基于分布式麦克风阵列的连续声源被动定位低复杂度方法研究

《IEEE Access》：Reduced-Numerical-Complexity Method for Direct Localization of Drones by a Microphone Array

　　

摘要：

本文的主题是通过处理分布式麦克风阵列的信号，对连续声源（如无人机）进行被动位置估计。研究重点在于提出一种降低数值复杂度的方法，以实现实时应用。为此，我们从一种著名的巴特列特基准方法出发，推导出了近似方法。该方法的思路不是提高精度，而是在保持令人满意的精度的同时显著降低数值成本。为了量化该方法的精度损失，我们进行了仿真。这使得我们能够控制实验条件和声源的真实位置，而这些条件在实际实验中是无法实现的。结果表明，在现实中的信噪比条件下（高于-5 dB），该方法的固有精度（即针对点声源）达到毫米级。使用自制的24麦克风阵列和无人机，在静态和移动场景下进行实验验证，以测试该方法在现实城市环境中的表现。数值复杂度分析以及包含具体操作次数的示例显示，该方法实现了数量级的改进。评估结果表明，即使在个人电脑上，该方法也能接近实时运行（达到的刷新率约为15 Hz）。