基于广义互相关时延估计算法声源定位的

基于广义互相关时延估计算法声源定位 很好很强大国武技论文在线http:/www.paper.edu.cn与否的关键因素。时延估计方法的种类很多,其中基于互相关分析的时延估计在实际中运用的最为厂泛。互相关延时估计方法相关分析是比较两个信号的时间域相似程度的基本方法。假设两个传声器接收信号的离散事件信号模型为:(2)其中()为声源信号2()是互不相关的高斯白噪声和2()也是互不相关的。石,2是声波从声源传到传感器1和传感器2的传播时间,12=n1-z就是两个传感器之间的时延()和2()的相关函数n()可表示为(3将式(1)(2)带入,得:2(x)=[(-x)(-r1-r)+((-z1)2(-r+((-z2-r)1()+[1()2(-〗(4)因为和者互不相关,所以上式可得:(z)=[(-x1)(--z)=(z-(1-z2)(5)由自相关函数的性质可知,当-(1-2)=0时,2()达到最大值。因此求得n(z)的最大值对应的就是两个传感器之间的时延22由上述计算过程可知,基本互相关时间估计的最大特点就是简单。但是这种方法的局限性也是显而易见的,在做上述推导时默认了信号和噪声以及噪声和噪声之冋是互不相关的,在实际中这点是不能满足的。另外,这样定义的相关函数是严格数学意义上的统计平均或者是在平稳遍历时以无穷时间平均代替的数学平均。在实际中,这和严格的数学平均和无穷时间的平均是不可能倣到的,智能用有限的时间平均代替无穷平均,而且不能忽略这种短时近似导致的噪声对相关函数的影响。否则,12(2)的峰值将会不明显,时延估计的精度将会降低。签于此,就产生了广义互相关,它可以减弱或者消除噪声对吋延估计精度的影响。广义互相关延时估计的原理框图如图3所示3国武技论文在线http:/www.paper.edu.cn传感器1A/D加窗分析FFT传感器2互功率谱频域加校加窗分析FFl估计时延峰值检测IFFT K图3广义互相关时延佔计原理框图首先由传感器1和2获得语音信号,经过AD变换器进行采样,得到待处理的声发射信号。用可移动的有限长度窗口进行分帧,对信号进行傅氏变换,然后得到两个信号的本咴互功率谱,对互功率谱按照一定的权值进行频域加权之后,通过反傅氏变換得到本帧的互相关函数,通过峰值检测找到互相关函数峰值对应的τ就是两个传声器间的时延。由互相关函数与互功率谱的关系可得:其中12(为两两传感器接收信号1(和2()的互功率谱义互相关法通过首先求两信号之间的互功率谱,然后在频域内给予一定的加权,以此对信号和噪声进行白化处理,从而增强信号中信噪比较高的频率成分,抑制噪声的影响,最后再反变换到时域,得到两信号之间的广义互相关函数,即:2(x)=v2(o)2(o)o(7)其中v1()是广义互相关加权函数。广义互相关加权函数的选择主要基于两个方面噪声和反射情况。根据不同的情況选择加权函数,其目的就是使12(2具有比较尖锐的峰值12(2峰值处就是两个传感器间的时延。互相关延时估计加权函数性能分析由于来自同一声源的信号存在一定的相关性,通过计算不同麦克风所接收到的信号之间的相关函数,就可以估计出TDOA值。然而在实际环境中,由于噪声和混响的影响,相关函数的最大峰会被弱化,有时还会出现多个峰值,这些都造成了实际蜂值检测的困难6。GiCC法就是在功率谱域对信号进行加权,突出相关的信号部分而扣制受噪声干扰的部分,以便使相关函数在时延处的峰值更为突出。然而,由于混响的存在使得信号中包含了多个回波分量,此时计算出的互相关函数会包含直达波与反射波形成的峰值,这些峰在低信噪比的条件下都会造成时延估计检测的困难。对于宽带信号,周期性使得互相关函数更加复杂。为了使时延估计不受信号本身特性的影响,并尽可能地抑制混响和噪声,需要对观察信号的频谱做特殊处照,这时就需要选择加权函数V(o)。表1中式几科常用的权函数,其中国武技论文在线http:/www.paper.edu.cnnd(O)和2(@)分别表示传感墨1和传感器2接收信号的自功率谱密度,12()表小传感器1和传感器2接收信号的互功率湝密度。表1常用的几种加权函数川权表达式特性对外闱噪声、反射敏感ROTH等价于维纳滤波,可有效抑制噪声大的频带但会展宽相关函数的峰SCOT (Smoothed Coherence相比ROT加权,S(OT加权考虑两个通道的Transform)影响,会展宽互相关函数的峰(()2(o)改进的SCOT加权同上,但可以避免环境的回响而导致虚假的峰值检测。CPhAT (Phase Trans form)在信弓能量较小时分母会趋丁零,从而会加大误差,一些改进的方法考恳在分母中加入个固定的常数。仿真实验与分析在 MATLAB中分别用()=65sin{z(-0.2)和2()=30sin[z(-0.5表示传感器1和传感器2接收到的声发射信号,可以看到,2()在时域上延迟()02s,再分别加上随机高斯白噪声。假设噪声与声源信号之间,噪声与噪声之间相互独立。为方便起见,假设两个传感器的信噪比相同。1)信噪比-10dB基本互相关加权时间时间加权权时间时间图4信噪比-10dB时四种加权函数效果比较在信噪比-10dB时,四种方法加权的互相关函数的峰值几乎被淹没。(2)信噪比-5dB国武技论文在线http:/www.paper.edu.cn基本互相关加权时间时间加权加权时间时间图5信噪比-5dB时四种加权函数效果比较由图5可以,在信噪比比较低时-5dB时,SCOT加权的互相关函数峰值已经完全淹没在干扰峰中,基本互相关函数、ROTH加权和PHAT加权的互相关函数的峰值仍比较尖饶,但都出现了一些较强的干扰。(3)信噪比OdB基本互相关加权时间时间加权加权时间时间图6信噪比OdB时四种加权函数效果比较由图6看出,在信噪比提高(0dB)时,SCOT加权的相关函数出现了较强的次高峰扰,基本互相关、ROTH加权和SCOT加权互相关函数的峰值仍比较突出,尖锐程度较晑(4)信噪比10dB国武技论文在线http:/www.paper.edu.cn基木互相关加权时间时间加权加权地时间时间图7信噪比10dB时四种加权函数效果比较由图7看出,在信噪比较高(10dB)时,4种方法互相关函数的峰佰都比较锐,只有SCOT加权的峰值程度较其他三种方法眳低,但总体来说都表现岀了极高的峰值。结论由以上分析可知,基本互相关,PHAT加权,ROTH加权和SCOT加权四种方式的时延估计的准确性随着信噪比的降低而恶化,互相关函数峰值的尖锐稈度随信噪比的降低而降低。对于SCOT加权来说,随着信噪比的降低,性能急剧下降。基本互相关和ROTH加权虽然有一定的抗噪能力,但随着信噪比的絳低,其波动程度明显增加。对于PHAT加权,在较高的信噪比时,表现出了波动小、峰值尖锐的特性,在降低信噪比时,也表现出的较强的抗十扰特性。参考文献l」李俊亮.声发射预测煤与瓦斯突出危险性技术研D」西安科技大学,2009:3-5[2]龚文汀.时延估计技术[舰船科学技术,1990,(04[3]孙韶杰,小绍俊,李国辉,李红梅.一种改进的声测定位时延估计算法[计算机应用,2006,(11)[4]崔韦玮,曹志刈魏建强声源定位中的延时估计技术数据采集及处理2007年3月,第22卷第1期[5]邵咻宗林静然,彭启琮等.基于麦克风阵刎的声源定位究[云南民族大学学报(自然科学版),2004年,第13卷,第4期[6]金乃高殷福亮,陈喆.基丁加权子空间拟合的声源定位与跟踪方沄[电子与信息学报2008年,第30卷第9期「71张德丰 MATLAB在电子信息工程中的应用「M1电子工业出版社.2009年6月