一种面向旋转声源的高分辨率定位方法技术

本发明专利技术公开了一种面向旋转声源的高分辨率定位方法，包括：设置声源扫描网格平面和麦克风阵列，采集待测声源的声信号得到原始声信号，进行频谱和时频谱分析，得到原始声信号的信号频率；将得到的原始声信号分为若干段子信号，每段子信号包含的采样点数不小于定位声源位置所需的最小采样点数；将子信号代入Capon波束形成算法运算，对声源扫描平面的所有网格进行逐一扫描，确定该段子信号所对应的时间段内的待测声源的位置；重复代入、扫描进而确定原始声信号所对应的时间段内的待测声源的位置。上述方法将时域采样点进行分段处理，能够定位旋转声源在某一个瞬时的位置，在低信噪比条件下依然能够保持较好的定位精度。

A High Resolution Location Method for Rotating Sound Source

The invention discloses a high-resolution positioning method for rotating sound source, which includes: setting the scanning grid plane of sound source and microphone array, collecting the sound signal of the source to be measured to obtain the original sound signal, performing spectrum and TIME-SPECTRUM analysis, and obtaining the signal frequency of the original sound signal; dividing the obtained original sound signal into several sub-signals, each sub-signal contains sampling points. Not less than the minimum number of sampling points needed to locate the sound source position; substituting the sub-signal into the Capon beamforming algorithm operation, scanning all the grids of the scanning plane of the sound source one by one to determine the location of the sound source to be measured in the corresponding time period of the sub-signal; repeating the substitution and scanning to determine the location of the sound source to be measured in the corresponding time period of the original sound signal. The above method can locate the rotating sound source in a certain instantaneous position by processing the time-domain sampling points in segments, and still maintain a good positioning accuracy under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions.

【技术实现步骤摘要】
一种面向旋转声源的高分辨率定位方法
本专利技术涉及声学信号处理
，具体涉及一种面向旋转声源的高分辨率定位方法。
技术介绍
声源定位是采用水听器和传声器等声信号传感器对声音信号进行采集，再通过一系列的处理算法定位出目标声源的位置和能量信息。目前声源定位领域常用的定位算法主要分为波束形成类算法和谱估计法。谱估计法是采用特征值分解或者子阵列平移不变性进行谱峰估计。谱估计算法虽然具有很好的空间分辨率，但是该优良性能只有在理想条件下才能获得，而且需要预先知道声源的数目，所以在实际定位中该算法不一定还能保持极高的分辨率。波束形成技术实际上是一种基于极大似然估计的算法，就是对各阵元输出做延时、加权求和处理，使得阵列的输出对某一指定方向入射的信号响应最大。常规的波束形成算法由于只对某一个方向的声源具有较高的分辨率，其他方向的声源信号会对目标声源方向产生影响，产生旁瓣、栅瓣等，导致识别的精度受到限制。Capon波束形成算法是在常规波束形成的基础上，通过Capon提出的最小方差无失真响应方位估计波束器，使得噪声和干扰信号等非输出信号响应降到最低，提高声源定位分辨率，同时还能对绝对声压级做出较准确的估计，保持较高的能量分辨率和位置分辨率。旋转声源的定位不同于普通的静止声源，这是由于传感器每一次在采集声信号时，旋转声源所处的位置都在变化；而对于一处声源进行定位时需要一定数量的时域采样点数才能准确的定位出目标声源的位置，这样就使得声源的旋转与时域采样之间存在矛盾。现有的针对旋转声源定位的技术大多存在分辨率低，实时性差的问题，尤其对于低频信号更是无法准确定位每一个瞬时声源的所在位置。因此，开发面向旋转声源的高分辨率定位方法具有重要意义和现实价值。
技术实现思路
针对本领域存在的不足之处，本专利技术提供了一种面向旋转声源的高分辨率定位方法，具有较高的分辨率，将时域采样点进行分段处理，能够定位旋转声源在某一个瞬时的位置。本专利技术的设计思路包括：(1)提高采样频率，使得同一个声源在一段采样时间内移动距离非常小，将该声源在该段采样时间内的所有位置模糊成一个点声源进行定位。(2)提高定位算法的精度，采用尽量少的时域采样点数获得尽量高的定位精度。一种面向旋转声源的高分辨率定位方法，包括：(1)将待测声源旋转时所在平面作为声源扫描平面，并划分为若干个网格；(2)设置麦克风阵列对待测声源的声信号进行采集，得到原始声信号，并进行频谱分析和时频谱分析，得到原始声信号的信号频率，设置的麦克风阵列平面与声源扫描平面平行；(3)将得到的原始声信号划分为若干段子信号，每段子信号包含的采样点数不小于定位声源位置所需的最小采样点数N；(4)将所述的子信号代入Capon波束形成算法运算，对声源扫描平面的所有网格进行逐一扫描，确定该段子信号所对应的时间段内的待测声源的位置；(5)重复步骤(4)，直至完成原始声信号的运算，确定原始声信号所对应的时间段内的待测声源的位置。步骤(1)中，所述的声源扫描平面指的是一个假想平面，即在空间中约定的一个平面区域。将声源扫描平面划分为若干个网格，每个网格都是一个声源可能存在的位置点，通过逐网格扫描的方式遍历每一个网格进行计算，找出声源所在位置。步骤(2)中，优选地，所述的麦克风阵列平面和声源扫描平面同轴设置，方便标定声源的位置坐标。优选地，所述的麦克风阵列中相邻麦克风阵元之间的距离不大于待测声源的声信号的半波长。如果相邻麦克风阵元之间的距离超过声信号的半波长，定位结果中会产生明显的旁瓣和栅瓣，降低主瓣能量，减小分辨率。所述的频谱分析可采用快速傅里叶变换(FFT)。所述的快速傅里叶变换是离散傅里叶变换的快速运算方法，能够极大程度的提高运算速度。在计算机上要实现离散傅里叶变换需要经过以下几个步骤：a.设置采样频率，按一定采样频率将连续信号变成离散的数据点；b.将计算范围限定在一给定区间内；c.进行傅里叶变换，得到信号的频谱图。本专利技术可调用MATLAB中的FFT算法对原始声信号进行处理。所述的时频谱分析可采用短时傅里叶变换(STFT)。所述的短时傅里叶变换解决了快速傅里叶变换没有时间分辨率的问题，通常用来分析非平稳信号。该算法的原理是对一段信号进行加窗，将其分割成多段，每一段内分别进行傅里叶变换，得到该段内的局部频谱，最后按照时间顺序把各段拼接起来，得到信号的时频谱。本专利技术可调用MATLAB中的STFT算法对原始声信号进行处理。步骤(3)中，所述的最小采样点数N是定位一处声源所需的最少的采样点数，可根据采样频率、声源转速、网格边长以及声源的旋转半径确定，可按下式计算：其中，fr表示声源转速，fs表示采样频率，R表示声源的旋转半径，div表示网格边长。从式(1)可以看出，当网格边长div和声源转速fr确定之后，采样频率fs越高，N的取值可以越大。一般而言，采样点数越多，定位的精度也会越高，所以实际计算时N的取值可以大于式(1)中的理论值。考虑到后续采用Capon波束形成算法进行定位需要一定数量的采样点数才能有较好的定位效果，优选地，N的取值不小于50。所以，当式(1)计算得到的理论值小于50时，N的取值为50。步骤(4)中，所述的Capon波束形成算法在常规波束形成算法的基础上增加了对权重向量的约束条件，即基于最小方差原则(MinimumVarianceDistortionlessResponse，MVDR)来确定权重向量，使得麦克风阵列对于目标声源所在位置的输出功率为常系数，而对于其他位置的输出功率达到最小值。所述的常规波束形成算法通常需要先建立麦克风阵列信号采集模型。假设有M个声源，麦克风阵列包含有Q个麦克风阵元，则第i个麦克风阵元的信号输出xi()可以表示为：其中，Sk(t)表示第k个声源发出的源信号，Δri()表示第k个声源到第i个阵元的间距，代表幅值衰减；表示第k个声源到第i个阵元传播过程中的相位信息；ni(t)表示噪声信号；t表示时间；j为虚数单位，j2＝-1；e为自然对数的底数。相位信息可以由下式表示：其中，T表示声信号的周期，T＝1/f；f为对声信号进行频谱分析和时频谱分析得到的信号频率；c表示声音传播速度；τik表示第k个声源到第i个麦克风阵元的传播时间。为表示方便，令：因此，式(2)可表示为：采用矩阵形式可表示为：X＝AS+N(6)其中，X＝[x1(t),x2(t),…,xQ(t)]T，A为麦克风阵列的方向矩阵，a1(θ)，a2(θ)，···，aM(θ)为方向向量，可表示为ai(θ)，i＝1，2，···，M，S＝[S1(t),S2(t),…,SM(t)]T，N＝[n1(t),n2(t),…,nQ(t)]T。常规波束形成算法的原理是对麦克风阵列各个麦克风阵元的信号输出xi(t)进行加权求和，因此，麦克风阵列的信号输出p(k,t)可表示为：其中，ki表示第i个麦克风阵元的输出信号的权重，也就是权重向量K中的第i个元素。常规波束形成算法的麦克风阵列的信号输出的空间功率谱为：P＝E[|p(k,t)|2]＝KHRK(8)其中，K表示麦克风阵列的权重向量，R是麦克风阵列的信号输出的协方差矩阵，表示如下：R＝E[XXH](9)。根据数理统计的原理可知，在样本足够大时，样本的均值可以近似看做整体的数学期望，所以可以用N个等时间间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向旋转声源的高分辨率定位方法，包括：(1)将待测声源旋转时所在平面作为声源扫描平面，并划分为若干个网格；(2)设置麦克风阵列对待测声源的声信号进行采集，得到原始声信号，并进行频谱分析和时频谱分析，得到原始声信号的信号频率，设置的麦克风阵列平面与声源扫描平面平行；(3)将得到的原始声信号划分为若干段子信号，每段子信号包含的采样点数不小于定位声源位置所需的最小采样点数N；(4)将所述的子信号代入Capon波束形成算法运算，对声源扫描平面的所有网格进行逐一扫描，确定该段子信号所对应的时间段内的待测声源的位置；(5)重复步骤(4)，直至完成原始声信号的运算，确定原始声信号所对应的时间段内的待测声源的位置。

【技术特征摘要】
1.一种面向旋转声源的高分辨率定位方法，包括：(1)将待测声源旋转时所在平面作为声源扫描平面，并划分为若干个网格；(2)设置麦克风阵列对待测声源的声信号进行采集，得到原始声信号，并进行频谱分析和时频谱分析，得到原始声信号的信号频率，设置的麦克风阵列平面与声源扫描平面平行；(3)将得到的原始声信号划分为若干段子信号，每段子信号包含的采样点数不小于定位声源位置所需的最小采样点数N；(4)将所述的子信号代入Capon波束形成算法运算，对声源扫描平面的所有网格进行逐一扫描，确定该段子信号所对应的时间段内的待测声源的位置；(5)重复步骤(4)，直至完成原始声信号的运算，确定原始声信号所对应的时间段内的待测声源的位置。2.根据权利要求1所述的面向旋转声源的高分辨率定位方法，其特征在于，所述的麦克风阵列平面和声源扫描平面同轴设置。3.根据权利要求1或2所述的面向旋转声源的高分辨率定位方法，其特征在于，所述的麦克风阵列中相邻麦克风阵元之间的距离不大于待测声源的声信号的半波长。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：初宁，黄乾，汪琳琳，宁岳，吴大转，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33