时延估计的声源定位算法及MATLAB实现

概述评价了在机器人、视频会议、大型会议记录中等常用声源定位的时延估计和定位方法,包括广义互相关函数时延估计法、最小方差自适应时延估计法和角度距离定位算法、球形差值定位算法、线性差值法的声源定位方法.利用仿真软件Matlab对各种算法的仿真结果,综合考虑仿真中使用的信号和噪音的互相关性,并结合改进后的相位变换加权函数改进了广义互相关函数时延估计法.结果表明利用改进的广义互相关算法结合球形差值定位技术能够得到更有效、更精确地定位.     

被动声源定位中的时延估计分析

为了减小低信噪比环境下时延估计误差,基于广义互相关法和谱减法,选择互功率谱相位加权法,提出了一种基于谱减法的互功率谱频域加权时延估计方法.通过仿真,分析了几种常见的加权函数随信噪比降低时的时延估计性能,以及改进的谱减法在不同信噪比环境下的去噪效果.对整体算法进行了联合仿真,结果表明:低信噪比环境下基于谱减法的互功率谱相...     

DSP实现的实时广义相关时延估计器

叙述了用于目标被动跟踪系统中的广义相关时延估计器,讨论了估计器的算法及其硬件实现,并给出了实测的时延估计结果。     

基于二次相关的广义互相关时差估计算法

对卫星干扰源进行准确定位有着非常重要的意义,而参数估计又是定位问题的关键,所以为了提高干扰源定位的精度,必须对时差参数进行准确的估计.由于传统的广义互相关时差法是通过利用加权函数来提高信号的有效成分,进而提高时差估计的精度,考虑到在信噪比较低的情况下,它的估计性能又开始下降,因此提出了一种基于二次相关的广义互相关时差估计新算法.该算法利用二次相关先对接收信号进行处理,可以有效抑制干扰噪声,然后对二次相关的结果进行广义互相关处理,进一步去除噪声,提高信号的信噪比,从而提高时差估计精度.     

一种强抗干扰能力的时延估计新算法

本文介绍了时延估计的一种新算法──ＳＰＥＣＣＯＲＲ法，它通过开发信号的谱相关特性，从而具有很强的抗干扰能力，计算机模拟结果证实了这一点。     

基于麦克风阵列的时延估计新方法

针对传统时延估计方法易受噪声和混响影响的问题,提出了一种基于麦克风阵列的时延估计新方法。该方法充分利用多个麦克风的空域信息和每个麦克风时域信息,以提高算法对环境噪声的抑制能力。该方法在抗噪声和抗混响性能方面都优于常用的PHAT-GCC（Phase Transform-Generalized Cross Correlation）方法。仿真实验表明,与MCCC（Multichannel Cross Correlation Coefficient）方法相比,在信噪比为20 dB,阵元个数为2～6个,混响时间在200～620 ms条件下,该方法的时延估计错误率明显降低。     

互相关滤波在铁路岩溶勘探中的应用

宜万铁路沿线岩溶大量发育,因此采用有效方法探明隐伏岩溶的规模和位置对铁路的运行安全至关重要。本文结合地震映像法在宜万铁路的实践,利用互相关滤波方法对地震资料进行模拟和处理,在较强干扰背景下有效地提取出了地震信号,压制了随机干扰,对岩溶的识别具有一定的指导意义。     

模型相关噪声的广义离散随机线性系统的次优滤波

本文讨论了广义离散随机线性系统的次优滤波问题，给出了一种次优滤波算法。本文考虑的是模型噪声和量测噪声相关的情形，借助于扩充状态变量法并采用通常的卡尔曼滤波方法以及最小方差估计方法给出了所要的递推计算公式。     

CDMA抗干扰微分相关时延估计算法研究

基于微分相关技术,提出了一种简单有效的DS-CDMA时延估计方法,在获取期望用户导频信道的前提下,通过选取适当的时间间隔,可以消除采样数据相关矩阵中与期望用户不相关的干扰和噪声。仿真结果表明,与常规实验估计算法相比,该方法具有更好的干扰抑制性能和更大的正确捕获概率。     

小基阵高精度时延估计方法研究

根据声测被动定位对声学基阵提出的要求,给出了当基阵尺寸较小的情况下,影响声测被动定位精度的关键因素。同时分析了多种广义互相关时延估计方法的性能,并用实测的直升机声场数据进行了实验仿真研究。结果表明,采用广义互相关方法,能有效地提高小基阵声测被动定位的时延估计精度,其精度比常规方法高出2倍以上。     

基于传声器阵列的机器人声源定位系统

随着计算机技术和信号处理技术的发展,各种具有特殊功能的机器人应用到人们的生产生活中。听觉系统可以弥补机器人视觉系统存在的不足,使机器人在黑暗或有障碍物遮挡的环境中,利用声音信息感知环境中存在的目标,并对其定位,辅助机器人工作,尤其在灾难现场搜救、军事等领域,声源定位系统具有独特的优势。针对机器人声源定位系统进行研究,设计了基于传声器阵列的机器人声源定位系统,采用平面四元传声阵列,利用广义互相关算法,实现对声源的定位,具有较高的实用价值。     

MATLAB在中值滤波改进算法中的应用

中值滤波是图像处理中比较常用的滤波方法,但是它对窗口和数据点的依赖使它在处理空间密度较大的冲激噪声时受到限制.本文通过MATLAB工具箱对中值滤波算法进行改进,用自适应中值滤波能较好地解决这个问题.     

数学形态滤波在音频大地电磁去噪中的应用

大地电磁去噪方法种类多,且各有其优缺点。本文引入汤井田教授的一种新方法——数学形态滤波法,它是依据形态学原理而创建的一种新型的非线性滤波方法,在信号和图像处理领域中得到广泛的运用。本文通过仿真实验设计一个加噪的正弦曲线,通过经腐蚀运算、膨胀运算、开闭运算、闭开运算和经形态滤波后分析曲线特征,之后对比经组合广义形态滤波在同一结构元素不同长度、同一长度不同结构元素滤波效果,最后将组合广义形态滤波引进到实测的音频大地电磁数据中,对比其滤波前和滤波后的视电阻率曲线,结果表明形态滤波能有效抑制音频大地电磁法中大尺度干扰,取得了良好的应用效果。     

基于小波降噪的二次相关窄带时差估计方法

针对传统时差估计算法在窄带信号源环境中精度低的缺点,提出了一种基于小波降噪的二次相关时差估计算法。仿真结果表明,该算法在低信噪比下优于传统的相关算法以及二次相关算法,并且带宽越小,较相关算法的优势越明显,是一种适用于窄带信号源的高精度时差估计算法。     

具有马氏跳变参数的不确定广义时滞系统的稳定性分析

采用时滞分割法研究了一类具有马氏跳变参数的不确定广义时滞系统的稳定性分析问题,针对状态转移矩阵的转移率为部分未知的情况,得到了时滞区间n0等分下的线性矩阵不等式(LMI)形式的递推公式,并给出了一组稳定性判据.数值实例表明本方法具有有效性和一定的优越性.     

广义超立方体网络的容错性和通信延迟

宽直径是用来同时度量并行计算系统的容错性和通信延迟的新参数。广义超立方体网络是并行计算系统网络的一个重要拓扑结构。论文用两种方法给出了广义超立方体网络宽直径的具体证明,而两种方法的主要区别在于分别采用数学归纳法和直接构造法证明了不等式(1)。     

估计非线性时间序列嵌入延迟时间和延迟时间窗的 C-C平均方法

重构相空间是非线性分析的基础,利用关联积分导出的C-C方法是估计相空间重构参数延迟时间τd和延迟时间窗τw的有效方法。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪,使得C-C方法估计出的τd和τw具有波动性。为了降低估值偏差,借鉴谱估计中平均法的思想,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算τd和τw,而采用对序列分段估值后取平均的方法,并重点讨论了带噪序列的τd和τw估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对τd和τw的估值具有较好的有效性和可靠性。