声源doa估计中的tdoa-doa映射方法研究

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1、中图分类号：TP912.3论文编号：102870415-S085学科分类号：081001硕士学位论文声源DOA估计中的TDOA-DOA映射方法研究研究生姓名张峰学科、专业通信与信息系统研究方向语音信号处理指导教师陈华伟教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一四年十二月万方数据万方数据NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringResearchontheMappingofTDOAtoDOAforSoundSource

2、DOAEstimationAThesisinCommunicationandInformationSystembyFengZhangAdvisedbyProf.HuaweiChenSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofPhilosophyDecember,2014万方数据万方数据承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或

3、证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：万方数据万方数据南京航空航天大学硕士学位论文摘要声源波达方向（DirectionOfArrival,DOA）估计作为麦克风阵列信号处理中的一项关键技术，在视频会议系统、故障检测、医疗诊断、军事等许多领域都有广泛应用。基于多通道到达时间差（TimeDifferencesOfArrival,TDOA）的方法是声源DOA估计中的一种重要方法。然而当前研究工作主要集中在TDOA获取，而对TDOA

4、-DOA映射方法研究较少。基于最小二乘支持向量回归机（LeastSquaresSupportVectorRegression,LS-SVR）的TDOA-DOA映射方法有较好的声源DOA估计效果，但其研究并不全面。本文针对基于LS-SVR的TDOA-DOA映射方法，从LS-SVR中的核函数选取、多核LS-SVR构造以及稀疏化分析等方面进行了深入研究。此外，本文提出一种基于稀疏表示理论的无需调节参数的TDOA-DOA映射方法。本文的主要工作有：1）由于不同核函数具有不同的映射性能，因而本文研究了径向基核、多项式核以及线性核这三种常见核函数构造的LS-SVR在混响和噪声环境中的声源DOA估计性能

5、，并与最小二乘映射方式进行了比较。研究结果表明，采用径向基核函数具有更高的估计性能。2）针对估计时延在混响较为严重的环境中出现离群值的问题，本文根据TDOA-DOA的映射特点，提出一种基于中值滤波的TDOA处理方法以消除离群值。研究结果表明，采用该方法后，在混响较为严重的环境中声源DOA映射性能得到了有效提升。3）为了进一步提升声源DOA估计性能，本文结合多核学习理论以及K-means聚类算法，提出了基于聚类方法的多核LS-SVR映射方法。仿真结果表明，多核LS-SVR的性能要优于单核LS-SVR以及最小二乘法；一般情况下，核的个数越多，多核LS-SVR的性能越好，并且混响时间越大，多核的

6、性能优势体现得越明显。4）针对LS-SVR映射方法中训练集存在冗余这一问题，本文将基于最小支持权重的剪枝稀疏方法运用到声源DOA估计中，分别对单核和多核LS-SVR映射方法进行了稀疏化分析。研究结果表明，与基本LS-SVR相比，稀疏LS-SVR方法不仅能保持良好的DOA估计性能，而且有效减小了测试时的运算量。5）提出了一种基于稀疏表示理论的无需调节参数的TDOA-DOA映射方法。在此基础上，为进一步降低运算量，本文应用一种双步网格搜索方法来匹配TDOA向量和数据字典。研究结果表明，与传统的无需调节参数的映射方法相比，该算法存在一定的性能优势。关键词：麦克风阵列，声源波达方向估计，时延估计，

7、最小二乘支持向量回归机，多核学习，稀疏表示I万方数据声源DOA估计中的TDOA-DOA映射方法研究II万方数据南京航空航天大学硕士学位论文ABSTRACTAsoneofthekeytechnologiesinmicrophonearraysignalprocessing,thesoundsourcesdirectionofarrival(DOA)estimationhasbeenwidelyusedinmanyfield