[Localización de la fuente de sonido] Localización de la fuente de sonido basada en la correlación cruzada generalizada de matlab [incluido el código fuente 548 de Matlab]

1. Introducción

Recientemente, se optimizó la precisión de posicionamiento de TDOA en el sistema de monitoreo de espectro. El problema más importante en TDOA no es más que la extracción de la diferencia de tiempo de la señal. Al leer la literatura nacional y extranjera, recomiendan unánimemente el "algoritmo de correlación cruzada generalizada (GCC)".
Verifiqué la literatura y probé el algoritmo de correlación generalizada usando simulación de onda sinusoidal simulada en matlab, pero no logró el efecto esperado y estaba desconcertado. Después de leer los comentarios sobre GCC en Internet, muchas personas en el país y en el extranjero se quejaron de que no se podían obtener los resultados de simulación esperados. Finalmente, creo que en la fórmula del algoritmo de correlación generalizada, el principal parámetro que afecta el resultado del cálculo es la información de fase, que debe probarse con una señal de modulación simulada. Después de usar Matlab para simular FM / FSK / PSK, el efecto es realmente bueno. La implementación de este algoritmo en un programa C ++ es solo una cuestión de carga de trabajo. El código fuente de la simulación de Matlab se muestra aquí para su referencia. Tenga en cuenta que las diferentes versiones de Matlab necesitan usar diferentes funciones de modulación.
Puede utilizar la correlación cruzada generalizada para estimar el retardo de tiempo para que una señal llegue a dos sensores. Por ejemplo, los antecedentes de la aplicación sobre el uso de una matriz de micrófonos para determinar la ubicación de la fuente de sonido. El problema se puede describir mediante el siguiente modelo:
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En segundo lugar, el código fuente

clear all;
close all;
clc
load s.mat;
s1=s1_10db(:)';             %变为行向量
s2=s2_10db(:)';             %变为行向量
wnd=512;
inc=256;

[delay]=GCC_Method('standard',s1,s2,wnd,inc);
subplot(411)
plot(delay-wnd,'*')
ylim([0,12])
title('标准GCC')
xlabel('帧数')
ylabel('延时/点')

[delay]=GCC_Method('phat',s1,s2,wnd,inc);
subplot(412)
plot(delay-wnd,'*')
ylim([0,12])
title('Phat-GCC')
xlabel('帧数')
ylabel('延时/点')

[delay]=GCC_Method('scot',s1,s2,wnd,inc);
subplot(413)
plot(delay-wnd,'*')
ylim([0,12])
title('Scot-GCC')
xlabel('帧数')
ylabel('延时/点')

[delay]=GCC_Method('ml',s1,s2,wnd,inc);
 subplot(414)
plot(delay-wnd,'*')
ylim([0,12])
unction frameout=enframe(x,win,inc)

nx=length(x(:));            % 取数据长度
nwin=length(win);           % 取窗长
if (nwin == 1)              % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数
   len = win;               % 是，帧长=win
else
   len = nwin;              % 否，帧长=窗长
end
if (nargin < 3)             % 如果只有两个参数，设帧inc=帧长
   inc = len;
end
nf = fix((nx-len+inc)/inc); % 计算帧数
frameout=zeros(nf,len);            % 初始化
indf= inc*(0:(nf-1)).';     % 设置每帧在x中的位移量位置
inds = (1:len);             % 每帧数据对应1:len
frameout(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));   % 对数据分帧

Tres, resultados en ejecución

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Cuatro, comentarios