【摘要】：本文依托國家自然科學(xué)基金(61401203)和江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130776),開展了基于聲傳感網(wǎng)的多聲源定位方法研究。聲傳感網(wǎng)是綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計算和分布式信息處理等技術(shù)的一種全新信息獲取和處理技術(shù),它是由大量的具有接收聲信號和計算能力的微型傳感器節(jié)點構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。聲源定位是聲傳感網(wǎng)的重要應(yīng)用之一,目前已在包括狙擊手定位系統(tǒng)、野外鳥類監(jiān)測系統(tǒng)以及視頻會議等諸多軍事、生態(tài)和商業(yè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用,因此基于聲傳感網(wǎng)的聲源定位方法研究具有較高的實際應(yīng)用價值,同時也是近年來信號處理領(lǐng)域的研究熱點之一。本課題針對基于聲傳感網(wǎng)的多聲源定位方法,介紹了聲傳感網(wǎng)絡(luò)的概念后歸納總結(jié)并比較了三種基于聲傳感網(wǎng)的多聲源定位策略,重點針對基于波達(dá)方向的交叉定位策略開展研究。首先介紹了傳統(tǒng)的節(jié)點級聲源測向方法,針對寬間距陣列形式節(jié)點在混響環(huán)境下的多聲源波達(dá)方向(DOA)估計問題,基于擴(kuò)散噪聲模型研究了一種能夠有效抑制空間混疊的迭代信噪比加權(quán)聚合角度譜方法。該方法利用聲源信號的時頻稀疏和短時正交性,在每個時頻點針對空間混疊周期的頻變特點迭代消除各真實聲源在時頻局域角度譜中的偽峰,從而在最終的聚合角度譜中有效抑制了空間混疊的影響。針對由多個麥克風(fēng)陣列節(jié)點組成的聲傳感網(wǎng)多聲源DOA交叉定位時存在的配對模糊問題,研究了一種無模糊DOA關(guān)聯(lián)算法。,采用最小方差無失真響應(yīng)(MVDR)波束形成方法,在每個陣列節(jié)點處重構(gòu)出含有相應(yīng)聲源能量分布特征的時頻譜,再利用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)對不同節(jié)點中得到的頻譜進(jìn)行配對,從而完成多聲源DOA關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)仿真和外場試驗進(jìn)行了性能評估,實驗結(jié)果驗證了所提出方法的有效性和可行性。
[Abstract]:Based on the National Natural Science Foundation of China (61401203) and the Natural Science Foundation of Jiangsu Province (BK20130776), the research of multi-source localization method based on acoustic sensor network is carried out in this paper. Acoustic sensor network is a new information acquisition and processing technology which integrates sensor technology, embedded computing and distributed information processing technology. It is a network system composed of a large number of micro sensor nodes with the ability to receive acoustic signals and compute. Sound source location is one of the important applications of acoustic sensor network. It has been used in many military, ecological and commercial fields, including sniper location system, field bird monitoring system and video conference. Therefore, the research of acoustic source location based on acoustic sensor network has high practical application value, and it is also one of the research hotspots in the field of signal processing in recent years. Aiming at the multi-source localization method based on acoustic sensor network, this paper introduces the concept of acoustic sensor network and summarizes and compares three kinds of multi-sound source localization strategy based on acoustic sensor network. This paper focuses on the research of cross location strategy based on DOA. Firstly, the traditional node-level sound source direction finding method is introduced, aiming at the problem of (DOA) estimation of the direction of arrival (DOA) of multi-source nodes in reverberation environment with wide spacing array. Based on the diffusion noise model, an iterative signal-to-noise ratio weighted aggregation method for angle spectrum is proposed, which can effectively suppress spatial aliasing. Based on the time-frequency sparsity and short-time orthogonality of sound source signals, this method iteratively eliminates the pseudo-peaks of each real sound source in the time-frequency local angle spectrum at each time frequency point in view of the frequency variation characteristics of spatial aliasing period. Thus, the effect of spatial aliasing is effectively suppressed in the final polymerization angle spectrum. In order to solve the problem of pairing ambiguity in multi-source DOA cross-location of acoustic sensor network composed of multiple microphone array nodes, a non-fuzzy DOA correlation algorithm is studied. The minimum variance distortion-free response (MVDR) beamforming method is adopted. The time-frequency spectrum with the corresponding energy distribution characteristics of sound sources is reconstructed at each array node, and the spectrum obtained from different nodes is matched by scaling invariant feature conversion (SIFT) to complete the multi-source DOA correlation. The effectiveness and feasibility of the proposed method are verified by data simulation and field test.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2165672