改进的自适应特征值分解声源定位算法研究

麦克风阵列室内声源定位,常用声达时间差定位技术.本文针对估计时延的自适应特征值分解算法收敛速度慢,时延估计精度较差,麦克风较多等问题,提出一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,采用单源多元混响模型,将混响效应描述为室内冲激响应滤波器对信号的滤波过程,估计不同阵元的冲激响应抑制混响,根据冲激响应峰值计算时延.通过引入最小均方牛顿算法,加快了AED算法的收敛速度.给出了对声源进行三维定位的三麦克风阵列结构,实际测试结果表明,改进算法与三麦克风阵列的定位方法对声源的定位更加准确.     

基于TDOA的声源定位系统设计

目前,声源定位在机械故障诊断、电力状态检测及带压气体泄漏检测中应用比较广泛。考虑易实现和高精度两项指标,本文提出了一种基于到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)算法的声源定位系统。基于TDOA算法获得4个声传感器之间的相对时间差,接收特定频率的声波信号,采用平面四元十字阵列建立的声传感器阵列实现位置解算,从而获得声源坐标。该系统综合应用锁相环路、51单片机和运算放大器等元器件,利用C51语言编写代码,实现了对于特定频率声源的定位。实践测试表明,该声源定位设备在空旷环境下较易实现低误差的声源定位,且具有较高的声源定位精度。     

压缩感知声源定位方法研究*

目前声源定位主要采用波束形成算法与麦克风阵列相结合的方法。常规波束形成(Conventional beamforming, CBF)方法存在以下缺陷：① 空间分辨率受限于瑞利限;② 动态响应范围受旁瓣的影响。高级波束形成算法则存在着计算时间过长、会出现负声源或假声源等缺陷。提出一种基于麦克风阵列与压缩感知正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit, OMP)算法的声源定位方法。在不同频率下通过数值仿真方法将压缩感知OMP算法与CBF算法及压缩感知基追踪(Basis pursuit, BP)算法的声源定位结果进行对比。结果表明：① 与CBF算法相比,压缩感知算法显著提高定位结果的分辨率;② 当声源频率为 1 000 Hz时,测量矩阵的等距约束性常数(Restricted isometry constant, RIC)远高于FOUCART边界限,不满足等距约束性条件(Restricted isometry property, RIP),压缩感知OMP算法仍能定位出主要声源的位置,而压缩感知BP算法无法对主要声源进行定位。通过数值仿真方法对不同信噪比(Signal to noise ratio, SNR)及不同声源间距下压缩感知OMP算法和CBF算法声源定位的结果进行对比。结果表明：① 当SNR为零时,压缩感知OMP算法能对主要的声源信号进行定位,而CBF算法无法对主要声源进行定位;② 在声源频率为5 000 Hz时,OMP算法的空间分辨率为0.074 m,突破了瑞利限约束。通过试验对所提出的声源定位方法的可行性进行验证。     

基于源强先验引导的正交匹配追踪声源识别算法

压缩感知理论的出现为采用较少的传声器实现高分辨率声源识别与定位，提供了理论可能和实现途径。因此越来越多的学者将压缩感知方法应用到声源识别领域当中。在已有的诸多压缩感知重构算法中，正交匹配追踪（Orthogonal matching pursuit，OMP）算法具有旁瓣小、分辨率较高、算法过程简单、计算速度快、易于硬件实现等优点，具有广泛的应用潜力。但是OMP算法在实际应用场合中表现出的对低频声源定位效果差，聚焦面网格密集划分时易出现定位偏差的缺点限制了算法的应用范围。为此，通过对OMP算法关键步骤的理论分析，找出OMP算法上述缺陷的理论来源，在此基础上提出一种基于源强先验引导的OMP声源定位算法，该方法在OMP原子筛选过程中引入了源强先验信息，可以较好地克服由相邻声源距离较近或分析频率较低时原子间相关性增强引起的原子选择错误，从而进一步提高了算法的声源定位准确率，拓宽了算法适用的频率范围，在实际中可实现宽频带声源的高分辨率识别与定位。     

基于听觉仿生和压缩感知的助听器声源定位方法

在声源定位方面,由于麦克风阵列利于评估麦克风对间的声源定位参数,因此其性能比单麦克风优越.但是当麦克风对间距过小时,获得足够的定位参数信息变得非常困难.针对这个问题,在研究奥米亚棕蝇听觉系统定位机制的基础上,提出采用差分微麦克风信号构建包含声源信息的信号模型.同时为了减低计算量,采用多通道联合压缩感知(compressed sensing,CS)进行声源采样.根据构建的CS模型,采用自适应次梯度投影算法重构包含声源信息向量,通过评估重构信号的能量峰值获得声源位置.理论分析和仿真结果表明,该方法同其他声源定位算法相比,具有定位精度高、抗噪声鲁棒性强,计算量小等优点.     

基于特定频率声源的实时定位系统研究

针对具有特定频率的声源进行实时定位研究,根据声源特点,为提高定位实时性,采用三维空间降维处理和麦克风传感器阵列L型分布方式来简化声源模型,并采用时延估计方法(Time Delay Estimation,TDE)进行实时声源定位。给出几何公式求解法和基于LabVIEW的查表逼近法两种方案,进行了理论分析和方案对比,最后在飞思卡尔公司的MC9S12XS128微处理器为控制核心的硬件实验平台上进行定位精度和实时性对比实验,验证了两种方案的有效性。     

基于麦克风阵列的声源定位系统

基于麦克风阵列的声源定位技术有着很好的安全性和隐蔽性,在军事领域和民用领域有着广泛的应用。主要研究了几种常用的基于麦克风阵列的时延估计定位算法,仿真分析了他们各自的特性,并最终通过实验验证了PATH-GCC广义互相关算法的可行性。     

基于加权核范数最小化的非同步测量声源定位

非同步测量声源定位中基于核范数最小化模型的补全算法求解互谱矩阵时,奇异值赋予相同权重,忽略对互谱矩阵奇异值具有的先验知识。针对核范数最小化模型的不足,提出了基于加权核范数最小化的交替方向乘子法和加速近端梯度算法,对缺省互谱矩阵进行补全,以完成声源定位。基于加权核范数最小化的补全算法在不同的奇异值上自适应地分配权重,能够更好地解决非凸非光滑低秩极小化问题。在不同频率和不同信噪比条件下进行了数值仿真和实验,对加权核范数最小化和核范数最小化两种模型的算法进行了对比。结果表明,基于加权核范数最小化的矩阵补全算法精度更高,且非同步测量声源定位结果在较低信噪比下能够有效缩小主瓣,抑制旁瓣,提高阵列的空间分辨率。     

基于听觉特性和过零点间隔的多声源定位算法

针对目前声源定位技术的研究现状,研究了人耳听觉系统的生理学和心理学特性,建立了基于人耳听觉系统的多声源定位模型;通过研究信号部分频率成分间的过零点时间间隔与原信号保持一致的特性,提出了用上升过零点模拟听神经的发放行为,从而引入了根据两通道间过零点时间间隔统计特征确定两耳时延的算法,并给出了噪声对时延结果影响的判定方法;相比互相关算法,该算法的计算量较小而抗噪声能力更强,声源的增多不会明显降低定位效果;通过与常用的互相关时延算法对比,仿真实验验证了该算法在较低信噪比情况下,依然可以对多个声源取得较好的定位效果。     

一种高精度声源自动跟踪系统的设计

通过对被动声定位技术的研究,设计出一种基于小孔径传声器基阵实现对远场声源自动跟踪的系统.介绍了声源被动定位技术的基本原理,提出了基于极大似然估计的定位算法,通过对实测数据的计算机仿真实验,获得了良好的效果.数字信号处理器TMS320C32作为硬件系统的核心部件,可以完成复杂的定位运算,计算出声源方位信息,并控制随动装置实时跟踪目标.