基于子带信噪比估计和软判决的鲁棒双耳声源定位算法

为了提高噪声和混响环境下的双耳声源定位算法性能,提出了一种基于子带信噪比估计和软判决的双耳互功率谱和耳间时间差估计算法.首先根据每帧中每个子带双耳声信号的自相关矩阵估计子带信噪比;其次,将子带信噪比映射为软判决值,并对双耳互功率谱进行加权;最后利用加权后的互功率谱估计耳间时间差,从而判断目标声源方位.仿真测试和实际环境测试均表明:与基于互相关函数、过零率的传统双耳声源定位算法相比,所提算法在噪声和混响的复杂声学环境下,显著提高了双耳声源定位性能.     

立体声和环绕声像的相关分析

提出了立体声重发声像的相关理论分析法。通过对双耳听觉互相关函数的计算,得到声重发时双耳声信号的时间差以及听觉互相关系数Ｉ,从而对声像位置和声像的明晰度进行分析,得到了同主观评价实验相一致的结果。     

头相关传输函数与虚拟听觉重放

头相关传输函数（HRTF）是自由场情况下点声源到双耳的声学传输函数,包含有声源定位的主要物理信息,在双耳听觉物理的研究中是非常重要的.虚拟听觉重放是HRTF的一个重要应用,它采用HRTF信号处理的方法模拟声源到双耳声学传输过程,从而在声重放中产生相应的空间听觉事件.目前HRTF与虚拟听觉重放已成为物理学（声学）、信号处理、听觉生理等研究领域的热门与前沿课题,受到国内外多学科研究工作者的共同关注,并在众多的领域得到广泛的应用.该文综述HRTF与虚拟听觉重放的基本原理与国内外研究进展,并概述了虚拟听觉重放的一些重要应用.     

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.     

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。     

基于二维卷积神经网络的无线局域网室内定位系统

为改善现有无线局域网（Wireless Fidelity, WIFI）室内定位算法的精度与复杂度问题,提出了一种基于二维卷积神经网络（2D-Convolutional Neural Network,2D-CNN）的WIFI室内定位算法。该算法将在线阶段的复杂性转移到离线阶段,在线阶段中仅使用2D-CNN网络进行训练;在离线阶段中,采集定位区域各采集点可接收到的所有无线接入点（Access Point,AP）的接受信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）值,并根据其计算峰值,二者结合构成位置指纹图像。再使用滑动窗口进行数据集扩充,最后将其引入到2D-CNN网络模型中进行训练,建立定位模型并完成定位。实验结果表明,在当前室内环境中,该算法的平均定位精度达99.58%,证实了不同参数、优化算法及模型架构选择的正确性。     

基于遗传算法优化的支持向量回归的室内定位算法

基于zigbee接收信号强度指标的室内定位由于成本低,硬件功耗低,易于实现而受到越来越多的关注。为了提高zigbee技术的室内定位精度,减少环境因素的不利影响,本文提出了一种遗传算法优化支持向量回归的室内定位方法。该算法分为离线采集和在线预测两个阶段,离线采集进行指纹数据库的建立,在线预测则根据训练模型进行位置预测。首先所有的采集数据通过卡尔曼滤波进行处理,然后通过遗传算法优化支持向量回归(GA-SVR)的惩罚参数 、RBF核宽度 和损失函数变量 ,从而使支持向量回归达到最好的位置预测性能。在实际场景中的实验结果表明,与PSO-SVR, GS-SVR, SVR和WKNN算法相比,该算法具有较好的定位性能。     

利用声场双耳互相关函数和声源自相关函数计算音乐信号与脉冲响应卷积信号的IACC

双耳脉冲响应（BIRs）是用以表征音乐厅和歌剧院声场特征的参量．由于BIRs是表征声场的转移函数，因此，在消声室中录制的声源信号与BIRs卷积，就代表在实际声场中听到的信号．为了探究原信号的声学特征，一种有效的方法是计算其自相关函数（ACF），因为从ACF中导出的参量能与听者的主观优选良好相关．因此可以说，卷积与相关是室内声学中最重要的计算方法．文中通过将BIRs导出的双耳互相关函数（IACF）和将干信号与BIRs卷积后的IACF作比较，探讨了声源信号与声场之间的关系．在特定备件下，卷积与相关是等同的，此时，干信号与BIRs卷积后的IACC可直接由BIRs导出的IACC与干信号的ACF的有效时间τe来表示。     

基于众包校正的多源融合室内定位算法

为了提高室内定位算法的精度，本文融合Wi-Fi和蓝牙两种信号源，提出了一种结合粗定位和众包校正的适用于多用户环境的室内定位算法。该定位算法分为离线和在线两个阶段，离线阶段的主要任务是构建多个指纹库，在线阶段的主要任务是进行粗定位和众包校正。粗定位分别利用Wi-Fi接收信号强度指示和蓝牙接收信号强度指示计算用户的粗略位置和用户间的距离；众包校正包括聚类校正和虚拟空间校正两个部分，它利用用户间的距离和用户组的位置分布提高定位精度。在UJIIndoorLoc和IPIN2017-CAR数据集上进行验证，实验结果表明，提出的定位算法将平均定位误差分别降至4.96 m和4.35 m。     

基于无线局域网接收信号强度分析的混合室内定位方法

为了给用户提供丰富的室内位置服务,需要在结构复杂且人员密集的室内环境中进行精确定位。根据对无线局域网接收信号强度的分析,可以利用三角定位算法和指纹定位算法进行混合室内定位。首先在网格划分的基础上离线构造参考点接收信号强度数据库,并采用三角定位算法估算所有无线接入点的位置,然后根据定位精度需求设定混合定位方法的接收信号强度阈值。在线定位时,根据用户终端实际接收到的无线接入点个数和信号强度选择三角定位算法或指纹定位算法进行位置计算。实验表明,该室内定位方法有效且稳定。     

一种简单的三维空间声源定位方法

为了简化使用话筒阵列对空间声源的定位，文中提出了一种简单的三维空间声源定位方法．该方法在直角坐标轴上放置4个麦克风，声源到达麦克风对之间的时间差可以由测量接收信号的互相关函数得到．由到达时间差和一个近似的锥模型可以很容易得到声源相对于3个坐标轴的方位角，从而转换成极坐标系中的方位角和仰角．相比较已有方法：该方法具有简单易行、计算量小的显著优点．     

基于传声器阵列的自动声源定位方法

提出一种基于传声器阵列的自动声源定位方法．该方法首先用一个传声器阵列获取声源信号,然后用基于互功率谱相位的时延估计方法计算传声器对间信号的时间延迟,最后应用Tabu搜索算法搜索最佳声源位置．计算机模拟结果表明,该方法是一种定位精度高、运算量较小的声源定位方法．     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

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.     

基于时延估计的麦克风阵列一致性分析

基于麦克风阵列的声源定位技术广泛应用于现场录音及会议通信等领域.常用的麦克风阵列声源定位技术中,时延估计是一种硬件成本低、计算量小且易于实现的算法.影响麦克风阵列时延估计的因素很多,麦克风阵列阵元的一致性性能是其中之一.基于相位变换的广义互相关算法,提出了一种新的麦克风阵列阵元一致性估计指标.构建3组阵元一致性指标不同的麦克风阵列,开展了对实际声源的角度估计.计算麦克风阵列对声源角度的估计时延和声源角度的理想时延之间的差值,建立了其与声源角度估计误差的方差关系,提出了基于时延估计误差的麦克风阵列阵元一致性估计指标,并验证了该指标在麦克风阵列阵元选择上的实际指导意义.     

基于Tabu算法的声源定位方法

提出一种Tabu搜索算法的声源定位方法．该方法在获得声源信号后,使用基于声到达时间差TDOA方法计算信号的时间延迟,最后应用Tabu搜索算法搜索最佳声源位置．模拟结果表明,该方法是一种定位精度高、效率高的声源定位方法。     

一种WSN环境下多机器人协作式声源定位方法

研究多机器人协作式任务执行具有现实意义。针对目前机器人声源定位算法不能满足多机器人协作式搜寻声源的场合,提出一种无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)环境下的多机器人窄带声源定位方法。该方法根据接收信号强度对多个机器人的全局坐标进行测距定位,利用到达时间差(Time Difference of Arrival,TDoA)定位方法估计机器人与声源的相对距离,并结合全相位傅里叶变换(all-phase FFT,apFFT)算法提高相对距离的估计精度,最后通过测距定位算法得到声源的全局坐标值。在4个WSN节点和3个机器人组成的系统中进行方法测试,实验结果表明：该方法能实现三机器人协作式的声源定位任务,定位准确率较高,可满足搜救场合中声源定位的要求。