一种可调响应时频谱声源定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种可调响应时频谱声源定位方法及系统，本发明专利技术方法通过对互相关系数进行时频变换，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布，然后进行约束最大似然估计，构建定位特征矩阵，并进一步采用聚类与加权融合方式提高定位精度和速度，克服没有考虑频率信息造成定位不准确的技术缺陷。的技术缺陷。的技术缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种可调响应时频谱声源定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及声源定位
，特别是涉及一种可调响应时频谱声源定位方法及系统。

技术介绍

[0002]声源定位广泛的应用于许多领域，目前的声源定位方法从定位原理上可分为两类，一类是基于到时/到时差估计的两步定位方法，一类是基于波束形成的一步定位法。两步定位法的定位精度受限于时差估计精度和定位算法性能。高精度的时差/到时差估计需要高质量的数据，因此，两步定位法的抗干扰能力差。一步定位法能够充分利用信号的时间、能量以及频率信息，抗干扰能量强，定位精度高，应用范围广。但是上述方法都只考虑了阵列信号的时间信息，没有考虑频率信息对定位的约束，造成定位不准确。现有的一步定位法，例如SRP
‑
PHAT，虽然该方法具有一定的抗噪性能，但是由于其利用了信号的全频段信息，由于噪声干扰造成定位空间能量分布存在大量局部极值，导致声源定位精度降低以及优化求解过程收敛速度慢等问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种可调响应时频谱声源定位方法及系统，以克服现有定位方法中定位精度低、定位速度慢的技术缺陷，提高定位精度和定位速度。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种可调响应时频谱声源定位方法，所述定位方法包括如下步骤：
[0006]计算传感器阵列中每两个传感器采集的振动信号的互相关系数；
[0007]对每个所述互相关系数分别进行时频变换，获得互相关系数的时频谱；
[0008]根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布；
[0009]采用约束最大似然估计的方式，确定频率约束范围内的不同频率振动信号的定位空间能量分布最大值对应的定位特征向量，构建定位特征矩阵；
[0010]对所述定位特征矩阵中的定位特征矢量进行聚类与加权融合，得到声源定位结果。
[0011]可选的，所述根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布，具体包括：
[0012]根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布为：
[0013]其中，P(x,f)表示定位空间能量分布，τ(x)表示空间位置x到第i个传感器和第j个传感器之间的时差，f表示振动信号频率，表示第(i，j)个时频变换后的互相关系数R
i,j
的时频变换函数值；s
i
(t)表示第i个传感器采集的振动信号，表
示第j个传感器采集的振动信号s
j
(t+τ(x))的同步压缩S变换函数值，t表示第i个传感器采集振动信号的时间，N表示传感器阵列中传感器的数量。
[0014]可选的，所述采用约束最大似然估计的方式，确定频率约束范围内的不同频率振动信号的定位空间能量分布最大值对应的定位特征向量，构建定位特征矩阵，具体包括：
[0015]采用约束最大似然估计的方式，求解公式获得定位特征矩阵为A＝[a1,a2,...,a
m
,...a
M
]；
[0016]其中，表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布最大值所在的位置向量，P(x,f
m
)表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布，a
m
表示振动信号频率f
m
对应的定位特征矢量，E
m
表示振动信号频率f
m
对应的空间可调响应谱能量，对应的空间可调响应谱能量，表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布中的位置向量处的能量，[f
min
,f
max
]表示频带范围，f
min
表示最小有效频率，f
max
表示最大有效频率。
[0017]可选的，所述对所述定位特征矩阵中的定位特征矢量进行聚类与加权融合，得到声源定位结果，具体包括：
[0018]将定位特征矩阵中振动信号频率与主频率最接近的定位特征矢量作为主聚类中心；
[0019]利用所述主聚类中心对定位特征矩阵中的定位特征矢量进行二分类动态聚类，获得主聚类中心所在的类作为数据融合样本集；
[0020]利用公式对数据融合样本集中的每个定位特征矢量进行加权融合，获得源定位结果；
[0021]其中，Φ表示源定位结果，w
n
表示数据融合样本集中的第n个定位特征矢量a
n
的权重，β
n
表示数据融合样本集中的第n个定位特征矢量与主聚类中心的欧式距离的倒数，β
l
表示数据融合样本集中的第l个定位特征矢量与主聚类中心的欧式距离的倒数，L表示数据融合样本集中定位特征矢量的数量。
[0022]一种可调响应时频谱声源定位系统，所述定位系统包括：
[0023]互相关系数计算模块，用于计算传感器阵列中每两个传感器采集的振动信号的互相关系数；
[0024]时频变换模块，用于对每个所述互相关系数分别进行时频变换，获得互相关系数的时频谱；
[0025]定位空间能量分布确定模块，用于根据每个时频变换后的互相关系数，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布；
[0026]定位特征矩阵构建模块，用于采用约束最大似然估计的方式，确定频率约束范围内的不同频率振动信号的定位空间能量分布最大值对应的定位特征向量，构建定位特征矩阵；
[0027]声源定位模块，用于对所述定位特征矩阵中的定位特征矢量进行聚类与加权融
合，得到声源定位结果。
[0028]可选的，所述定位空间能量分布确定模块，具体包括：
[0029]定位空间能量分布确定子模块，用于根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布为：
[0030]其中，P(x,f)表示定位空间能量分布，τ(x)表示空间位置x到第i个传感器和第j个传感器之间的时差，f表示振动信号频率，表示第(i，j)个时频变换后的互相关系数R
i,j
的时频变换函数值；s
i
(t)表示第i个传感器采集的振动信号，表示第j个传感器采集的振动信号s
j
(t+τ(x))的同步压缩S变换函数值，t表示第i个传感器采集振动信号的时间，N表示传感器阵列中传感器的数量。
[0031]可选的，所述定位特征矩阵构建模块，具体包括：
[0032]定位特征矩阵构建子模块，用于采用约束最大似然估计的方式，求解公式获得定位特征矩阵为A＝[a1,a2,...,a
m
,...a
M
]；
[0033]其中，表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布最大值所在的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可调响应时频谱声源定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤：计算传感器阵列中每两个传感器采集的振动信号的互相关系数；对每个所述互相关系数分别进行时频变换，获得互相关系数的时频谱；根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布；采用约束最大似然估计的方式，确定频率约束范围内的不同频率振动信号的定位空间能量分布最大值对应的定位特征向量，构建定位特征矩阵；对所述定位特征矩阵中的定位特征矢量进行聚类与加权融合，得到声源定位结果。2.根据权利要求1所述的可调响应时频谱声源定位方法，其特征在于，所述根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布，具体包括：根据每个互相关系数的时频谱，利用延迟求和波束形成的原理，获得包含信号频率信息的定位空间能量分布为：其中，P(x,f)表示定位空间能量分布，τ(x)表示空间位置x到第i个传感器和第j个传感器之间的时差，f表示振动信号频率，表示第(i，j)个时频变换后的互相关系数R
i,j
的时频变换函数值；s
i
(t)表示第i个传感器采集的振动信号，表示第j个传感器采集的振动信号s
j
(t+τ(x))的同步压缩S变换函数值，t表示第i个传感器采集振动信号的时间，N表示传感器阵列中传感器的数量。3.根据权利要求2所述的可调响应时频谱声源定位方法，其特征在于，所述采用约束最大似然估计的方式，确定频率约束范围内的不同频率振动信号的定位空间能量分布最大值对应的定位特征向量，构建定位特征矩阵，具体包括：采用约束最大似然估计的方式，求解公式获得定位特征矩阵为A＝[a1,a2,...,a
m
,...a
M
]；其中，表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布最大值所在的位置向量，P(x,f
m
)表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布，a
m
表示振动信号频率f
m
对应的定位特征矢量，E
m
表示振动信号频率f
m
对应的空间可调响应谱能量，对应的空间可调响应谱能量，表示振动信号频率为f
m
时的定位空间能量分布中的位置向量处的能量，[f
min
,f
max
]表示频带范围，f
min
表示最小有效频率，f
max
表示最大有效频率。4.根据权利要求1所述的可调响应时频谱声源定位方法，其特征在于，所述对所述定位特征矩阵中的定位特征矢量进行聚类与加权融合，得到声源定位结果，具体包括：将定位特征矩阵中振动信号频率与主频率最接近的定位特征矢量作为主聚类中心；利用所述主聚类中心对定位特征矩阵中的定位特征矢量进行二分类动态聚类，获得主聚类中心所在的类作为数据融合样本集；
利用公式对数据融合样本集中的每个定位特征矢量进行加权融合，获得声源定位结果；其中，Φ表示声源定位结果，w
n
表示数据融合样本集中的第n个定位特征矢量a
n
的权重，β
n
表示数据融合样本集中的第n个定位特征矢量与主聚类中心的欧式距离的倒数，β
l
表示数据融合样本集中的第l个定位特征矢量与主聚类中心的欧式距离的倒数，L表示数据融合样本集中定位特征矢量的数量。5.一种可调...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂鹏飞，贾彩琴，刘宾，王黎明，韩焱，余尚江，陈晋央，周会娟，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：