一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法
北京大学学报(自然科学版),第41卷,第5期,2005年9月Acta Scientiarum NaturaliumUniversitatis Pekinensis,V ol.41,N o.5(Sept.2005)一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法1)李承智 曲天书2) 吴玺宏(北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871;2)E2mail:qutianshu@)摘 要 开展了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位的工作。
针对传统的自适应特征值分解时延估计算法收敛时间慢、对初值敏感以及不能有效跟踪时延变化等问题,提出了一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,该方法通过改进初值设定方法,有效改善了对时延变化的估计。
另外,通过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。
实验表明在真实的声场环境下该算法能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪,系统在115m范围内对声源的定位误差小于8cm,声源位置变化时,系统也能准确跟踪声源的位置。
关键词 麦克风阵列;声源定位;声源跟踪;AE DA算法;LMS算法中图分类号 TP3910 引 言基于麦克风阵列的声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题,在视频会议、智能机器人、鲁棒语音识别等领域有着广泛的应用。
近年来,在真实声场环境下抗混响的声源定位算法研究成为研究热点。
声源定位大致分为3类方法。
第1类是基于波束成型的方法,该方法可以对单声源进行定位[1,2],也可以对多声源进行定位[3],但存在对初值敏感的问题。
另外还需要知道声源和噪声的先验知识,该方法存在计算量大,不利于实时处理等缺点。
第2类是基于高分辨率谱估计的方法。
该方法在理论上可以对声源的方向进行有效的估计,并且适用于多个声源的情况[4]。
但由于该算法是针对窄带信号,因此如要获得较理想的精度就要付出很大的计算量代价。
另外这些算法无法处理高度相关的信号,因此混响会给算法的定位精度带来较大影响。
第3类方法是基于时延估计的方法。
该类算法计算量小,易于实时实现,近年来得到了高度重视。
基于时延估计的算法分为2个部分。
第1部分为时延估计,即计算声源到两两麦克风之间的时间差;第2部分为方位估计,即根据时延和麦克风阵列的几何位置估计出声源的位置,其中时延估计最为关键。
互相关法是最常用的一种时延估计算法,但是它在混响较大的情况下性能下降很多。
1982年,D1H.Y oun等[5]提出了最小均方(LMS,Least Mean Square)时延估计算法,其性能和互相关法基本相当。
布朗大学于1995年实现了一个实时声源定位系统[6],该系统采用相位变换的时延估计算法和线性插值方位估计算法,在混响较小的情况下能够准确的估计时延但在混响较大情况下误差较大。
1997年新泽西州立大学采用相位变换法作为时 1)国家自然科学基金(60305004)中国博士后科学基金(2003033081)资助项目收稿日期:2004208223;修回日期:2004211211908延估计和非闭合的方向搜索算法进行实时的声源定位[7],实验结果表明混响对系统的影响很大。
同年美国PictureT el公司开发了PictureT el limelight声源定位系统[8],该系统采用相位变换和简单的三角测定定位算法,这2种算法均不能有效消除混响的影响。
佐治亚理工大学电子与计算机工程系Y iteng Huang于2001年采用自适应特征值分解算法(AE DA,Adaptive E igenvalue Decom position Alg orithm)对时延进行估计,用线性校正最小二乘法估计声源方位[9]。
该方法可以有效地克服混响和噪声的影响,但是自适应特征值分解法需要一定时间才能够收敛,定位时间较长,对初值敏感,并且对声源跟踪的能力也较差。
针对自适应特征值分解声源定位算法的不足,本文提出了一种改进的AE DA时延估计算法,通过结合AE DA算法和LMS算法,在保持AE DA算法性能的情况下可以有效的跟踪时延的变化。
另外,基于这种新的时延估计算法本文实现了一个抗混响的实时声源定位系统。
在第2和第3部分分别介绍了时延估计算法和方位估计算法,第4部分给出仿真实验结果和讨论,第5部分给出结论。
1 时延估计1.1 改进的自适应特征值分解法图1 自适应特征值分解(AE DA)算法框图Fig.1 AE DA alg orithm structure自适应特征值分解法采用了双通道信道盲估计思想。
算法首先自适应地估计声源到2个麦克风传输信道的冲击响应,然后根据这些冲击响应估计出这2个接收信号之间的时间延迟。
该算法可以看作是LMS时延估计算法的一种推广,LMS算法只对一个通道的冲击响应进行估计,而AE DA算法同时对2个通道的传输响应进行估计,如图1所示。
AE DA算法中误差信号可表示为:e(n)=^u T(n)x(n),(1)其中:x(n)=[x T i(n),x T j(n)],x i(n)=[x i(n),x i(n-1),…,x i(n-L+1)]T,x j(n)=[x j(n),x j(n-1),…,x j(n-L+1)]T,^u(n)=[^h T j(n),-^h T i(n)]T, ^h i(n)=[^h i,0(n),^h i,1(n),…,^h i,L-1(n)]T,^h j(n)=[^h j,0(n),^h j,1(n),…,^h j,L-1(n)]T。
式中x(n)为各个麦克风的接收到的信号,^hi (n),^hj(n)为声源到第i,j2个麦克风的冲击响应。
应用受限LMS自适应算法,冲击响应可以按下式更新:^u(n+1)=^u(n)-μe(n)x(n),(2) 其中μ是步长参数。
虽然估计信道的冲击响应很困难,但是本算法只需要得到2个信道的时间延迟。
可以将^u(n)初始化为^u LΠ2(0)=1,这表示了通道j的直达声的时延。
由于“镜像作用”,在自适应过程018 北京大学学报(自然科学版)第41卷 中,^u (n )的第2部分会出现一个负的峰值,它代表了通道i 直达声的时延。
2个时延之间的距离即为声源到2个麦克风的时间差。
AE DA 算法通过估计信道冲击响应来去除混响对时延估计的影响,因此在混响条件下,它能取得良好的性能。
但是它对初值的设定比较敏感,当时延改变时,算法收敛值将作为新的初值,这导致算法对改变后的时延收敛较慢,无法有效的跟踪时延的变化。
为了让算法快速的收敛到新的时延,结合LMS 时延估计算法对自适应特征值分解算法进行了改进。
改进后的算法如下所示:第1步:首先应用自适应特征值分解法(如图1所示),将^u (n )初始化为^u L Π2(0)=1,求取各麦克风之间的时间差;第2步:每隔一段时间重新设置h j 的初值,即:h j (L Π2)=1,h j (n )=0,n ≠L Π2,如图2所示;图2 改进的AE DA 算法Fig.2 M odified AE DA alg orithm structure 第3步:重复步骤1、2,不断求取更新后的各个麦克风之间的时间差。
1.2 基于自相关算法的语音检测在进行实时声源定位过程中,准确地检测出目标语音信号的出现,可有效的减少系统定位的运算量并提高系统的性能,因此在AE DA 算法之前加入了语音检测模块(VAD ,V oice Activity Detection )。
一般的语音检测算法常常用信号的能量和过零率来进行语音和非语音的判断,然而能量和过零率极易受噪声的影响,本文基于信号的最大互相关值实现了一种语音检测方法,该方法利用麦克风阵列采集信号的相关信息,可有效去除非相关噪声的影响。
2个信号的互相关可以表示为:c (n )=FFT -1(FFT (s i (n )3FFT 3(s j (n )))),(3)则:max (c (n ))=>τ, 语音存在;<τ, 语音不存在。
(4)2 方位估计在时延估计完成后,为了估计声源的三维坐标,系统采用了最小一步二乘算法。
假设麦克风的坐标为:r i =(x i ,y i ,z i )T , i =0.1,…,N -1,(5)其中N 为麦克风的个数,x 、y 、z 分别代表空间的三维坐标值。
声源的坐标为r s =(x s ,y s ,z s )T 。
(6) 每个麦克风和声源到原点的距离为R i =‖r i ‖=x 2i +y 2i +z 2i , i =1,2,…,N -1,(7)R s =‖r s ‖=x 2s +y 2s +z 2s 。
(8)118 第5期李承智等:一种改进的AE DA 声源定位及跟踪算法 声源到2个麦克风的距离差为d ij =c τij , i ,j =0,1,…,N -1,(9)其中τij 为声源到麦克风i 和j 的时间延迟,c 为声速。
利用球形最小二乘误差方程可得声源坐标的估计值为[9]:^θ=A +b ,A =[s |^d ], s =x 1y 1z 1x 2y 2z 2………x N -1y N -1z N -1,(10)其中:θ=x s y sz sR s , b =12R 21-^d 210R 22-^d 220……R 2N -1-^d 2N -10。
(11)3 仿真实验及讨论3.1 实验系统构成整个声源定位系统由3部分组成,见图3。
第1部分为麦克风阵列,该阵列由6个麦克风组成;第2部分为实验室自主开发的18通道音频采集卡(SHRC -SC0401),该采集卡基于TI T MS320vc5509DSP 芯片设计,声音信号经22kH z 采样,16bit 量化,通过US B 接口把多通路声音信号采集到计算机;第3部分为计算机,实现声音定位和跟踪算法。
图3 仿真实验系统Fig.3 S imulate system3.2 实验结果与讨论为了验证算法的性能,实验环境选择北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室的审听室,审听室的大小为3160m ×2188m ×2150m 、混响时间为0125s 、本底噪声为2019dB 。
声源为20s 语音信号由扬声器(漫步者R1000T C )播放,系统采用16kH z 采样,每个麦克风之间的距离平均为30cm 。
表1为实验结果。
218 北京大学学报(自然科学版)第41卷 表1 仿真试验结果T able 1 Emulation test result实际坐标Πcm d Πcm测量坐标Πcm (误差Πcm )Π(相对误差Π%)(6310,910,-610)6319(6714,617,-816)413Π618(-310,11010,610)11012(-518,11613,810)712Π615(8410,7610,-3410)11812(8913,7913,-3811)714Π612(-6710,12810,-2310)14613(-6315,13312,-2215)614Π413(-6110,15610,-5010)17418(-6614,17518,-5217)2017Π1118(-17010,4410,-6310)18616(-13415,4913,-6111)3519Π1912 从实验结果可以看出声源距离小于115m 时,误差较小,误差范围在8cm 以下;距离大于115m 时,误差较大。
一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究
一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究王勇;刘颖;刘建平【摘要】麦克风阵列声源定位广泛应用于视音频会议系统及枪声定位系统等领域.提出了一种基于最小熵值(ME)的麦克风阵列声源定位新方法,其特点在于利用最小熵值方法对麦克风阵列进行时延估计,并与离散网格方法相结合,对声源进行空间搜索.实验结果表明,在同等混响或噪声条件下,该方法定位优于广义互相关-相位变换方法(GCC-PHAT).%The acoustic source is widely used in audio and video conference system and gunshot localization system. In this article, a novel acoustic source localization algorithm for microphone array based on minimum entropy and stochastic region contraction (ME) is proposed. The algorithm show that the acoustic source can be developed to estimate time delay between microphones on a basis of minimum entropy and localize the acoustic source in search space by using discrete grid search algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm is much more robust than GCOPHAT in noise and reverberation environment.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)019【总页数】4页(P61-64)【关键词】麦克风阵列;声源定位;最小熵值;波达时延差【作者】王勇;刘颖;刘建平【作者单位】西安电子科技大学,陕西西安710071;武警工程学院,陕西西安710086;武警工程学院,陕西西安 710086【正文语种】中文【中图分类】TN911.3-340 引言基于麦克风阵列的声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题。
MUSIC声源定位算法的改进及其矩阵分析
摘 要 : 对 传 统 的 M USI C 算 法 时 域 特 征 分 析 方 法 改 进 到 频 域 ， 并 将 其 在 G SM M A 麦 克 风 阵 列 模 型 上 进 行 声
源定 位仿真 计算 ，获得 了良 好的定 位效 果，同 时对 改进算 法进 行了矩 阵理 论分析 。
关 键 字 : 声 源 定 位 ； GS M MA ； M US IC 改 进 算 法 ； 矩 阵 分 析 。
r e s
j
Ms
c
rJ 1
2 πf j
(rJ
1,M
rJ 1 )
e
c
.. .
rM
rJ 1, M
.
rJ K e rJK , M
j 2 πf ( rJ K ,M c
rJK )
以上(1-1)~(1-4)式就是 GSMMA 麦克风阵列数学模型， 它对远场和 近场声源 程序都兼 容且适用于 任意拓扑 结构的 麦克风阵列，因此，我们将此模型用于声源定位的场合。 1.2 MUSIC 算 法的改进
r
c
, . . ., s e
rM
j 2 π f (rM c
rs )
]T
的声源频率分量对应的方向矢量为 (1-3) 。同理，得出 K 个干扰源的方向矢量为 aJK(ΘJK , f ) ，传输矩阵为：
A( f ) = [a s (Θs , f ), aJ 1( ΘJ 1, f ),..., aJ K (ΘJ K, f )]
Байду номын сангаас
量，是阵列信号处理的新方向。收集语音信号的麦克风阵列
不同算法应用的矩阵模型也会有所不同，下面采用任意拓扑
结构的麦克风阵列模型[1]（GSMMA）进行声源定位算法学
一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法
1 . 2 基于自相关算法的语音检测
在进行实时声源定位过程中， 准确地检测出目 标语音信号的出现， 可有效的减少系统定位的运算 量并提高系统的性能， 因此在 AEDA 算法之前加入 了语音检测模块 （ VAD，Voice Activity Detection） 。一
Fig. 2 图2 改进的 AEDA 算法
北京大学学报 （自然科学版） ， 第 41 卷， 第 5 期， 2005 年 9 月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis，Vol. 41，No. 5（ Sept. 2005）
一种改进的 AEDA 声源定位及跟踪算法
李承智 曲天书2
1
时延估计
自适应特征值分解法采用了双通道信道盲估计 思想。算法首先自适应地估计声源到 2 个麦克风传 输信道的冲击响应， 然后根据这些冲击响应估计出这 2 个接收信号之间的时间延迟。该算法可以看作是 LMS 时延估计算法的一种推广， LMS 算法只对一个通 道的冲击响应进行估计， 而 AEDA 算法同时对 2 个通 道的传输响应进行估计， 如图 1 所示。
Modified AEDA algorithm structure
般的语音检测算法常常用信号的能量和过零率来进行语音和非语音的判断， 然而能量和过零 率极易受噪声的影响， 本文基于信号的最大互相关值实现了一种语音检测方法， 该方法利用麦 克风阵列采集信号的相关信息， 可有效去除非相关噪声的影响。 2 个信号的互相关可以表示为： 1 * * （ n） （s （ ） ） ） ， （ FFT c n ）= FFT-（ i n ） FFT （ s j 则： （（ ）= max c n） （3）
二次加速SRP-PHAT声源定位算法
二次加速SRP-PHAT声源定位算法乔杰;李致金;赵力【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2011(26)6【摘要】In microphone arrays application, sound source localization is a vitally important problem. Sound source localization algorithm based on steering response power-phase transform (SRP-PHAT) has high robustness and accuracy, especially in noisy and echo environment. But SRP-PHAT algorithm requires large computation, which is a big shortcoming in application. To solve the problem, a new algorithm is proposed by optimizing arrays construction and search strategy. Two-dimensional search space is firstly converted to one-dimensional one then a hierarchic search strategy is adopted in one-dimensional search space. Simulation results show that a bulk of computational expense is saved by using the new algorithm.%基于可控功率响应和相位变换(Steering response power-phase transform,SRP-PHAT)的声源定位算法具有较高的鲁棒性和准确性,特别是在强噪声和回响条件下.但SRP-PHAT类算法在工程应用中有一个巨大的障碍,那就是需要较大的运算量.为了解决该问题,本文从阵列拓扑结构和搜索策略两个方向出发,对SRP-PHAT类算法加速.首先,通过垂直布置的阵列将二维空间的搜索转化为一维空间的搜索；其次,采用层次搜索策略,由粗至精对一维空间进行搜索.仿真实验表明,采用该方法可以节约大量的计算量.【总页数】5页(P681-685)【作者】乔杰;李致金;赵力【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京,210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京,210044;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TN912【相关文献】1.一种改进的联合SRP-PHAT语音定位算法 [J], 袁安富;孟君2.改进的SRP-PHAT声源定位方法 [J], 谭颖;殷福亮;李细林3.基于SRP-PHAT的实时声源定位算法设计与实现 [J], 刘生4.基于SRP-PHAT的实时声源定位算法设计与实现 [J], 刘生5.基于改进二次相关算法的声源定位仿真研究 [J], 简泽明;彭阳;高泽平;刘梦然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种声源定位跟踪系统实现方法
物联网技术 2023年 / 第9期220 引 言随着信息技术和人工智能的快速发展，声音导航跟踪定位的应用越来越广泛。
声音信号是人们传递信息的重要方式，在智能车载、智能家居、可穿戴设备等领域受到关注[1]。
声源定位技术，在现代工业制造中可以通过噪声和异响进行定位[2]；在国防现代化方面，可以用来辅助测量炮兵阵地、定位狙击手位置、测量弹药、测试火炮的着落点和空中炸点[3]；在生活中，可以准确识别空调、冰箱、洗衣机等家电产品的噪声源，从而确定其位置、分布，并优化控制减小噪声，改善人们的工作和生活环境[4]。
声源定位技术主要可以分成三大类：第一类是基于最大输出功率的可控波束形成技术；第二类是高分辨率谱估计技术；第三类是基于声达时间差的定位技术，利用到达阵列上各传声器的声音信号间的时间差来定位声源，这类技术计算量小，比较适用于实时处理，实际运用也十分广泛。
本文基于声源近场传播模型[5-6]设计并制作了一个以STM32为主控的声源定位跟踪系统，该系统实现了对较宽频率声源进行定位与追踪[7]，在视频会议、语音增强、自动语音识别领域[8-9]有重要的应用价值。
1 理论分析与计算1.1 TDOA 的基本定位原理传统的基于TDOA 技术[10-12]的无线定位系统一般涉及4个基站和1个移动平台MB(x , y , z )，其中下行发射基站为B 0(x 0, y 0, z 0)，上行接收基站为B i (x i , y i , z i ), i =(1, 2, 3)，移动平台MB 发送到各基站的上行信号的到达时间差为t 10、t 20、t 30，且均可测得。
设R i 为MB 到各基站的距离，已知电磁波在空气中的传播速度为c ，则可算得MB 到各个基站的距离差R 1-R 0=t 10×c =R 10，R 2-R 0=t 20×c =R 20，R 3-R 0=t 30×c =R 30。
由此可列方程组：R x x y y z z R x x y y z z R 020202021212121222=−+−+−=−+−+−=()()()()()()()()()()()()x x y y z z R x x y y z z 22222232323232−+−+−=−+−+− （1）解三元二次方程组便可求得移动平台MB 的坐标(x , y , z )，从而实现声源定位。
一种改进的MMSE-STSA语音增强方法的开题报告
一种改进的MMSE-STSA语音增强方法的开题报告一、选题背景随着语音识别技术的不断发展，语音信号增强技术也变得越来越重要。
语音增强技术的目的是将噪声污染的语音信号恢复成清晰的语音信号，在提高语音信号质量的同时，降低语音识别的误识别率。
随着深度学习技术在语音信号处理领域的应用，现有的许多语音信号增强方法已经能够提供较高的增强效果。
本篇论文将深入探讨一种改进的MMSE-STSA语音增强方法。
二、选题意义针对语音信号增强领域的难点问题，如降噪效率低、语音信号变异性较大等问题，本文将采取一种改进的MMSE-STSA语音增强算法，在保留语音信号清晰度的同时，尽可能地降低噪音污染对语音信号的影响，提高语音识别准确率。
相比于现有的语音增强方法，该方法具有更高的精度和效率，可以更好地解决实际应用中遇到的声音增强难题。
三、主要研究内容1. MMSE-STSA算法的原理及实现方式2. 基于改进的MMSE-STSA算法的语音增强模型的设计和构建3. 对比不同的语音增强方法的性能，包括峰值信噪比、语音清晰度等方面的评估4. 最优算法的实现验证和效果分析四、预期成果通过本文的研究，预期将得到以下成果：1. 深入了解MMSE-STSA语音增强方法原理，以及改进的算法实现过程2. 实现一种改进的MMSE-STSA语音增强算法模型3. 通过数据分析和实验验证，评估该算法在声音增强方面的性能，并与现有算法做出对比4. 对该算法的实际效用作出总结和分析，为相关领域提供技术支持。
五、研究基础本文所涉及的研究领域主要包括语音信号处理、深度学习技术。
六、研究方法本文将采取实验方法，通过构建适当的语音增强模型，对不同算法进行性能评估。
同时，本文还将探索深度学习技术在提高语音增强效果方面的应用，构建实验样本，验证MMSE-STSA算法的性能和有效性。
七、进度安排本文的研究计划进度如下：1. 2021年4月-5月：文献调研和学习相关理论知识；2. 2021年6月-7月：实验数据的采集和预处理；3. 2021年8月-9月：搭建基于改进的MMSE-STSA语音增强方法的语音增强模型；4. 2021年10月-11月：对比不同的语音增强算法，评估各算法的性能；5. 2021年12月：撰写论文，总结研究成果。
声源定位与追踪算法研究
声源定位与追踪算法研究声源定位与追踪算法是指利用传感器技术和信号处理技术来确定声音的产生位置并实时追踪声音的移动轨迹。
在智能音频处理、音频增强、语音识别、语音合成、无线麦克风网络等领域中，声源定位与追踪算法扮演着重要的角色。
随着技术的进步和应用场景的不断扩大，声源定位与追踪算法也得到了快速的发展。
本文将从传感器选择、声源定位算法和声源追踪算法三个方面进行探讨。
首先，传感器选择是声源定位与追踪算法的基础。
常用的传感器有阵列麦克风和摄像头。
阵列麦克风是一种将多个麦克风组合成一个整体的设备。
通过采集声音在不同麦克风之间的时间差和振幅差，可以计算出声源的位置信息。
摄像头则是通过图像处理算法分析场景中的移动物体来实现声源的定位与追踪。
在实际应用中，根据不同场景和需求选择合适的传感器非常重要。
其次，声源定位算法是确定声源位置的关键。
常见的声源定位算法包括互相关法、波束形成法、最小二乘法等。
互相关法是一种通过计算麦克风信号之间的互相关系数来估计声源位置的方法。
波束形成法则是将多个麦克风的信号加权相加，形成一个指向声源的波束。
最小二乘法是通过最小化声源位置与各个麦克风之间的残差平方和来估计声源位置。
尽管这些算法在实现原理上有所不同，但都能够准确地估计声源位置，并在实际应用中取得了良好的效果。
最后，声源追踪算法是实时跟踪声源移动的关键。
常见的声源追踪算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
卡尔曼滤波算法是利用状态方程和观测方程来对声源位置进行预测和修正的方法。
粒子滤波算法则是通过利用一组随机粒子来近似表达参数的概率分布，从而实现对声源位置的估计和跟踪。
声源追踪算法能够在实时变化的环境中实时地跟踪声源的位置，为后续的音频处理和分析提供了重要的数据基础。
总结起来，声源定位与追踪算法是利用传感器技术和信号处理技术来确定声音的产生位置并实时追踪声音的移动轨迹。
在传感器选择、声源定位算法和声源追踪算法三个方面进行研究和探索，可以为智能音频处理、音频增强、语音识别、语音合成、无线麦克风网络等领域的应用提供技术支持。
一种改进搜索的A-star算法
一种改进搜索的A-star算法
汪川;生佳根;於跃成;刘畅
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2024(52)3
【摘要】针对移动机器人在大规模复杂环境中规划速度慢、计算量大等问题,提出一种改进A-star路径规划算法。
引入双向跨节点搜索机制,从原始起点和终点开始,分别以对向当前节点作为目标点进行搜索,优化寻路方向并缩减搜索节点数量;改进遇到障碍物时的搜索方法引入跳变概念,当扩展节点处于障碍物内时该节点认作无效节点,发生跳变,从无效节点处向垂直于无效节点扩展方向的两个方向搜索,直至搜索至非障碍物区,使快速脱离障碍物区域;改进节点评价方法采用分段评价方式,正常扩展阶段将扩展节点加入open表,并对open表中节点评价,当发生跳变时将跳变节点加入jump表并清空open表,然后对jump中节点表进行评价,该操作使得评价节点始终保持在一定数量,减少不必要节点的计算,节约内存占用,使得搜索效率不会因为扩展节点增多而降低。
算法有效性在Matlab中仿真实现,通过对比不同算法在不同障碍物栅格地图中的仿真结果,论文改进算法计算节点更少,效率更高。
【总页数】8页(P692-699)
【作者】汪川;生佳根;於跃成;刘畅
【作者单位】江苏科技大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进Best-First算法的主题爬虫搜索算法
2.一种基于改进模拟退火算法的程序性能优化参数搜索算法
3.一种融入模式搜索的改进人群搜索算法
4.一种改进的A-Star算法
5.一种基于改进的布谷鸟搜索算法的无人机三维航路规划算法
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基于神经网络的声源定位算法研究
基于神经网络的声源定位算法研究声源定位是指通过分析接收到的声音信号，确定声音的来源方向和位置的技术。
在现实生活中，声源定位在许多领域具有重要的应用，例如无人机导航、追踪系统、语音识别等。
然而，由于环境噪声和信号传播的复杂性，实现准确和快速的声源定位一直是一个具有挑战性的问题。
近年来，神经网络在声源定位领域取得了显著的进展。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，可以学习和处理复杂的非线性关系。
基于神经网络的声源定位算法利用神经网络的强大模式识别和学习能力，能够有效地处理复杂的声音信号，并准确地确定声源的位置。
基于神经网络的声源定位算法通常包括两个主要步骤：特征提取和定位。
在特征提取阶段，算法通过分析声音信号的频谱、时域和时频特性等，提取出有用的特征信息。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时能量和过零率等。
然后，这些特征被输入到神经网络中进行处理。
在定位阶段，神经网络通过学习大量的声音数据样本，建立了声源位置和特征之间的映射关系。
当接收到新的声音信号时，神经网络可以根据这些映射关系，预测声源的位置。
为了提高定位的准确性，通常会采用多个神经网络进行集成学习，利用多个神经网络的预测结果进行综合判断。
基于神经网络的声源定位算法具有许多优势。
首先，它能够自动学习和适应不同环境的声音特征，使得算法具有较好的鲁棒性。
其次，神经网络可以处理高维特征数据，能够捕捉到更多的声音信息。
此外，神经网络还可以通过增加网络的深度和宽度，提高算法的表达能力和学习能力。
然而，基于神经网络的声源定位算法也存在一些挑战和问题。
首先，神经网络需要大量的标注数据进行训练，而获取准确的标注数据是一项繁琐且耗时的工作。
其次，神经网络的结构和参数设置对算法的性能有较大影响，需要进行合理的设计和调优。
此外，神经网络的计算复杂度较高，对计算资源要求较大，限制了算法在实时性和实际应用中的推广。
综上所述，基于神经网络的声源定位算法在实现准确和快速的声源定位方面具有巨大潜力。
声源定位与跟踪中的自适应算法综述
声源定位与跟踪中的自适应算法综述声源定位与跟踪是指在多声源环境中，通过分析音频信号来确定声源的位置，并通过跟踪声源的位置变化实现实时的声源定位与跟踪。
在实际应用中，声源定位与跟踪的技术被广泛应用于语音识别、追踪系统、语音增强等领域。
随着科技的发展，研究者们提出了许多自适应算法来实现声源定位与跟踪。
这些算法通过自适应处理音频信号，能够适应不同的环境和噪声干扰，提高了声源定位与跟踪的准确性和稳定性。
自适应算法的核心思想是根据传感器接收到的声音信号，并结合环境噪声等信息，对声源的位置进行估计。
其中，常用的自适应算法包括基于波束形成的MVDR算法、基于延迟和和平均的GCC-PHAT算法、基于互相关的GCC-NCC算法等。
MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种常用的自适应波束形成算法。
它的核心思想是通过调整不同传感器间的权重来抑制多路径效应和噪声干扰，并最小化输出信号的方差。
MVDR算法在处理定位中的多径效应和噪声干扰方面表现出较好的性能，但对于模型误匹配和信号截断等情况较为敏感。
GCC-PHAT（Generalized Cross Correlation-Phase Transform）算法是一种通过计算差分延迟和相位信息来确定声源位置的自适应算法。
该算法通过计算传感器接收到的音频信号之间的互相关函数，得出音频信号之间的时延差，并结合相位信息推测声源的位置。
GCC-PHAT算法在处理定位中的多路径效应和噪声干扰方面表现出较好的鲁棒性，但对于近距离声源和低频声音的定位存在一定的限制。
GCC-NCC（Generalized Cross Correlation-Normalized Cross Correlation）算法是一种将标准互相关算法与规范化互相关算法相结合的自适应算法。
该算法通过计算互相关函数得到声源定位的初步估计，再通过标准互相关和规范化互相关的结合来提高声源定位的准确性和鲁棒性。