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1、2015年7月計算機工程與設(shè)計July2015第36卷第7期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVoL36No．7改進的基于能量的聲源定位算法劉艷芳，張會芝，王鮮芳(河南師范大學計算機與信息工程學院，河南新鄉(xiāng)453007)摘要：為提高基于能量的兩步加權(quán)最小二乘聲源定位算法(two-stepwLs)的定位精度，提出一種改進算法。通過引入廣義矩陣，將有噪數(shù)據(jù)中的噪聲項分離出來作為約束條件，將加權(quán)最小二乘問題轉(zhuǎn)化為帶約束條件的最小化代價函數(shù)的求解問題，采用拉格朗日乘子法求得代數(shù)解。仿真結(jié)果表明，該算法在噪聲較小時，
2、逼近CRLB(Cramer-Raolowerbound)下限；高噪聲時，相對two-stepWLS算法，提高了定位精度，提高了突然偏離CRLB的噪聲閾值，是一種高效可行的定位算法。關(guān)鍵詞：聲源定位；能量；蒙特卡羅下界；閉合表達解；非負約束中圖法分類號：TP391．9文獻標識號：A文章編號：1000—7024(2015)07—1976—05doi：10．16208／j．issnl000—7024．2015．07．057Improvedsolutionforenergy-basedsourcelocalizationLIUYan-f
3、ang，ZHANGHui-zhi，WANGXian-fang(CollegeofComputerandInformationEngineering，HenanNormalUniversity，Xinxiang453007，China)Abstract．Toreducetheerrorsoftheenergy-basedtwo-stepweightedleastsquarealgorithm(two-stepWLS)ofacousticsourcelocalization，animprovedalgorithmwaspresent
4、ed．Throughtheintroductionofaugmentedmatrix，thenoisetermwasseparatedfromnoisedataasitsconstraintcondition．a(chǎn)ndtheweightedleastsquaresproblemwasconvertedtOtheminimumcostfunctionwithconstraints．TheLagrangemultipliermethodwasusedtOgetthealgebraicsolution．Simulationresults
5、showthat，thepro—posedalgorithmreachestheCRLBlimitwhenthenoiseisnottoolarge．Forrelativelargenoise，theproposedalgorithmprovidesmuchbetteraccuracythanthetwo-stepWLSalgorithm，andimprovesthenoisethresholdthatsuddenlydeviatesfromCRLB．Thealgorithmisanefficientlocationmethod
6、．Keywords：soundlocalization；energy；CRLB；closed-formsolution；non-negativeconstraint非常大的計算量，并且必須有個比較好的初始值，否則容0引言易陷入局部最優(yōu)；Ho等_8]利用兩步加權(quán)最小二乘方法提出信號源定位技術(shù)已廣泛應(yīng)用于雷達、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、了一種基于能量進行聲源定位的方法，這種方法給出了最無線通信等領(lǐng)域[1]。分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，聲源目標定位后定位結(jié)果的代數(shù)表達式，因此，計算簡單，不會陷入局的方法主要有3種：TDOA(timedelayofarr
7、iva1)Es3、DOA部最優(yōu)，并且在高斯噪聲的信噪比不是很低的情況下，定(directionofarriva1)
8、6]和基于能量的方法。位準確度高?？臻g分布的不同傳感器接收到的聲源能量大小與其和在實際應(yīng)用中，當噪聲相對較大時，two-stepWLS算聲源的距離平方成反比，從而可以利用不同位置傳感器接法的誤差就會非常大。為了進一步提高tWO—stepWLS算法收信號能量的不同來進行聲源位置的定位。Sheng等_7]提的定位精度，本文提出了一種改進算法。創(chuàng)新之處在于，出了基于能量的最大似然算法(ML)可以完成無線傳感網(wǎng)通過引入廣義
9、矩陣，將文獻[8]中第一步中采用加權(quán)最小絡(luò)中單源或多源的定位，并推導(dǎo)出基于能量進行聲源定位二乘方法，改進成最小化代價函數(shù)的問題，進而采用拉格的CRLB下限，這種方法雖然能達到CRLB下限，但需要朗日乘子法得到代數(shù)解。這種改進方法，一方面降低了定收稿日期：2014
