利用声源信息的多目标定位与跟踪研究

发布时间：2017-07-06 18:02

  本文关键词：利用声源信息的多目标定位与跟踪研究

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【摘要】：利用声源信息的定位与跟踪技术已广泛应用于电话与视频会议、人机交互、说话人跟踪与监视、智能机器人、反阻击系统等。但由于声源信息易受环境及噪声的影响,如何精确而快速地实现对声源目标的定位与跟踪意义重大。在真实的应用场景中,目标往往是多个,而且个数会随着时间变化,这就使得声源定位与跟踪问题变得更加复杂。基于随机集理论的概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波多目标跟踪算法,突破了传统的数据关联方法,具有严格的数学理论基础,大大降低了计算量,开拓了多目标跟踪的研究领域。本文在此基础上研究了一种多检测概率假设密度(MD-PHD)滤波多目标跟踪算法。该算法利用传播过程中的多径信号实现对目标的定位与跟踪。以下是本文的主要研究内容:第一,研究了真实环境下声源信号的特征及传播模型。在此基础上建立了声源信号的传播模型,并通过仿真分析了房间内声音信号的脉冲响应。为了提高后续处理的高效性,通过仿真分析了声源信号的预处理过程。第二,研究了时延估计算法中的多种广义互相关法。通过仿真实验比较了各种广义互相关法的优缺点,并重点研究了PHAT-GCC时延算法。针对标准的PHAT-GCC性能易受噪声影响的问题,研究了一种改进的PHAT-GCC算法。通过仿真验证了改进的PHAT-GCC算法性能更优。第三,基于随机有限集的理论,建立了递归多目标跟踪模型,并研究分析了概率假设密度(PHD)滤波多目标跟踪算法及其粒子滤波实现。通过理论分析及实验仿真表明,粒子滤波概率假设密度(SMC-PHD)滤波多目标跟踪算法能够有效实现对目标的定位与跟踪。第四,针对室内应用场景中,接收信号中除了直达波信号还包含多径信号的特点,本文研究了一种利用这些多径信息的多检测概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法不仅能有效实现对声源目标的定位与跟踪,还减少了麦克风的数量。通过实验仿真,验证了该算法在单目标场景下和多目标场景下的有效性,评估了其在不同信噪比下的跟踪性能。
【关键词】：声源信息 定位与跟踪 广义互相关 多检测概率假设密度 多径信息
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 论文的研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 麦克风阵列声源定位方法概述13-15
• 1.3.1 最大输出功率的可控波束形成方法13
• 1.3.2 基于高分辨率谱估计方法13-14
• 1.3.3 基于时延估计方法14-15
• 1.4 论文主要创新点及内容安排15-17
• 第二章 声源信号分析与预处理17-24
• 2.1 声源信号概述17
• 2.2 声源信号的预处理17-21
• 2.2.1 预滤波17-18
• 2.2.2 分帧加窗处理18-20
• 2.2.3 端点检测20-21
• 2.3 麦克风阵列信号模型21-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 时延估计算法研究24-34
• 3.1 时延估计技术24-30
• 3.1.1 互相关时延估计法24-25
• 3.1.2 广义互相关时延估计法25-28
• 3.1.3 改进的PHAT-GCC定位算法28-30
• 3.2 仿真30-33
• 3.2.1 仿真环境30
• 3.2.2 实验结果与分析30-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第四章 多目标跟踪滤波算法研究与分析34-45
• 4.1 随机集的多目标跟踪理论34-40
• 4.1.1 随机集理论基础35-37
• 4.1.2 随机集多目标跟踪模型37-40
• 4.2 PHD的粒子滤波实现40-41
• 4.3 PHD的粒子滤波仿真41-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第五章 基于声源信息的多目标定位与跟踪研究与实现45-64
• 5.1 单声源目标跟踪模型45-46
• 5.2 多声源目标跟踪模型46-49
• 5.2.1 多声源目标状态空间模型46-47
• 5.2.2 多声源目标跟踪实现算法研究47-49
• 5.3 多传感器PHD滤波算法研究与仿真49-52
• 5.4 多检测PHD滤波算法研究52-56
• 5.4.1 多检测目标跟踪背景52-54
• 5.4.2 多检测PHD（MD-PHD）滤波器54-56
• 5.5 实验仿真及结果分析56-62
• 5.5.1 单声源目标定位与跟踪实现56-59
• 5.5.2 多声源目标定位与跟踪实现59-62
• 5.6 本章小结62-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 总结64-65
• 6.2 工作展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-71

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本文编号：527208