广义二次相关时延估计算法改进

在基于TDOA的声源定位算法中时延估计的精确度是关键,时延估计极小的误差也会导致定位结果的偏离,因此为了提高声源定位的精度,必须对时延进行准确的估计.传统的广义互相关时延估计方法是通过添加相应的加权函数来提高语音信号中的有效成分,从而提高时延估计的精度.然而现实中声学环境非常复杂,在较低信噪比的情况下,传统广义互相关时延估计法的性能开始下降,导致时延估计误差变大.针对这一问题提出了一种基于二次相关的广义互相关时延估计改进算法,该方法首先通过滤波器对接收到的音频信号进行滤波,再利用二次相关抑制了噪声对信号的干扰,然后对加权函数进行改进,提高时延估计精度.最后计算机仿真实验表明,无论在低信噪比还是在高信噪比甚至是弱混响的环境下,该方法都获得了较好的时延估计性能.     

基于改进时延估计的声源定位算法

针对强噪声和强混响条件下, 室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题, 提出一种基于改进时延估计的声源定位方法. 该方法建立在单源多元混响模型下, 首先用四元十字型麦克风阵列估计时延; 然后在广义互相关时延估计算法的基础上, 引入二次相关法以削弱噪声干扰, 同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足, 提高混响环境下的时延估计精度; 最后, 通过远场近似几何方法定位声源. 实验结果表明, 与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比, 该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力, 能获得更准确的定位结果.     

增采样时延估计被动声音定位方法

针对传统的基于广义互相关时延估计的平面五元十字阵被动声音定位算法定位精度低的问题,提出了运用增加采样的时延估计被动声音定位方法,对低采样率采得的信号进行内插,增加采样后再进行五元几何定位。Matlab定位仿真实验结果显示,相同采样率下,改进后的算法平均定位误差仅为传统TDOA算法的1/14,由此表明该方法较大地提高了广义互相关时延估计被动声音定位算法的精度。     

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform, GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation, BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明：与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。     

基于自适应频率选择的鲁棒时延估计算法

为了增强相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据(32ms)估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比(SNR),然后自适应地选择SNR较大的频率用于时延估计.仿真实验结果表明,不论是在中等混响(混响时间T60=0.3s)还是在强混响(T60=0.6s)条件下,相对于GCC-PHAT方法,该算法对噪声的鲁棒性更强.     

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

基于广义互功率谱相位法的声源定位技术

研究如何在复杂噪声和严重混响的室内环境下,提高声源定位系统的性能.首先分析室内麦克风阵列的信号模型,确立一种合适的阵列拓扑结构;其次在复倒谱域对滤波器的各项参数进行仿真比较,得出滤波器参数的最佳值;然后提出一种广义互功率谱相位法,改进了峰值不明显等问题.在Matlab中对多种加权函数进行了仿真比较,进一步改善声源定位结果的准确性.最后对提出的算法进行验证,结果表明,当改进后算法的角度误差和距离误差分别为±10°和±15cm时,定位成功率能达到80%左右.     

基于双耳相干函数的鲁棒时延差估计与混响抑制算法

传统的基于相关峰的广义互相关算法在混响环境下性能急剧下降,尽管一些优先效应模型被提出以改善其性能,但是这些模型计算复杂且对阈值选取很敏感。该文首先通过协方差矩阵的特征值来分别更新语音的相干函数和噪声的相干函数,随后将语音的相干函数与理想相干函数匹配,用于时延差估计。估计出的时延差和噪声的相干函数用于相干与散射信号能量比值(coherent-to-diffuse power ratio,CDR)的估计,最后利用实时估计出来的CDR值进行混响抑制。实验结果表明:该方法的定位误差明显低于传统方法,且混响抑制后的主观语音质量评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)分数高于对比算法。     

基于多路线性预测技术的时延估计

很多麦克风阵列时延估计算法在噪声和混响环境下性能都会下降。该文提出一种基于多路线性预测(multi-ple linear prediction,MLP)的时延估计算法。通过传递函数比估计来消除通道间传递函数的非对称性,提高信号相关程度;空间预测技术引入了阵列冗余信息,并以相关系数矩阵作为时延搜索的目标函数,提高时延估计的可靠性。实验结果显示了多路线性预测算法的估计准确率更高,性能更加稳健。与几种经典算法相比,在噪声和混响环境下MLP算法的估计正确率分别提高了5%和30%以上。     

一种基于离散时延的鲁棒声源三维定位方法

为了减少相位变换加权的可控响应功率(SRP-PHAT)声源定位算法的计算量,提出一种基于离散时延的改进算法.该方法首先利用FFT将麦克风阵列的每一帧接受信号变换到频域,然后在频域补零至16倍帧长,再运用IFFT将所有麦克风对的广义互相关函数在搜索之前计算好,从而可大幅度减少计算量.频域补零提高了广义互相关函数的采样率,因而由时延离散带来的定位误差很小.仿真结果表明,无论在远场还是近场条件下,该算法均能将计算量降低一个数量级而保持原算法的鲁棒性.     

提高时延估计精度的方法研究

该文在分析各种时延估计方法的优缺点的基础上,研究提高时延估计计算精度的方法。文中提出采用线性调频Ｚ变换的方法来提高时延估计的精度。结合采用广义互相关原理,采用线性调频Ｚ变换对直升机声音信号进行了仿真计算,在有一定相关噪声的条件下,时延估计误差的方差可达到５μｓ以内,优于其它的时延估计方法的计算结果。反映了该方法是一种较好的方法,具有实际意义。将该方法用于智能雷弹中,可以合轩弹对直升机的声定矩误差控     

基于PHAT-β广义互相关的变压器机器鱼避障时延估计仿真

针对变压器机器鱼避障过程中发射信号和回波信号时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于相位变换加权(PHAT-β)广义互相关(GCC)算法的时延估计方法.区别于传统的基本互相关(BCC)算法,PHAT-β GCC算法可以根据信噪比在频城内对互功率谱进行灵活调节,提高了时延估计的抗噪性和准确性.首先对发射信号和回波信号进行快速傅里叶变换和共轭相乘得到互功率谱,然后对互功率谱进行PHAT-β加权、傅里叶逆变换得到广义互相关函数,最后通过峰值检测得到时延估计值.仿真分析和验证了不同类型发射信号(正弦信号、方波信号)、不同信噪比(20、10、0 dB)、不同指数调节因子的时延估计性能,结果表明所提算法相对于传统的BCC算法具有更好的抗噪性和更尖锐的时延估计峰值.     

多通道脉冲激光探测技术研究

在介绍多通道激光探测系统工作原理的基础上,设计了一种基于数字化的激光探测系统,采用一种基于抛物线内插互相关时延估计的激光定距方法,从而进一步提高定距精度. 该系统采用6路双通道ADC并行采样,具有较好的实时性. 仿真结果表明,互相关时延估计算法能够在低信噪比（R_SN=-7 dB）下实现定距,最大距离误差为0.74 m.      

麦克风阵列声源定位中时延估计的改进

时延估计是阵列信号处理中的关键技术,是麦克风阵列声源定位系统中常用的方法.影响麦克风阵列声源定位性能的因素有很多,混响就是其中之一.通常麦克风阵列定位系统多处于室内环境中,除了其他干扰噪声和环境噪声的影响外,声源本身经过环境反射造成的混响也会对其性能造成较大的影响.本文在互相关原理的基础上,综合两种不同的频域加权算法,PATH加权和ML加权进行改进,弥补了原算法不能同时稳健噪声和混响的不足,并得到多种环境下的最优q值,降低了多径效应对估计阵元间的相对时间延迟的影响,提高了时延估计的准确率和声源定位精度.实验结果证实了新方法的时延估计准确率高和最优q值的有效性.     

低频段内的频谱细化技术

在被动时延定位系统中,时延估计通常采用互相关函数进行计算,本文采用MCZT算法来计算相关系数,通过仿真结果证明这种方法可以精确计算相关函数的峰,与FFT算法相比,信号的时延估计精度显著提高。     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

基于稀疏过零点信息的抗幅值失真时延估计方法

基于时延估计的TDOA方法广泛地应用于声学定位技术中,应用时引入的干扰会导致一定程度的幅值失真,从而影响时延估计的准确与稳定性.文中分析了不同干扰因素带来的影响,进而针对幅值失真问题,提出了一种新的基于信号过零点信息进行时延估计方法.该方法对需要进行时延估计的两路信号进行幅值归一化处理,得到仅含0、1两种特征值的稀疏化信号,在一定范围内将稀疏化信号错位相减得到误差系数函数,通过索引误差系数函数的最小值求得通道时延估计值.为了验证该方法的有效性,分别进行了数值模拟、耦合腔实验与室内混响定位实验,实验中采用广义互相关(GCC)时延估计方法作为对比,结果表明:对于模拟信号和耦合腔标准声源生成信号,该方法均有较好的抗干扰能力,在信噪比为-5 dB时依然可以准确进行时延估计计算;与GCC方法相比,可用于极端条件如信号削波时的时延估计;在低采样率实验中,该方法较GCC方法受采样率降低影响小,在低采样率的条件下依然保留一定时延估计能力;在室内混响条件下的近距离声源定位实验中,该方法受声源距离、混响影响小,并且较GCC方法具备更强的抗突发干扰能力.文中所提出的方法能很好地抑制信号削波、低采样率、混响干...     

基于变步长最小均方误差自适应滤波器的变压器机器鱼避障时延仿真

为了解决变压器机器鱼避障过程中时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于变步长LMS（最小均方误差）自适应滤波器的时延估计方法。不同于传统的互相关时延估计算法,变步长LMS自适应滤波器算法不需要信号和噪声的统计先验知识,具有更好的适用性。算法根据最小均方误差准则和最速下降法对滤波器的输出和权系数向量进行自适应调节,迭代过程中采用变步长代替传统的固定步长提高了收敛速度,然后对权系数向量进行Sinc函数插值获得时延估计结果。仿真分析了不同信噪比条件的时延估计性能,并且与传统互相关算法进行了比较,结果表明所提算法相对于传统互相关算法具有更好的抗噪性和更明显的时延估计峰值。     

基于次梯度投影的数字助听器自适应声源定位方法

该方法在特征值分解算法的基础之上,利用次梯度投影方法自适应估计声源到麦克风的脉冲响应系数,进而估计出各麦克风之间时延,并利用几何方法定位声源在3D空间的位置.与传统的基于广义互相关的时延估计算法相比,提出的算法在房间反射与共振的情况下定位精度更高;与基于NLMS算法的自适应特征值分解时延估计算法相比,提出的算法收敛速度更快,并且在强噪声的情况下鲁棒性更强.基于眼镜数字助听器声源定位系统的实验与仿真研究了麦克风阵不同的几何尺寸对算法性能和定位精度的影响,证明了在不同信噪比情况下该算法都能有效定位声源的3D空间位置.     

基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.