一种高精度声源自动跟踪系统的设计

    1　引　　言

    随着传感器技术、电子技术和信号处理技术的飞速发展,被动声探测与定位技术不仅在军事领域得到深入研究和发展,而且在民用领域也得到越来越广泛的应用。例如,Microsoft研制中的Ring Cam设备主要用于自动记录会议的视频和音频资料,该设备先由8个传声器组成的阵列对声源进行定位,然后启动环形安置的5个小型摄像头中相应的一个,对发言者进行录像。目前研究人员仍在就时延估计和极大似然估计等定位技术进行研究[1]。另外,VCON公司的VoiceFinder也是一种采用被动声定位技术的自动跟踪摄像系统。

    以上应用均限于对近场声源的定位。笔者通过对被动声定位技术的研究,提出了基于极大似然估计的高精度定位算法,设计出一种基于小孔径传声器基阵的远场声源自动跟踪系统[1]。

    2　被动声定位技术研究

    2.1　被动声定位基本原理

    被动声定位最常用的方法是时延估计法。其基本原理是通过空间布设的传声器阵列,接收目标发出的声音信息,再根据一定的算法,估计出目标的空间位置。对于远场声源,声波的传播可简化为平面波模型。由于声波到达阵列中不同传声器所经过的路径不同,传声器接收的信号之间存在一定时间差即时延,若能精确测量该时延,再根据传声器阵元间的几何关系,便能估计出目标的距离和方向。该方法可用于室内近场单一声源的定位,对于具有复杂背景噪声的室外远场声源,则定位精度不高。

    2.2　目标定位的极大似然算法

    基于相关矩阵的极大似然算法虽然计算量较时延估计法大,但估计精度较高,在具有复杂背景噪声的室外远场声源定位方面有较好的应用前景。

    设未知参数空间为(=[H,S0]T,其中目标信号频谱S0=[S0(1),...,S0(N/2)]T,则传声器接收到的数据为:X=G(()+N。传声器阵列为平面阵。

    对于高斯噪声矢量N,其似然函数为:

    则目标方位角和目标信号的极大似然估计由下式给出:

    要使f(k)=‖X(k)-d(k)S0(k)‖2最小,对于S0(k)必须满足5f(k)/5S0(k)=0,其最小二乘解为:

Sd0(K)=d+(k)X(k) (3)

    其中:d+(k)是方向矢量d(k)的广义逆。则方位角的极大似然估计转化为下式求最大值问题:

    其中:B(k,H)=d(k)HX(k),求出J(H)最大值所对应的H,根据极大似然估计原理,该值即为目标方位角估计值。

    采用以上算法,对实测的远场移动目标声信号的计算机仿真实验,获得了图1所示的方位角估计值。图中横轴为数据采集时间,纵轴为方位角估计值。传声器阵列为阵元半径0.1m的均匀四元圆阵。

　　研究结果表明,对于距离100m以内的声目标,测向误差基本在3°以内。