一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法技术

一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法，由N个阵元组成的麦克风阵列接收空间远场声源信号，获取麦克风阵列的采样数据；对采样数据进行分段，得到分段麦克风阵列数据；获取频域分段阵列数据；选取可利用频率单元，得到可利用频率集；确定到达角估计时的参考频率；利用两级MUSIC算法计算声源信号的入射角。本发明专利技术结合不同频段频率单元进行角度估计时的优点，通过选择最接近参考频率的频率单元分别进行最多两级MUSIC谱估计，其中高频端的频率单元用于保证角度估计精度，低频段的频率单元则用于解角度估计模糊，利用低频端的角度估计结果解高频端的角度模糊，进而获得高精度的角度估计结果。

【技术实现步骤摘要】
一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法
本专利技术属于信号处理
，尤其涉及一种基于麦克风阵列实现多个语音信号的方位角和俯仰角测量方法。
技术介绍
麦克风阵列测向是语音信号处理的主要研究内容之一。语音信号的方位角估计广泛应用于视频会议、声源位置定位和跟踪以及语音信号增强等领域。当只有一个语音源信号时，方位角估计相对简单，然而当有多个语音源同时存在时，如何实现语音源的角度估计与跟踪则是一个比较困难的问题。因为当有多个语音信号同时存在时，每个语音信号出现的时间不同，占据的频带不同，这都是语音信号测向时必须考虑的实际问题。基于传统空间谱估计的宽带信号测向方法主要分为非相干子空间和相干子空间法。前者通过对宽带信号进行子带分解，对每一个子带信号进行窄带信号空间谱估计，实现相对简单。相干子空间法则是通过对每一个子带信号进行聚焦变换，变换到参考频率点，再在参考频率处实施窄带空间谱估计。相干子空间法不仅要计算聚焦变换矩阵，而且还要选择参考频率，因此实现相对复杂，其处理性能直接取决于聚焦矩阵的计算。前述两种方法在解决多个宽带语音信号的实时测向问题仍存在不足。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种可实现多个语音信号精确测向问题的麦克风阵列测向方法，可用于通信或雷达等基于阵列天线实现宽带辐射源测向等领域。为了实现上述目的，本专利技术采取如下的技术解决方案：一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法，包括以下步骤：由N个阵元组成的麦克风阵列接收空间远场声源信号，步骤1、获取麦克风阵列的采样数据XN×TotalK；其中，N为阵列的阵元数，TotalK为语音数据处理长度；步骤2、对采样数据进行分段，得到分段麦克风阵列数据SegXN×(Nseg×SubK)；其中，Nseg为数据分段数，SubK为子段数据长度，OlapK为相邻子段数据重叠长度；步骤3、获取频域分段阵列数据分别对每个通道的每个子段数据进行离散傅里叶变换，得到频域分段麦克风阵列数据：其中，第i通道的第l子段数据的傅里叶变换过程如下：步骤4、选取可利用频率单元，得到可利用频率集；对频域分段麦克风阵列数据按照阵元方向和数据段方向进行平均，得到频域平均麦克风阵列数据其中，将频域平均麦克风阵列数据中幅度谱超过设定门限的数据所对应的频率单元作为可利用频率单元；选出可利用频率单元后，根据频率单元所对应的频率值的大小进行降序排列，得到可利用频率集AFsets＝{f1,f2,…fJ}，J为可利用频率单元数；步骤5、确定参考频率d为阵元间距，c为声音传播速度；步骤6、利用两级MUSIC算法计算声源信号的入射角；步骤6-1、确定最大能量频率单元；在可利用频率集AFsets中寻找最大能量频率单元Fmax，判断该最大能量频率单元Fmax是否小于参考频率Fref，如果是则执行步骤6-2，否则执行步骤6-6；步骤6-2、利用该最大能量频率单元Fmax对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6-3；步骤6-3、在可利用频率集AFsets中寻找最接近参考频率的频率单元fi，判断该频率单元fi是否大于参考频率Fref，如果是则利用该频率单元fi对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6-4，否则执行步骤6-5；步骤6-4、角度估计解模糊；当从步骤6-2转至执行步骤6-3时，利用步骤6-2得到的角度估计值进行解模糊：以步骤6-2得到的角度估计值为参考值，选择步骤6-3得到的角度估计值中最接近参考值的对应角度估计值作为最终的估计结果；当从步骤6-6转至执行步骤6-3时，利用步骤6-6得到的角度估计值进行解模糊：以步骤6-6得到的角度估计值为参考值，选择步骤6-3得到的角度估计值中最接近参考值的对应角度估计值作为最终的估计结果；步骤6-5、判断该频率单元fi是否大于最大能量频率单元Fmax，如果是则利用频率单元fi对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，并作为最终的估计结果，否则选择步骤6-2得到的角度估计值作为最终的估计结果；步骤6-6、在可利用频率集AFsets中寻找小于参考频率Fref的最大值能量频率单元fi’，如果存在fi’<Fref，则利用该最大值能量频率单元fi’对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6-3，否则执行步骤6-7；步骤6-7、利用参考频率Fref对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，并作为最终的估计结果。更具体的，采用MUSIC算法计算角度估计值的步骤如下：每个频率单元都对应于频域分段阵列数据中每一子段数据的某一列，抽取每一子段中与该频率单元对应的列数据构成对应的频域阵列数据；构造协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征分解，得到噪声子空间；利用下式进行声源信号的角度估计：其中，UN为噪声子空间，是与频率单元对应波长的阵列导向矢量，θ为声源信号的方位角，为声源信号的俯仰角；找出PMUSIC极大值点所对应的方位角θ和俯仰角即为角度估计值。更具体的，所述步骤4中选择可利用频率单元的门限为无语音时测量到的噪声的幅度谱峰的平均值。更具体的，所述子段数据长度SubK和相邻子段数据重叠长度OlapK之间满足：0≤OlapK≤SubK-1。本专利技术方法获得采样数据后，根据数据处理参数设置对麦克风阵列数据进行分段，并对每个通道的分段数据进行快速傅里叶变换，以获取频域分段阵列数据，从而确定参数频率和可利用频率单元，最后利用参考频率和可利用频率单元进行两级MUSIC角度估计，本专利技术通过选择最接近参考频率的可利用频率单元进行声源信号的角度估计，不仅测向精度高，而且测向速度快。该专利技术相比于当前方法，不仅能够实现多信号测向，而且实现方法简单、运算量小。可应用于语音信号的定位与跟踪场景，也可应用于其它宽带阵列测向领域。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中需要使用的附图做简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术方法的流程图；图2为频域分段阵列数据变换的流程图；图3为选择可利用频率单元的流程图；图4为采用MUSIC算法计算声源入射角估计值的流程图。具体实施方式为了让本专利技术的上述和其它目的、特征及优点能更明显，下文特举本专利技术实施例，并配合所附图示，做详细说明如下。本专利技术方法的目的是提高麦克风阵列对多语音信号的测向性能，通过选择最接近参考频率的频率单元分别进行最多两级MUSIC谱估计，其中高频端的频率单元用于保证角度估计精度，低频段的频率单元则用于解角度估计模糊，最后得到每个语音信号的准确角度估计值。以上是本专利技术的核心思想，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法，包括以下步骤：由N个阵元组成的麦克风阵列接收空间远场声源信号，步骤1、获取麦克风阵列的采样数据XN×TotalK；其中，N为阵列的阵元数，TotalK为语音数据处理长度；步骤2、对采样数据进行分段，得到分段麦克风阵列数据SegXN×(Nseg×SubK)；其中，Nseg为数据分段数，SubK为子段数据长度，OlapK为相邻子段数据重叠长度；步骤3、获取频域分段阵列数据分别对每个通道的每个子段数据进行离散傅里叶变换，得到频域分段麦克风阵列数据：第i通道的第l子段数据的傅里叶变换过程如下：x~i,(SubK-Olap)×(l-1)+1x~i,(SubK-Olap)×(l-1)+2...x~i,(SubK-Olap)×(l-1)+SubK=FFT{xi,(SubK-Olap)×(l-1)+1xi,(SubK-Olap)×(l-1)+2...xi,(SubK-Olap)×(l-1)+SubK};]]>步骤4、选取可利用频率单元，得到可利用频率集；对频域分段麦克风阵列数据按照阵元方向和数据段方向进行平均，得到频域平均麦克风阵列数据SegX~‾=Σj=0Nseg-1SegX~‾j=Σj=0,Nseg-1Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+1Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+2...Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+SubK=Σj=0Nseg-1(Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+1)Σj=0Nseg-1(Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+2)...Σj=0Nseg-1(Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+SubK),]]>其中，SegX~‾j=Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+1x~i,(SubK-Olap)×j+2...x~i,(SubK-Olap)×j+SubK=Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+1Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+2...Σi=1Nx~i,(SubK-Olap)×j+SubK;]]>将频域平均麦克风阵列数据中幅度谱超过设定门限的数据所对应的频率单元作为可利用频率单元；选出可利用频率单元后，根据频率单元所对应的频率值的大小进行降序排列，得到可利用频率集AFsets＝{f1,f2,…fJ}，J为可利用频率单元数；步骤5、确定参考频率d为阵元间距，c为声音传播速度；步骤6、利用两级MUSIC算法计算声源信号的入射角；步骤6‑1、确定最大能量频率单元；在可利用频率集AFsets中寻找最大能量频率单元Fmax，判断该最大能量频率单元Fmax是否小于参考频率Fref，如果是则执行步骤6‑2，否则执行步骤6‑6；步骤6‑2、利用该最大能量频率单元Fmax对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6‑3；步骤6‑3、在可利用频率集AFsets中寻找最接近参考频率的频率单元fi，判断该频率单元fi是否大于参考频率Fref，如果是则利用该频率单元fi对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6‑4，否则执行步骤6‑5；步骤6‑4、角度估计解模糊；当从步骤6‑2转至执行步骤6‑3时，利用步骤6‑2得到的角度估计值进行解模糊：以步骤6‑2得到的角度估计值为参考值，选择步骤6‑3得到的角度估计值中最接近参考值的对应角度估计值作为最终的估计结果；当从步骤6‑6转至执行步骤6‑3时，利用步骤6‑6得到的角度估计值进行解模糊：以步骤6‑6得到的角度估计值为参考值，选择步骤6‑3得到的角度估计值中最接近参考值的对应角度估计值作为最终的估计结果；步骤6‑5、判断该频率单元fi是否大于最大能量频率单元Fmax，如果是则利用频率单元fi对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，并作为最终的估计结果，否则选择步骤6‑2得到的角度估计值作为最终的估计结果；步骤6‑6、在可利用频率集AFsets中寻找小于参考频率Fref的最大值能量频率单元fi’，如果存在fi’<Fref，则利用该最大值能量频率单元fi’对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6‑3，否则执行步骤6‑7；步骤6‑7、利用参考频率Fre...

【技术特征摘要】
1.一种两级MUSIC麦克风阵列测向方法，包括以下步骤：由N个阵元组成的麦克风阵列接收空间远场声源信号，步骤1、获取麦克风阵列的采样数据XN×TotalK；其中，N为阵列的阵元数，TotalK为语音数据处理长度；步骤2、对采样数据进行分段，得到分段麦克风阵列数据SegXN×(Nseg×SubK)；其中，Nseg为数据分段数，SubK为子段数据长度，OlapK为相邻子段数据重叠长度；步骤3、获取频域分段阵列数据分别对每个通道的每个子段数据进行离散傅里叶变换，得到频域分段麦克风阵列数据：第i通道的第l子段数据的傅里叶变换过程如下：步骤4、选取可利用频率单元，得到可利用频率集；对频域分段麦克风阵列数据按照阵元方向和数据段方向进行平均，得到频域平均麦克风阵列数据其中，将频域平均麦克风阵列数据中幅度谱超过设定门限的数据所对应的频率单元作为可利用频率单元；选出可利用频率单元后，根据频率单元所对应的频率值的大小进行降序排列，得到可利用频率集AFsets＝{f1,f2,…fJ}，J为可利用频率单元数；步骤5、确定参考频率d为阵元间距，c为声音传播速度；步骤6、利用两级MUSIC算法计算声源信号的入射角；步骤6-1、确定最大能量频率单元；在可利用频率集AFsets中寻找最大能量频率单元Fmax，判断该最大能量频率单元Fmax是否小于参考频率Fref，如果是则执行步骤6-2，否则执行步骤6-6；步骤6-2、利用该最大能量频率单元Fmax对应的频域分段阵列数据采用MUSIC算法计算角度估计值，执行步骤6-3；步骤6-3、...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘聪锋，杨洁，朱燕，张煜，李平，王兰美，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61