计.时间延迟估计是指使用信号处理和参数估计方法的原理以及声源信号的时延估计来进行测定,以确定声源信号的空间距离,空间定位和运行速度等相关参数.     

正四面体麦克风阵列声源定位模型研究

研究声源定位优化建模问题,针对声源位于远场环境下无法获取精确的方位角和俯仰角,由于采用声达时间差(TDOA)和空间几何算法的正四面体麦克风阵列声源定位方法只适应于近场声源定位,为了提高定位准确性,提出了应用径向基(RBF)神经网络建立声源定位模型的算法,声源定位模型在声源位于近场或者远场的情况下,均可求解出精确的方位角和俯仰角。在MATLAB上进行仿真,结果表明,定位声源的方位角误差小于3°,俯仰角误差小于4°,满足实际定位精度的要求。结果表明为声源准确定位提供了科学依据。     

基于模糊集合改进的TDOA声源定位方法

面向在复杂场景下对特定的声源进行筛选并定位的情况,设计了一套声源定位系统该系统以STM32为主控芯片,以基于时间差定位算法(the time differences of arrival,TDOA)作为基本原理。对于可能出现的低信噪比、线性度不贴合实际、以及多径效应等情况,首先利用模糊集合对采集到音频数据进行筛选处理处理,增强信号的抗干扰性,从而得到理想的音频数据。之后利用网格迭代法估算声源坐标。在相同条件下与传统TDOA算法进行实验对比,结果表明在对特定频率的音频进行定位时,整个系统相比于传统算法更具有抗干扰性和定位准确度,达成了预期目标。     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC（Multiple Signal Classification）算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

声源定位技术的研究意义与现状

近年来,定位系统得到了广泛应用,在工业,民用和军事领域的应与需求,声源检测与定位系统的研究已经成为新的研究热点.本文讨论了声源定位技术的发展、应用以及研究现状.     

机器人听觉声源定位研究综述

声源定位技术定位出外界声源相对于机器人的方向和位置,机器人听觉声源定位系统可以极大地提高机器人与外界交互的能力.总结和分析面向机器人听觉的声源定位技术对智能机器人技术的发展有着重要的意义.首先总结了面向机器人听觉的声源定位系统的特点,综述了机器人听觉声源定位的关键技术,包括到达时间差、可控波束形成、高分辨率谱估计、双耳听觉、主动听觉和视听融合技术.其次对麦克风阵列模型进行了分类,比较了基于三维麦克风阵列、二维麦克风阵列和双耳的7个典型系统的性能.最后总结了机器人听觉声源定位系统的应用,并分析了存在的问题和未来的发展趋势.     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

基于麦克风阵列的实时声源定位

由于噪音和多路的存在,声源定位总是很难达到一个很高的精度.针对这个问题提出了一个在智能教室环境下使用麦克风阵列对声源位置进行实时估计的算法,该算法分为三个阶段--去除噪音、延时估计和空间定位,即首先通过一个滤波器来对语音信号中噪音进行预处理,然后通过一个改进的GCC-PHAT算法来对多路语音信号的时延进行估计,最后通过构建几何关系来估计声源的位置.实验结果表明,在有一定噪音的自然教室环境下,算法的平均定位精度能够控制在5cm以内,具有很强的应用性.     

基于时延估计的声源定位算法实验研究

麦克风阵列因其相对于单麦克风能够获取更多声源信息,在声源定位的应用上正日益得到人们的极大关注。均匀线阵中,针对信号入射方向靠近阵列的两端阵列分辨力将逐渐降低,利用基于时延估计的声源定位算法时,对不同的信号入射角度以相同的角度误差作为结果筛选的依据的做法,显然不合理。通过分析均匀线阵的特点,当信号以不同角度入射时,以时延点数误差作为不同角度估计结果的筛选门限,并通过实测数据实验,验证了方法的合理性。由于实验使用阵元数少且阵列长度较短,因此实验结果对阵列信号处理的实际工程应用具有一定的参考价值。     

基于声源阵列的空间麦克风定位方法研究

针对当前麦克风位置估计方法出现较少且只对平面的麦克风阵列进行位置估计的问题,提出了一种基于声源阵列的空间麦克风定位方法。该方法将四个声源按照正四面体形式排列,在利用其对称性保证定位全向性的同时,根据时延估计的测距方法计算麦克风与各个声源之间的距离,之后根据几何关系确定麦克风位置坐标,实现在线的基于声源阵列的空间麦克风位置估计。通过进行MATLAB仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于声源定位技术的智能视频监控系统

针对目前的大部分视频监控系统都是基于图像检测的静态或动态监控,提出了在智能视频监控系统中应用声源定位和摄像头动态采集进行联合判决的方案。系统采用麦克风阵列对声源进行定位,然后驱动摄像头转动到声源位置监控,通过图像分析给出报警动作。实验结果表明,该系统在低噪声干扰的实验环境下,能实现对声源的有效定位,并进行异常情况报警。     

超宽带室内环境下的TDOA/AOA定位系统

为了实现室内环境下的高精度定位,根据IEEE802.15.3a标准工作组提出的UWB室内信道模型,设计了一种基于卡尔曼滤波器的TDOA/AOA定位系统.在这个定位系统中,使用NLOS鉴别模块实时地检测信道的NLOS参数,再根据鉴别结果自适应地选用无偏/有偏卡尔曼滤波器,以消除TOA中的NLOS误差,同时对NLOS情况下的AOA数据加以抛弃,最后使用扩展卡尔曼滤波器实现TDOA/AOA混合定位.仿真结果显示,本系统能够实现超宽带室内环境下的高精度定位.     

基于麦克风阵列系统的声源定位技术研究现状

麦克风阵列信号处理是数字信号处理领域的一个热点问题,对麦克风阵列接收到的信息量,根据各个阵列之间信息的相关性,可以使用融合处理的方式实现对参数的估计,这种融合不仅可以在时间域处理,也可以在频域处理.麦克风阵列信号处理技术能够在统计意义上得到测量数据,该技术已应用在无线通信,雷达,声纳与工业控制等场合得到了广泛的应用.