Page 64 - 《应该声学》2022年第2期

232 2022 年 3 月

100 100 100

50 50 50
Y/m 0 Y/m 0 Y/m 0

-50 -50 -50
ܦູͯᎶ ܦູͯᎶ ܦູͯᎶ
ͥᝠͯᎶ ͥᝠͯᎶ ͥᝠͯᎶ
-100 -100 -100
-100 -50 0 50 100 -100 -50 0 50 100 -100 -50 0 50 100
X/m X/m X/m
(a) MSRP (b) MSRP2 (c) GMF-SRP

图 5 SRP 对比
Fig. 5 SRP comparison

表 3 σ M 对 MAE 的影响 1.6
1.4
Table 3 The MAE comparison under σ M
1.2
(单位: m)
1.0
σ M /
区域范围 CSRP MSRP MSRP2 GMF-SRP ௑ᫎ/s 0.8
(ms·m −1 )
0.6
0.01 56.00 0.47 0.41 0.41
0.4
0.05 61.45 0.82 0.77 0.60 0.2
200×200
0.10 61.50 1.91 1.55 1.11 0
CSRP MSRP MSRP2 GMF-SRP
0.20 66.21 4.86 3.63 2.17
图 6 不同算法的平均计算时间
0.01 373.41 2.00 3.16 1.19
Fig. 6 Average computing time of different algo-
0.05 379.97 4.52 6.35 2.94
1000×1000 rithms
0.10 371.90 9.73 10.27 5.61
0.20 368.87 25.03 19.50 10.76 4 实验验证
由 于 CSRP 已 经 彻 底 失 效， 图 5 中 给 出 了 4.1 场景描述
σ M = 0.05、区域边长 200 m 时，另外 3 种算法的
如图 7(a) 所示，在边长为 200 m 的矩形户外区
SRP空间谱图对比，从图中可以看到 MSRP算法中
域内布设了 7 个无线传声器节点 (实景如图 7(b) 所
由于求和区域小，还是出现了散焦效应，因此定位误
示)。传声器采样率为 10000 Hz。在场地内随机挑
差相对较大。MSRP2 算法空间谱中峰值区域是集
选了 12个位置用移动传声器播放了白噪声、鸟鸣声
中的，GMF-SRP 的汇聚作用更明显因此定位效果
和汽车鸣笛声这 3 三种类型的声信号。节点加装全
最好。
球卫星导航 (GNSS) 模块用于自定位和采样同步校
3.4 计算复杂度对比 准，同步误差为 0.1 ms，自定位误差为 1 m。实验当
取导向时延不确定项量化的常数项C 0 为1 ms， 天的气象条件温度 30 C，风力等级为 2∼3 级，最大
◦
乘数项 σ M 为 0.05 ms/m。各算法在同一计算平 风速5 m/s。
台上的平均运算时间如图 6 所示，CSRP、MSRP、 考虑到室外环境噪声主要集中在低频部分，对
MSRP2 和 GMF-SRP 算法的平均计算时间分别为 接收数据进行了 1500 Hz 以上的高通滤波处理，传
0.10 s、1.48 s、1.59 s和1.66 s。MSRP、MSRP2的求 声器的全频带信噪比和滤波后信噪比结果如图7(c)
和运算和 GMF-SRP 取最大值的计算相较于 CSRP 所示。可以看出，滤波后信噪比提升了 20∼30 dB。
显著地增加了整体的运算量。MSRP2和GMF-SRP 根据气象和设备信息，计算用的基本声速设置为
算法扩大了导向时延不确定项的范围，与MSRP相 349 m/s。式 (14) 中的常数项 C 0 和乘数项 σ M 分别
比计算量的增加并不明显。 设置为6.1 ms和0.05 ms/m。