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【定位问题】基于CC和GCC算法的近场声源定位的TDOA问题及matlab代码
imtoken如何转账 2023-01-17 00:03:13
1 简介
声源定位是许多领域的基本问题。声源定位技术的研究一直是研究热点,涉及声学、信号检测、数字信号处理等多个技术领域,具有广阔的应用前景。目前,该技术在类人智能机器人中的应用并不多。作为一种重要的人机交互方式,它可以与视觉交互完美结合,弥补其不足。在各种声源定位技术的研究和比较中,基于到达时间延迟(TDOA,Time delay of Arrival)的声源定位技术更为合适。技术难度相对较小。该技术的研究相对成熟,应用较多。因此定位模拟软件,对本课题的研究是一个不错的选择。要使用TDOA技术,需要完成两个阶段的工作:第一阶段,使用时延估计算法来估计声源信号与每个麦克风之间的TDOA值,即时间差;第二阶段定位模拟软件,根据得到的TDOA值,结合阵列几何结构与空间位置的关系,利用空间定位的方法估计声源的位置。能否得到一个高精度的TDOA值对于整个过程的正确完成非常重要。传统的GCC算法是该技术中比较经典的方法。这种方法可以快速有效地定位声源。
2 部分代码
clc
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close all
%%
% *各参数设置*
%--声源相关参数
fmin=500;
fmax=2000; %Hz: 信源为一频率渐变的余弦信号,最低频率fmin,最高频率fmax
S_last=0.1; %s :声源持续时间
%--采样和信号处理相关参数
fs=3e6; %采样率
ts=1/fs; %采样间隔
T=0.12; %s: 搜集数据T秒,计算一次位置
tMic=0:1/fs:T-1/fs; %接收数据时间
nMic=length(tMic); %接收数据长度
%--物理参数设置
v=34000; %cm/s: 音速
%--声源和MIC位置 单位CM
d=30; %麦克风间距
Lco_S = [10,10];
Loc_A = [50-d,0];
Loc_B = [50,0];
Loc_C = [50+d,0];
%%
% *模拟声源信号及各MIC接收到的信号*
%--产生声源
t = 0:ts:S_last; %假设声波持续时间0.2秒
s = chirp(t,fmin,S_last,fmax,'linear');%源信号, 频率线性递增的余弦信号
nsource=length(s);
%--画出声源的波形
figure();
plot(s);
xlabel('时间/\itus');
ylabel('振幅');
title('声音信号');
%--计算信源传到各MIC之间的延迟点数
diff_SA = sqrt(sum((Lco_S-Loc_A).^2))/v/ts;
diff_SB = sqrt(sum((Lco_S-Loc_B).^2))/v/ts;
diff_SC = sqrt(sum((Lco_S-Loc_C).^2))/v/ts;
%--计算信源与个MIC之间的距离
dis_SA = sqrt(sum((Lco_S-Loc_A).^2));
dis_SB = sqrt(sum((Lco_S-Loc_B).^2));
dis_SC = sqrt(sum((Lco_S-Loc_C).^2));
%--信源到MIC的时间延迟
dis_AC=dis_SA-dis_SC;
dis_BC=dis_SB-dis_SC;
Lag_SA = dis_SA/v;
Lag_SB = dis_SB/v;
Lag_SC = dis_SC/v;
%--转化成相差点数
diff_AC =round((Lag_SA-Lag_SC)/ts);
diff_BC =round((Lag_SB-Lag_SC)/ts);
%--MIC接收到的数据
sigMicA=zeros(1,nMic);
sigMicB=zeros(1,nMic);
sigMicC=zeros(1,nMic);
sigMicA(1+diff_SA:nsource+diff_SA)=s;
sigMicB(1+diff_SB:nsource+diff_SB)=s;
sigMicC(1+diff_SC:nsource+diff_SC)=s;
%--信号时域图
figure();subplot(3,1,1);
plot(sigMicA);
subplot(3,1,2);
plot(sigMicB);
subplot(3,1,3);
plot(sigMicC);
%%
% *用GCC(Generalized Cross-Correlation) Phase Transform 算法估计时延差*
if(DelayDifferAC<5000)
distDiffAC=(DelayDifferAC-1)/fs*v;
else distDiffAC=(DelayDifferAC-nMic-1)/fs*v;
end
A=distDiffBC;
B=distDiffAC;
M=4*A^3-B^3+6*A*B^2-10*A^2*B+4*d^2*A-2*d^2*B;
N=-8*A^2-2*B^2+8*A*B;
r3=M/N;
M1=4*A^3-B^3+4*A*B^2-6*A^2*B+2*d^2*B-4*d^2*A;
N1=8*A^2+2*B^2-8*A*B;
r2=M1/N1;
cos=(r3^2+d^2-r2^2)/(2*d*r3);
sin=sqrt(1-cos^2);
a=(50-d)+r3*cos;
3个模拟结果
4 参考博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。