本文關(guān)鍵詞：分布式麥克風(fēng)陣列聲源跟蹤方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：聲源跟蹤作為麥克風(fēng)陣列的一個(gè)研究方向,在安防監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航、視頻會(huì)議系統(tǒng)等方面有著廣泛的應(yīng)用。分布式麥克風(fēng)陣列由多個(gè)在空間隨機(jī)擺放的麥克風(fēng)陣列組成,擺脫了傳統(tǒng)聲源跟蹤方法對(duì)麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的約束。具有建立靈活和定位誤差小等特點(diǎn)。目前,分布式麥克風(fēng)陣列聲源跟蹤算法的研究仍處于起步階段,理論還不太完善。因此,實(shí)際聲學(xué)環(huán)境下分布式麥克風(fēng)陣列聲源跟蹤方法的研究成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。論文綜述了麥克風(fēng)陣列聲源跟蹤方法,介紹了分布式麥克風(fēng)陣列及其特點(diǎn),分布式麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理中的時(shí)間同步和數(shù)據(jù)融合等關(guān)鍵技術(shù)。并在此基礎(chǔ)上開展了實(shí)際聲學(xué)環(huán)境下聲源跟蹤方法的研究。針對(duì)分布式麥克風(fēng)陣列的組織問題,論文提出了一種動(dòng)態(tài)成簇方法來(lái)選擇適當(dāng)數(shù)量而非全部的麥克風(fēng)陣列參與聲源跟蹤,降低了系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度。針對(duì)聲源在封閉環(huán)境下真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡,論文提出了一種聲源混合運(yùn)動(dòng)模型。該模型通過構(gòu)建運(yùn)動(dòng)模型F矩陣,改變轉(zhuǎn)彎速率參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)勻速、左轉(zhuǎn)彎和右轉(zhuǎn)彎三種模型的隨機(jī)組合。在此基礎(chǔ)上,論文提出了一種分布式交互多模型粒子濾波聲源跟蹤算法。該算法在簇頭實(shí)現(xiàn)狀態(tài)和模型概率的全局估計(jì),并將兩者加權(quán)求和得到聲源在k時(shí)刻的狀態(tài),通過交互式多模型實(shí)現(xiàn)三種模型之間的交互�？紤]到聲源跟蹤過程中需要實(shí)時(shí)估計(jì)觀測(cè)量,論文將分布式交互多模型粒子濾波與廣義互相關(guān)算法(GCC)結(jié)合用于分布式麥克風(fēng)陣列聲源跟蹤。該算法能夠?qū)崿F(xiàn)分布式麥克風(fēng)陣列下單聲源以混合多模型運(yùn)動(dòng)的有效跟蹤。最后,論文對(duì)提出的算法在不同的噪聲和混響環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,論文提出的算法與其它算法相比,在跟蹤精度方面有了較大的提高。
【關(guān)鍵詞】：分布式麥克風(fēng)陣列 聲源跟蹤 多模型 動(dòng)態(tài)分簇 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 聲源跟蹤的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文主要工作及內(nèi)容安排11-13
• 2 分布式麥克風(fēng)陣列的關(guān)鍵技術(shù)13-23
• 2.1 分布式麥克風(fēng)陣列的特點(diǎn)13-14
• 2.2 陣列的組織形式與動(dòng)態(tài)成簇14-16
• 2.3 時(shí)間同步16-21
• 2.4 數(shù)據(jù)融合21
• 2.5 本章小結(jié)21-23
• 3 分布式目標(biāo)跟蹤基礎(chǔ)23-34
• 3.1 目標(biāo)跟蹤23-25
• 3.1.1 運(yùn)動(dòng)模型23-24
• 3.1.2 混合運(yùn)動(dòng)模型24-25
• 3.1.3 觀測(cè)模型25
• 3.2 粒子濾波25-30
• 3.2.1 貝葉斯估計(jì)25-26
• 3.2.2 序貫重要性采樣26-29
• 3.2.3 重采樣29-30
• 3.3 分布式粒子濾波30-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 分布式交互多模型粒子濾波算法與實(shí)驗(yàn)分析34-43
• 4.1 交互式多模型34-36
• 4.2 分布式交互多模型粒子濾波算法36-39
• 4.3 仿真與結(jié)果分析39-42
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境39-40
• 4.3.2 仿真與結(jié)果分析40-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 5 基于分布式交互多模型粒子濾波的聲源跟蹤算法43-52
• 5.1 信號(hào)模型43-44
• 5.2 時(shí)間延遲估計(jì)44-47
• 5.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析47-51
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境47-49
• 5.3.2 仿真與結(jié)果分析49-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 6 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況56-57
• 致謝57

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