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基于麥克風(fēng)陣列的無(wú)人機(jī)定位方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-30 09:58

隨著“低慢小”無(wú)人機(jī)自主操控門(mén)檻的降低,無(wú)人機(jī)“黑飛”事件頻發(fā),造成重大安全隱患。為了盡早發(fā)現(xiàn)入侵的“低慢小”無(wú)人機(jī),已研究出雷達(dá)探測(cè)、數(shù)據(jù)鏈跟蹤、人眼瞭望以及圖像識(shí)別等方法,但受限于設(shè)備成本以及適用場(chǎng)景等因素,現(xiàn)有方法仍存在一定局限性。鑒于“低慢小”無(wú)人機(jī)飛行時(shí)螺旋槳轉(zhuǎn)動(dòng)產(chǎn)生噪聲的特性,論文利用聲源定位算法對(duì)“低慢小”無(wú)人機(jī)進(jìn)行定位。聲源定位系統(tǒng)具有組裝簡(jiǎn)易、開(kāi)放性高的優(yōu)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)核心監(jiān)控區(qū)域的大規(guī)模覆蓋,并可與現(xiàn)有的“低慢小”無(wú)人機(jī)定位技術(shù)相結(jié)合。當(dāng)現(xiàn)有技術(shù)使用受限時(shí),聲源定位系統(tǒng)可作為輔助手段保障定位系統(tǒng)的正常運(yùn)行,為有效定位“低慢小”無(wú)人機(jī)提供補(bǔ)充方案。論文的主要工作如下:(1)分析麥克風(fēng)陣列聲源定位系統(tǒng)應(yīng)用在無(wú)人機(jī)場(chǎng)景中的優(yōu)越性,并對(duì)CBF算法、MUSIC算法、TDOA算法進(jìn)行原理分析及特點(diǎn)對(duì)比,選擇計(jì)算量小、實(shí)時(shí)性高的TDOA算法作為無(wú)人機(jī)定位算法。分析無(wú)人機(jī)飛行時(shí)的頻譜與背景噪聲頻譜,選擇5KHz~10KHz作為采集聲音信號(hào)的濾波頻段。(2)根據(jù)平面四元均勻十字陣、五元均勻十字陣的陣列布局形式提出九元均勻十字陣陣型,并推導(dǎo)三種陣列近場(chǎng)、遠(yuǎn)場(chǎng)DOA估計(jì)的幾何原理。對(duì)三種陣列布局在遠(yuǎn)場(chǎng)模型下的方位角估計(jì)誤差與俯仰角估計(jì)誤差進(jìn)行公式推導(dǎo),同時(shí)定量分析三種陣列布局完成一次遠(yuǎn)場(chǎng)DOA估計(jì)的平均耗時(shí),最終選擇兼顧定位精度與實(shí)時(shí)性的九元均勻十字陣作為無(wú)人機(jī)遠(yuǎn)場(chǎng)DOA估計(jì)的麥克風(fēng)陣型。(3)在信噪比較低的環(huán)境中,PHAT權(quán)函數(shù)時(shí)延估計(jì)精度低,論文以提高采樣信號(hào)的信噪比為思路改進(jìn)PHAT權(quán)函數(shù)。結(jié)合三種場(chǎng)景下采集的無(wú)人機(jī)聲音信號(hào),仿真驗(yàn)證改進(jìn)權(quán)函數(shù)可降低時(shí)延估計(jì)誤差。將改進(jìn)后的權(quán)函數(shù)應(yīng)用到九元均勻十字陣聲源定位系統(tǒng)中,對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)場(chǎng)DOA估計(jì)。實(shí)測(cè)結(jié)果表明改進(jìn)權(quán)函數(shù)相比PHAT權(quán)函數(shù)方位角估計(jì)相對(duì)誤差降低3.18%,俯仰角估計(jì)相對(duì)誤差降低1.77%。(4)分析麥克風(fēng)陣列性能,探究陣列布局對(duì)陣列性能的影響。對(duì)均勻陣列存在的空間混淆問(wèn)題,利用遺傳算法優(yōu)化陣列布局。仿真結(jié)果表明,在陣列口徑保持不變的情況下,一維20元均勻線(xiàn)陣可優(yōu)化為10元非均勻線(xiàn)陣,優(yōu)化后陣列最大旁瓣級(jí)提高0.53dB,旁瓣抑制能力提高;在陣元數(shù)目保持不變的情況下,九元均勻十字陣可優(yōu)化為九元非均勻十字陣,優(yōu)化后陣列最大旁瓣級(jí)提高9.39dB,主瓣寬度減小0.04%,陣列的旁瓣抑制能力和分辨率都得到提高。優(yōu)化后的九元非均勻十字陣相比無(wú)人機(jī)實(shí)測(cè)時(shí)使用的九元均勻十字陣具有更大的陣元間距,可有效降低時(shí)延估計(jì)誤差,提高DOA估計(jì)精度。 還原

“低慢小”無(wú)人機(jī); 時(shí)延估計(jì); 幾何定位; 陣列優(yōu)化;

韋娟; 胡軍鋒;

10.27389/d.cnki.gxadu.2019.000210

V279;V247



本文編號(hào):2735176

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