音频无人机定位的时延估计模拟分析

发布时间：2021-02-13 02:29

　　针对无人机非平稳音频信号时差定位中,广义互相关时延估计算法抗噪性差和时延估计值精度低等问题,文章采用了一种基于广义二次相关时延估计的改进算法。算法对叠加了实际噪声（如风声、雨声、汽车鸣笛声等）的无人机音频信号进行频谱细化的广义二次相关,有效抑制了噪声干扰,融合相关峰精确插值算法,提高了互相关函数的分辨率,使得时延峰值更加明显。仿真实验结果表明,改进的广义二次相关方法在不同信噪比时,比广义互相关和广义二次相关算法的时延估计精度更高,稳定性更好。改进的广义二次相关算法对无人机定位中的时延估计具有更好的性能优势,具有较强的实际应用性。 

【文章来源】：声学技术. 2020,39(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

大疆Phantom3型无人机在不同信噪比下不同时延估计算法的准确率和RMSE值

第5期郭培培等：音频无人机定位的时延估计模拟分析653(a)时延估计的准确率(b)时延估计的稳定性图2大疆Inspire型无人机在不同信噪比下不同时延估计算法的准确率和RMSE值Fig.2TheaccuracyratesandRMSEvaluesofdifferenttimedelayestimationalgorithmsunderdifferentsignal-to-noiseratiosforInspireUAV义二次相关算法的估值能力相差不大，时延估计值的RMSE值较小且波动性低；当信噪比较低时，广义互相关算法的RMSE值明显大于另两种算法。且随着信噪比的降低，3种算法的时延估计偏离程度逐渐增大，与改进的广义互相关算法相比，广义互相关和广义二次相关的时延估计性能较差。3.3算法用时为进一步验证所提算法的时延估计的有效性，实验在Windows10环境下，采用Matlab2014对两种型号的无人机用3种不同时延估计算法进行100次仿真实验，不同时延估计算法的平均算法用时仿真运行结果如表2所示。从表2的运行结果可以看出，不同的时延估计算法估计时延的时间是不同的。相同信号长度的时延估计中，广义互相关和广义二次相关算法运行时间较短，改进的广义二次相关算法运行时间最长,相比于前两种算法改进算法运行时间增加了8倍。由于四旋翼无人机最高时速可达60～72km·h-1，要求时延估计算法CPU运行时间不超过0.2s，定位误差3～4m，对于无人机的时延估计，3种算法的算法用时能够满足要求。综合考虑，改进的广义二次相关算法更适合对无人机音频信号进行时延估计，准确性高，抗噪性能和实用性更强。表2两种类型无人机采用不同时延估计算法运行的算法用时仿真结果Table2Time-consumingsimulationre

【参考文献】：
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本文编号：3031824