浅海声速剖面与移动声源的跟踪定位

在水平非均匀分布的浅海环境中,针对移动声源跟踪时,声速剖面的变化会对声场产生影响,提出了一种利用集合卡尔曼滤波算法的声速剖面跟踪反演和移动声源跟踪定位的方法。首先,将声速剖面进行距离和深度的参数化表示,从而将对声速剖面的跟踪转化为对声速剖面前3阶经验正交函数系数的跟踪;其次,通过将声源状态信息和声速剖面信息表示为状态变量,而将垂直线列阵接收到的声场信息作为测量值建立状态-测量模型,然后利用集合卡尔曼滤波方法对模型状态变量进行跟踪。仿真结果得出:声速剖面跟踪反演的均方根误差和移动声源跟踪定位的绝对误差都非常小,对声源的跟踪定位精度很高。并且通过增加集合样本数、增加接收信号信噪比以及增加接收阵元数目都可以提高跟踪定位结果精度。最后,利用东海实验数据对本方法进行了验证。     

非均匀声速场中高精度逐次逼近声源定位方法

针对非均匀声速场中传统飞行时间法无法直接计算声源到各声接收点的精确距离从而影响定位精度的问题,提出了一种基于逐次逼近方法的高精度声源定位方法。建立二维平面模型,推导证明了均匀声速场和固定声接收阵型中逐次逼近定位理论的正确性。然后,在任意分布的非均匀声速场和接收阵型条件下,仿真证明逐次逼近法的有效性,以及迭代次数和接收点个数与定位精度的关系。结果表明,该算法可用于非均匀声速场中任意位置声源的声学定位,在125 m×125 m水平区域中,声速起伏范围为±5 m/s,当迭代次数大于26次时,定位误差可小于1 mm,且定位精度随着迭代次数和接收点个数的增加而提高。     

一种分布式双麦克风线阵声源定位方法

分布式麦克风阵列由于比传统的单阵列具有更大的空间孔径,可以获得更好的声源定位性能,因此基于分布式麦克风阵列的声源定位方法成为当前麦克风阵列领域研究的热点之一。本文研究了一种基于分布式双麦克风线阵的声源定位方法,并进行了系统实现,从理论上剖析了该算法的定位精度与单阵列定向误差以及声源位置之间的关系,而且还揭示了声源高度扰动对该算法定位精度的影响。最后,分别通过仿真实验和实际定位系统的测试结果,验证了本文理论分析的正确性。     

一种利用分布式传声器阵列的声源三维定位方法

为了提高噪声和混响条件下分布式传声器阵列进行声源定位的性能,提出一种利用空间稀疏性和压缩感知原理的声源三维定位方法。该方法首先通过两次离散余弦变换方式提取出声音信号特征,并用该特征来构建稀疏定位模型,以便能够综合利用语音信号的短时和长时特性,同时降低模型维数;然后利用在线字典学习技术动态调整字典,克服稀疏模型与实际信号之间的失配问题,增强稀疏定位模型的鲁棒性;进而提出一种改进的平滑l₀范数稀疏重构算法来进行声源位置解算,以提高低信噪比条件下的重构精度。仿真结果表明该方法不仅可以实现多目标定位,而且具有较强的抗噪声和抗混响能力.     

浅海时变声速环境下的自适应匹配场定位算法实现*

针对浅海环境下声速剖面失配引起的匹配场处理器失配问题,提出了一种自适应匹配场定位算法在声速剖面时变环境下的实现方式。将先验声速剖面集简化为经验正交函数表示,结合蒙特卡洛方法与环境扰动约束算法对当下时刻的目标声源进行匹配场定位。本文以某次试验获取的连续20小时的声速剖面数据为研究对象,通过仿真试验对该算法进行验证,结果表明：在先验声速剖面集的半小时之后,利用自适应算法的距离和深度定位成功率较常规匹配场算法有较大提升,其中,深度正确定位概率相对较低。     

分布式压缩感知麦克风阵列多声源方位估计*

麦克风阵列已被广泛应用于音/视频会议等人机交互领域中时,多声源应用场景对声源方位估计性能提出了更高的要求。压缩感知(CS)声源定位算法将声源定位问题转化为信号的稀疏重构问题,相比传统的定位算法如相位变换加权（SRP-PHAT）和时延累加定位（DS）能够获得较高的定位性能,但多声源的存在一定程度上降低了稀疏程度,影响了CS重构性能。考虑到传统的CS定位算法并未利用多个连续语音帧之间声源空间向量的共同稀疏性,提出采用分布式压缩感知（DCS）理论以改善多声源的稀疏恢复估计的性能。仿真和实验结果表明,相比于传统定位算法和CS-OMP算法,DCS-SOMP算法在不同信噪比和不同声源强度的环境中,对多声源的方位估计都具有更好的定位性能和定位稳健性。     

声速剖面对不同深度声源定位的影响

在对一次试验数据进行匹配场定位处理时发现, 选取声速剖面有轻微失配的情形下, 水面弱声源显现, 水下强声源反而消失. 基于该现象研究了声速剖面失配对不同深度声源定位的影响. 首先通过仿真试验排除海上试验中不确定因素的影响, 进一步得出深处声源定位受声速剖面失配影响较大的结论, 并针对夏季负跃层情形进行跃层深度失配的仿真, 初步得出在跃层下边界以下10 m附近处的声源对声速剖面失配最敏感. 最后从简正波的角度进行理论分析, 分两点对这一现象进行了合理解释.     

基于多天线信号合成的优化到达时间差定位算法

分布式探测系统中当接收信号信噪比较低时,基于信号到达各接收天线延时差(TDOA)的定位法精度直接被延时差测量精度所制约。为解决这一问题,提出了基于多天线信号合成的优化TDOA定位算法,利用多路合成后的信号来精确获得各路信号延时差。仿真结果表明优化定位算法相较传统高斯牛顿迭代法在低信噪比情形下可将定位误差减小一个数量级。进一步搭建光纤稳时传输系统,实验结果显示,在信噪比为1.1dB时,优化算法定位精度可达到1.6m,比传统算法的定位误差降低了86.8%。算法将极大地扩展TDOA定位法的适用范围。     

基于Group Lasso的多重信号分类声源 定位优化算法*

多重信号分类算法因其抑制噪声能力强、计算速度快等优点,在声源定位领域得到广泛应用。但该算法在中低频段分辨率及聚焦性能较差。针对该问题,提出一种基于Group Lasso的多重信号分类优化算法。该算法将多重信号分类算法输出值作为初始值,并在Group Lasso算法组间计算时对目标信号进行稀疏、在组内计算时对该组信号进行平滑及阈值截断。仿真结果表明:该优化算法在中低频段可明显提高多重信号分类算法分辨率,同时改善因扫描位置与声源面位置不重合引起的聚焦性能下降问题。     

球谐域自适应混响抵消与声源定位算法

提出了一种基于球谐域的自适应混响抵消与声源定位算法,该方法通过去混响处理改善语音质量,并提高球谐域定位算法在混响环境下的定位性能。推导了基于多通道线性预测的自适应混响抵消算法在球谐域的表达式,针对刚球模型提出分阶处理的去混响方法,并对去混响后的信号进行波达方向估计。采用32元球阵的仿真结果表明,相比于球谐域不分阶去混响方法,该方法最大可减少约2/3的运算量,同时语音PESQ得分及SRMR均显著提高。利用实验数据对算法性能进行测试,实验结果验证了该方法在实际声学环境中去混响和声源定位的有效性。     

Distributed sound source localization algorithm with sound velocity calibration in windy environments

A new sound source localization method with sound speed compensation is proposed to reduce the wind influence on the performance of conventional TDOA(Time Difference of Arrival) algorithms. First, the sound speed is described as a set of functions of the unknown source location, to approximate the acoustic velocity field distribution in the wind field. Then,they are introduced into the TDOA algorithm, to construct nonlinear equations. Finally, the particle swarm optimization algorithm is used to estimate the source location. The simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve the localization accuracy for different wind velocities, source locations and test area sizes. The experimental results show that the proposed method can reduce localization errors to about 40% of the original error in a four nodes localization system.     

声速测量装置的改进

采用低频数字信号源推动小型扬声器做声源,用静电式驻极体传感器做拾音器,对传统的声速测量装置进行了改进.改进后的装置不仅能测量不同频率的声速,而且又降低了成本.本文详细介绍了电路的组成及测量结果.     

循环平稳声场的声源定位研究

旋转机械产生的辐射声场具有循环平稳特性,传统的平面近场声全息技术无法准确反映其调制特性,往往在边频带上出现虚假的能量的分布.采用循环谱密度取代功率谱密度作为重建物理量,则可准确提取循环平稳声场的调制和载波信息.考虑到循环谱密度的计算量以及特征提取的准确性,提出了循环谱密度组合切片分析法,并分析了加性白噪声对重建的影响.仿真分析及实验结果表明,此方法有较强的噪声抑制能力,全息重建的结果可准确反映声源的位置.     

导向相应功率定位中时延不确定项的影响

在分布式传声器网络应用中,可控波束形成器导向相应功率(SRP)声源定位算法受到导向时延不准确的影响导致定位不稳定.将导向时延不确定项引入SRP定位模型,并对引起不确定项的主要干扰因素进行了分析建模,同时提出了应对导向时延不确定项的SRP定位算法.蒙特卡罗仿真和分析表明该算法具有抑制噪声和降低定位误差的效果,实际实验数据...     

传声器阵列声压级在线校准*

在户外环境中对某一目标噪声源进行声压级测量时,由于单个传声器不能在多声源干扰情况下有效监测目标信号,为了有效抑制非目标信号的干扰,通常利用传声器阵列进行波束形成从而对目标信号进行增强。MEMS传声器阵列由于体积小,价格低等优点而得到广泛使用,为了解决在户外进行噪声监测时,MEMS然而MEMS传声器阵列器件的工艺误差和灵敏度退化问题会导致波束形成滤波器的性能下降存在由器件工艺误差和老化所导致的声压级测量不准确问题,从而影响声压级的测量结果。为了解决这一问题,本文介绍了一种通过比较补偿参考传声器与传声器阵列之间的测量声压级之偏差进行从而实时在线校准的方法。该方法利用TDOA多声源定位方法在时频点上对实时采集的信号对所采集的信号在时频点上挑选有效目标信号进行有效挑选,并利用参考传声器的标准频响特性去修正阵列的声压级测量误差值。为了验证方法的可行性,本文通过实验比较了不同环境噪声干扰下的测量声压级差与无干扰条件下的测量声压级差的一致性,结果证明该校准方法在具有较好高的精确性和鲁棒性,并且可推广于任意一种阵型的传声器阵列声源定位装置噪声监测装置。     

基于稀疏表示和特征加权的离格双耳声源定位*

基于头相关传递函数数据库的传统双耳声源定位方法的定位角度往往被限定在头相关传递函数数据库的离散测量点上。当头相关传递函数数据库的测量方位角间隔较大时,这类算法的性能会显著下降,这就是典型的离格问题。该文提出了基于加权宽带稀疏贝叶斯学习的离格双耳声源定位算法。首先该算法建立离格双耳信号的稀疏表示模型,然后利用双耳相干与扩散能量比特征对各个频点进行加权以降低噪声和混响的影响,最后通过加权宽带稀疏贝叶斯学习方法估计离格声源的方位角。实验结果表明,该算法在各种复杂的声学环境下都有着较高的定位精度和鲁棒性,特别是提高了离格条件下的声源定位性能。     

An evaluation of low-power microphone array sound source localization for deforestation detection

Illegal deforestation is a worldwide problem which may be alleviated through technological means of deforestation monitoring, e.g. wireless sensor networks capable of identifying chain-saw noise, performing sound source localization (SSL), and alerting the authorities to the location of the illegal deforestation activity. In this paper we evaluate the feasibility of performing SSL on low-power, energy-constrained, microphone-array-equipped sensor nodes (SNs) with the Delay-and-Sum (DS) beam-forming algorithm. Our work is the first application of this technique for chain-saw noise. We evaluate array configurations of 4, 8, and 16 microphones, and a multitude of DS algorithm configurations, utilizing chain-saw recordings from the ESC dataset, which is available online. We implement the DS algorithm as a digital circuit in a Xilinx Spartan-6 FPGA and analyze its energy consumption. Our analysis indicates that accurate chain-saw localization can be achieved with much simpler microphone arrays and DS configurations compared to previous work. Furthermore, adding FPGA-based SSL capability to the SN increases the energy consumption by less than 10%, compared to a baseline SN capable only of chain-saw identification through spectral analysis executed in software on the SN microcontroller.     

Accelerated steered response power method for sound source localization using orthogonal linear array

In microphone arrays application, it is a difficult task to accurately and fast localize sound source in a noisy, reverberant environment. In order to solve this problem, many approaches have been presented. Among them, the steered response power-phase transform weighted (SRP–PHAT) source localization algorithm has been proved robust. However, SRP–PHAT requires high computation cost for searching a large location space. To overcome this shortcoming, an improved SRP–PHAT will be presented that reduces a two-dimension searching space into a couple of one-dimension ones by using an orthogonal linear array. In this method, the parameters of direction of arrival (DOA) are separated. The main computation can be carried out independently in two one-dimension spaces, thus the computational load will be greatly cut down. Simulations show that there is no loss in accuracy in the proposed method.     

基于波束形成的多类型多声源定位研究

为实现空压机多噪声源的准确定位,仿真对比了多种近场球面波多声源定位算法。基于时域波束形成,研究了相同声源平面、不同声源频率、不同声源纵向距离、不同声源强度下多声源定位以及声源频率、声源纵向距离和声源强度多因素联合的多声源定位仿真方法,模拟了更接近实际的噪声源类型。基于频域波束形成,仿真研究了1400 Hz,2400 Hz,3400 Hz,4400 Hz的多声源。分别利用互功率谱波束形成和除自谱的互功率谱波束形成,仿真研究了相干声源和不相干声源。开发了阵列声成像测试平台,运用频域波束形成和功率谱波束形成对空压机进行了定位试验研究。结果表明,1400 Hz下空压机的主要噪声源是气缸盖、空气滤清器和曲轴附近的机体,这可为空压机减振降噪改进设计提供依据。