基于二阶干涉的声场定位系统设计与分析
发布时间：2020-12-12 13:11
声源被动定位技术是一门将声学,信号检测、数字信号处理、电子学等多技术领域相融合的新技术。其涉及了广泛而复杂的理论知识,需要多方面的先进技术才能取得好的研究成果,在军用和民用被广泛运用,有着极其重要的意义。本文提出了一种基于声场二阶干涉的空间被动定位法,将已在光学理论中充分验证了的二阶干涉原理应用在声学中,实现了空气中对目标声源较为精确的定位;同时,围绕着声源被动定位系统的设计展开了研究,对影响系统定位性能的参数进行了具体分析。本文的主要研究内容如下:首先基于声场二阶干涉原理,提出声场二阶干涉定位法,并建立定位模型,通过相关函数的计算确认声源位置坐标,为后续的仿真与实验提供理论支撑。其次研究了接收到的声信号的处理方法:首先对接收到的声信号进行一系列的预处理,包括预滤波,预放大,加窗分帧,有效端点检测。然后根据二阶干涉定位模型,对声场二阶干涉原理进行仿真验证,并分析阵列结构参数（阵元间距,阵元空间分布形式,基阵间距）与声源参数（频率,信噪比,声源个数）对定位效果的影响。仿真结果表明:（1）二维平面阵列改善了一维直线阵只能在[0,180°]这一缺陷,实现对[0,360°]范围的全面定位。（2...
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
声源定
湖北工业大学硕士学位论文11测器1和探测器2的距离不同，所以由于光程差引起时延，当两个探测器的相对距离为零时，其相对时延也为0，关联函数为最大值；随着两个探测器距离的增加，相对时延逐渐变大，关联函数的值逐渐下降，并最终趋于一个常数。本实验最终测得为同一光点在两个不同时空的光场强度相关量。HBT干涉为光学二阶干涉理论中的时间相干性范畴，描述了同一光场强度和其本身的延迟之间的相干性，光探测器1与光探测器2处的光场强度为：(,)=(,)2(=1,2)(2.6)其中I(,)表示在时空点(,)的瞬时光场强度，(,)表示瞬时点(,)的光能。光场强度的相干函数就是其强度乘积的集合平均，光探测器1和光探测器2两点处在不同时刻的场值的相干函数定义为：(2)=(1,1)(2,2)(2.7)“<>”表示多次测量的平均值，由于(1,1)是光探测器1在t1时刻测得的瞬时光场强度，(2,2)是在(t+τ)时刻的瞬时光场强度，所以上式可表示为：(2)=(1)(1+)(2.8)对其进行归一化计算：(2)=(1,1)(2,2)(1,1)(2,2)=(1)(1+)(1)(2)(2.9)光场的二阶相干度可通过2.9式得到，(2)表示归一化后的相干函数值，(2)随相对位置x=x1-x2而变化，当两个探测器的相对距离为零时，相关函数为最大值1；随着两个探测器1，2相对距离的增加，相关函数的值逐渐下降，并最终趋于0。HBT干涉曲线图如图2.6所示。图2.6二阶干涉曲线图
3.4 声信号预处理流程图 3.2.1 声信号的滤波去噪 通常在实验中所采集的声信号不仅包含有效声信号，也有大量的背景噪音，对后续的声源定位工作带来较大困难，因此对其进行滤波去噪显得十分重要。由于空气中声音信号的范围集中在 250Hz-3500Hz，因此设计带通滤波器对其进行滤波，将滤波器的上限截止频率设置成 3500Hz，下限截止频率设置成 250Hz。实际应用中可根据需要进行调整截止频率的上下限。通过预滤波对声信号进行初步处理，排除所采集声信号的部分噪声，以此来降低噪声对声源被动定位系统的影响，减小定位误差。声信号滤波前后对比图如图 3.5 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]An intelligent algorithm for coherent sound source localization based on a strong tracking filter[J]. Jianchao JI,Liang WANG,Mingxin WANG,Song FU. Chinese Journal of Aeronautics. 2019(08)
[2]便携式声源定位系统的研制[J]. 廖伊丹,黄霄,刘佳星,罗春,马克波,刘志强. 无损检测. 2019(01)
[3]不同光场二阶相干度的实验研究[J]. 刁文婷,何军,刘贝,王杰英,王军民. 量子光学学报. 2014(01)
[4]基于矩阵空域预滤波的近场聚焦波束形成[J]. 刘凯,梁国龙. 华中科技大学学报(自然科学版). 2014(01)
[5]利用二次相关改进的广义互相关时延估计算法[J]. 周康辉,董万胜,刘恒毅,杨磊,马祥. 数据采集与处理. 2013(06)
[6]基于单片机的声音定位系统的设计[J]. 陆晓燕. 电子世界. 2013(09)
[7]机器人听觉声源定位研究综述[J]. 李晓飞,刘宏. 智能系统学报. 2012(01)
[8]基于等边三角形的二阶差分传声器阵列[J]. 陈卓,梁维谦,董保帅. 电声技术. 2011(07)
[9]基于到达时差的声音定位系统的研究与实现[J]. 韩毅,吴初娜,李龙飞. 计算机工程与设计. 2010(11)
博士论文
[1]基于多基阵传声器阵列的被动式声源定位研究[D]. 阚阅.哈尔滨工业大学 2018
[2]阵列信号参数估计与跟踪方法研究[D]. 单泽彪.吉林大学 2016
[3]均匀圆阵高效波达方向估计关键技术研究[D]. 刘松.重庆大学 2016
[4]宽带信号波达方向估计方法研究[D]. 刘付刚.哈尔滨工程大学 2013
[5]激光对抗中的告警和欺骗干扰技术[D]. 张英远.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]低信噪比条件下的语音端点检测算法研究[D]. 曾剑飞.华南理工大学 2019
[2]基于麦克风阵列的声源定位算法研究[D]. 舒治宇.湖北工业大学 2019
[3]基于麦克风阵列的声源定位技术研究[D]. 刘路路.西安电子科技大学 2019
[4]基于传声器阵列的声源定位算法研究[D]. 梁龙腾.广州大学 2019
[5]基于矩阵收缩估计的稳健波束形成设计[D]. 王家豪.天津工业大学 2019
[6]基于麦克风阵列的机器人声源定位系统研究[D]. 刘璐.长春工业大学 2018
[7]基于麦克风阵列的声源定位算法研究[D]. 李伟.武汉工程大学 2018
[8]基于麦克风阵列的声源定位系统设计与研究[D]. 郑进吉.云南师范大学 2018
[9]基于麦克风阵列的声源定位方法的研究[D]. 刘云飞.杭州电子科技大学 2018
[10]基于机器学习的声源定位研究[D]. 杨悦.南京邮电大学 2017
本文编号：2912623
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
声源定
湖北工业大学硕士学位论文11测器1和探测器2的距离不同，所以由于光程差引起时延，当两个探测器的相对距离为零时，其相对时延也为0，关联函数为最大值；随着两个探测器距离的增加，相对时延逐渐变大，关联函数的值逐渐下降，并最终趋于一个常数。本实验最终测得为同一光点在两个不同时空的光场强度相关量。HBT干涉为光学二阶干涉理论中的时间相干性范畴，描述了同一光场强度和其本身的延迟之间的相干性，光探测器1与光探测器2处的光场强度为：(,)=(,)2(=1,2)(2.6)其中I(,)表示在时空点(,)的瞬时光场强度，(,)表示瞬时点(,)的光能。光场强度的相干函数就是其强度乘积的集合平均，光探测器1和光探测器2两点处在不同时刻的场值的相干函数定义为：(2)=(1,1)(2,2)(2.7)“<>”表示多次测量的平均值，由于(1,1)是光探测器1在t1时刻测得的瞬时光场强度，(2,2)是在(t+τ)时刻的瞬时光场强度，所以上式可表示为：(2)=(1)(1+)(2.8)对其进行归一化计算：(2)=(1,1)(2,2)(1,1)(2,2)=(1)(1+)(1)(2)(2.9)光场的二阶相干度可通过2.9式得到，(2)表示归一化后的相干函数值，(2)随相对位置x=x1-x2而变化，当两个探测器的相对距离为零时，相关函数为最大值1；随着两个探测器1，2相对距离的增加，相关函数的值逐渐下降，并最终趋于0。HBT干涉曲线图如图2.6所示。图2.6二阶干涉曲线图
3.4 声信号预处理流程图 3.2.1 声信号的滤波去噪 通常在实验中所采集的声信号不仅包含有效声信号，也有大量的背景噪音，对后续的声源定位工作带来较大困难，因此对其进行滤波去噪显得十分重要。由于空气中声音信号的范围集中在 250Hz-3500Hz，因此设计带通滤波器对其进行滤波，将滤波器的上限截止频率设置成 3500Hz，下限截止频率设置成 250Hz。实际应用中可根据需要进行调整截止频率的上下限。通过预滤波对声信号进行初步处理，排除所采集声信号的部分噪声，以此来降低噪声对声源被动定位系统的影响，减小定位误差。声信号滤波前后对比图如图 3.5 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]An intelligent algorithm for coherent sound source localization based on a strong tracking filter[J]. Jianchao JI,Liang WANG,Mingxin WANG,Song FU. Chinese Journal of Aeronautics. 2019(08)
[2]便携式声源定位系统的研制[J]. 廖伊丹,黄霄,刘佳星,罗春,马克波,刘志强. 无损检测. 2019(01)
[3]不同光场二阶相干度的实验研究[J]. 刁文婷,何军,刘贝,王杰英,王军民. 量子光学学报. 2014(01)
[4]基于矩阵空域预滤波的近场聚焦波束形成[J]. 刘凯,梁国龙. 华中科技大学学报(自然科学版). 2014(01)
[5]利用二次相关改进的广义互相关时延估计算法[J]. 周康辉,董万胜,刘恒毅,杨磊,马祥. 数据采集与处理. 2013(06)
[6]基于单片机的声音定位系统的设计[J]. 陆晓燕. 电子世界. 2013(09)
[7]机器人听觉声源定位研究综述[J]. 李晓飞,刘宏. 智能系统学报. 2012(01)
[8]基于等边三角形的二阶差分传声器阵列[J]. 陈卓,梁维谦,董保帅. 电声技术. 2011(07)
[9]基于到达时差的声音定位系统的研究与实现[J]. 韩毅,吴初娜,李龙飞. 计算机工程与设计. 2010(11)
博士论文
[1]基于多基阵传声器阵列的被动式声源定位研究[D]. 阚阅.哈尔滨工业大学 2018
[2]阵列信号参数估计与跟踪方法研究[D]. 单泽彪.吉林大学 2016
[3]均匀圆阵高效波达方向估计关键技术研究[D]. 刘松.重庆大学 2016
[4]宽带信号波达方向估计方法研究[D]. 刘付刚.哈尔滨工程大学 2013
[5]激光对抗中的告警和欺骗干扰技术[D]. 张英远.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]低信噪比条件下的语音端点检测算法研究[D]. 曾剑飞.华南理工大学 2019
[2]基于麦克风阵列的声源定位算法研究[D]. 舒治宇.湖北工业大学 2019
[3]基于麦克风阵列的声源定位技术研究[D]. 刘路路.西安电子科技大学 2019
[4]基于传声器阵列的声源定位算法研究[D]. 梁龙腾.广州大学 2019
[5]基于矩阵收缩估计的稳健波束形成设计[D]. 王家豪.天津工业大学 2019
[6]基于麦克风阵列的机器人声源定位系统研究[D]. 刘璐.长春工业大学 2018
[7]基于麦克风阵列的声源定位算法研究[D]. 李伟.武汉工程大学 2018
[8]基于麦克风阵列的声源定位系统设计与研究[D]. 郑进吉.云南师范大学 2018
[9]基于麦克风阵列的声源定位方法的研究[D]. 刘云飞.杭州电子科技大学 2018
[10]基于机器学习的声源定位研究[D]. 杨悦.南京邮电大学 2017
本文编号：2912623
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