基于四元十字陣的聲源定位終期報告

1、信號課外設(shè)計制作總結(jié)報告題 目： 信號-微弱聲源定位系統(tǒng) 組 號： B28 組 長： 14120763宛加明 張海燕 20% 成 員： 14121596 曾清清 陳俊麗 20% 成 員： 14121572 葉善云 陳俊麗 20% 成 員： 14120946 曾慶權(quán) 張海燕 20% 成 員： 13121253 馬文輝 孫曉嵐 20% 聯(lián)系方式：二零一六年 五月二十日請預(yù)覽后下載！一、實驗要求 設(shè)計要求一）設(shè)計要求 設(shè)計微弱聲源定位系統(tǒng)，要求： （1）聲源功率盡量?。?（2） 寫出數(shù)學(xué)模型，說明詳細算法； (3) 能夠現(xiàn)場演示。評分依據(jù)（1）功能實現(xiàn)；（2）性能指標；（3

2、）工程規(guī)范（軟件規(guī)范、可靠性等）；（4）理論水平；（5）團隊分工合作情況。在確定了項目小組之后，我們組的組員一起討論了該如何實現(xiàn)這個微弱聲源定位系統(tǒng)并進行了分工，經(jīng)過我們的討論之后，我們大致把項目設(shè)計分為如下幾個過程： 1搞懂設(shè)計方案的原理，利用所學(xué)知識以及上網(wǎng)查找資料， 初步確定設(shè)計的方向。 2 分析這個項目的功能要求，一起討論并編寫代碼。 3利用代碼使用MATLAB進行實驗，對一些地方進行修改加工。 4進行最后的調(diào)整，然后纂寫報告。 請預(yù)覽后下載！ 二、實驗原理1 概述本實驗采用的環(huán)境為Matlab，核心算法為四元十字算法。聲源定位基本原理是將傳聲器在空間布置成一定幾何形狀的陣列，以接收目

3、標噪聲的聲場信息，通過檢測或計算各傳聲器所測得的信號的時延來確定目標的位置。對于無方向性傳聲器，各個傳聲器接收到同一聲源的信號先后，反映了聲源所在傳聲器連線的方向和距離。 聲學(xué)陣列的設(shè)計在被動聲定位中具有十分重要的意義。采用的傳聲器陣列可分為線陣、面陣和立體陣。對于固定式陣列，線陣由于其軸對稱性，故在定位時會造成空間模糊。立體陣可以對整個空間進行定位，但其算法要復(fù)雜的多。面陣可以在整個平面對目標進行定位，也可以對陣列所在平面為界的半個空間進行定位。一般要對目標進行定位，至少需要四個陣元組成的聲傳感器陣列。由于十字形陣列具有分維持性(指二維參量可分開估計)，且陣列冗余度也較小，因此，平面十字陣是

4、較為合適的陣形。2.四元十字算法原理 平面四元十字陣進行分析。 對十字形聲傳感器陣列，可建立如圖3.1.1所示的直角坐標系。四個陣元的坐標分別為S1 (D /2,0,0) , S2(0, D / 2,0) , S3 (-D / 2,0,0) , S4 (0,-D / 2,0)，設(shè)目標聲源的直角坐標為(x, y, z)、球坐標為(r, , )，即目標到坐標原點的距離為r，方位角為，俯仰角為 ，D為十字陣對角線陣元之間的距離 。請預(yù)覽后下載！ 假設(shè)目標為點聲源，目標產(chǎn)生的聲源以球面波形式傳播，聲源到達陣元S1的傳播時間為t1，相對于S1聲源到達陣元S2 , S3 ， S4的時延分別為 12， 13

5、 ，14。目標到坐標原點的距離為r，俯仰角為(0=90)，方位角為(0=90)與時延 12， 13 ， 14及陣元間距D的關(guān)系式可推導(dǎo)如下:(設(shè)C為聲速) 球坐標和直角坐標之間的互化 。如式：求解方程式，消去x，y，z可得出目標距離，方位角和俯仰角，得出結(jié)果。 請預(yù)覽后下載！3. 時延估計 常用的時延估計方法有廣義互相關(guān)法(Gcc )、互功率譜相位法(csP )、自適應(yīng)濾波法和參量模型法等多種方法,廣義相互函數(shù)法、互功率譜相位法、自適應(yīng)濾波法和參量模型法等幾種方法中，互功率譜相位法由于目標信號頻率較低，實時性要求高，最小二乘擬合次數(shù)不能太高，故估計精度一般不高。自適應(yīng)濾波法運算速度快，但點聲源

6、干擾對其估計精度影響較大。廣義互相關(guān)法具有較好的綜合性能，它是目前人們關(guān)注較多的時延估計方法。廣義互相關(guān)法(GCC) 互相關(guān)，顧名思義是通過求兩路信號的互相關(guān)來估計時延D 。 x1 (t) , x2 (t)互相關(guān)函數(shù)為: 由式(4. 1. 3)可知，x1(t) , x2(t)互相關(guān)函數(shù)取最大值時，Rss( - D)也取最大值，又因為Rss(-D) =Rss(0)，所有取得最大值的時候的即為時延D. 由于觀察時間受限，所以求得的互相關(guān)只是一個估計值，記為Rx1x2()在各態(tài)歷經(jīng)的過程中，定義為:請預(yù)覽后下載！4. 定位算法請預(yù)覽后下載！請預(yù)覽后下載！5. 偽隨機白噪聲產(chǎn)生 仿真過程中要人為的加入

7、噪聲干擾，以模擬目標的運動噪聲和觀測噪聲。在仿真中加入的噪聲一般為高斯隨機白噪聲。其產(chǎn)生方法有三種:第一種利用專門的隨機數(shù)表:第二種利用物理裝置產(chǎn)生隨機噪聲;第三種利用計算機通過數(shù)學(xué)方法獲得，即運用專門的程序產(chǎn)生偽隨機噪聲。前面兩種由于其固有的缺陷而降低了其使用價值，后一種由于其靈活方便，在計算機仿真中被廣泛應(yīng)用(s。嚴格說來計算機生成的隨機數(shù)顯然不是真正的隨機數(shù)，因為它生成的方式是完全確定的，所以常把這種隨機數(shù)稱為偽隨機數(shù)。一般偽隨機數(shù)個數(shù)遠小于它的周期長度，可以當作隨機數(shù)來使用。在matlab中可以直接用命令來產(chǎn)生偽隨機白噪聲。 三、代碼展示clearfs=10000;%頻率t=0:1/f

8、s:4-1/fs;din,fs,nbits=wavread(ao);% 載入音頻數(shù)據(jù)音頻，采樣頻率，采樣精度轉(zhuǎn)換成變量R=100;%球坐標：聲源位置Fi=30;%聲源方位角Sita=45;%聲源俯仰角請預(yù)覽后下載！fi=Fi/90*pi/2;%換成小數(shù)sita=Sita/90*pi/2;%換成小數(shù)D=20;C=340;%聲速mx=R*sin(sita)*cos(fi);%球坐標與直角坐標：轉(zhuǎn)化聲源x坐標my=R*sin(sita)*sin(fi);%聲源y坐標mz=R*cos(sita);%聲源z坐標mr1=sqrt(mx-D/2)2+my2+mz2);%與麥克風1的距離md12=sqrt(m

9、x2+(my-D/2)2+mz2)-mr1;%與麥克風1，2的距離之差md13=sqrt(mx+D/2)2+my2+mz2)-mr1;%與麥克風1，3的距離之差md14=sqrt(mx2+(my+D/2)2+mz2)-mr1;%與麥克風1，4的距離之差mt12=md12/C;%1,2時間差mt13=md13/C;%1,3時間差mt14=md14/C;%1,4時間差md=round(fs*mt12 mt13 mt14);%取整%md=(fs*mt12 mt13 mt14);dmax=max(md);%返回最大值%*互相關(guān)法延時估計*8x1=din(2*dmax:fs+2*dmax-1);%將信號

10、截取x2=din(2*dmax-md(1):fs+2*dmax-md(1)-1);x3=din(2*dmax-md(2):fs+2*dmax-md(2)-1);x4=din(2*dmax-md(3):fs+2*dmax-md(3)-1); sx=size(x1);%當a是一個n維行向量時，size（x1）把其當成一個144100的矩陣，因此size（a）的結(jié)果是44100tx=1:sx(2);請預(yù)覽后下載！y1=awgn(x1,10,measured);%在某一信號中加入高斯白噪聲 measured，函數(shù)將在加入噪聲之前測定信號強度。 y2=awgn(x2,10,measured);% 所謂高

11、斯白噪聲中的高斯是指概率分布是正態(tài)函數(shù)，而白噪聲是指它的二階矩不相關(guān)，一階矩為常數(shù)，是指先后信號在時間上的相關(guān)性。y3=awgn(x3,10,measured);%這是考察一個信號的兩個不同方面的問題。高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的幅度服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。y4=awgn(x4,10,measured); cor12=xcorr(y1,y2);%xcorr是來估計隨機過程中的互相關(guān)序列max120,id120=max(cor12);%找出cor12的最大值以及對應(yīng)的時間點 d120=sx(2)-id120;%計算與中心點

12、相差的樣點數(shù) t120=d120/fs;%計算與中心點相差的樣點數(shù)對應(yīng)的時間即為時延 cor13=xcorr(y1,y3);%在Matalb中，求解xcorr的過程事實上是利用Fourier變換中的卷積定理進行的，即R(u)=ifft(fft(f)fft(g)，其中表示乘法（注：此公式僅表示形式計算，并非實際計算所用的公式） max130,id130=max(cor13); d130=sx(2)-id130; t130=d130/fs; cor14=xcorr(y1,y4); max140,id140=max(cor14); d140=sx(2)-id140;請預(yù)覽后下載！ t140=d140

13、/fs; %*估計目標位置* gR=C/2*(t1202+t1402-t1302)/(t130-t120-t140);%估算與原點距離 gfi=atan(t140-t120)/t130);%估算方位角 gsita=asin(C/D*sqrt(t120-t140)2+t1302);%估算俯仰角 Gfi=gfi*180/pi;%估算方位角 Gsita=gsita*180/pi;%估算俯仰角 Mx=gR*sin(gsita)*cos(gfi);My=gR*sin(gsita)*sin(gfi);Mz=gR*cos(gsita); disp(); disp(原目標位置（距離，方位角，俯仰角）：); d

14、isp(R,Fi,Sita); disp(估算的目標位置（距離，方位角，俯仰角）：); disp(gR,Gfi,Gsita); t=0:0.1:100; point1=mx,my,mz; point2=Mx,My,Mz;figure(1)plot3(10,0,0,-pentagram,markersize,8);%傳感器hold on;plot3(0,10,0,-pentagram,markersize,8);%傳感器hold on;plot3(-10,0,0,-pentagram,markersize,8);%傳感器請預(yù)覽后下載！hold on;plot3(0,-10,0,-pentagra

15、m,markersize,8);%傳感器hold on;plot3(point1(:,1),point1(:,2),point1(:,3),r*);%信號源hold on;plot3(point2(:,1),point2(:,2),point2(:,3),k*);%估計目標hold on;legend(傳感器1,傳感器2,傳感器3,傳感器4,信號源,信號源位置估計值);grid on;四、模擬圖例請預(yù)覽后下載！五 、制作體會1、遇到的困難 當我們拿到題目的時候，我們的第一想法就是用多個麥克風放在不同地方來接受聲音，然后根據(jù)每個麥克風接受到的信息所用的時間的不算出到每個麥克風的距離，然后再經(jīng)過計

16、算來確定聲源位置。經(jīng)過我們小組所有人的查詢，以及討論決定用四元十字陣的方法來定位，即用四個麥克風呈矩形放置來定位。于是我們在網(wǎng)上搜索加上自己的一些想法，初步寫出了一個matlab的代碼，運行時發(fā)現(xiàn)許多語法錯誤，在小組的的討論以及請教別人的情況下，最終改好了代碼，但是當我們運行的時候我們發(fā)現(xiàn)我們需要四個麥克風但是我們沒有，而且每臺筆記本如果不加特殊的設(shè)備的話最多裝一個或者兩個麥克風（根據(jù)電腦的不同），這就需要兩臺筆記本以上。但是如果用兩臺以上筆記本，就會沒法使兩臺同時打開麥克風。然后就會產(chǎn)生很大的差距?？隙o法準確的定位。同時我們也聽到其他小組類似的想法，但在實現(xiàn)過程中，麥克風接收信號有一些時間

17、誤差，加上噪音的影響，使定位很不準確。于是經(jīng)過討論。我們小組覺得聲速太快但距離短有一點時間誤差的話就會產(chǎn)生很大的偏離，用現(xiàn)實定位肯定有很大的差距。于是我們就想用模擬位置來定位，輸入一段語音，然后再模擬一個聲源，然后再運行我們的算法，來測試聲源與傳感器的距離，方位角，俯仰角。然后在matlab中模擬出傳感器，聲源，聲源預(yù)估的位置。有了想法就開始行動，經(jīng)過多方面的查詢以及小組內(nèi)討論，最終編寫了一份music算法的代碼，基本實現(xiàn)了功能請預(yù)覽后下載！2、制作感受 在完成項目的過程中最大的感受就是課堂上的理論可能看起來并不是很難，但是要想活學(xué)活用卻還有很長的路要走。在實際的項目制作中要嚴謹，一個細節(jié)的出錯都可能會造成不可預(yù)估的錯誤，而且還會給實驗帶來很大的難度。在設(shè)計項目的時候我們在保證嚴謹?shù)耐瑫r還要有足夠的自信，相信自己的判斷力，當然這要是在有理論支撐的基礎(chǔ)上的。我們要敢于嘗試，敢于編寫代碼，計算公式，代碼，得出的效果都從測試中得來。遇到困難的時候要敢于不斷嘗試，有足夠的耐心去尋找錯誤，適當?shù)臅r候還可以尋求老師同學(xué)的幫助。這些經(jīng)驗我們要在以后的項目制作中多加利用。 相比上個學(xué)期的課程項目，我們遭遇到了更多的麻煩，