1、多传感器测量信息融合定位技术研究摘要多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，信息融合技术结合了控制理论、信号处理、概率和统计学、人工智能等诸多学科的发展。多传感器信息融合技术综合了来自多个传感器的感知数据，产生更可靠、更准确或更精确的信息，经过融合的多传感器信息具有以下特性:信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。文章结合阵列在智能雷系统中的应用，提了用立体五元声阵列对声源目标进行定位，将智能雷系统中用于预警的传感器也参与到定位阵列中来，这样就在不增加传感器的条件下实现了立体阵列对声源目标的定位。关键词：多传感器技术；数据融合；传声器阵列；声源定位Multi-sens
2、or information fusion positioning technology ABSTRACTMulti-sensor information fusion technology is a very hot research topic recent years. It combines the development of control theory，signal process, intelligence，probability and statistics and so on. This technology means that integrating the data
3、perceived from several sensors and then to generate more reliable，more accurate or more precise information. The fused multi-sensor information has following characteristics: redundancy，complementary，real-time character and low cost character. Associated with the application of acoustic array in a s
4、mart mine system this paper presents，for acoustic target localization，the use of a pyramid array consisting of five sensorsThe method takes the sensor which is used for warning as a part of the location array，such that target location is achieved without increasing the number of sensors in the smart
5、 mine systemKeywords: Multi Sensor Technology, Information Fusion, Microphone Array，Sound Source Localization第页 共页目录1 绪论 .11.1 课题研究的意义 .11.2 国内外声源定位的现状及发展趋势 .21.3 国内外多传感器数据融合技术的发展历史和现状 .31.4 基于传声器阵列的定位方法简述 .42 多传感器信息融合技术 .72.1 多传感器信息融合的定义 .72.2 多传感器信息融合技术的基本原理 .82.3 多传感器信息融合系统的层次结构 .92.4 信息融合的分类 .10
6、2.4.1 数据层融合 .102.4.2 特征层融合 .112.4.3 决策层融合 .122.5 多传感器信息融合系统的拓扑结构 .132.6 多传感器信息融合的一般方法 .152.7 本章小结 .183 几种声源定位方法介绍 .193.1 声音信号分析 .193.1.1 声音信号的时域和频域分析 .193.1.2 声音三要素 .203.1.3 声音的采样频率 .203.1.4 声音的位分辨率 .203.2 声源定位原理 .213.2.1 仿人双耳的声源定位原理 .213.2.2 基于到达时间差的声源定位原理 .213.2.3 基于声压幅度比的定位方法 .22第页 共页4 系统设计 .244.
7、1 传感器阵地选择 .244.2 正四棱锥形阵定位原理 .244.3 定位误差分析 .274.3.1 oid对定向精度的影响： .274.3.2 i对定距精度的影响： .28结论和展望 .30参考文献 .31致谢 .34第 1 页 共 34 页1 绪论1.1 课题研究的意义声音是我们所获取的外界信息中非常重要的一种。不同物体往往发出自己特有的声音，而根据物体发出的声音，人们可以判断出物体相对于自己的方位。有些应用场合，人们需要用机器来完成声音定位这个功能，这时就用到声源定位技术。确定一个声源在空间中的位置是一项有广阔应用背景的研究，在民用领域，它在可视电话、视频会议、助听装置、监控系统、智能机
8、器人、鲁棒语音识别等领域有着广泛的应用。另外声源定位技术一直在地震研究、水下目标定位 1和压力容器的无损检测 2中有着重要的应用，同时也应用于航空航天领域中舱体的落点测量等。在军事领域，声源定位技术也有着广阔的发展空间。据 2003 年 4 月 8 日国防在线报道，2003 年的美伊战争期间，为了应对“巴格达之战” ，美国国防部颁发的联合城区作战条令描述了美军未来的城区巷战武器，其中就包括“狙击手声测定位系统” 。它在战场上能及时探测出狙击手的位置，有效的保护战士的生命。该系统采用 2 个置于保护区两侧的传声器阵列或 6 个分布在保护区内的单向传声器。传声器通过电缆或射频链路与指挥节点相连。该
9、系统可探测到 90%的射击，定位精度可达到方位 1.2、水平 33。另外，试设想一下未来的可视电话，如果在电话上装上声源定位系统，实时探测出人说话的方位，则我们可以控制可视电话的摄像头跟踪移动的说话人。无论人在屋里的哪一个角落，摄像头始终都可以将人拍在图像正中间。这样，我们可以在任意的位置使用固定安装的视频电话。由于人在使用这种视频电话时可以自由活动，势必使得电话交流更加生动有趣。而使用这种可视电话来进行视频会议将给与会者带来很大的方便。声音给人们带来了方便，丰富了人们的生活。而对声源位置的确定能给大家有效的利用声音提供帮助。事实证明，声源定位系统是一个很有意义的研究课题。第 2 页 共 34
10、 页1.2 国内外声源定位的现状及发展趋势在雷达、声纳、医学、通讯、航空航天技术等诸多领域中，阵列信号处理己有着广泛的应用。在国际上，将传声器阵列技术用于语音信号处理的研究源于二十世纪八十年代后。随后，许多国家(如美国、德国、法国、意大利、日本等)和地区相继开展了这方面的研究工作。1985 年 Flanagan 将传声器阵列引入到大型会议的语音增强中,1987 年Silverman 将传声器阵列引入到语音识别系统，1992 年又将阵列信号处理用于移动环境下的语音获取，后来将其应用于说话人识别 4。1995 年 Flanagan 在混响环境下用阵列信号处理对声音进行捕获。1996 年 Silve
11、rman 和 Brandstein 开始将其应用于声源定位中，用于确定和实时跟踪说话人的位置 5。中国在这方面的研究工作起步较晚，目前对声源定位的研究刚起步，发表的相应论文较少。国际上经过多年的研究，声源定位算法已经比较的成熟，而且正如同 1.1 节应用背景中所阐述的，己经有一些初步的实际可用的定位系统。例如，文献 6中就使用了拥有 24 个传声器的传声器阵列。文献 7除了能对单个静止声源定位外，还对多个声源的定位问题进行了深入的研究。而国内在这方面的研究就比较的匮乏。有人用物理手段来测量声音到达各传感器的时间差，如文献 8设想使用自制的时差测量物理装置在一个固体媒质平面上进行声源定位。文献
12、9概括了传声器阵列定位方法，并就其中一种定位方法给出了仿真实验结果，仿真结果过于简单。文献 10讨论了基于传声器均匀线阵和均匀圆阵的声源定位方法，并给出了简单的仿真结果。文献 11分析了几类主要的源定位方法,并给出了基于可控波束形成的源定位的仿真结果。可见国内在声源定位方面的研究还不够深入，很多方法只能够提供仿真结果支持。因此，我们决定建立一个实际可用的能确定声源位置的声源定位系统，把我们的研究更推进一步。不论何种声源定位原理，都需要分析两个或多个传声器对同一段声音采集的差别，根据这个差别得出定位结果。这要求对声音进行同步采集，也就是要使用同一个采样脉冲序列对多个传声器拾取的声音信号进行量化。
13、根据理论的推算，各路声音采集的同步误差要限制在几个纳秒范围内 12，才不至于太影响定位结果。另外，声源定位系统如果要实现对运动声源的定位，就要求数据同步采集系统能实时的第 3 页 共 34 页将采集到的数据传输至主机供定位程序使用，其最大能容忍的传输延迟由运动声源的运动速度决定。由于定位算法对声源定位系统中声音数据的采集提出了特殊的要求，建立实用的声源定位系统的关键是要使得数据采集能满足算法要求。1.3 国内外多传感器数据融合技术的发展历史和现状信息融合开始于 20 世纪 70 年代，1983 年美国国防高级研究计划局出的战略计算机计划中，将多传感器信息融合列为重大研究课题。1984 年美国防
14、部(DOD)成立了数据融合专家组(DFS-Data Fusion Subanal)，负责指导、织并协调有关这一国防关键技术的系统研究。1988 年又将其列入国防部 22 项键技术之一。同时其它西方发达国家和国际组织(如英、日、德、法及欧共体)也积极开展了信息融合技术研究工作。1986 年开始每年 IEEE 主办的“机器与自动化”(Roboties and Automation)学术会议上都有专门关于信息融合的专。各种学术刊物也纷纷开辟专栏和出版专集，交流和探讨信息融合的有关问题 13。多传感器信息融合技术从 80 年代末期开始从零星的分散研究转变为一个独的研究领域。随着其应用范围的不断扩大，该
15、项技术的发展得到越来越多国的重视。美、英、日等国已开发一些实用的系统。某些军事方面的研究成果 1991 年的海湾战争中得到实战验证。国际上，信息融合研究已具备了比较良的环境，取得了长足的进展，研究者们对融合的理论体系、算法开发及工程用等方面都进行了一些探索。1998 年成立了国际信息融合学会(International Society of Information Fusion简称 ISIF)，总部设在美国，每年举行一次信息融合际学术大会。作为对该领域研究成果的系统总结。近年来，结合人工神经网系统、自动机器人导航系统、自学习自组织系统、图像变换探测技术及文字别技术等工作的开展，形成了一些有价值
16、的信息融合方法，如补偿性学习融方法、Mahler 的随机融合方法、主动感知法、专家系统法、参数模板法、物模型方法等等。国内关于信息融合技术的研究则起步相对较晚，已经装备部队的一批指挥自化系统和正在研制的系统中，所进行的信息处理工作水平还不能作为典型的息融合系统，或只能作为其初级阶段。20 世纪 80 年代，人们开始从事多目标踪技术研究，到了 80 年代末才开始出现有关多传感器信息融合技术研究的报。20 世纪90 年代初，这一领域在国内才逐渐形成高潮。在政府、军方和各种金部门的资助第 4 页 共 34 页下，国内一批高校和研究所开始广泛从事这一技术的研究工作，现了一大批理论研究成果。与此同时，也
17、有几部信息融合领域的学术专著和著出版，其中，代表性的专著有:周宏仁、敬忠良和王培德的机动目标跟 、敬忠良的神经网络跟踪理论及应用 、康耀红的数据融合理论及应用 、靖宇的战场数据融合技术 、刘同明、夏祖勋和解洪成的数据融合技术及用 、何友、王国宏、彭应宁的多传感器信息融合及应用 、权太范的信融合神经网络一模糊推理理论及应用 。有代表性的译作有:赵宗贵等人的多感器数据融合 、 数据融合方法概论 ，张秀兰等人的跟踪和数据关联与水下信号和数据处理等 20 世纪 90 年代中期，信息融合技术在国内己发展为多方关注的共性关键技术，出现了许多热门研究方向，许多学者致力于机目标跟踪、分布监测融合、多传感器综合
18、跟踪与定位、分布信息融合、目标别与决策信息融合、姿态评估与威胁估计等领域的理论及应用研究，相继出了一批多目标跟踪系统和有初步综合能力的多传感器信息融合系统，所以有由相信我国信息融合的发展前景 14。1.4 基于传声器阵列的定位方法简述在无噪声、无混响的情况下，距离声源很近的高性能、高方向性的单传声器可以获得高质量的声源信号。但是，这要求声源和传声器之间的位置相对固定，如果声源位置改变，就必须人为地移动传声器。若声源在传声器的选择方向之外，则会引入大量的噪声，导致拾取信号的质量下降。而且，当传声器距离声源很远，或者存在一定程度的混响及干扰的情况下，也会使拾取信号的质量严重下降。为了解决单传声器系
19、统的这些局限性，人们提出了用传声器阵列进行声音处理的方法。传声器阵列是指由一定的几何结构排列而成的若干个传声器组成的阵列。相对于单个传声器而言具有更多优势，它可以电子瞄准的方式从所需要的声源方向提供高质量的声音信号，同时抑制其他的声音和环境噪声，具有很强的空间选择性，无须移动传声器就可对声源信号自动监测、定位和跟踪，如果算法设计精简得当，则系统可实现高速的实时跟踪定位。所谓声源定位技术就是根据传声器接收的数据确定自然声源或人为声源的位置。传统定位是采用雷达技术，而基于传声器阵列的定位系统相对于传统的雷达跟踪定位而言具有隐蔽性、不易受干扰。第 5 页 共 34 页正是由于其独特优势，基于传声器阵
20、列的应用已经成为一门新型的技术。同时，由于它涉及到阵列信号处理、数字信号处理、模式识别和数据融合等多方面的理论知识，因而成为声音信号处理中难度大、且具有挑战性的研究课题。传声器阵列的声音信号处理与传统的阵列信号处理主要有以下几种不同：（1）传统的阵列信号处理技术处理的信号一般是有一个调制载波的窄带信号，如通信信号和雷达、声呐信号等，此时阵列接收信号的相位差由载波中心频率和阵列结构决定，而传声器阵列处理的信号没有载波，其频率分布大部分集中在300Hz3500Hz 之间，中心频率随声源的变化而变化，因此传声器阵列处理是一个复杂的多频宽带信号。（2）传统的阵列信号处理技术处理的信号一般为平稳或准平稳
21、信号，相关函数可以通过时间相关来准确获得，而传声器阵列要处理的信号通常为短时平稳的声音信号，用时间平均来求得准确的相关函数比较困难。（3）传统的阵列信号处理一般采用远场模型，而传声器阵列信号处理要根据不同的情况选择远场模型还是使用近场模型。近场模型和远场模型最主要的区别在于是否考虑传声器阵列各阵元因接收信号幅度衰减的不同所带来的影响，对于远场模型，信源到各阵元的距离差与整个传播距离相比非常小，可忽略不计，对于近场模型，信源到各阵元的距离差与整个传播距离相比较大，必须考虑各阵元接收信号的幅度差。四、在传统的阵列信号处理中，噪声一般为高斯噪声(包括白、色噪声)，与信源无关，在传声器阵列信号处理中噪
22、声既有高斯噪声，也有非高斯噪声，这些噪声可能和信源无关，也可能相关。由于上述阵列信号处理间的区别，给传声器阵列信号处理带来了极大的挑战，而实际中的声源多位于传声器阵列的近场范围内，因此用于远场定位的算法和模型必须进行改进后才能使用，当信源离传声器阵列较近时，人们熟知的基于平面波前的远场模型不再适用，必须采用更为精确也更为复杂的基于球面波前的近场模型，声波在传播过程中要发生幅度衰减，其幅度衰减因子与传播距离成正比，信源到传声器阵列各阵元的距离是不同的，因此声波波前到达各阵元时，幅度也是不同的。另外，当声音信号在传播时，由于反射、衍射等原因，使得到达传声器的声音信号的路径除了直达路径外还存在着多条其它路径，从而产生接收信号的幅度衰减、音质变差等不利影响，这种现象第 6 页 共 34 页称为混响（Reverberation)。混响效应的存在产生了很多不利影响，如所获取的声音质量下降、声源定位的精度严重降低等。理论上讲，可用反滤波或反卷积的方法来消除混响，但这要求已知精确的混响冲激响应，而混响冲激响应又与环境有关且往往是时变的，因此实际上这种方法是很难实现的。
