基于混沌人工蜂群优化的声源定位算法

发布时间：2018-08-08 21:24

【摘要】：针对传统可控响应功率和相位变换(SRP-PHAT)的声源定位算法计算量大、实时性差等问题,提出了一种基于混沌人工蜂群优化的SRP-PHAT声源定位算法。该算法将阵列的波束输出功率作为目标代价函数,建立声源定位数学模型,利用混沌的全局覆盖性和人工蜂群算法的收敛速度快、鲁棒性强等特点,实现了声源的三维精确定位。实验结果表明,该算法计算量小、定位精度高,能满足实际系统的定位需求。
[Abstract]:Aiming at the problems of large computation and poor real-time performance of traditional controllable response power and phase transform (SRP-PHAT) acoustic source localization algorithm based on chaotic artificial beecolony optimization is proposed in this paper. In this algorithm, the output power of the beam-beam of the array is taken as the target cost function, and the mathematical model of acoustic source location is established. The global coverage of chaos and the convergence speed and robustness of artificial bee colony algorithm are utilized. The three-dimensional accurate location of sound source is realized. The experimental results show that the algorithm has the advantages of small computation and high positioning accuracy, and it can meet the needs of the actual system.
【作者单位】： 南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金(61673222) 江苏省高校自然科学基金(13KJA510001) 江苏高校品牌专业建设项目(PPZY2015B134)
【分类号】：TP18

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本文编号：2173080