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。     

基于倒谱分析的防混响时延估计算法

为了提高混响条件下时延估计算法的精度,对广义互相关时延估计算法进行分析后,介绍了倒谱分析在去混响处理中的作用,根据接收信号中各种成分在倒谱的分布情况,对基于同态滤波的时延估计方法提出改进方案。通过仿真实验对比传统时延估计算法和新算法的性能,并从误差角度分析时延估计的准确度。从仿真结果可以看出,本文提出的算法在混响比较严重的环境中做时延估计,其均方根误差比广义互相关时延估计算法(GCC)降低了20%左右,比改进前的基于同态滤波广义互相关算法(CEP-GCC-TDE)降低了8%左右,估计精度有了进一步提高,在室内声源定位中具有实用价值。     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识,特别是对其功率谱的了解,而在实际应用中,往往缺乏这种先验知识,只能以估计值来代替,从而影响时延估计精度,自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制,提高时延估计的精度,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数,从理论上证明了,任何一个广义相关权函数,都能够变换成一个或几个Roth处理器的组合形式,实际上,Roth处理器就是自适应滤波器实现的,能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器,从而实现了自适应广义相关时延估计算法。     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

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。     

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。     

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.     

一种联合角度时延估计新方法

为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对,只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MUSIC,JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比,该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

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。     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。     

不确定网络化控制系统的鲁棒容错控制

提出了网络化控制系统(NCS)的一种建模方法.该方法采用时延估计法和在线取得时延法来获取时变时延,不仅解决了采样时差和时变时延难以估计的难点,而且大大简化了NCS的建模过程.针对NCS中传感器和执行器的失效问题,利用Lyapunov法给出了一种新的鲁棒容错控制算法.运用该算法设计的控制器可使系统在网络时延、故障和建模误差的共同干扰下依然稳定运行,而且该算法接近于普通的状态反馈设计,便于工程实现.实验结果表明,算法能使系统在传感器失效和建模误差的作用下保持鲁棒稳定性.     

Robust fault tolerant control of uncertain time-delay linear systems

Robust fault tolerant control for a class of time-delay linear systems with parameter uncertainties is studied, and a time-delay related state feedback control is proposed. On the basis of Lyapunov method , we prove that the proposed control law has integrity against sensor and/or actuator failures if the correspondent sufficient condition can be satisfied. A heuristic algorithm is also provided to facilitate the realization of the fault tolerant control. Finally, a simulation example is presented to show the effectiveness of the proposed approach.     

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。     

循环时延估计方法相互关系研究

系统分析了几种循环时延估计方法的原理,并对循环时延估计方法进行了分类.论证了几种方法的相互关系,揭示了这些方法之间的内在联系.结果表明广义循环互相关法(GCCC)与循环相位谱法是等效的;信号选择性自适应法是循环谱相关法(SPECCORR)的迭代实现;循环互相关函数相关法(CCCC)和循环谱相干法(SPECCOA)是循环互模糊函数法(CCA)的特例.     

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.     

基于互模糊函数的时差频差估计算法及实现途径

针对双站无源定位系统中的时差频差测量问题,该文研究了利用互模糊函数对雷达信号进行时差频差联合估计的可行性及算法,分析并推导了常见雷达信号的时差频差估计标准差表达式,给出了典型雷达信号时差频差联合估计的仿真结果及实现途径,仿真结果表明:通过采用并行处理与缩小搜索范围等措施,有效缩短了模糊函数的计算时间.     

刚度、阻尼矩阵非对称性对气动导数识别的影响

针对桥梁结构节段模型风洞测振试验中因风的作用而导致的系统刚度矩阵和阻尼矩阵的非对称性可能影响识别结果这一问题,利用状态空间法仿真薄平板模型在均匀风场中的自由衰减响应和紊流场中的抖振响应,分别采用特征实现算法(ERA)和随机子空间法(SSI),识别出均匀流场和紊流风场中的理想薄平板模型气动导数.通过与仿真所用的薄平板模型的气动导数理论值的对比,确定等效刚度矩阵和等效阻尼矩阵的非对称性对系统识别方法所得结果的影响.仿真结果表明,目前,应用比较广泛的ERA方法和SSI方法,均对阻尼矩阵和刚度矩阵的非对称性具有足够的适应性.     

罗兰-C天波传播时延的稳定性与空间相关性

研究了罗兰-C天波传播时延的稳定性与空间相关性.结果表明:罗兰-C天波传播时延的稳定性存在明显的日变化,白天比较稳定,夜间较差,日出前后稳定性最差;主、副台天波时延随机起伏间的相关系数大部分时间都在0.5以上,平均为0.7~0.8.