室內(nèi)被動(dòng)聲源定位算法的研究.pdf

1、室內(nèi)被動(dòng)聲源定位是一門新興的技術(shù)，在適合遠(yuǎn)場(chǎng)模型的傳統(tǒng)波束形成法的基礎(chǔ)之上，現(xiàn)在又發(fā)展出了基于高階統(tǒng)計(jì)量的定位法、自適應(yīng)濾波延遲估計(jì)定位法、高分辨定位算法等許多種方法。波束形成法雖然不受相關(guān)性的限制，但是在增強(qiáng)信號(hào)的同時(shí)也增強(qiáng)了該方向的噪聲，且受基陣孔徑限制；自適應(yīng)濾波延遲估計(jì)法可以解決聲源移動(dòng)的實(shí)時(shí)問(wèn)題，然而是基于噪聲不相關(guān)的假設(shè)，且收斂速度慢；高分辨定位算法分析的對(duì)象是平穩(wěn)信號(hào)，并且算法復(fù)雜，運(yùn)算量大。 為研究如何提高室內(nèi)聲

2、源定位的性能，本文在單傳感器雷達(dá)回波的時(shí)延估計(jì)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)出了基于小波變換的二元傳感器陣列的時(shí)延估計(jì)算法。它免除了互相關(guān)法中噪聲不相關(guān)的假設(shè)條件，克服了由于強(qiáng)隨機(jī)噪聲干擾所帶來(lái)的誤差。但因?yàn)樾〔ǚ治霰旧淼木窒扌?需要依靠經(jīng)驗(yàn)去選取小波，且當(dāng)小波基確定時(shí)，小波分解只與分解尺度和信號(hào)的采樣頻率有關(guān)，不具有自適應(yīng)性)，使得這種方法性能較低。 在對(duì)多種算法研究的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)室內(nèi)語(yǔ)音信號(hào)非平穩(wěn)、有反射和混響等相干噪聲的特點(diǎn)，提出了一

3、種新方法——基于Hilbert-huang變換的時(shí)延定位法。希爾伯特-黃變換這種時(shí)頻局部化分析法，非常適合處理非平穩(wěn)信號(hào)，它從信號(hào)自身出發(fā)，自適應(yīng)的產(chǎn)生信號(hào)固有的基函數(shù)，而不是人為的設(shè)定變換的基函數(shù)。本文提出的這種創(chuàng)新性算法首先對(duì)傳感器陣列采集到的信號(hào)做經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)，得到各個(gè)階的固有模態(tài)函數(shù)(IMF分量)，然后對(duì)這些分量進(jìn)行小波的軟域值去噪以提高系統(tǒng)精度，再根據(jù)互相關(guān)原理并加最優(yōu)極大似然窗求得時(shí)間延遲估計(jì)，最后用幾何插值法即可

4、得出聲源的方位角。由于IMF是信號(hào)本身的固有分量，使得系統(tǒng)在噪聲和信號(hào)未知的情況下，具有很好自適應(yīng)性：并且Hilbert譜對(duì)信號(hào)細(xì)節(jié)的表達(dá)十分精確，非常易于語(yǔ)音信號(hào)和干擾噪聲的分離，進(jìn)而減小了混響對(duì)整個(gè)定位系統(tǒng)的影響。 通過(guò)對(duì)麥克風(fēng)陣列的分析，本文建立了室內(nèi)聲定位的二元陣列模型。在此基礎(chǔ)上，將本文提出的創(chuàng)新性方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，得出的相關(guān)峰值尖銳，旁瓣抑制效果較好。文章最后分別對(duì)不同方位、不同講話人的情況進(jìn)行了仿真分析，分別比較