[发明专利]一种基于两步筛选消除关联模糊的多声源定位方法

权利要求书

1.一种基于两步筛选消除关联模糊的多声源定位方法，其特征是包括以下步骤：

步骤(1)：构建适用于基于TDOA多声源定位消除关联模糊的阵列结构，为了更好的体现出本发明提出的方法，验证本发明提出的方法考虑三维空间且用最少的传声器数；

针对三维空间分布的传声器阵列，以五个定位传声器为例，定位传声器阵列结构设置为M1-M2-M3-M4-M5；用于校验传声器阵列结构分别设置为M2-M3-M4-M5-M6、M3-M1-M4-M5-M6、M4-M1-M2-M5-M6、M5-M1-M2-M3-M6和M6-M1-M2-M3-M4；每个子阵列结构计算到达时差均是以排序第一的作为参考传声器；

步骤(2)：经过时差错序处理以获得所有可能的TDOA序列；

通过各个传声器获取的信号，计算出不同的声源到定位传声器的到达时差向量，该向量用T_i来表示，i为目标声源的个数，每个声源的到达时差为：

对式(1)经过时差错序处理，处理过程为从式(1)中的每一行中选取一个元素，将所有可能TDOA序列构成一个集合S,S的表达式如下：

S＝[S₁,S₂,…,S_j] (2)

式(2)中S_j为第j个可能的TDOA序列，为一列矩阵，其中元素的个数与定位传声器的数量有关；j的个数与目标声源数和传声器的个数有关，假设目标声源数为N，定位传声器数为M,则，j＝N^M-1；

步骤(3)：基于Chan算法估计所有可能的声源位置。通过步骤(2)经时差错序处理后获取的所有TDOA序列集合；

第一次最小二乘(LS)估计的结果如下：

式中

由于TDOA噪声向量是无偏的，认为Q为n_i的协方差矩阵；

第二次LS估计的结果如下：

式中

Ψ′＝4B′cov(z_a)B′,

z_a,1＝x⁰+e₁,z_a,2＝y⁰+e₂,z_a,3＝z⁰+e₃,

其中，e₁,e₂,e₃为第一次LS的估计误差，公式中给出的x,y,z都是传声器的位置；

最后，估计的声源位置为：

或者

步骤(4)：将获取定位子阵列的TDOA与计算所有估计声源位置到其他组合的子阵列的TDOA作差值，以差值最小化第一步筛选虚假声源原则；

将校验子阵列的到达时差集合为T_Ω,k，将定位子阵列经时差错序处理获得所有可能的估计声源位置分别到校验子阵列的到达时差将与T_Ω,k做差值，构建差值函数Δ(X_k),表达式如下：

以Δ(X_k)差值的最小值为筛选原则；Δ(X_k)差值从小到大依次排列，选出前2N个数相对应的位置排列序数，N为目标声源个数；共有k组校验子阵列，则最后筛选的声源数为k*2N,然而真实声源只有N个，因此，需再进行一步处理；

步骤(5)：统计每次差值对比匹配出相应的位置，以出现的频数作为第二步筛选原则；

将第一步筛选的声源数k*2N,从中统计出每一个声源对应的序列位置，将这些位置的序列构成一个数列集合，对该集合出现的频次从大到小排列，选出前N个数，以这些数作索引下标选出式(2)中集合的N个列向量，每一列向量对应目标声源的空间位置坐标，从而实现多声源定位，消除了基于TDOA多声源定位产生的关联模糊。