[发明专利]基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法

说明书

本发明公开了基于模拟退火算法的SRP‑PHAT声源定位网格搜索方法，涉及声源定位技术，属于测量测试的技术领域。首先，将以MIC阵列为中心的搜索空间进行栅格化；然后，选择出现声源概率最大的栅格点作为模拟退火算法的初始当前解并计算对应的可控响应功率；将当前解随机移动到相邻的栅格点产生新解，计算可控响应功率，若新解可控响应功率大于当前解可控响应功率，则接收新解为当前解，否则以exp(‑Tdelta/T)的概率接收为当前解；将当前温度T下降Tdelta，将当前解随机移动到相邻的栅格点，确定新的当前解和新解；依此循环，直至满足一定条件结束，最大可控响应功率对应的解即是声源位置。本申请在不损失定位精度的条件下快速找到最大可控响应功率点，提高了定位的实时性。

技术领域

本发明公开了基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法，涉及声源定位技术，属于测量测试的技术领域。

背景技术

SRP-PHAT声源定位算法结合了波束形成和广义互相关法的优点，既能抑制混响干扰又能抑制噪声，在真实环境下依然可以获得较高的定位精度和鲁棒性，近年来受到了广泛的关注和研究，但波束扫描网格搜索的特点使声源定位算法需要用方向性波束对整个空间逐点进行搜索，庞大的计算量使得实时地执行算法变得困难。因此，在保证定位精度不变的前提下，大量削减计算量，加快计算速度以适应实时目标探测就成为SRP-PHAT算法对声源目标定位研究的主要问题之一。

SRP-PHAT声源定位算法中最大可控响应功率点即为声源位置，但其网格搜索实时性差是一个重要且难以解决的问题。为解决该问题，研究人员从包括缩减可控响应功率的计算量和优化网格搜索效率的不同角度提出了SRP-PHAT加速算法，其中，从缩减可控响应功率的计算量角度提出的SRP-PHAT加速算法比较固定且优化空间有限，而从优化网格搜索效率角度提出的SRP-PHA T加速算法抽象为求全局最优解问题，具有诸多的优化方法，是主要的优化着手点。常见的优化网络搜索效率的搜索算法有：由粗到精的空间搜索算法、基于概率的空间搜索算法、混合搜索算法、反映射搜索算法、分级搜索算法等，而基于概率的空间搜索算法需要充分利用声音功率谱特性，本发明正是为了充分利用声音功率谱特性，提出了一种基于退火算法的新型加速网格搜索方法以保证声源定位的实时性且不损失定位精度。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法，充分利用声音功率谱特性以及模拟退火算法全局最优快速收敛的特性，在不损失定位精度的条件下快速找到最大可控响应功率点，提出了一种充分利用声音功率谱特性的新型加速网络搜索方法，解决了SRP-PHAT声源定位算法的网络搜索实时性差的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法，

对以MIC阵列为中心的搜索空间进行栅格化处理，

初始化记录各栅格点声源出现频次值、各栅格点可控响应功率的计算时间及各栅格点可控响应功率值的栅格化表格，

以声源出现概率最大的栅格点作为初始当前解，将随机移动步长演化为模拟退火温度，采用模拟退火算法寻求可控响应功率函数的全局最优解，更新栅格化表格。

作为基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法的进一步优化方案，对以MIC阵列为中心的搜索空间进行栅格化处理的方法为：以MIC阵列几何中心为栅格中心，以距离栅格中心等间隔增加的长度为半径进行二维空间内的圆形栅格化或三维空间内的球形栅格化。

作为基于模拟退火算法的SRP-PHAT声源定位网格搜索方法的进一步优化放哪，对以MIC阵列为中心的搜索空间进行栅格化处理的方法还可以是：以MIC阵列几何中心为栅格中心，以栅格中心为正方形中心并以等间隔增长的长度为边长进行二维空间内的正方形栅格化，或，以栅格中心为正方体中心并以等间隔增长的长度为边长进行三维空间内的正方体栅格化。