基于麦克风阵列的近场声源定位

根据近场语音信号的特点,研究使用麦克风阵列的近场声源定,位技术.为了克服MUSIC算法本身的局限,对阵列的输入信号进行时一频变换并抽取子带,在此基础上估计声源的数量并对实现对语音信号的定位.最后,根据谱峰的特点,提出了一种快速谱峰搜索算法.仿真结果表明,在有混响的房间中,算法有效的提取了声源的方位.     

基于NLMS的AEDA声源估计优化算法

针对传统的自适应特征值分解(AEDA)的延估计算法收敛时间慢的问题,提出一种改进的AEDA自适应算法,该方法将归一化最小均方法与AEDA相结合,加快了收敛速度,使其可应用于信号的实时处理.实验结果证明,在真实声场中,该算法能够用于声源定位.     

基于麦克风阵列的声源时延估计算法的研究

基于麦克风阵列的声源定位技术在通信．语音处理等领域得到广泛的应用。本文在充分考虑环境噪声和多径反射噪声情况下，对互功率谱相位时延估计法（CSP）提出了一种改进的互功率谱相位时延估计法（M—CSP）。仿真结果表明，在强噪声和强混响下，M—CSP法此CSP法在性能上有很大的提高。     

宽带共形阵列信源方位与极化联合估计算法

针对共形阵列天线的宽带独立信源方位估计问题,给出了一种信源方位与极化参数的联合估计算法.首先通过短时傅里叶变换(STFT),将宽带信号划分为多个窄子带信号,然后延时接收信号,构造满足旋转变换关系的成对快拍数据,从而估计出不同子带的信号流型矩阵.在此基础上,利用各子带间的频率差异性,实现信源方位与极化参数的联合估计.所提算法适用于任意共形载体,无需参数搜索和配对,可完成二维波达方向和极化参数的联合估计,极大地降低了估计算法复杂度,具有较强的普适性与工程实现价值.计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于两个L型阵列的远场多声源定位方法

针对传统方法不能准确地测量远场多声源位置的问题,提出了在近场和远场都能用的多声源3D定位新方法.该方法采用两个L型麦克风阵列,在每个阵列通过多声源的频率及到达角的联合估计求得信号源的夹角,基于每个信号源的夹角对估计多声源的位置.通过仿真实验验证了该方法在近场、远场都能准确地测量多声源位置,通过调节两个L型麦克风阵列之间的距离能得到误差在5%以下的声源定位精度.     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

信号频率-方向联合估计中的双旋转子空间法

提出了一种基于子空间2次旋转变换的频率-方向联合估计方法．该方法可同时估计空间信号频率和到达方向，其阵列由M个阵元组成，避免了复杂的阵列结构．计算机模拟结果表明，该方法不仅阵列结构简单，在中等SNR时具有良好的分辨性能，而且运算速度较快。     

基于MSWF的宽带LFM近场源二维参数快速估计算法

提出一种基于多级维纳滤波器理论和非相干子空间算法的宽带LFM近场源方向角与距离二维参数联合估计算法.与经典算法相比,利用多级维纳滤波器理论直接从阵列接收信号构造噪声子空间,不必使用特征值分解,因此具有较低的计算量.理论推导和仿真实验证明了本算法的有效性.     

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.     

基于结构化时延估计算法的声源定位研究

针对声源定位研究中无法实现三维空间内高的定位问题、俯仰角以及方位角无法达到360°空间体内系统精度一致性的问题,提出了一种基于结构化延时估计算法的声源定位研究。首先对采集的波形进行去混响滤波处理,提高采集声音信号的信噪比以后,依据空间内拾音器的安装位置以及单元划分,引入细胞单元的结构化模型,该算法首先要根据细胞单元元素位置坐标,在空间体内建立虚拟坐标参考系,依据参考系中方位角、俯仰角、半径,推算出声源发声体在空间中的位置,该算法经过数据采集分析验证具有精度高、定位灵活等特点,适用于生活环境中的大部分场合。     

矢量传感器声源方位与噪声协方差阵联合估计

针对空域非均匀白噪声,通过矩阵变换估计噪声协方差矩阵,进而采用噪声预白化技术获取声源方位的最大似然估计,该方法避免了原最大似然算法加权参数选取的一维搜索过程,提高了算法效率;针对空域色噪声,利用噪声协方差矩阵的先验分布信息,结合噪声预白化技术,提出声源方位与噪声协方差矩阵迭代联合估计算法.仿真实验表明,空域非均匀白噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,方位估计精度基本相同,但算法效率更高;空域色噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,该方法提高了方位估计精度.     

一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

宽带信号DOA估计的一种快速算法

CSM(Coherent Signals-subspace Method)算法需要构造聚焦矩阵和进行预估计,运算量大且估计精度容易受预估计的影响,很难达到信号实时处理的目的。为此,提出了一种基于前后向平均的改进非相干信号子空间算法(ISM:Incoherent Signals-subspace Method)。该算法通过把宽带信号分解为若干个窄带信号,对每个窄带信号先用前后向平均法进行去相关处理,再利用ISM算法对宽带非相干信号和相干信号进行DOA(Direction Of Arival)估计。该算法不需要进行预估计,且去相关处理简单容易实现,对宽带相干信号的估计虽然性能不如相干信号子空间算法,但运算量比CSM算法减小很多,是一种快速的宽带信号DOA估计算法。通过实验仿真和性能分析,验证了该算法的有效性。     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

基于ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。     

一种新的单个宽带点源到达角估计方法

基于宽带点源入射波的阵列输出相关矩阵与窄带分布源入射波的阵列输出相关矩阵的结构相似性 ,论文提出了可利用窄带分布源角度估计技术估计宽带点源到达角的新方法 ,并给出了协方差匹配技术处理宽带点源的算法和仿真 .仿真结果证实新方法有效性 .     

基于电磁矢量阵列的非相关分布源DOA估计

提出了一种基于电磁矢量阵列(EMVSA)的非相关分布源(UD)DOA估计算法.建立了电磁矢量阵列非相关信号源模型(EMVSA-UD),同时考虑了分布源空域和极化域的分布特性,从而充分利用了分布源的信息.提出基于电磁矢量阵列的非相关分布源近似子空间算法(EMVSA-UD-ASSE),近似利用了信号子空间和噪声子空间的正交性,算法不需要进行特征值分解,避免了对UD确定有效信号子空间维数Me的困难.计算机仿真结果表明,EMVSA-UD合理,EMVSA-UD-ASSE稳定有效.