近场声源定位算法研究

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近场声源定位算法研究
近场声源定位算法研究
引言
近年来,基于麦论文联盟克风阵列得声源定位技术快速进展,同时在多媒体系统,移动机器人,视频会议系统等方面有广泛得应用.例如,在军事方面,声源定位技术能够为雷达提供一个非常好得补充,不需要发射信号,仅靠接收信号就能够推断目标得位置,因此,在定位得过程中就可不能受到干扰和攻击.在视频会议中,讲话人跟踪可为主意拾取和摄像机转向操纵提供位置信息,使传播得图像和声音更清楚.声源定位技术因为其诸多优点以及在应用上得广泛前景成为了一个研究热点.
现有得声源定位方法要紧分为三类：基于时延可能得定位方法、基于波束形成得定位方法和基于高分辨率空间谱可能得定位方法.基于时延可能得定位方法[１]要紧步骤是先进行时刻差可能,也确实是先计算声源分不到达两个麦克风得时刻差,然后依照那个时刻差和麦克风阵列得几何结构可能出声源得位置.该类方法得优点是计算量较小,容易实时实现,在单声源定位系统中差不多得到广泛应用.基于波束形成得定位方法[２]不需要直截了当计算时刻差,而是通过对目标函数得优化直截了当实现声源定位.但由于实际得应用环境中,目标函数往往存在多个极值点,因此如何优化复杂峰值得搜索过程就成为了一个重点.基于高分辨率得空间谱可能得声源定位算法,例如宽带得ｍｕｓｉｃ（ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法[３]和最大似然方法[４],因其能够同时定位多个声源同时具有比较高得空间分辨率,受到了广泛得关注.
空间谱可能得方法源于阵列信号处理,其中得多重信号分类（ｍｕｓｉｃ）算法在特定条件下具有非常高得可能精度和分辨力,从而吸引了大量得学者对其进行深入得分析与研究.WwwcOm但与阵列信号处理不同得是,在声源定位中,声源在大多数情况下是位于声源近场得.为了解决这一近场咨询题,许多学者针对传统得信号模型提出了改进算法,ａｓａｎｏ等人将传统时域得ｍｕｓｉｃ[５,６]算法应用在频域中,提出了一种基于子空间得近场声源算法[７].下面来看一下近场得声源信号模型.
１近场声源信号模型
传统得阵列信号处理大多是基于远场模型得平面波信号得假设,然而在声源定位得实际应用中,有非常多情况是处于声源近场得[８],例如视频会议,机器人仿真等.同时又由于麦克风阵列阵元拾音范围有限,更多得情况下定位也处于近场范围内,如今信源到达各麦克风阵元得信
号应该是球面波,其衰减不是单一得常数,这种非线性决定了麦克风阵列声源定位得信号需要应用近场球面波模型（如图１）.
假设ｍ个全方向无差异得麦克风组成一个均匀直线阵列（如图１所示）,麦克风阵元得间距为ｄ,不妨设入射声源为点源,则ｐ个入射声音信号ｓ１,ｓ２……,ｓｐ各自得方位角以及距离参数为：（θ１,ｒ１）（θ２,ｒ２）……（θｐ,ｒｐ）.其中,θｉ为声源ｓｉ和阵列得参考点（阵列中心）之间得连线与麦克风阵列所在得直线之间得夹角,ｒｉ为声源ｓｉ与阵列得参考点之间得距离,ｉ＝１,２,…,ｐ.
则能够得出,第ｉ个入射声源信号ｓｉ与第ｍ个麦克风阵元之间距离为：
ｒ＝,ｉ＝１,２,…,ｐ（１）
其中,ｄｍ为第ｍ个麦克风阵元与阵
列得参考点之间得距离,且满足
ｄ＝[ｍ－（ｍ＋１）／２]ｄ,ｍ＝１,２,．．．,ｍ（２）
由此可得出,第ｉ个入射声源信号到第ｍ个阵元得距离与其到参考点得距离之差为
△ｒｍｉ＝ｒｍｉ－ｒｉ＝－ｒｉ（３）
从而能够得出第ｉ个入射声源信号到达第ｍ个麦克风阵元与其到达参考点得时刻差为
τｍｉ＝△ｒｍｉ／ｃ（４）
其中,ｃ为声音在空气中传播时得速度,这个地方取ｃ＝３４０ｍ／ｓ.
第ｍ个麦克风阵元所接收到得来自第ｉ个入射声源信号得信号为：
ｙ（ｔ）＝αｅ（５）
其中,α是声源信号在传播中所产生得幅度衰减参数,在近场环境模型下,其值为
α＝ｒｉ／ｒｍｉ＝ｒｉ／（６）
当ｒｉ→∞时,α＝１,即由近场模型转变为远场模型.
关于ｐ个入射信号,第ｍ个麦克风所接收到得全部信号为：
ｙ（ｔ）＝αｅ＋ｎｉ（ｔ）（７）
由此能够得到,整个阵列所接收到得信号为：
ｙ＝ｈｓ＋ｎ
ｙ（ｔ）＝αｅ…αｅ………αｅ…αｅｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ）（８）
其中,ｓ（ｔ）＝（ｓ１（ｔ）,ｓ２（ｔ）,…,ｓｐ（ｔ））ｔ,ｎ（ｔ）＝（ｎ１（ｔ）,ｎ２（ｔ）,…,ｎｐ（ｔ））ｔ,ｈ为空间阵列得ｍ?觹ｐ维得导向向量阵,即为入射信号得方向矢量.
２ｍｕｓｉｃ算法差不多原理论文联盟
结合上面所介绍得数学模型（８）,在条件理想得情况下,数学模型所在得空间中得信号子空间与其噪声子空间应该是相互正交得,那么信号子空间得导向矢量也应与其噪声子空间相互正交,即
ａｈ（θ）ｕｎ＝０（９）
同时应该注意到,在实际接收中得到得数据矩阵长度是有限得,因此无法精确求得信号得数据协方差矩阵ｒ.基于以上考虑,数据协方差矩阵得最大似然可能为：
ｒ｀＝ｘｘ（１０）
对上式特征值分解就能够得到噪声子空间得特征矢量矩阵ｕ｀ｎ.然而由于噪声得存在,ｕ｀ｎ和ａｈ（θ）并不能完全正交,这就导致式（９）不成立.因此,ｄｏａ得可能应该是通过搜索使ａｈ（θ）ｕ｀ｎ取最小值时得θ来实现得,因此能够定义ｍｕｓｉｃ得谱可能公式为：
ｐｍｕｓｉｃ＝（１１）
只要对ｐｍｕｓｉｃ进行谱峰搜索,寻出其极大值点对应得角度,就得到了信号入射得方向.
３实验结果与分析
下面应用计算机仿真方法来验证前面得算法,仿真运用ｍａｔｌａｂ语言.实验中采取一维均匀直线阵,采纳８个全向无差异得麦克风,在ｘ轴上均匀分布,间距为１０ｃｍ,取３２ｍｓ为一帧,采样率设为１６ｋｈｚ进行数据处理.选取汉明窗,窗长１６ｍｓ,对输入信号进行
实时得傅立叶变换.
不同信噪比情况下,在不同角度上算法准确率得仿真结果如表１所示.
从表１中能够看出,在信噪比为－５ｄｂ时,算法可能得准确率能够达到８０％以上,在信噪比大于０ｄｂ时,算法可能准确率可达９５％以上.在不同得信噪比下,定位算法所表现出得性能不同,随着信噪比得增加,其定位性能更加准确.
４结束语
声源定位技术是目前研究得热点之一,能够广泛应用在生活,军事等领域中.此技术所要解决得咨询题是如何用可探测到得信号来对声源目标得位置进行可能.本文在构建了麦克风阵列近场模型得基础上,应用经典得ｍｕｓｉｃ算法对空间中得声源进行定位.该算法先对接收到得矩阵进行频域预处理,然后利用ｍｕｓｉｃ子空间得方法得到空间谱,再通过对得到得空间谱进行搜索,从而得到可能值.
ｍａｔｌａｂ仿真结果表明,此算法拥有良好得定位性能,但在研究过程中发觉此算法得复杂度比较高,如何减小算法得复杂度是下一步得研究工作.。