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%。     

基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位跟踪系统设计

设计制作了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位跟踪系统。该系统基于树莓派4B和Arduno单片机,依托声阵列云台,通过传感器采集声音信号,采用TDOA算法对信号进行处理,集采集、处理、控制于一体,成功实现对目标的定位与跟踪。采用两种独立的信号处理方法：以TDOA算法为主,幅度相位检测为辅,对结果进行验证和自检,形成闭环正反馈,增强了该定位系统的准确性和稳定性。另外,针对声源存在回音、噪声干扰等问题,将麦克风阵列变全向为单向以及引入一个基于相关运算的语音检测算法,提高了定位系统的抗噪声能力。测试表明在声场环境下该系统能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪,当声源位置变化时,系统也能较为准确跟踪声源的位置。     

基于单声学矢量传感器的最大能量动态声源波达方向跟踪算法

针对在空域非均匀噪声环境下目标定位跟踪问题,提出一种基于单声学矢量传感器的最大能量动态声源波达方向(DOA)跟踪算法.首先结合噪声协方差矩阵估计结果实现对传感器接收信号的预白化处理,进而确定加权参数值,提出一种加权参数固化的最大能量算法,从而在声压与振速域噪声功率比未知的条件下提高了DOA估计精度.在此基础上,利用最大能量定向估计子输出信息来构建运动目标的量测方程,并在容积Kalman滤波框架下实现对于动态声源的状态跟踪.理论分析与仿真结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于粒子滤波的声源方位跟踪算法

针对混响环境中说话人方位跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的声源方位跟踪算法。该算法根据说话人的运动特点,在Langevin方程的基础上构建声源方位的动态模型,采用相位变换加权的可控响应功率作为定位函数,运用粒子滤波对声源方位进行跟踪。使用典型会议室环境下小型麦克风阵列接收的真实数据来做实验。结果表明,该算法能有效地实现随机走动说话人的方位跟踪,并且在水平角和仰角方向的均方根误差均小于5°。     

针对头佩式麦克风阵列的声源定位算法研究

头佩式麦克风阵列在单兵便携反狙击声探测定位系统和机器人声定位系统中具有实际的应用价值。一般的声源定位方法是基于无遮挡的线性或非线性麦克风阵列。采用头佩式麦克风阵列,考虑到背向声源麦克风的低频声波由于头盔遮挡而发生的衍射作用,针对低频波段的声音信号进行定位算法的设计和研究。该算法利用低频声波的绕射路径计算时延,采用联合可控功率响应（SRP-PHAT）框架进行时延补偿搜索定位。实验表明,相比于普通的无遮挡定位算法,基于绕射路径的头佩式麦克风阵列定位方法通过综合利用背向声源的麦克风数据,明显地提高了定位的精度,这种精度的提升在选择1 kHz以内的信号频率窗口时达到最佳效果。     

声源定位中波达角一致性检测方法

针对混响条件下声源定位的帧选取策略问题,提出了一种波达角一致性检测方法.该方法充分利用了传声器阵列的空域信息和每个传声器的时频域信息,能够检测出受混响影响较小的信号帧,进而提高声源定位算法的性能.实验结果表明,在一般会议室场景(混响时间大于300 ms)下,与传统基于信噪比和能量的帧选取方法相比,该方法在抗混响方面具有优势.     

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.     

基于容积粒子滤波的交互式声源鲁棒跟踪方法

针对交互式声源跟踪系统中跟踪精度低的问题,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式声源跟踪方法。利用容积卡尔曼滤波得到重要性采样函数,有效缓解粒子退化问题;根据交互式声源的运动特点,构建交互式声源跟踪框架,防止状态估计中融合错误的先验信息。仿真结果表明:在低信噪比环境下,提出的方法可以得到更加精准的交互式声源运动轨迹。     

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。     

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%。     

基于声传感器线性阵列的气流速度估计算法

研究了一种基于声传感器线性阵列的新型气流速度测量方法.通过引入大气声学中的有效声速概念,建立了稳定气流作用下各阵元的接收模型,由此建立了声传感器线性阵列的近场输出模型.根据子空间正交原理,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)的气流速度估计(MUSIC-AVE)算法,此算法可实现对气流速度的高精度估计.为了降低计算复杂度,进一步提出了一种快速的气流速度估计(FAVE)算法,此算法虽然在估计精度上不如MUSIC-AVE算法,但无需谱搜索,具有更强的实时性.推导了气流速度估计的克拉美-罗界(CRB)表达式.仿真实验验证了提出算法的有效性.     

基于声传感器阵列的机器人语音定向技术研究

将声源定向技术应用于机器人平台,使其对语音信号具有感知定向能力。对语音定向技术的3个阶段进行仿真,首先进行语音端点检测,然后解算2只声传感器间的时间延迟,最后结合声传感器阵列的空间几何结构分析定向误差。仿真结果表明:算法简单有效,能有效减少系统计算量,具备一定抗噪声和混响能力,满足系统定向精度的要求,对工程实现有一定指导意义。     

Joint multiple parameters estimation for coherent chirp signals using vector sensor array

In this paper, an algorithm is proposed to estimate starting frequency （SF）, chirp rate （CR）, 2-D direction-of-arrivals （DOA） and polarization of coherent chirp signals with vector sensor arrays. The fractional Fourier transformation （FRFT） is used to estimate SF and CR of chirp signals in this method. And a new correlation matrix is reconstructed to suppress the noise. The property of the vector sensor array is employed to solve the problem of insufficient rank from signal coherence. The L-shaped uniform array of expend aperture is used to improve the precision of es- timation, and the method of solving the ambiguity of angle under the condition of coherent signals is presented. The performance of this algorithm is compared with that of spatial smoothing method to verify the efficacy of this approach.     

基于压缩感知理论的声矢量阵方位估计方法

水下目标在方位估计搜索空间中具有稀疏性,基于声矢量传感器阵空间稀疏模型实现小样本条件下的方位估计,结合压缩感知(CS)理论框架下方位估计的特点,通过对平滑l0范数快速精确的求解来估计目标方位角,该方法具有运算速度快、高分辨的特点.通过实验仿真从运算时间、分辨力等方面与常规波束形成(CBF)算法和最小方差无失真响应(MVDR)算法进行比较分析,验证了该方法的可行性与有效性.     

Tracking control system using image sensor for arc welding

A highly accurate and widely applicable tracking control system which guides a welding torch along a joint line is described. The control system includes a servomechanism, a solid-state image sensor, and an image processor. The solid-state image sensor detects the cross-sectional pattern of the welding groove with a He-Ne gas laser. The image processor, consisting mainly of a microcomputer, processes video information and estimates the position of the welding groove center using a statistical technique. This method of tracking control has been employed in the welding apparatus for penstocks with good practical results.     

基于提高定位精度的圆形嵌套麦克风阵列结构研究*

以提高定位精度为目的,同时从减少定位时延、消除定位模糊的角度出发,并且考虑到线阵定位角度范围的限制,提出了嵌套的均匀圆形麦克风阵列结构。由于在使用高分辨率的近场声源三维定位算法时,会带来较高的计算复杂度,因此,本文采用了宽带聚焦算法进行了处理,为了使其时延得到较大幅度的降低。仿真结果表明,该方案取得了较好的定位效果。     

柔性涡流阵列传感器的磁场计算分析

设计了一种由6个阵列单元（螺旋线圈）所组成的柔性涡流阵列传感器,基于电磁场理论建立柔性涡流阵列单元的电磁场模型,推导出柔性阵列单元线圈径向和轴向的磁场强度计算公式,仿真分析阵列单元线圈磁场强度与电流、线圈间隙、内外径等参数的关系,对柔性涡流阵列传感器的发展具有一定参考价值。     

Three-dimensional localization of multiple acoustic sources in shallow ocean with non-Gaussian noise

In this paper, a low-complexity algorithm SAGE-USL is presented for 3-dimensional (3-D) localization of multiple acoustic sources in a shallow ocean with non-Gaussian ambient noise, using a vertical and a horizontal linear array of sensors. In the proposed method, noise is modeled as a Gaussian mixture. Initial estimates of the unknown parameters (source coordinates, signal waveforms and noise parameters) are obtained by known/conventional methods, and a generalized expectation maximization algorithm is used to update the initial estimates iteratively. Simulation results indicate that convergence is reached in a small number of (≤10) iterations. Initialization requires one 2-D search and one 1-D search, and the iterative updates require a sequence of 1-D searches. Therefore the computational complexity of the SAGE-USL algorithm is lower than that of conventional techniques such as 3-D MUSIC by several orders of magnitude. We also derive the Cramér–Rao Bound (CRB) for 3-D localization of multiple sources in a range-independent ocean. Simulation results are presented to show that the root-mean-square localization errors of SAGE-USL are close to the corresponding CRBs and significantly lower than those of 3-D MUSIC.