矢量傳感器聲源DOA估計(jì)方法研究.pdf

1、聲源定位是陣列信號(hào)處理領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容之一，其DOA估計(jì)技術(shù)在許多應(yīng)用中扮演著十分重要的角色，例如:語音學(xué)、地震學(xué)、聲納和雷達(dá)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的聲源定位方法是利用聲壓傳感器陣列，這些傳感器是空間分布的，結(jié)合使用聲壓量測(cè)估計(jì)技術(shù)來完成對(duì)波達(dá)方向的一種估計(jì)。將聲矢量傳感器引入陣列信號(hào)處理的研究領(lǐng)域，在很大程度上豐富了其研究?jī)?nèi)容，使聲矢量傳感器成為當(dāng)前DOA估計(jì)領(lǐng)域中研究的一個(gè)熱點(diǎn)。
　　單聲矢量傳感器包含俯仰和方位信息，并能進(jìn)行二維DOA

2、估計(jì)，而聲矢量傳感器采用復(fù)合傳感器結(jié)構(gòu)，可以同時(shí)測(cè)量聲壓和質(zhì)點(diǎn)振速信息。與傳統(tǒng)聲壓傳感器相比，聲矢量傳感器的優(yōu)勢(shì)在于它可以更好地利用聲學(xué)信息，提高估計(jì)精度。因此，聲矢量傳感器利用較少的傳感器陣元，在更低的信噪比條件下可以獲得更為精確的估計(jì)效果。
　　針對(duì)陣元域非均勻白噪聲背景下的聲源定位問題，Dovid Levin和Sharno Gannot提出了基于聲矢量傳感器的最大能量算法。該算法通過選取適當(dāng)?shù)募訖?quán)參數(shù)雖然可以接近克拉美羅下界

3、，具有較高的估計(jì)精度，但加權(quán)參數(shù)的選取過程十分復(fù)雜，大大地降低了算法的效率。此外，在時(shí)變場(chǎng)景下，該算法也并不適用。因此結(jié)合非均勻噪聲協(xié)方差矩陣估計(jì)技術(shù)，通過估計(jì)噪聲協(xié)方差矩陣對(duì)傳感器接收到的陣列信息進(jìn)行預(yù)白化處理，本文提出加權(quán)參數(shù)固化的最大能量算法。
　　針對(duì)空域色噪聲背景下的聲源定位問題，以往提出的基于聲矢量傳感器的最大似然算法DOA估計(jì)雖然估計(jì)精度較高，但也同樣地存在算法效率較低的問題，此外，在語音和音頻等一些應(yīng)用中，空域噪聲