Page 10 - 《应用声学》2022年第1期

6 2022 年 1 月

ES-Based 算法， 最大误差限制在 0.016 m 以内。 如下对比仿真，其中阵元不一致的情况包括：
图 5(d)∼(f) 结果表明，在各信噪比下，本文方法 (1) 假设各个传声器阵元的幅度存在 −1 ∼
对角度参数的估计误差也总体小于其他两种算法， 1 dB均匀分布的误差；
最大误差限制在0.08 以内。 (2) 假设各个传声器阵元的相位存在−3 ∼ 3 ◦
◦
◦
经分析，DOA-Based 算法使用远场模型，仅考 均匀分布的误差；
虑角度变量，未考虑各阵元至声源的距离变量，影响 (3) 假设各个传声器阵元的相位存在−3 ∼ 3 ◦
◦
了代价函数的准确性。ES-Based 方法中 MUSIC 算 均匀分布的误差，且幅度存在 −1 ∼ 1 dB 均匀分布
法空间谱在特定方向上可形成极高的谱峰，但该方 的误差。
法对噪声较敏感，噪声环境下声源方向空间谱的实 仿真中其他参数条件、遗传算法参数均与 3.1
际值与理论值存在偏差，影响迭代中全局最优解的 节所述相同。表 2 ∼ 4 分别给出了情况 (1)、(2)、(3)
搜索。本文方法采用近场模型，考虑阵列与声源的 对应的位置参数校正平均误差，其中误差最小的数
三维坐标，同时在 GCC 函数中引入线性插值，提高 据进行了加粗处理便于显示。由仿真结果可知，与
了低信噪比下 TDOA估计的准确性，使得迭代过程 其他两种算法相比，本文提出的校正算法在绝大多
中阵列各位置参数更容易收敛至预期位置。 数情况下的参数误差均为最小，因此本文算法在传

综上所述，相比于传统的 DOA-Based 和 ES- 声器阵列幅度与相位不一致的情况下具有更好的
Based 方法，本文提出的方法可以获得更加准确的 鲁棒性。
阵列位置参数的估计性能。
3.3 声源位置对校正性能的影响
3.2 阵列存在不一致时的校正性能 在实际应用中，声源位置的选取会影响到传声
传声器阵列在制造或使用的过程中会产传声 器阵列位置校正的准确性，为研究声源位置本文所
器之间幅度响应或相位响应不一致的情况，为验证 提出校正方法性能的影响，本节采取不同的声源位
传声器不一致情况下本文算法的鲁棒性，本文进行 置组合分别进行仿真。

表 2 传声器阵列幅度不一致时参数校正平均误差 表 3 传声器阵列相位不一致时参数校正平均误差
Table 2 The average calibration errors of ar- Table 3 The average calibration errors of ar-
ray parameters when the amplitudes of dif- ray parameters when the phases of different
ferent microphones are inconsistent microphones are inconsistent

信噪比 信噪比
参数 方法 参数 方法
30 dB 20 dB 10 dB 30 dB 20 dB 10 dB
Proposed 1.15 1.24 1.32 Proposed 1.20 1.07 1.09
/cm DOA-Based 6.11 8.24 7.29 /cm DOA-Based 7.42 8.07 6.50
ε x 0 ε x 0
ES-Based 6.88 6.30 7.63 ES-Based 7.83 7.94 7.78
Proposed 0.32 0.36 0.55 Proposed 0.39 0.34 0.48
/cm DOA-Based 1.06 0.87 1.38 /cm DOA-Based 0.42 0.67 0.58
ε y 0 ε y 0
ES-Based 2.17 2.38 2.99 ES-Based 0.45 1.40 3.38
Proposed 0.78 0.98 0.81 Proposed 0.68 0.50 0.72
/cm DOA-Based 5.03 5.15 3.70 /cm DOA-Based 5.12 5.02 5.44
ε z 0 ε z 0
ES-Based 1.05 0.54 0.68 ES-Based 0.76 1.83 1.49
Proposed 0.03 0.03 0.03 Proposed 0.05 0.06 0.05
ε α/( ) DOA-Based 0.23 0.26 0.27 ε α/( ) DOA-Based 0.22 0.21 0.19
◦
◦
ES-Based 0.63 1.47 2.27 ES-Based 0.07 0.26 0.87
Proposed 0.02 0.03 0.03 Proposed 0.11 0.08 0.09
ε β /( ) DOA-Based 0.06 0.07 0.67 ε β /( ) DOA-Based 0.27 0.27 0.68
◦
◦
ES-Based 1.12 2.88 4.61 ES-Based 0.11 0.39 1.54
Proposed 0.06 0.06 0.09 Proposed 0.03 0.03 0.03
ε γ /( ) DOA-Based 0.38 0.37 0.37 ε γ /( ) DOA-Based 0.36 0.35 0.31
◦
◦
ES-Based 0.26 0.48 0.58 ES-Based 0.07 0.12 0.39