本文關(guān)鍵詞：利用聲源信息的多目標定位與跟蹤研究

  更多相關(guān)文章： 聲源信息 定位與跟蹤 廣義互相關(guān) 多檢測概率假設(shè)密度 多徑信息

【摘要】：利用聲源信息的定位與跟蹤技術(shù)已廣泛應用于電話與視頻會議、人機交互、說話人跟蹤與監(jiān)視、智能機器人、反阻擊系統(tǒng)等。但由于聲源信息易受環(huán)境及噪聲的影響,如何精確而快速地實現(xiàn)對聲源目標的定位與跟蹤意義重大。在真實的應用場景中,目標往往是多個,而且個數(shù)會隨著時間變化,這就使得聲源定位與跟蹤問題變得更加復雜�；陔S機集理論的概率假設(shè)密度(probability hypothesis density,PHD)濾波多目標跟蹤算法,突破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,具有嚴格的數(shù)學理論基礎(chǔ),大大降低了計算量,開拓了多目標跟蹤的研究領(lǐng)域。本文在此基礎(chǔ)上研究了一種多檢測概率假設(shè)密度(MD-PHD)濾波多目標跟蹤算法。該算法利用傳播過程中的多徑信號實現(xiàn)對目標的定位與跟蹤。以下是本文的主要研究內(nèi)容:第一,研究了真實環(huán)境下聲源信號的特征及傳播模型。在此基礎(chǔ)上建立了聲源信號的傳播模型,并通過仿真分析了房間內(nèi)聲音信號的脈沖響應。為了提高后續(xù)處理的高效性,通過仿真分析了聲源信號的預處理過程。第二,研究了時延估計算法中的多種廣義互相關(guān)法。通過仿真實驗比較了各種廣義互相關(guān)法的優(yōu)缺點,并重點研究了PHAT-GCC時延算法。針對標準的PHAT-GCC性能易受噪聲影響的問題,研究了一種改進的PHAT-GCC算法。通過仿真驗證了改進的PHAT-GCC算法性能更優(yōu)。第三,基于隨機有限集的理論,建立了遞歸多目標跟蹤模型,并研究分析了概率假設(shè)密度(PHD)濾波多目標跟蹤算法及其粒子濾波實現(xiàn)。通過理論分析及實驗仿真表明,粒子濾波概率假設(shè)密度(SMC-PHD)濾波多目標跟蹤算法能夠有效實現(xiàn)對目標的定位與跟蹤。第四,針對室內(nèi)應用場景中,接收信號中除了直達波信號還包含多徑信號的特點,本文研究了一種利用這些多徑信息的多檢測概率假設(shè)密度濾波多目標跟蹤算法。該算法不僅能有效實現(xiàn)對聲源目標的定位與跟蹤,還減少了麥克風的數(shù)量。通過實驗仿真,驗證了該算法在單目標場景下和多目標場景下的有效性,評估了其在不同信噪比下的跟蹤性能。
【關(guān)鍵詞】：聲源信息 定位與跟蹤 廣義互相關(guān) 多檢測概率假設(shè)密度 多徑信息
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 論文的研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 麥克風陣列聲源定位方法概述13-15
• 1.3.1 最大輸出功率的可控波束形成方法13
• 1.3.2 基于高分辨率譜估計方法13-14
• 1.3.3 基于時延估計方法14-15
• 1.4 論文主要創(chuàng)新點及內(nèi)容安排15-17
• 第二章 聲源信號分析與預處理17-24
• 2.1 聲源信號概述17
• 2.2 聲源信號的預處理17-21
• 2.2.1 預濾波17-18
• 2.2.2 分幀加窗處理18-20
• 2.2.3 端點檢測20-21
• 2.3 麥克風陣列信號模型21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 時延估計算法研究24-34
• 3.1 時延估計技術(shù)24-30
• 3.1.1 互相關(guān)時延估計法24-25
• 3.1.2 廣義互相關(guān)時延估計法25-28
• 3.1.3 改進的PHAT-GCC定位算法28-30
• 3.2 仿真30-33
• 3.2.1 仿真環(huán)境30
• 3.2.2 實驗結(jié)果與分析30-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 第四章 多目標跟蹤濾波算法研究與分析34-45
• 4.1 隨機集的多目標跟蹤理論34-40
• 4.1.1 隨機集理論基礎(chǔ)35-37
• 4.1.2 隨機集多目標跟蹤模型37-40
• 4.2 PHD的粒子濾波實現(xiàn)40-41
• 4.3 PHD的粒子濾波仿真41-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第五章 基于聲源信息的多目標定位與跟蹤研究與實現(xiàn)45-64
• 5.1 單聲源目標跟蹤模型45-46
• 5.2 多聲源目標跟蹤模型46-49
• 5.2.1 多聲源目標狀態(tài)空間模型46-47
• 5.2.2 多聲源目標跟蹤實現(xiàn)算法研究47-49
• 5.3 多傳感器PHD濾波算法研究與仿真49-52
• 5.4 多檢測PHD濾波算法研究52-56
• 5.4.1 多檢測目標跟蹤背景52-54
• 5.4.2 多檢測PHD（MD-PHD）濾波器54-56
• 5.5 實驗仿真及結(jié)果分析56-62
• 5.5.1 單聲源目標定位與跟蹤實現(xiàn)56-59
• 5.5.2 多聲源目標定位與跟蹤實現(xiàn)59-62
• 5.6 本章小結(jié)62-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64-65
• 6.2 工作展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-71

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