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基于运动声源波达时间测量的麦克风阵列校准技术研究

时间:2019-01-02 21:54来源:毕业论文
研究了一种用于校准分布式麦克风阵列的技术,具体利用了信号到达时间(TOA)的测量来进行内部延时和麦克风位置的校准。在TOA测量时,本文进一步研究了内部延时的估计算法,获得

摘要针对麦克风阵列由于存在内部延时和实际方位的偏差,导致定位存在相应误差的问题,本文研究了一种用于校准分布式麦克风阵列的技术,具体利用了信号到达时间(TOA)的测量来进行内部延时和麦克风位置的校准。在TOA测量时,本文进一步研究了内部延时的估计算法,获得了准确的TOA测量值。因为准确的测量麦克风和一组空间分布的声学事件之间的TOA,是校准任务的关键之处。在本文的最后,仿真模拟提供的实验结果和真实的实验数据表明这种麦克风阵列校准方法的有效性,从而能够实现准确定位。32168
关键词  麦克风阵列  阵列校准  到达时间  到达时间差
毕业论文设计说明书外文摘要
Title   Calibration of distributed sound acquisition systems using TOA measurements from a moving acoustic source                    
Abstract
For the problem of the error in positioning using microphone array due to the presence of internal delays and deviation of actual position,in this paper, a technique for calibrating the distributed microphone array is studied.The method  use time-of-arrival(TOA) measurements to calibrate the internal delay and the microphone position.In the TOA measurements,the paper further studies the estimation of internal delay and obtain accurate TOA measurements.Because the accurate measurement of TOA between the microphone and a group of spatially distributed acoustic events is the key to the calibration task.Finally,the experimental results with simulated and real measured data demonstrate the effectiveness of the calibration method for this microphone array and achieve the accurate localization.
Keywords  microphone localization,array calibration,TOA,TDOA
目   次
1  引言    1
1.1  课题介绍及研究意义    1
1.2  发展现状及趋势    2
1.3  论文的主要工作    2
1.4  论文的内容安排    2
2  麦克风定位及校准原理    4
2.1  信号模型    4
2.2  定位与校准原理    5
3  算法分析    10
3.1  最小二乘法    10
3.2  泰勒级数展开法    12
3.3  内部延时算法    13
计算机仿真    15
4.1  基于最小二乘法的定位    15
4.2  基于泰勒级数展开法的定位    19
4.3  综合    22
4.4  实际误差下的定位    23
4.5  内部延时估计    25
4.6  麦克风位置的校准    26
4.7  校准后麦克风阵列的定位    27
结  论    28
致  谢    29
参考文献30
附录A    32
1  引言
1.1  课题介绍及研究意义
麦克风阵列是一组麦克风按照相应的空间放置的设备。麦克风阵列可以很好的利用空间域和时间域上的信息,能够提供相比于单麦克风更良好的语音增强效果,因此,其性能优于单个麦克风。麦克风阵列处理的常用方法是波束形成,虽然有大量的波束形成技术[4],然而在这些精确操作中有两个共同的要求:(1)麦克风的相对位置必须是已知的,(2)麦克风必须校准[3,5]。此外,在人工测量麦克风间的距离以及麦克风的正确选择方面并不是总能行的通。
麦克风阵列可以用来捕捉在恶劣声学环境中的语音和音频信号[1-3]。到达麦克风的信号可以被处理和组合,从而聚焦于相对于麦克风的特定声源位置发出的信号,而有效地抑制从所有其他地点发出的信号。这样处理的结果与未处理的单麦克风的观察结果相比,减少了噪声和混响。麦克风阵列应用领域非常广泛,如在电子设备领域,麦克风阵列安装在笔记本或者平板电脑里,这种装置相比于单个麦克风可以在嘈杂的环境中实现良好的录音效果。在军事领域,麦克风阵列的准确定位特性可以组成声波雷达和望远镜系统。目前的定位算法有:(1)基于来波方向的定位(AOA):接收机根据来波到达的角度判断终端与接收机所确定的射线,如果有两个这样的射线交于一点则可定位。(2)基于距离的定位:终端和接收机之间的距离的估计可通过接收信号强度、TOA或TDOA技术获得。这种情况下,在二文空间的位置需要至少三次测量,而在三文空间的坐标则需要至少四次测量。它包括有到达时间方法(TOA)、到达时间差(TDOA)和到达信号强度(RSS)。(3)基于指纹的定位:对接收机来说,终端发射的定位信号由于对地形和传播时障碍物具有依赖性,因而呈现出非常强的站点特殊性。因此对于每一个位置来说,该信道的多径结构对每一个位置是唯一的,如果同样的射频信号被从该位置发射,这样的多径特征可以被认为是该位置的指纹或特征签名。这一属性被一些专用系统用来开发一个适用于某一特定服务区域的与位置网格有关的“特征签名数据库”。当一个目标沿着坐标网格运动时,接收到的信号被测量并记录在特征签名数据库中。当另一目标在同一区域运动时,从该目标上收到的信号被用来和数据库中的各项比较,这样就可以确定其位置。 基于运动声源波达时间测量的麦克风阵列校准技术研究:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_28623.html
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