【技术实现步骤摘要】
基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法
本专利技术涉及室内定位领域，具体是一种基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法。
技术介绍
随着全球定位系统（GPS）和北斗导航系统（BD）的广泛应用，室内空间定位问题已基本解决，而室内空间的感知和定位还没有通用的解决方案，如何在强噪声、强混响和多源环境下进行场景辨识和感兴趣目标定位已经成为各种智能交互与通信系统所关注的共性焦点问题。实用的室内定位解决方案需要满足精度、覆盖范围、可靠性、成本、功耗、可扩展性和响应时间等方面的需求，基于手机平台的室内环境感知解决方案是最具潜力的发展方向。近年来，国内外研究者们提出了蓝牙、RFID、WLAN、超宽带、光、图像等室内定位技术及应用系统，通过用户携带的智能手机自动感知一个未知房间的环境特性，如声、色彩、光、wifi强度，惯性传感器等信息，同时将感知到的信息发送到云端服务器，经过数据处理，形成测试指纹，并与存储的指纹库进行比对，最模型的某一个指纹对应的逻辑地址就是用户的位置。此类研究的商用模式以WiFi室内定位为典型代表，但是，由于室内环境复杂，障碍物较多，再加上人员流动和各...
【技术保护点】
1.一种基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法，其特征是：包括如下步骤：（1）通过智能手机麦克风感知室内各区域的环境背景声，并进行预处理；（2）基于环境声的听觉感知与自动识别理论及方法，提取声信号的低阶声学指纹特征；（3）通过K均值聚类算法，结合房间几何轮廓信息先验，构建室内空间码本集，并获取声信号的高阶声学指纹；（4）将高阶声学指纹作为径向基函数核逆向传播神经网络的输入，经过经下训练、线上测试验证，输出用户位置信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法，其特征是：包括如下步骤：（1）通过智能手机麦克风感知室内各区域的环境背景声，并进行预处理；（2）基于环境声的听觉感知与自动识别理论及方法，提取声信号的低阶声学指纹特征；（3）通过K均值聚类算法，结合房间几何轮廓信息先验，构建室内空间码本集，并获取声信号的高阶声学指纹；（4）将高阶声学指纹作为径向基函数核逆向传播神经网络的输入，经过经下训练、线上测试验证，输出用户位置信息。2.根据权利要求1所述的室内区域级定位方法，其特征是：步骤（1）所述室内各区域环境背景声的预处理的方法是：利用智能手机麦克风录制室内环境背景声音频，若音频采样频率为，每段音频时长均为秒，对音频进行分帧，每帧的样点长度为，帧间重叠率为，则每段音频的样点长度为，帧数为，然后通过加窗函数，使时域信号能更好地满足离散傅里叶变换处理的周期性要求，减少频谱泄漏。3.根据权利要求1所述的室内区域级定位方法，其特征是：步骤（2）所述低阶声学指纹特征的提取方法是：基于环境声的听觉感知与自动识别理论和方法，以心理声学特征的谱域表示作为室内环境背景声音频信号的低阶声学指纹，采用对音色变化鲁棒的chromagram表征环境声的音调属性，反映声能的变化，同时采用sonogram表征环境声的响度属性，反映环境声的强度变化及其频率分布，用spectrogram表征环境声的时频特性，因此，对于每段时长为秒的环境音频信号而言，其低阶声学指纹的结构为，对该结构进行如步骤一所述预处理，可以得到帧数据向量，形成低阶声学指纹特征：其中表示的第帧数据向量，由于低阶声学指纹结构既反映了环境背景声音频信号的时频域特性，又从心理声学角度反映了人类听觉系统对声音主要的主观听觉感知特性，因此，该结构的选取能够提高定位系统的准确率。4.根据权利要求1所述的室内区域级定位方法，其特征是：步骤（3）所述室内空间码本集的构建与高阶声学指纹特征的提取方法，包括如下步骤：1）室内空间码本集的构建对于任一室内环境，将其划分为个子区域，在离线采集环境背景声阶段，每个子区域采集N段音频样本，对每一子区域进行簇指纹的计算，从而形成该室内空间码本集，在线下采集环境背景声阶段，采集人员无需...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋浠瑜，王玫，仇洪冰，罗丽燕，闵梓易，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。