Page 58 - 《应该声学》2022年第2期
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位方法的鲁棒性。
0 引言 本文针对传声器网络 SRP 声源定位中导向时
延不确定性问题，在经典 SRP 定位模型中引入导向
分布式无线声传感器网络 (Distributed wire-
时延的不确定项，对其组成因素进行了建模和量化
less acoustic sensor networks, DWASNs) 在军事
分析，改进了 MSRP 函数中累加求和的范围，并提
安防 [1−2] 、生态环境监测 [3−4] 等领域均有广泛的
出了基于最大值滤波的声源定位方法。该方法增设
应用。声源定位是无线声传感器网络的关键技术
了最大值滤波器对 GCC 进行处理，扩展导向时延
之一，也是目标识别、监测与跟踪等应用的前提，
不确定项在对应空间点处的TDOA范围，保证SRP
通过从传声器接收到的声源信息中提取相关测
功率函数在声源位置能够取得最大值。通过仿真与
量信息，如声能量强度 (Received signal strength,
外场实验验证本算法在传声器网络声源定位应用
RSS) [5−6] 、波达时间差 (Time difference of arrival,
中的稳定性和优越的定位性能。
TDOA) [7−10] 和声源波达方向角 (Direction of ar-
rival, DOA) [11−12] 等，来实现声源位置的估计。 1 问题描述
传统的声源定位方法中测量信息往往需要在
前端中进行信号处理，在复杂环境中，声源定位的性 1.1 基于SRP和WASN的声源定位模型
能容易受到局部错误量测的干扰。可控波束形成器 设 N-维欧氏空间下布设 M 个分布式传声器
N
导向相应功率 (Steered response power, SRP)，则 (M > N)，向量 x ∈ R 表示空间内坐标，x s 表
是将传感器构成的波束形成器的空间 SRP 作为定 示声源坐标，z m 表示传声器的空间坐标 (m = 1,
位函数，通过搜索空间功率谱图中最大值估计声源 2, · · · , M)。忽略多径传播与非线性传播现象，位于
的方位或位置，是一种有效的声阵列测向 [13−17] 和 z m 处的传声器接收的信号在频域上可表示为
声源定位方法 [18−19] 。该方法避免了间接量测所导 Y m (Ω) = a m S(Ω) e −jΩF s t m + W m (Ω), (1)
致的声源信息损失，在混响和复杂声环境下具有更
其中，Ω ∈ [−π, π] 表示归一化角频率，a m 和 t m
稳健的定位性能。
分别表示传播过程中的幅度衰减因子与时延因子，
SRP 方法在应用中面临的最主要的问题是计
S(Ω) 是和 W m (Ω) 分别表示声源信号和加性噪声
算耗时太长。目前主要采用广义互相关 (Gener-
的傅里叶变换，F s 是系统采样频率。
alized cross-correlation, GCC)形式的SRP函数 [13]
SRP函数可表示为
简化计算过程。为了进一步降低全局网格搜索的计 M M
∑ ∑
算量，国内外学者展开了大量研究，基于随机区域 P(x) = 2π R l,m (η m (x) − η l (x)), (2)
重建 [15] 和遗传算法 [20] 等方法不再进行全局搜索 l=1 m=1
其中，η m (x) ∈ R 表示第 m 个传感器的导向时延函
但也因此无法保证信息完整性，文献 [21] 提出了基
数，即声信号从空间点 x 到第 m 个传声器的传播时
于 TDOA 梯度设计非均匀网格以降低空间采样数
间。在一般的声源定位应用中，传播模型通常简化
量的方法。另一类方法通过改进 SRP 函数来适应
为自由场中匀速传播，即
粗网格 [22] 或进行分层搜索 [18] 。MSRP [22] 方法计
算空间谱图时设计了一种改进的SRP 函数，用网格 η m (x) = ||x − z m ||/v, (3)
点对应的一段时间窗内 GCC 的累加值替代格点对 其中，v 表示声速，“||.||”表示欧式距离。
应的 GCC 取值带入原 SRP 函数实现了网格自适应
R l,m (τ)
性，这种方法兼顾了稳定性和搜索运算量。 ∫
1 π
传统的 SRP 方法要求传声器节点的导向时延 = Ψ l,m (Ω)Y l (Ω)Y (Ω) e jΩF s τ dΩ (4)
∗
m
2π −π
估计非常准确，在声源测向与室内定位中具有良
表示传感器对 {l, m} 间的 GCC 函数，τ 表示传感器
好的稳定性能。对于户外定位应用场景，来自硬件
对 {l, m} 间的时延，上标 ∗ 表示共轭运算，Ψ l,m (Ω)
系统 (如节点同步、自定位误差) 和环境因素的干扰
表示 GCC的加权函数。相位变换(Phase transform,
(如温度、风速变化等) 使得导向时延出现不确定性，
PHAT) 权重函数
实际传播时延和理论计算结果的误差导致空间功
PHAT
∗
率难以聚焦于实际的声源位置，降低了 SRP 声源定 Ψ l,m (Ω) = 1/|Y l (Ω)Y (Ω)| (5)
m
