基于BP神经网络和声达时间差的声源定位算法

提出了利用神经网络进行声源定位的方法,该方法是在基于声达时间差(TDOA)的定位系统基础上提出的.概括了利用传声器阵列进行声源定位的几种方法,详细给出了BP神经网络算法原理.利用MATLAB仿真工具和BP神经网络对输入样本进行仿真训练,距离误差可以保持在0.5 m内,方位角误差在0.2°内.最后在声达时间差估计不准的情况下根据仿真结果对发令枪声进行了实例检测,证明定位效果仍可以满足要求.     

基于传声器阵列的声源定位

概括了利用传声器阵列进行语音声源定位几种方法,同时分析了几种声达时间延迟的相关算法,并给出了几种搜索算法,给出了基于互功率谱相位加权延迟估计的声源定位实验结果。     

基于传声器阵列的声源定位

采用基于时延估计(Time Delay Estimation,TDE)的声源定位技术,估计出目标声源到达不同麦克风阵元间的时间差,并结合平面五元十字阵的几何定位模型算法确定了声源位置。针对目前基于传声器阵列声源定位系统定位精度有待进一步提高的问题,提出一种新的定位算法,利用组合传声器阵列阵元相互之间几何位置关系,即通过多个传声器,多方向估计,多个阵列之间综合考虑,确定具有较高精度的声源位置。     

一种平面传声器阵列在声源定位中的研究

空域中声源定位主要利用传声器阵列到达时间差(TDOA)技术实现,为避免阵列自身精度对测量的影响和复杂的计算,提出一种便捷的平面十字形传声器阵列模型,分析声源定位TDOA技术和模型在三维空间中的应用,给出了定位算法和误差公式,论证了模型在构造、计算方面的优势。系统虽在精度等方面有待进一步提高,但对无源定位的方法和阵列构造有较强的实用价值,在各类阵列技术领域中有广泛的应用前景。     

传声器阵列的声源定位研究

对传声器阵列进行了总体概述,研究了基于传声器阵列的声源定位所面临的问题,分析和比较了几类主要的声源定位方法。给出了一种基于时间到达差的声源定位在处于混响环境下时延估计的有效算法并通过实验验证了该算法。     

声源DOA估计中LS-SVR核函数选取研究

基于多通道到达时间差(TDOA)的定位方法是声源到达方向(DOA)估计中的重要方法。其中,由TDOA到DOA的映射是该方法的一个关键,目前广泛采用的映射方法为最小二乘法。然而最小二乘法存在诸如声源位于阵列端射方向时性能急剧下降的问题。为克服这一缺点,提出了基于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的映射方法。在支持向量机技术中,核函数的选取直接影响着支持向量机的性能,但之前的工作仅讨论了径向基核函数。针对声源DOA估计中的TDOA映射问题,研究了径向基核、多项式核以及线性核函数构造的LS-SVR对声源DOA估计的影响。     

一种非视距环境下的椭圆-双曲线混合被动定位技术

在WCDMA网络环境下,提出一种基于单定位台的新型被动式定位技术—椭圆-双曲线混合定位,它利用信号到达时间和(TSOA)与到达时间差(TDOA)完成对目标的定位。在非视距(NLOS)环境下,利用Chan算法估计的目标位置作为迭代初始值,再通过Taylor级数展开法求解定位方程组。仿真结果表明,在NLOS下,该算法性能明显优于Chan算法,近似于采用真实目标位置的Taylor级数展开算法的性能,有较高的实用价值。     

高精度室内可见光定位算法

针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问 题,提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方 法。首先利用由室内不同LED发出的定位参考信号到达定位终端的时间差(TDOA )的测量估计,得 到定位终端到达两个LED的传输距离之差,以此构造距离估计目标函数,然后采用有约束非 线性规划算法得到 定位终端的位置坐标,从而有效地解决了室内噪声环境中常规TDOA定位算法不收敛或误差偏大的问题。 同时,为了进一步优化定位性能,将距离信息引入加权因子中,提出了质心加权混合定位算 法。将提出的 定位算法在5m×5m×3m的空间区域中进行了仿真实验,同时考虑噪声因素的影响,结果 表明,提出的距离 估计目标函数法在信噪比(SNR)为2dB的条件下可以达到平 均5cm的定位误差,采用质心加权处理后平均定位误 差仅为3cm,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。     

一种稳健的室内无模糊多声源TDOA估计算法

该文针对室内环境下的宽间距多声源到达时间差(TDOA)估计问题,研究了一种基于近似核密度估计(KDE)的无模糊算法。根据声频信号的短时频谱稀疏性,利用相关性检测(CT)提取单个声源能量占优的时频支撑域,进而将观测信号的归一化互功率谱(NCS)所构建的近似核函数通过累加平均削弱室内混响的干扰,同时引入多阶段(MS)分频带处理有效解决宽间距时的空域模糊。理论推导及仿真研究验证了该算法是一种稳健的室内无模糊多声源TDOA估计算法。     

基于双麦克风的2维平面定位算法

基于麦克风阵列的声源定位技术受到了越来越多的关注。在视频会议、助听器、免提电话系统中,声源定位被用于检测说话人的位置信息来自动调节摄像头,或者形成波束。在各种声源定位方法中,基于到达时间差(time delay of arrival,TDOA)估计的双步定位算法是普遍采用的一种行之有效的方法。Birchfield从能量的角度出发提出了一种基于双耳电平差(interaural level difference,ILD)的双步定位算法,它通过检测多个麦克风对所接收到的信号能量比来确定声源的位置。然而,所有的这些方法如果要确定出声源在二维平面内的位置坐标,都至少需要三个麦克风。针对这一问题,本文提出了一种基于双麦克风的二维平面定位算法,类似于人的双耳定位原理,我们通过同时估计声源到达两个麦克风的能量比和时延信息,来达到定位的目的,而进一步推导出的闭合解可以用于实时地跟踪运动声源。最后的仿真结果证明了这一算法在一般的混响条件下都可以获得好的结果,然而它减小了阵列的尺寸,这对于体积受限的通信设备来说具有极大的吸引力。     

一种改进的NLOS环境下的TDOA/AOA混合定位算法

在蜂窝移动通信系统中,利用基站测量的到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)的混合定位方法能够比传统的TDOA方法提供更高的定位精度。但是在非视距(NLOS)条件下,当AOA的测量误差超过一定值时,定位的误差仍然很大。该文根据NLOS传播环境下附加传播时延服从指数分布的特性,估计附加时延的均值和方差,对TDOA测量值进行重构,再以AOA方法进行辅助定位。仿真结果表明,该算法能显著提高传统的TDOA和TDOA/AOA方法在NLOS传播环境下的定位精度。     

TDOA声源定位中阵列阵型对误差的影响

在麦克风阵列声源定位中,不同阵列阵型及声源频率高低均对定位结果产生影响,探讨上述不同变量对定位结果产生误差的定量分析。使用到达时间差测量(TDOA)算法,运用16个麦克风分别组成十字型、同心圆、方型、L型、Y型阵列,探讨不同形状的麦克风阵列在不同频率声源下所产生的定位误差,并在Matlab上进行仿真分析,尝试得到较为准确的声源定位结果,提出一种误差最小的用于麦克风阵列声源定位的同心圆阵列阵型。     

基于声定位的轮式机器人导引系统设计

提出了一种轮式机器人导引系统的设计方案。该设计将传声器按四元十字阵摆放,并建立坐标系;以数字信号处理器(DSP)为主控芯片,通过现场可编程门阵列(FPGA)对声阵列信号进行A/D采集;采用到达时间差(TDOA)算法对带有声信标的轮式机器人进行测距测向,实现了在已知环境中对轮式机器人的声导引功能。通过实验验证该方法实时性好,简单易行,具有重要的实用意义。     

基于麦克风阵列的相容时延矢量声源定位方法

时延估计是常用的声源定位方法,传统的算法将定位分为两个步骤,即先估计麦克风阵列中每一对基元的接收信号时延,然后根据这些时延用几何的方法确定声源的位置。在低信噪比下,一对麦克风的时延估计误差较大,导致定位误差较大。相容时延矢量估计算法将两步合为一步,没有逐对估计时延,而是构造一个目标函数,通过搜索得到声源的位置。仿真结果表明,在低信噪比下,只需要较短的数据,该算法仍可得到较高的定位精度。     

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下,当无线信号受到多径和非视距干扰时,传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此,提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）相结合的定位方法。在视距情况下,只有TDOA系统工作,但在信号受到干扰时,利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性,采用TDOA算法对其进行辅助定位,并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理,最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明,提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

基于遗传算法的声源三维定位方法

相位变换加权的可控响应功率（SRP-PHAT）算法是一种基于麦克风阵列的鲁棒声源定位方法,该算法在有混响和噪声的环境下仍有较高的定位精度.但该算法用网格法对整个声源空间进行搜索,逐点计算其目标函数,因而总的计算量非常大,不适用于实时定位系统.针对SRP-PHAT的特点,采用遗传算法进行搜索,使总的计算量大幅度降低.仿真结果表明在混响时间为300ms,信噪比为5dB的条件下,该算法仍可达到较高的定位精度.     

一种新型半空域声源定位阵列

空域中声源定位主要利用传声器阵列TDOA技术实现,为了避免阵列自身精度对测量的影响和复杂的计算,提出一种结构简洁、计算便捷的平面十字形传声器阵列模型,并对声源定位的TDOA技术和这一模型在三维空间中的应用进行了分析,给出了定位算法和误差公式,通过实验论证了该阵列模型在构造、计算等方面的优势.所构造的系统虽然在精度等方面有待进一步提高,但其对无源定位的研究方法和所构造阵列较强的实用价值在各类传声器阵列技术领域中有着广泛的应用前景.     

基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

校正源条件下基于双星序列观测量的地面运动目标定位算法及理论性能分析

The method for locating a moving source on earth using a sequence of time difference of arrival(TDOA)and frequency difference of arrival(FDOA)measurements pairs obtained by dual-satellites was presented in the presence of calibration sources with accurate positions.First,the difference calibration(DC)location algorithm aiming to the mobile target was derived,and its theoretical performance was also analytically derived.The result demonstrates that the DC localization variance could not reach the CRB,although it could eliminate the location bias produced by the position and velocity errors of the dual-satellites.For this reason,a two-step optimal association location algorithm was proposed,and its theoretical performance was proved to be equal to the CRB.Finally,a variety of numerical experiments are performed to corroborate the superiority of the geolocation algorithms and the effectiveness of the performance analysis.