聲源被動(dòng)定位技術(shù)是一門將聲學(xué),信號(hào)檢測(cè)、數(shù)字信號(hào)處理、電子學(xué)等多技術(shù)領(lǐng)域相融合的新技術(shù)。其涉及了廣泛而復(fù)雜的理論知識(shí),需要多方面的先進(jìn)技術(shù)才能取得好的研究成果,在軍用和民用被廣泛運(yùn)用,有著極其重要的意義。本文提出了一種基于聲場(chǎng)二階干涉的空間被動(dòng)定位法,將已在光學(xué)理論中充分驗(yàn)證了的二階干涉原理應(yīng)用在聲學(xué)中,實(shí)現(xiàn)了空氣中對(duì)目標(biāo)聲源較為精確的定位;同時(shí),圍繞著聲源被動(dòng)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)展開(kāi)了研究,對(duì)影響系統(tǒng)定位性能的參數(shù)進(jìn)行了具體分析。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:首先基于聲場(chǎng)二階干涉原理,提出聲場(chǎng)二階干涉定位法,并建立定位模型,通過(guò)相關(guān)函數(shù)的計(jì)算確認(rèn)聲源位置坐標(biāo),為后續(xù)的仿真與實(shí)驗(yàn)提供理論支撐。其次研究了接收到的聲信號(hào)的處理方法:首先對(duì)接收到的聲信號(hào)進(jìn)行一系列的預(yù)處理,包括預(yù)濾波,預(yù)放大,加窗分幀,有效端點(diǎn)檢測(cè)。然后根據(jù)二階干涉定位模型,對(duì)聲場(chǎng)二階干涉原理進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并分析陣列結(jié)構(gòu)參數(shù)（陣元間距,陣元空間分布形式,基陣間距）與聲源參數(shù)（頻率,信噪比,聲源個(gè)數(shù)）對(duì)定位效果的影響。仿真結(jié)果表明:（1）二維平面陣列改善了一維直線陣只能在[0,180°]這一缺陷,實(shí)現(xiàn)對(duì)[0,360°]范圍的全面定位。（2... 

【文章來(lái)源】：湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

聲源定

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文11測(cè)器1和探測(cè)器2的距離不同，所以由于光程差引起時(shí)延，當(dāng)兩個(gè)探測(cè)器的相對(duì)距離為零時(shí)，其相對(duì)時(shí)延也為0，關(guān)聯(lián)函數(shù)為最大值；隨著兩個(gè)探測(cè)器距離的增加，相對(duì)時(shí)延逐漸變大，關(guān)聯(lián)函數(shù)的值逐漸下降，并最終趨于一個(gè)常數(shù)。本實(shí)驗(yàn)最終測(cè)得為同一光點(diǎn)在兩個(gè)不同時(shí)空的光場(chǎng)強(qiáng)度相關(guān)量。HBT干涉為光學(xué)二階干涉理論中的時(shí)間相干性范疇，描述了同一光場(chǎng)強(qiáng)度和其本身的延遲之間的相干性，光探測(cè)器1與光探測(cè)器2處的光場(chǎng)強(qiáng)度為：(,)=(,)2(=1,2)(2.6)其中I(,)表示在時(shí)空點(diǎn)(,)的瞬時(shí)光場(chǎng)強(qiáng)度，(,)表示瞬時(shí)點(diǎn)(,)的光能。光場(chǎng)強(qiáng)度的相干函數(shù)就是其強(qiáng)度乘積的集合平均，光探測(cè)器1和光探測(cè)器2兩點(diǎn)處在不同時(shí)刻的場(chǎng)值的相干函數(shù)定義為：(2)=(1,1)(2,2)(2.7)“<>”表示多次測(cè)量的平均值，由于(1,1)是光探測(cè)器1在t1時(shí)刻測(cè)得的瞬時(shí)光場(chǎng)強(qiáng)度，(2,2)是在(t+τ)時(shí)刻的瞬時(shí)光場(chǎng)強(qiáng)度，所以上式可表示為：(2)=(1)(1+)(2.8)對(duì)其進(jìn)行歸一化計(jì)算：(2)=(1,1)(2,2)(1,1)(2,2)=(1)(1+)(1)(2)(2.9)光場(chǎng)的二階相干度可通過(guò)2.9式得到，(2)表示歸一化后的相干函數(shù)值，(2)隨相對(duì)位置x=x1-x2而變化，當(dāng)兩個(gè)探測(cè)器的相對(duì)距離為零時(shí)，相關(guān)函數(shù)為最大值1；隨著兩個(gè)探測(cè)器1，2相對(duì)距離的增加，相關(guān)函數(shù)的值逐漸下降，并最終趨于0。HBT干涉曲線圖如圖2.6所示。圖2.6二階干涉曲線圖

3.4 聲信號(hào)預(yù)處理流程圖 3.2.1 聲信號(hào)的濾波去噪 通常在實(shí)驗(yàn)中所采集的聲信號(hào)不僅包含有效聲信號(hào)，也有大量的背景噪音，對(duì)后續(xù)的聲源定位工作帶來(lái)較大困難，因此對(duì)其進(jìn)行濾波去噪顯得十分重要。由于空氣中聲音信號(hào)的范圍集中在 250Hz-3500Hz，因此設(shè)計(jì)帶通濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波，將濾波器的上限截止頻率設(shè)置成 3500Hz，下限截止頻率設(shè)置成 250Hz。實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整截止頻率的上下限。通過(guò)預(yù)濾波對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行初步處理，排除所采集聲信號(hào)的部分噪聲，以此來(lái)降低噪聲對(duì)聲源被動(dòng)定位系統(tǒng)的影響，減小定位誤差。聲信號(hào)濾波前后對(duì)比圖如圖 3.5 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]低信噪比條件下的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法研究[D]. 曾劍飛.華南理工大學(xué) 2019
[2]基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位算法研究[D]. 舒治宇.湖北工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)研究[D]. 劉路路.西安電子科技大學(xué) 2019
[4]基于傳聲器陣列的聲源定位算法研究[D]. 梁龍騰.廣州大學(xué) 2019
[5]基于矩陣收縮估計(jì)的穩(wěn)健波束形成設(shè)計(jì)[D]. 王家豪.天津工業(yè)大學(xué) 2019
[6]基于麥克風(fēng)陣列的機(jī)器人聲源定位系統(tǒng)研究[D]. 劉璐.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2018
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[8]基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D]. 鄭進(jìn)吉.云南師范大學(xué) 2018
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