[发明专利]一种基于智能手机的被动声源定位方法

权利要求书

1.一种基于智能手机的被动声源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将智能手机作为声阵列传感器网络的节点，对声阵列传感器网络进行系统部署，组建无线局域网；

(2)对不同手机节点进行时钟同步：将其中一部智能手机作为控制节点，在其他手机节点的麦克风打开之后，控制它们依次发送和采样LFM，对采样信号做预处理，之后以广义互相关的方式对采样波形检波，借助TPSN的思想，实现不同手机节点同步；

(3)采用改进后的统计判决理论和语音活动性检测(VAD)结合的方法，估计目标声源信号的到达时间以获得TDOA；

(4)利用基于TDOA双曲线模型的伪线性最小二乘定位算法定位被动目标。

2.根据权利要求1所述一种基于智能手机的被动声源定位方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：选择其中一部手机作为控制节点，通过热点共享的方式，建立无线局域网，并将其他节点接入该局域网；当接入手机节点的个数超过上限时，借助无线路由器建立无线局域网，此时，也可从传输数据的便利性出发，将PC接入该局域网。

3.根据权利要求1所述一种基于智能手机的被动声源定位方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：让作为控制节点的手机控制其他手机节点实现多路感知协议，即在确保其他手机节点的麦克风打开之后，依次通过扬声器发出2k-6kHz的LFM信号，同时，各手机节点的麦克风对其进行采样，对采样信号做预处理，之后以广义互相关的方式对采样波形检波，借助TPSN的思想，实现不同手机节点同步。

4.根据权利要求1所述一种基于智能手机的被动声源定位方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下子步骤：

(3.1)由于被动声源信号不可知，不能采用互相关的方法对其到达时间进行估计，可以采用基于统计判决理论的检波手段，来达到估计信号到达时间的目的，具体为：

假设手机麦克风采样得到的序列为X＝{x₁、x₂…x_N}，其中N表示采样序列的长度；由二元信号假设检验的方法将基于统计判决理论的检波问题描述为：

H0:xi~ω0H1:xi~ω1---(8)]]>

其中，x_i∈X，ω₀是背景噪声的概率密度函数，ω₁是有用信号的概率密度函数；在Δτ时刻，序列元素x_Δτ拒绝H₀，接受H₁，所服从的概率密度函数将从ω₀变为ω₁；

取似然函数l(x_i)＝(x_i-μ)，其中μ是背景噪声的均值，则到达时间τ_d＝inf(k|S_k≥h)，满足S_m≥h，m＝k,…k+W，其中

S_k＝max{S_k-1+l(x_k),0}，S₀＝0(9)

而h是判定阈值，W是为降低虚警误差而设置的检测窗口；对得到的S_k序列做能量谱分析，在归一化之后选定判定阈值h，0<h≤0.05；

(3.2)鉴于步骤(3.1)中所得到达时间结果总是略早，引入语音信号检测中的VAD判决方法得到到达时间，对τ_d进行加权修正，VAD的具体方法为：

选用短时能量E和单帧信号短时过零率ZCR作为判决特征：

E=Σn=1Nx2(n)---(10)]]>

ZCR=12Σn=1N-1|sgn[x(n)]-sgn[x(n-1)]|---(11)]]>

其中N为单帧帧长，x(n)表示单帧信号序列中的第n个值，引入Hangover算法对判决门限进行优化。