基于频域联合稀疏模型的麦克风阵列移动声源定位

针对实际应用中移动说话人场景,相邻语音帧之间的空间相关性急剧下降会导致声源定位估计性能下降的问题,提出利用语音频点间的空间相关性进行频域联合稀疏估计,从而提高声源移动条件下的声源定位性能.实验结果表明,频域联合稀疏的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在移动说话人场景中,性能优于传统定位算法和基于压缩感知(compressed sensing,CS)的正交匹配追踪算法.     

采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语音增强方法

基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)算法的麦克风阵列语音增强技术已得到广泛研究,但由于其通常需传统的声源定位方法提供声源方位,语音信号信噪比(SNR)低时声源定位精度将明显下降并影响到语音增强效果.提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法,该方法在GSC中引入可调波束形成器估计声源方位以抑制背景噪声影响.不同类型背景噪声下的实验室语音增强结果表明了该方法的有效性.     

阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究

为解决非均匀高斯白噪声背景下常规近场声源定位算法精度低的问题,提出一种基于噪声协方差矩阵估计的近场声源定位,预白化MUSIC算法,该方法首先从阵列输出数据中估计出噪声协方差矩阵,再利用估计出的噪声协方差矩阵预白化阵列协方差矩阵,从而提高常规算法的估计性能.仿真结果表明,在非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位中,预白化MUSIC算法定位性能高于常规MUSIC和Capon算法的估计性能.     

基于非圆信号的互质阵列欠定DOA估计方法

针对欠定波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.      

近场声源方位和距离联合估计算法

为提高近场麦克风阵列的声源定位精确度,对基于麦克风阵列的声源定位技术进行研究.详细分析了近场信号传播模型,并结合窄带子空间算法,对宽带ISM(Incoherent Signal-Subspace Method)算法进行改进,提出一种近场子空间声源方位和距离联合估计算法.该算法根据短时信号的频率特性,在特定频率上对信号应用子空间算法进行方向距离联合估计并对结果进行叠加,从而得到最终结果.该算法在相关信源和混响条件下均能得到较好的DOA(Direction-of-Arrival)估计效果.计算机仿真验证了算法的有效性.     

一种分布式阵列无模糊波达方向估计方法

为解决分布式阵列应用常规算法估计波达方向(DOA)时出现的角度模糊问题,提出一种基于压缩感知(CS)理论的无模糊DOA估计方法.利用新方法对分布式阵列的接收信号分别通过直接采样和随机矩阵两种压缩采样方式进行二次采样,将接收信号转换为CS理论所需的随机观测数据,并利用CS重构算法将目标DOA信息从观测数据中高概率、无模糊地获取.将新方法与多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等经典常规DOA估计算法的运算量进行了详细对比,指出新方法的运算量更小.通过与现有分布式DOA估计方法的仿真实验对比,验证了新方法的有效性,并分析分布式阵列接收阵元数的改变对新方法 DOA估计精度的影响.     

基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CD...     

未知互耦条件下相干与非相干混合信号的波达方向估计

针对阵列互耦对导向矢量的扰动,以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损致使超分辨波达方向(DOA)估计算法性能变差甚至失效的问题,提出了一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的DOA估计算法.其中:仅截取部分阵元的接收数据,即可达到阵列互耦自抑制的目的;对数据协方差矩阵进行特征分解,利用所得特征矢量重构等效协方差矩阵,并对等效协方差矩阵进行奇异值分解,基于多重信号分类法或信号参数估计的旋转不变子空间技术完成混合信号的DOA估计;并利用计算机进行数值仿真以验证算法的有效性.结果表明,在阵列互耦未知的条件下,所提出的算法能够正确估计信号的DOA,无需互耦参数的估计或补偿.     

基于斜投影算子的混合信号DOA估计算法

为了提高混合信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计精度并降低其阵列孔径损失，提出一种基于斜投影算子的高精度DOA估计算法.所提算法将混合信号中独立信号与相干信号分两个阶段进行估计，首先利用ESPRIT(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)算法处理阵元接收数据的协方差矩阵，得到混合信号中独立信号的DOA估计值；而后利用斜投影算子去除混合信号中独立信号的信息，得到新的协方差矩阵；利用新得到的协方差矩阵的信号子空间进行去相干处理；最后结合ESPRIT算法计算得到相干信号的DOA估计值.仿真结果表明，相较传统的混合信号DOA估计算法，所提算法在低信噪比情况下以及信号入射间隔较小的情况下有较高精度，有效地降低了阵列孔径的损失.在不同的采样快拍数下，本文算法也表现出更强的鲁棒性.     

一种改进的虚拟阵列语音信号DOA估计算法

虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.     

一种基于锁角环路的DOA估计定位跟踪

为了解决传统移动目标波达方向估计定位跟踪过程中,实时性差、精度低、计算复杂度高的问题,提出一种基于锁角环路的DOA估计定位跟踪算法.该算法采用锁角环路(DiLL)结构实现信号的波达方向(DOA)估计和定位,并实时随信号角度变化自动调整方向,以实现信号方位的跟踪.为了减小非线性和噪声对定位跟踪性能的影响,通过UKF滤波将估计目标信号的干扰消除,以提高信号方位定位跟踪的精度及系统的稳定性.仿真结果表明:该算法能够得到较高分辨率的DOA估计信号,能够对多个移动目标的方位进行有效定位跟踪,系统的精度、效率和稳定性也较高.     

基于矩阵填充的子阵重构二维波达方向估计算法

为提高稀疏阵列下二维波达方向(2D-DOA)估计的效率,提出1种基于加速近邻梯度矩阵填充的子阵重构旋转子空间(APG-SRESPRIT)算法。建立了基于矩阵填充的稀疏阵列DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质。通过加速近邻梯度算法将该信号模型恢复为完整信号,划分子阵并构建合并矩阵。对合并矩阵进行奇异值分解,在子阵重构后估计目标角度,且目标角度自动配对。仿真实验表明该文算法可减少70%的阵元数量,且在稀疏阵列下准确估计2D-DOA。     

基于子空间拟合的块稀疏贝叶斯学习DOA估计

针对传统基于稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning, SBL)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在低信噪比条件下性能不足的问题,提出了一种基于子空间拟合和块稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计方法。首先对样本的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,然后构造等价信号的稀疏表示模型并利用块稀疏贝叶斯算法进行参数求解,同时对于网格失配带来的建模误差,将空间域内的离散采样网格点作为动态参数,通过求解一个多项式,利用期望最大化算法迭代更新离散网格点的位置。仿真实验结果表明,相对于传统SBL算法,该方法具有更好的估计精度和空间分辨率。     

一种高精度的近场与远场混合源定位算法

提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性．     

基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题,提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先,将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列,构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式,提高了系统的自由度、降低了阵元互耦,并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计;其次,向量化样本协方差矩阵,将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵;最后,结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计,有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。     

基于压缩感知的麦克风阵列声源定位算法

为了提高麦克风阵列在高混响、低信噪比环境中的定位性能,提出了一种基于压缩感知的声源定位算法.该算法将声源定位问题转化为稀疏信号的重构问题,将不同位置的房间冲激响应作为特征以构建字典.首先,将麦克风接收信号转换至频域,从具有较高能量的频点中求得一组扩展的频域声源信号矢量,该矢量中包含了声源的位置信息.然后,在频域中整合这些扩展的声源信号矢量,使声源的位置信息更突出,矢量中最大元素所对应的空间位置即为声源的位置估计.仿真实验结果表明,与相位变换加权的可控响应功率(SRP-PHAT)定位算法相比,所提算法的定位成功率更高,对混响的鲁棒性更强,更适合高混响低信噪比环境中的声源位置估计.     

基于流形分离的DOA估计方法

流形分离方法(MST)针对任意形状的天线阵列,将导向矢量分解为采样矩阵(取决于几何形状)和范德蒙结构矢量(取决于信号场)的乘积,进而把适用于线性阵列的快速DOA估计算法推广到任意阵列,例如求根MUSIC算法。在实际应用中,噪声使基于MST的算法性能下降。分析了噪声对子空间类DOA估计算法的影响,给出了最优模式数目的选取方法。仿真结果表明,基于MST的DOA估计方法性能取决于信噪比和模式数。     

扩展声源全变分规则化二维稀疏DOA估计方法

针对空间扩展声源的稀疏波达方向(DOA)估计问题,提出一种全变分规则化的二维DOA估计方法(简记为2DTV-CES)。首先利用扩展声源的空间分布成组性和声源相关性特征建立扩展声源模型;然后,通过构建二维广义阵列流形及其过完备表述,实现声源的稀疏表示;通过定义二维全变分,构建二维全变分正则项,实现对于声源结构特征的几何约束,促进解的分段常数轮廓的形成;最后结合全变分正则项与一般LASSO构建二维全变分稀疏DOA估计模型,由凸优化求解。理论分析表明,与传统二维DOA估计方法相比,所提方法避免了去相关处理、角度配对的步骤。仿真实验验证了方法的有效性,在涉及扩展源的DOA估计中,2DTV-CES方法性能明显优于一般LASSO方法和改进的ESPRIT方法,检测概率超过95%,实现了对扩展声源的二维波达方向的高精度快速估计。     

宽带直接处理方法的性能分析

首先建立了宽带阵列信号处理的模型,在此基础上,主要分析了CSM,BASS-ALE,以及FDM宽带高分辨方位估计算法.进行了计算机仿真试验,在理论上分析和比较了三种方法的性能,验证了宽带波达方向(DOA)估计算法的有效性.仿真结果表明,与CSM相比较,宽带直接处理方法BASS-ALE和FDM具有更好的性能,其原因是宽带直接处理方法不需要构造聚焦矩阵,也不需要方位预估,避免了这些因素对子空间谱及方位估计的影响.     

基于改进的离散随机近似方案的导频研究

为解决传统信道估计方法在稀疏信道估计的性能不够理想,许多算法没有考虑到导频放置等问题,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)应用到稀疏信道估计中.基于CS理论测量矩阵互相关最小化的导频图案设计的分析,提出信道估计均方误差最小准则来选择CS算法的方法,建立OFDM系统模型和导频设计方案.仿真结果表明:改进的离散随机近似方案的导频设计,比遍历性搜索收敛更快更有效,对基于OMP算法的信道估计性能有较大幅度提升.