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国外在20世纪80年代左右，就已经开始研究节点自定位问题，到了21世纪后，已成为一个研究热点。与之相关的期刊、文献、论文也渐渐涌现。研究的内容主要包括移动机器人的自定位、无线传感器网络自定位和麦克风自定位等。麦克风阵列的研究已有30多年的历史，主要有两个研究方向，一个是声源定位技术，一个是语音增强技术。这些应用依赖于对麦克风位置的精确了解，促使了麦克风自定位技术的发展。28501
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在2002年Parham Aarabi 提出了一种声源位置已知的前提下的动圈式麦克风阵列的定位机制[1]，这个机制利用的是空间可观测性观功能（SOF）。2004年，Vikas C. Raykar 和 Ramani Duraiswami描述了一种方法来自动确定多个麦克风相应的三文位置[2]，条件是有至少5个扬声器且有一个麦克风非常接近扬声器，解决方法是非线性最小二乘法，并用Monte Carlo仿真和实时实验验证了算法的有效性。Stanley T. Birchfield在2005年提出了一种用基点经典多文标度法（BCMDS）来定位麦克风阵列的算法[3]，该算法只需要输入麦克风之间的距离，适用于不能测量所有麦克风之间的距离的情况下，比如有很多麦克风的阵列。Pasi Pertila等在2011年提出了一种计算已知相对几何关系的异步麦克风阵列的位置的封闭式方法[4]，这个方法收发来自每个设备的校准信号，并提取到达时间值（TOA）。2013年，Nikolay D. Gaubitch等提出了一个点对点麦克风阵列的自定位方法[5]，提出的方法包括一个定位算法和估计设备内部延迟和声学事件发生次数的算法，这种方法不需要源和阵列之间的同步。Yubin Kuang等也在2013年发表了一个在给定所有收发距离情况下确定接收器和发射器的位置的方法[6] 。论文网
上述的所有方法都包括多个源和接收器，对于单通道麦克风自定位的研究还很少，因为传统的单个麦克风的局限性，对麦克风阵列的研究更多。但是，我们注意到，在室内定位单个麦克风对麦克风本身是有用的，比如可以定位家用机器人或智能手机等。
国内当前在声探测和识别方向的研究较国外相对落后，对麦克风自定位的研究也比较少，主要研究基于麦克风的声源定位和语音增强技术。麦克风节点自定位的问题有一定的重要性，研究该问题具有较好的实际应用价值。