Word文档可进行编辑
近场声源定位算法研究
近场声源定位算法研究
引言
近年来,基于麦论文联盟克风阵列得声源定位技术快速进展,同时在多媒体系统,移动机器人,视频会议系统等方面有广泛得应用.例如,在军事方面,声源定位技术能够为雷达提供一个非常好得补充,不需要发射信号,仅靠接收信号就能够推断目标得位置,因此,在定位得过程中就可不能受到干扰和攻击.在视频会议中,讲话人跟踪可为主意拾取和摄像机转向操纵提供位置信息,使传播得图像和声音更清楚.声源定位技术因为其诸多优点以及在应用上得广泛前景成为了一个研究热点.
现有得声源定位方法要紧分为三类：基于时延可能得定位方法、基于波束形成得定位方法和基于高分辨率空间谱可能得定位方法.基于时延可能得定位方法[１]要紧步骤是先进行时刻差可能,也确实是先计算声源分不到达两个麦克风得时刻差,然后依照那个时刻差和麦克风阵列得几何结构可能出声源得位置.该类方法得优点是计算量较小,容易实时实现,在单声源定位系统中差不多得到广泛应用.基于波束形成得定位方法[２]不需要直截了当计算时刻差,而是通过对目标函数得优化直截了当实现声源定位.但由于实际得应用环境中,目标函数往往存在多个极值点,因此如何优化复杂峰值得搜索过程就成为了一个重点.基于高分辨率得空间谱可能得声源定位算法,例如宽带得ｍｕｓｉｃ（ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法[３]和最大似然方法[４],因其能够同时定位多个声源同时具有比较高得空间分辨率,受到了广泛得关注.
空间谱可能得方法源于阵列信号处理,其中得多重信号分类（ｍｕｓｉｃ）算法在特定条件下具有非常高得可能精度和分辨力,从而吸引了大量得学者对其进行深入得分析与研究.WwwcOm但与阵列信号处理不同得是,在声源定位中,声源在大多数情况下是位于声源近场得.为了解决这一近场咨询题,许多学者针对传统得信号模型提出了改进算法,ａｓａｎｏ等人将传统时域得ｍｕｓｉｃ[５,６]算法应用在频域中,提出了一种基于子空间得近场声源算法[７].下面来看一下近场得声源信号模型.
１近场声源信号模型
传统得阵列信号处理大多是基于远场模型得平面波信号得假设,然而在声源定位得实际应用中,有非常多情况是处于声源近场得[８],例如视频会议,机器人仿真等.同时又由于麦克风阵列阵元拾音范围有限,更多得情况下定位也处于近场范围内,如今信源到达各麦克风阵元得信
号应该是球面波,其衰减不是单一得常数,这种非线性决定了麦克风阵列声源定位得信号需要应用近场球面波模型（如图１）.
假设ｍ个全方向无差异得麦克风组成一个均匀直线阵列（如图１所示）,麦克风阵元得间距为ｄ,不妨设入射声源为点源,则ｐ个入射声音信号ｓ１,ｓ２……,ｓｐ各自得方位角以及距离参数为：（θ１,ｒ１）（θ２,ｒ２）……（θｐ,ｒｐ）.其中,θｉ为声源ｓｉ和阵列得参考点（阵列中心）之间得连线与麦克风阵列所在得直线之间得夹角,ｒｉ为声源ｓｉ与阵列得参考点之间得距离,ｉ＝１,２,…,ｐ.
则能够得出,第ｉ个入射声源信号ｓｉ与第ｍ个麦克风阵元之间距离为：
ｒ＝,ｉ＝１,２,…,ｐ（１）
其中,ｄｍ为第ｍ个麦克风阵元与阵
列得参考点之间得距离,且满足
ｄ＝[ｍ－（ｍ＋１）／２]ｄ,ｍ＝１,２,．．．,ｍ（２）
由此可得出,第ｉ个入射声源信号到第ｍ个阵元得距离与其到参考点得距离之差为
△ｒｍｉ＝ｒｍｉ－ｒｉ＝－ｒｉ（３）
从而能够得出第ｉ个入射声源信号到达第ｍ个麦克风阵元与其到达参考点得时刻差为
τｍｉ＝△ｒｍｉ／ｃ（４）
其中,ｃ为声音在空气中传播时得速度,这个地方取ｃ＝３４０ｍ／ｓ.
第ｍ个麦克风阵元所接收到得来自第ｉ个入射声源信号得信号为：
ｙ（ｔ）＝αｅ（５）
其中,α是声源信号在传播中所产生得幅度衰减参数,在近场环境模型下,其值为
α＝ｒｉ／ｒｍｉ＝ｒｉ／（６）
当ｒｉ→∞时,α＝１,即由近场模型转变为远场模型.
关于ｐ个入射信号,第ｍ个麦克风所接收到得全部信号为：
ｙ（ｔ）＝αｅ＋ｎｉ（ｔ）（７）
由此能够得到,整个阵列所接收到得信号为：
ｙ＝ｈｓ＋ｎ
ｙ（ｔ）＝αｅ…αｅ………αｅ…αｅｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ）（８）
其中,ｓ（ｔ）＝（ｓ１（ｔ）,ｓ２（ｔ）,…,ｓｐ（ｔ））ｔ,ｎ（ｔ）＝（ｎ１（ｔ）,ｎ２（ｔ）,…,ｎｐ（ｔ））ｔ,ｈ为空间阵列得ｍ?觹ｐ维得导向向量阵,即为入射信号得方向矢量.
２ｍｕｓｉｃ算法差不多原理论文联盟
结合上面所介绍得数学模型（８）,在条件理想得情况下,数学模型所在得空间中得信号子空间与其噪声子空间应该是相互正交得,那么信号子空间得导向矢量也应与其噪声子空间相互正交,即
ａｈ（θ）ｕｎ＝０（９）
同时应该注意到,在实际接收中得到得数据矩阵长度是有限得,因此无法精确求得信号得数据协方差矩阵ｒ.基于以上考虑,数据协方差矩阵得最大似然可能为：
ｒ｀＝ｘｘ（１０）
对上式特征值分解就能够得到噪声子空间得特征矢量矩阵ｕ｀ｎ.然而由于噪声得存在,ｕ｀ｎ和ａｈ（θ）并不能完全正交,这就导致式（９）不成立.因此,ｄｏａ得可能应该是通过搜索使ａｈ（θ）ｕ｀ｎ取最小值时得θ来实现得,因此能够定义ｍｕｓｉｃ得谱可能公式为：
ｐｍｕｓｉｃ＝（１１）
只要对ｐｍｕｓｉｃ进行谱峰搜索,寻出其极大值点对应得角度,就得到了信号入射得方向.
３实验结果与分析
下面应用计算机仿真方法来验证前面得算法,仿真运用ｍａｔｌａｂ语言.实验中采取一维均匀直线阵,采纳８个全向无差异得麦克风,在ｘ轴上均匀分布,间距为１０ｃｍ,取３２ｍｓ为一帧,采样率设为１６ｋｈｚ进行数据处理.选取汉明窗,窗长１６ｍｓ,对输入信号进行
实时得傅立叶变换.
不同信噪比情况下,在不同角度上算法准确率得仿真结果如表１所示.
从表１中能够看出,在信噪比为－５ｄｂ时,算法可能得准确率能够达到８０％以上,在信噪比大于０ｄｂ时,算法可能准确率可达９５％以上.在不同得信噪比下,定位算法所表现出得性能不同,随着信噪比得增加,其定位性能更加准确.
４结束语
声源定位技术是目前研究得热点之一,能够广泛应用在生活,军事等领域中.此技术所要解决得咨询题是如何用可探测到得信号来对声源目标得位置进行可能.本文在构建了麦克风阵列近场模型得基础上,应用经典得ｍｕｓｉｃ算法对空间中得声源进行定位.该算法先对接收到得矩阵进行频域预处理,然后利用ｍｕｓｉｃ子空间得方法得到空间谱,再通过对得到得空间谱进行搜索,从而得到可能值.
ｍａｔｌａｂ仿真结果表明,此算法拥有良好得定位性能,但在研究过程中发觉此算法得复杂度比较高,如何减小算法得复杂度是下一步得研究工作.
导航原理实验报告 院系： 班级： 学号： 姓名： 成绩： 指导教师签字： 批改日期：年月日 哈尔滨工业大学航天学院 控制科学实验室
实验1 二自由度陀螺仪基本特性验证实验 一、实验目的 1．了解机械陀螺仪的结构特点； 2．对比验证没有通电和通电后的二自由度陀螺仪基本特性表观； 3．深化课堂讲授的有关二自由度陀螺仪基本特性的内容。 二、思考与分析 1． 定轴性 （1） 设陀螺仪的动量矩为H ，作用在陀螺仪上的干扰力矩为M d ，陀螺仪漂移角 速度为ωd ，写出关系式说明动量矩H 越大，陀螺漂移越小，陀螺仪的定轴性(即稳定性)越高. 答案： d d H M ω=? /sin d d H M θω = 干扰力矩M d 一定时，动量矩H 越大，陀螺仪漂移角速度为ωd 越小，陀螺漂移越小， 陀螺仪的定轴性(即稳定性)越高. （2） 在陀螺仪原理及其机电结构方而简要蜕明如何提高H 的量值? 答案：H J =Ω 由公式2A J dm r = ???可知 提高H 的量值有四种途径： 1. 陀螺转子采用密度大的材料,其质量提高了，转动惯量也就提高了。 2. 改变质量分布特性。在质量相同的情况下，若质量分布的半径距质 心越远，H 越大。因此将陀螺转子的有效质量外移，如动力谐陀螺将转子设计成环状。即在陀螺电机定子环中，可做成质量集中分布在环外边缘的环形结构，切边缘部分材质密度大，可提高转动惯量。 3. 增大r,可有效提高转动惯量。 4. 另外可通过采用外转子电机来改变电机质量分布，增大r 。改变电机定转子结构：采用外转子，内定子结构的转子电机。
4. 增加陀螺转子的旋转速度。 2/602(1)/n s f p ωππ==- ，60(1)/n f s p =- 提高电压周波频率 f ↑——〉n ↑——H ↑ f=400Hz 适当减少极对数 ，如取p=1 适当减少转差率s ，可通过减少转子支承轴承摩擦来实现 2．进动性 (1) 在外框架施加一沿x 轴正方向作用力矩时，画出动量矩H 的进动方 向及矢量M ，ω，H 的关系坐标图。(设定H 沿Z 轴正方向)并在坐标中标出陀螺仪自转轴的旋转方向n 。 b) 在内框架施加一沿Y 轴正方向作用力矩时，画出动量矩H 的进动方向及 矢量M ，ω,H 的关系坐标图。(设定H 沿Z 轴正方向)并在坐标中标出陀螺仪自转轴的旋转方向n 。
基于MATLAB的声源定位系统摘要 确定一个声源在空间中的位置是一项有广阔应用前景的有趣研究，将来可以广泛的应用于社会生产、生活的各个方面。 声源定位是通过测量物体发出的声音对物体定位，与使用声纳、雷达、无线通讯的定位方法不同，前者信源是普通的声音，是宽带信号，而后者信源是窄带信号。根据声音信号特点，人们提出了不同的声源定位算法，但由于信号质量、噪声和混响的存在，使得现有声源定位算法的定位精度较低。此外，已有的声源定位方法的运算量较大，难以实时处理。 关键词：传声器阵列；声源定位；Matlab
目录 第一章绪论 (1) 第二章声源定位系统的结构 (2) 第三章基于到达时间差的声源定位原理 (3) 第四章串口通信 (5) 第五章实验电路图设计 (8)
第六章总结 (16) 第七章参考文献 (17) 第一章绪论 1.1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，它能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。 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为平稳或准平稳信号，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。 （2）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。 （3）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。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
2013 级测绘工程专业 卫星导航定位算法与程序设计 实 验 报 告 实验名称：卫星导航基本程序设计 班级： 学号： 姓名： 实验时间： 2016年6月28日~2016年6月30 中国矿业大学
目录 实验一时空基准转换 (2) 一、实验目的 (2) 二、实验内容 (2) 三、实验过程 (2) 四、实验感想 (6) 实验二RINEX文件读写 (6) 一、实验目的 (6) 二、实验内容 (7) 三、实验过程 (7) 实验三卫星轨道计算 (12) 一、实验目的 (12) 二、实验内容 (12) 三、实验过程 (12) 四、实验感想 (15)
实验一时空基准转换 一、实验目的 1、加深对时空系统及其之间转换关系的理解 2、掌握常用时空基准之间的转换模型与软件实现 3、每人独立完成实验规定的内容 二、实验内容 本实验内容包括： 内容一：编程实现GPS起点1980年1月6日0时对应的儒略日 内容二：编程实现2011年11月27日对应的GPS周数与一周内的秒数 内容三：在WGS84椭球的条件下，编程实现当中央子午线为117度时，计算高斯坐标x = 3548910.811290287, y = 179854.6172135982 对应的经纬度坐标？ 内容四：WGS84椭球下，表面x=-2408000; y=4698000;z= 3566000处的地平坐标系坐标为: e=704.8615;n=114.8683;u=751.9771的点对应的直角坐标为多少？ 三、实验过程 1.针对第一、二部分内容： 1.1解决思路：先建立” TimeStruct.h”的头文件，将格里高利历、GPS时间结构、儒略日时间结构共结构体的方式放在里面；在建立“TimeTr”的头文件，建立类“CTimeT r”，创建变量“GPS Time”、“Time”、”JulDay”，并且申明函数“TIME2JUL”、“TIME2GTIME”等，用这些函数分别实现所需要的转换。 1.2具体的实现函数： “TIME2JUL”函数： double CTimeTr::TIME2JUL()//TIME Time,JULIANDAY &JulDay { double m,y; double D; //h =Time.byHour+Time.byMinute/60.0+Time.dSecond/3600.00; if(Time.byMonth<=2) {
Word文档可进行编辑 近场声源定位算法研究 近场声源定位算法研究 引言 近年来,基于麦论文联盟克风阵列得声源定位技术快速进展,同时在多媒体系统,移动机器人,视频会议系统等方面有广泛得应用.例如,在军事方面,声源定位技术能够为雷达提供一个非常好得补充,不需要发射信号,仅靠接收信号就能够推断目标得位置,因此,在定位得过程中就可不能受到干扰和攻击.在视频会议中,讲话人跟踪可为主意拾取和摄像机转向操纵提供位置信息,使传播得图像和声音更清楚.声源定位技术因为其诸多优点以及在应用上得广泛前景成为了一个研究热点.
现有得声源定位方法要紧分为三类：基于时延可能得定位方法、基于波束形成得定位方法和基于高分辨率空间谱可能得定位方法.基于时延可能得定位方法[１]要紧步骤是先进行时刻差可能,也确实是先计算声源分不到达两个麦克风得时刻差,然后依照那个时刻差和麦克风阵列得几何结构可能出声源得位置.该类方法得优点是计算量较小,容易实时实现,在单声源定位系统中差不多得到广泛应用.基于波束形成得定位方法[２]不需要直截了当计算时刻差,而是通过对目标函数得优化直截了当实现声源定位.但由于实际得应用环境中,目标函数往往存在多个极值点,因此如何优化复杂峰值得搜索过程就成为了一个重点.基于高分辨率得空间谱可能得声源定位算法,例如宽带得ｍｕｓｉｃ（ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法[３]和最大似然方法[４],因其能够同时定位多个声源同时具有比较高得空间分辨率,受到了广泛得关注.
空间谱可能得方法源于阵列信号处理,其中得多重信号分类（ｍｕｓｉｃ）算法在特定条件下具有非常高得可能精度和分辨力,从而吸引了大量得学者对其进行深入得分析与研究.WwwcOm但与阵列信号处理不同得是,在声源定位中,声源在大多数情况下是位于声源近场得.为了解决这一近场咨询题,许多学者针对传统得信号模型提出了改进算法,ａｓａｎｏ等人将传统时域得ｍｕｓｉｃ[５,６]算法应用在频域中,提出了一种基于子空间得近场声源算法[７].下面来看一下近场得声源信号模型. １近场声源信号模型 传统得阵列信号处理大多是基于远场模型得平面波信号得假设,然而在声源定位得实际应用中,有非常多情况是处于声源近场得[８],例如视频会议,机器人仿真等.同时又由于麦克风阵列阵元拾音范围有限,更多得情况下定位也处于近场范围内,如今信源到达各麦克风阵元得信
北京大学学报(自然科学版),第41卷,第5期,2005年9月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,V ol.41,N o.5(Sept.2005) 一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法1) 李承智 曲天书2) 吴玺宏 (北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871;2)E2mail:qutianshu@https://www.doczj.com/doc/242785645.html,) 摘 要 开展了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位的工作。针对传统的自适应特征值分 解时延估计算法收敛时间慢、对初值敏感以及不能有效跟踪时延变化等问题,提出了一种改进的 自适应特征值分解时延估计算法,该方法通过改进初值设定方法,有效改善了对时延变化的估计。 另外,通过引入一个基于相关运算的语音检测算法,提高了定位系统的抗噪声能力。实验表明在 真实的声场环境下该算法能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪,系统在115m 范围内对声源的定位误差小于8cm,声源位置变化时,系统也能准确跟踪声源的位置。 关键词 麦克风阵列;声源定位;声源跟踪;AE DA算法;LMS算法 中图分类号 TP391 0 引 言 基于麦克风阵列的声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题,在视频会议、智能机器人、鲁棒语音识别等领域有着广泛的应用。近年来,在真实声场环境下抗混响的声源定位算法研究成为研究热点。 声源定位大致分为3类方法。第1类是基于波束成型的方法,该方法可以对单声源进行定位[1,2],也可以对多声源进行定位[3],但存在对初值敏感的问题。另外还需要知道声源和噪声的先验知识,该方法存在计算量大,不利于实时处理等缺点。第2类是基于高分辨率谱估计的方法。该方法在理论上可以对声源的方向进行有效的估计,并且适用于多个声源的情况[4]。但由于该算法是针对窄带信号,因此如要获得较理想的精度就要付出很大的计算量代价。另外这些算法无法处理高度相关的信号,因此混响会给算法的定位精度带来较大影响。第3类方法是基于时延估计的方法。该类算法计算量小,易于实时实现,近年来得到了高度重视。 基于时延估计的算法分为2个部分。第1部分为时延估计,即计算声源到两两麦克风之间的时间差;第2部分为方位估计,即根据时延和麦克风阵列的几何位置估计出声源的位置,其中时延估计最为关键。互相关法是最常用的一种时延估计算法,但是它在混响较大的情况下性能下降很多。1982年,D1H.Y oun等[5]提出了最小均方(LMS,Least Mean Square)时延估计算法,其性能和互相关法基本相当。布朗大学于1995年实现了一个实时声源定位系统[6],该系统采用相位变换的时延估计算法和线性插值方位估计算法,在混响较小的情况下能够准确的估计时延但在混响较大情况下误差较大。1997年新泽西州立大学采用相位变换法作为时 1)国家自然科学基金(60305004)中国博士后科学基金(2003033081)资助项目 收稿日期:2004208223;修回日期:2004211211 908
实验一 GPS静态定位数据采集 一、实验目的和要求 1. 练习GPS天线的整平、对中、安装； 2. 练习GPS接收机静态系统配置与连接； 3. 了解GPS接收机静态系统参数设置； 4. 掌握GPS接收机测站信息采集与设置； 5. 熟悉GPS接收机静态数据采集观测信息评价方法 6.通过课程实验，加深对卫星导航定位基本理论的理解，提高综合创新能力。熟练 掌握GPS仪器设备的使用方法，并且能独立完成GPS数据后处理工作，得到可靠的点位坐 标 二.实验仪器 1.华测X90接收机一台 2.脚架一个 3.电池一个 4.基座一个 5.2米钢尺一把 三．实验内容 1.认识华测X90 GPS接收机的各个部件。 2.掌握GPS接收机各个部件之间的连接方法。 3. 熟悉GPS接收机前面板各个按键的功能。 4. 熟悉GPS接收机后面板各个接口的作用。 5.学会使用GPS接收机查看天空GPS卫星的分布状况、PDOP值以及测站经纬度。 6.学会使用GPS接收机采集数据，并给采集的数据编辑文件名；学会GPS接收机天线 高的输入方法。 四.实验步骤 1、GPS接收机安置 a). 作业员到测站后应先安置好接收机使其处于静置状态，然后再安置天线； b).天线用脚架直接安置在测量标志中心的垂线方向上，对中误差应≤3mm。 天线应整平，天线基座上的圆气泡应居中； c).天线定向标志应指向正北，定向误差不宜超过±5°。对于定向标志不明 显的接收机天线，可预先设置标记。每次应按此标记安置仪器。 d)每时段开机前，作业员应先量取天线高,结束后再量一次天线高，取平均值作为该观测时段的天线高 2.华测GPS X90的使用 a)按下电源键开始观测 b）常按切换键直至切换到静态观测 c）各接受机同时开始观测，观测45分钟左右，关机结束观测任务，整理仪 器
China University of Mining and Technology 《卫星导航定位算法与程序设计》 实验报告 学号： 07122825 姓名：王亚亚 班级：测绘12—1 指导老师：王潜心/张秋昭/刘志平 中国矿业大学环境与测绘学院 2015-07-01
实验一编程实现读取下载的星历 一、实验要求： 读取RINEX N 文件，将所有星历放到一个列表（数组）中。并输出和自己学号相关的卫星编号的星历文件信息。读取RINEX O文件，并输出指定时刻的观测信息。 二、实验步骤： 1、下载2014年的广播星历文件和观测值文件，下载地址如下： ftp://https://www.doczj.com/doc/242785645.html,/gps/data/daily/2014/ 2、要求每一位同学按照与自己学号后三位一致的年积日的数据文件和星历文件，站点的选择必须选择与姓氏首字母相同的站点的数据，以王小康同学为例，学号：07123077，需下载077那天的数据。有些同学的学号365<后三位 <730，则取学号后三位-365，以姜平同学为例：学号10124455，下载455- 365=90 天的数据，有些同学的学号730<后三位<=999，则取学号后三位-730，以万伟同学为例：学号：07122854，则下载854-730 = 124天的数据。可以选择wnhu0124.14n wnhu0124.14o 根据上述要求我下载了2014年第95天的数据，选择其中的wsrt0950.14n和wsrt0950.14o星历文件。指定时刻（学号后五位对应在年积日对应的秒最相近时刻）的观测值信息如张良09123881，后五位23881，取23881-3600*6= 2281秒，6点38分01秒，最近的历元应该是6点38分00秒的数据。根据计算与我最接近的观测时刻为2014年4月5日6点20分30.00秒。 3、编程思路： 利用rinex函数读取星历文件中第14颗卫星的星历数据并输出显示。对数据执行762次循环找到对应的2014年4月5日6点20分30.00秒，并输出观测值。 4、程序运行结果：
在声源定位的算法中，系统提供了四种算法，它们是： 1.归一（化）正方形（阵）[1]， 2.平面正方形[1]， 3.任意三角形[1]， 4.修正三角形算法[2]。 【1】归一正方形算法 如图，传感器阵列采用正方形，传感器的位置坐标为（L，L），（-L，L），（-L，-L），（L，-L）。则声源位置（x，y）可由下式算出（式中2L为正方阵的边长，Δt1，Δt2，Δt3分别为传感器2，3，4相对于1的时差，c是传播速度）：
【2】平面正方形算法 如图，正方形排列由x和y轴的传感器对组成，位置坐标为S0=(0，L), S1= (-L，0), S2= (0，-L), S3= (L，0);2L是传感器对的距离。这时声源位置（x，y）可由下式算出（C是传播速度）：
【3】任意平面三角形算法如图，设传感器阵列的坐标分别为S0=（X0，Y0）=（0，0），S1=（X1，Y1），S2=（X2，Y2）。接收到的时差分别是0，Δt1，Δt2。声源位于（X，Y）或（r，θ），分别是直角或极坐标表示。声波的传播速度是C。 令Δ1=CΔt1，Δ2=CΔt2， A=X2(X12+Y12-Δ12)-X1(X22+Y22-Δ22)， B=Y2(X12+Y12-Δ12)-Y1(X22+Y22-Δ22)， D=Δ1(X22+Y22-Δ22)-Δ2(X12+Y12-Δ12)， Φ=tg-1B/A， 这时声源位置可由极坐标（r，θ）的形式给出：
【4】修正三角形算法 以任意三角形算法为基础，增加一个传感器S3=（X3，Y3），并设测得的时差为Δt3。在【3】中传播速度C是给定的。现给C一个变化范围（C-ΔC，C+ΔC），且给定速度步长δ。这样，每种速度C+nδ（n=±1，±2，…），均可由三角形算法得到一个声源位置（xn，yn），在这些侯选位置中，真实声源应当满足： 由此，不仅可以确定最佳的声源位置，而且可以获得信号的传播速度解。
基于运动规划的惯性导航系统动态实验 GAGGAGAGGAFFFFAFAF
二零一三年六月十日 实验4.1 惯性导航系统运动轨迹规划与设计实验一、实验目的 为进行动态下简化惯性导航算法的实验研究，进行路径和运动状态规划，以验证不同运动状态下惯导系统的性能。通过实验掌握步进电机控制方法，并产生不同运动路径和运动状态。 二、实验内容 学习利用6045B 控制板对步进电机进行控制的方法，并控制电机使运动滑轨产生定长运动和不同加速度下的定长运动。 三、实验系统组成 USB_PCL6045B 控制板（评估板）、运动滑轨和控制计算机组成。 四、实验原理 IMU安装误差系数的计算方法 GAGGAGAGGAFFFFAFAF
USB_PCL6045B 控制板采用了USB 串行总线接口通信方式，不必拆卸计算机箱就可以在台式机或笔记本电脑上进行运动控制芯片PCL6045B 的学习和评估。 USB_PCL6045B 评估板采用USB 串行总线方式实现评估板同计算机的数据交换，由评估板的FIFO 控制回路完成步进电机以及伺服电机的高速脉冲控制，任意 2 轴的圆弧插补，2-4 轴的直线插补等运动控制功能。USB_PCL6045B 评估板上配置了全部PCL6045B 芯片的外部信号接口和增量编码器信号输入接口。由 USB_PCL6045B 评估测试软件可以进行PCL6045B 芯片的主要功能的评估测试。 GAGGAGAGGAFFFFAFAF
图4-1-1USB_PCL6045B 评估板原理框图如图4-1-1 所示，CN11 接口主要用于外部电源连接，可以选择DC5V 单一电源或DC5V/24V 电源。CN12 接口是USB 信号接口，用于USB_PCL6045B 评估板同计算机的数据交换。 USB_PCL6045B 评估板已经完成对PCL6045B 芯片的底层程序开发和硬件资源与端口的驱动，并封装成156 个API 接口函数。用户可直接在VC 环境下利用API 接口函数进行编程。 五、实验内容 GAGGAGAGGAFFFFAFAF
(20160415)：(采用语音定位技术的随叫随到智能垃圾桶) 合泰杯单片机应用设计竞赛初赛报告书 20160415 校学参赛编号：：重庆机电职业技术 学院作品名称采用语音定位技术的随叫随到智能垃圾桶： 指导老师杨川： 参赛队员向游李曼芸汤玲： 采 用单片机型号 HT66F70A ：2015 1230 日月日期：年一、摘要 随着社会经济的不断发展，智能控制技术日益成熟。现代家居中，人们越来越注 重各种电器家具布局的智能化，合理化，科学化以及人性化。本作品旨在设计一 款基于HT66F70A单片机控制的智能家居垃圾桶，该智能垃圾桶采用声音和红外 传感器，通过延时估计法实现声源方位的实时检测，具有语音控制垃圾桶行进功 能和红外避障功能，同时，智能垃圾桶能快速识别用户发出的各种语音指示，自 动完成开启、关闭垃圾桶等动作，真正实现随叫随到，为人们的日常生活带来便利。本作品完成之后能够很好的管理垃圾桶满足用户的要求，符合科技型、可持 续性发展社会的标准。 关键词：HT66F70A;声源定位；语音识别；红外式传感器 二、作品介绍 2.1作品背景 随着中国城市和经济的迅速发展，人们的生活水平不断提高，人们在生活中产生 的生活垃圾都需要垃圾桶放置，特别是老人、妇女或者残疾人，放置垃圾时存在 的诸多不便、费时、费力等问题，提出了具有语音识别功能的智能垃圾桶设计方案，当用户想要扔垃圾时，只要一声令下，垃圾桶就会快速准确到达身边。同时 为了符合节约型、可持续性发展社会的标准，产生了对垃圾桶智能管理的需求。传统垃圾桶存在占用室内面积，堵墙角过道，远程操控不变，不卫生等现象。对
于占用面积问题和不便捷问题，都是可-1- (20160415)：(采用语音定位技术的随叫随到智能垃圾桶) 以通过智能管理来完美解决的。 2.2创作目的 为了在满足用户前提下最大限度的省时省力，解决垃圾桶使用便捷的问题，我们设计了一个语音识别系统，来控制垃圾桶的工作状态。生活中人们都需到一定的垃圾桶放置处扔垃圾，而且考虑到老人、孕妇或者有残疾的病人，所存在的不便、费时、费劲等问题日益突出。针对此问题，本系统提出了具有“随叫随到”功能的垃圾桶的设计方案，即当用户想要扔垃圾的时候，只要一声令下，垃圾桶就会快准确无误地来到身边。并且设计出了一套基于HT66F70A控制的具有语音识别技术的声控智能垃圾桶，实现了对其“随叫随到”的控制。 三、作品功能与实用性 设计的作品系统结构包括垃圾桶车体机械结构、硬件控制电路和软件设计三部分。其中车体机械结构为一部带万向轮的两轮驱动车体，能按照在不同地点处用户发出的声音指令，自动行驶到用户所在地。本设计通过语音识别模块识别出用户的呼叫命令，同时通过声源定位模块判断用户所处位置，再通过HT66F70A产生 驱动电机的PWM信号，利用电机驱动模块驱动垃圾桶向声源方向行驶，并在行进过程中，利用避障模块自行避开障碍物。同时，该设计还支持用户对打开垃圾桶盖、关闭垃圾桶盖等语音控制。该设计将智能、便利、个性化融合在一起，为新时代的家居生活和高效率的办公带来方便、快捷和可靠。 四、设计原理 4.1作品工作原理 本系统采用盛群提供的高性能、低功耗的处理器HT66F70A芯片为核心控制器。系统包括电源模块、HT66F70A最小系统、声源定位模块、语音识别模块、避障模块和电机驱动模块。各个模块功能阐述如下： 声音采集：由拾音器声音传感器采集声音，通过两级放大电路对语音信号进行放大。 语音识别：Philips公司UDA1341TS专用的语音处理芯片，能对语音实现放大、滤波、采样、A／D或D／A转换及进行数字语音处理功能。 电机驱动：由HT66F70A产生PWM控制信号驱动电机工作。 避障：以红外式传感器探测障碍距离并采用漫反射式光电开关进行避障。 -2- (20160415)：(采用语音定位技术的随叫随到智能垃圾桶) 通过对采集的声音加以数字语音处理，将输人的语音信号经过音频数字信号编译码器UDA1341TS处理后，与保存在Flash中的参考样本进行对比，找出最佳的声音识别效果，然后由调用函数控制HT66F70A的I／0口，指挥垃圾桶的运动。电机的驱动电路则采用H桥驱动电路，控制4个桥臂的导通与关断控制电机的 运行状态，使之正转反转或者停转，进而控制垃圾桶的行驶。根据红外探测器发射头发出的光束，被障碍物反射，接收头据此做出判断是否有障碍物。HT66F70A 根据接收头电平的高低做出相应控制，避免小车碰到障碍物。
实 验一 陀螺仪关键参数测试与分析实验 加速度计关键参数测试与分析实验 二零一三年五月十二日 实验一陀螺仪关键参数测试与分析实验 一、实验目得 通过在速率转台上得测试实验,增强动手能力与对惯性测试设备得感性认识；通过对陀螺仪测试数据得分析,对陀螺漂移等参数得物理意义有清晰得认识,同时为在实际工程中应用陀螺仪与对陀螺仪进行误差建模与补偿奠定基础。 二、实验内容 利用单轴速率转台,进行陀螺仪标度因数测试、零偏测试、零偏重复性测试、零漂测试实验与陀螺仪标度因数与零偏建模、误差补偿实验。 三、实验系统组成 单轴速率转台、MEMS 陀螺仪(或光纤陀螺仪)、稳压电源、数据采集系统与分析系统。
四、实验原理 1.陀螺仪原理 陀螺仪就是角速率传感器,用来测量载体相对惯性空间得角速度，通常输出与角速率对应得电压信号。也有得陀螺输出频率信号(如激光陀螺）与数字信号（把模拟电压数字化)。以电压表示得陀螺输出信号可表示为: (1-1）式中就是与比力有关得陀螺输出误差项，反映了陀螺输出受比力得影响,本实验不考虑此项误差。因此，式（１－１）简化为 (１-2）由（１－2）式得陀螺输出值所对应得角速度测量值: (1－3) 对于数字输出得陀螺仪,传感器内部已经利用标度因数对陀螺仪模拟输出进行了量化,直接输出角速度值,即： （１－4）就是就是陀螺仪得零偏，物理意义就是输入角速度为零时，陀螺仪输出值所对应得角速度。且 (１-5) 精度受陀螺仪标度因数、随机漂移、陀螺输出信号得检测精度与得影响。通常与表现为有规律性,可通过建模与补偿方法消除,表现为随机特性,可通过信号滤波方法抵制。因此，准确标定与就是实现角速度准确测量得基础。 五、陀螺仪测试实验步骤 1)标度因数与零偏测试实验 ａ、接通电源，预热一定时间; b、陀螺工作稳定后，测量静止情况下陀螺输出并保存数据;
Abstract One of the main purposes of having a humanoid robot is to have it interact with people. This is undoubtedly a tough task that implies a fair amount of features. Being able to understand what is being said and to answer accordingly is certainly critical but in many situations, these tasks will require that the robot is first in the appropriate position to make the most out of its sensors and to let the considered person know that the robot is actually listening/talking to him by orienting the head in the relevant direction. The “Sound Localization” feature addresses this issue by identifying the direction of any “loud enough” sound heard by NAO.Related work Sound source localization has long been investigated and a large number of approaches have been proposed. These methods are based on the same basic principles but perform differently and require varying CPU loads. To produce robust and useful outputs while meeting the CPU and memory requirements of our robot, the NAO’s sound source localization feature is based on an approach known as “Time Difference of Arrival”. Principles The sound wave emitted by a source close to NAO is received at slightly different times on each of its four microphones. For example, if someone talks to the robot on his left side, the corresponding signal will first hit the left microphones, few milli-seconds later the front and the rear ones and finally the signal will be sensed on the right microphone (FIGURE 1). These differences, known as ITD standing for “interaural time differences”, can then be mathematically related to the current location of the emitting source. By solving this equation every time a noise is heard the robot is eventually able to retrieve the direction of the emitting source (azimutal and elevation angles) from ITDs measured on the 4 microphones. FIGURE 1Schematic view of the dependency between the position of the sound source (a human in this example) and the different distances that the sound wave need to travel to reach the four NAO’s micro-phones. These different distances induce times differences of arrival that are measured and used to compute the current position of the source. KEY FEATURE SOUND SOURCE LOCALIZATION
0 前言 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，并且往往要求定位精度比较高。2003年的美伊战争期间，人民网、CCTV网站的军事频道、国防在线等网站均报道了装配于美军的狙击手探测技术，这项技术其中一部分就包含了声源定位技术。 声源定位作为一种传统的侦察手段，近年来通过采用新技术，提高了性能，满足了现代化的需要，其主要特点是： 1）不受通视条件限制。可见光、激光和无线电侦察器材需要通视目标，在侦察器材和目标之间不能有遮蔽物，而声测系统可以侦察遮蔽物（如山，树林等）后面的声源。 2）隐蔽性强。声测系统不受电磁波干扰也不会被无线电侧向及定位，工作隐蔽性较强。 3）不受能见度限制。其他侦察器材受环境气候影响较大，在恶劣气候条件下工作时性能下降，甚至无法工作。声测系统可以在夜间、阴天、雾天、和下雪天工作，具有全天候工作的特点。 以下对美军装备的报道来自于《“巴格达之战”考验英军巷战武器装备》一文，该文刊登于2003年4月8日国防在线美伊战争专题。“狙击手声测定位系统通过接收并测量膛口激波和弹丸飞行产生的冲击波来确定狙击手的位置，通常仅能探测超音速弹丸。这种系统有单兵佩挂型、固定设置型和机动平台运载型。美国BBN系统和技术公司的声测系统，通过测量弹丸飞行中的声激波特性来探测弹丸并进行分类。该系统为固定设置型，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。为了准确定位，需事先确定传声器的距离，精度要在1米以内。该系统可探测到90％的射击，定位精度为方位1.2°、水平3°。此外，美国的“哨兵”和“安全”有效控制城区环境安全系统均是采用声测定位技术的反狙击手系统。
目录 1 前言 (1) 2 总体方案设计 (3) 2.1 方案比较 (3) 2.1.1 声源信号产生方案 (3) 2.1.2 声源的选择 (3) 2.1.3 坐标解算方案 (4) 2.2 方案选择 (4) 3 单元模块设计 (6) 3.1 各单元模块功能介绍及电路设计 (6) 3.1.1 555构成的多谐振荡器电路 (6) 3.1.2 电源电路设计 (7) 3.1.3 自动增益控制电路设计 (7) 3.1.4 有源二低通滤波电路 (8) 3.1.5 有源二阶高通滤波电路 (9) 3.1.6 STM32F103最小系统电路 (10) 3.1.7 液晶显示电路 (11) 3.1.8 电平转换电路 (12) 3.2 电路参数的计算及元器件的选择 (13) 3.2.1 电源电路参数的计算 (13) 3.2.2 555定时器外围元件参数的计算 (14) 3.2.3 音源坐标位置的计算 (15) 3.2.3 元器件的选择 (17) 3.3特殊器件的介绍 (19) 3.3.1 STM32F103单片机介绍 (19) 3.3.2 ILI9320液晶简介 (21) 3.3.3 VCA810简介 (24) 4软件设计 (26) 4.1软件设计开发环境介绍 (26) 4.1.1编程软件开发环境介绍 (26) 4.1.2绘图软件开发环境介绍 (27) 4.2软件设计流程图 (28) 4.2.1主程序流程图 (28) 4.2.1液晶初始化流程图 (29)
4.2.2 ADC初始化流程图 (30) 5系统调试 (32) 6系统功能、指标参数 (33) 6.1系统实现的功能 (33) 6.2系统指标参数测试 (33) 6.2.1带通滤波器的频率响应 (33) 6.2.2 555定时器构成的多谐振荡器测试 (35) 6.2.3 STM32 ADC电压采集测试 (35) 6.2.4 VCA810电路测试 (36) 6.3系统功能及指标参数分析 (38) 7结论 (39) 8总结与体会 (40) 9 谢辞 (42) 10参考文献 (43) 附录 (44) 附录一：部分原理图 (44) 附录二：部分PCB图 (45) 附录三：核心代码 (46) 附录四：实物图 (51) 附录五：外文资料翻译 (52)
车辆定位与导航系统实习报告 一、实习目的 1．熟悉MapInfo的环境，了解MapInfo的文件组成。 2．建立矢量数据文件，为后面的实习打下基础。 二、实习要求 数字化中国轮廓图，包括各省市自治区范围（面）、长江、黄河（线）、主要城市（点），并分别建立关于点、线、面的三个Table文件。 三、实习步骤 1.启动计算机，进入Windows桌面。 2.运行MapInfo应用程序，进入MapInfo。 3．选择菜单文件（File）>打开表（Open Table…），出现打开表对话框。 4．将对话框中的文件类型（List File of Type）定为栅格图象（Raster Image）;选择正确路径，找到china（.jpg）文件，单击打开（OK）按钮，出现下列提示框：“你想简单地显示未配准的图象，或配准它使它具有地理坐标？”，单击显示配准按钮，窗口出现China栅格图象。依次增加至少4个配准点位。 5．选择菜单地图（Map）>图层控制（Layer Control），出现图层控制对话框，使装饰图层(Cosmetic Layer)可编辑 6．选择绘图（Draw）工具条中的点编辑工具，找到各城市符号的中心点单击鼠标左键，数字化图上所有城市的点位 7．选择菜单地图（Map）>保存装饰对象（Save Cosmetic Objects…），出现保存装饰对象对话框，选择正确路径，取名Point存盘。 8．选择绘图（Draw）工具条中的折线编辑工具，数字化长江、黄河。方法是：找到起点单击鼠标，然后沿着欲数字化线段依次寻找拐弯点并单击鼠标，直至河流的另一端点，双击鼠标结束。重复第七步骤，取名Line存盘。 9．选择绘图（Draw）工具条中的面编辑工具，数字化中华人民共和国国界范围。方法同上，但表示结束的鼠标双击使得终点与起点自动连接形成封闭的多边形。重复第七步骤，取名Region存盘。
导航与定位上机实习报告 学生姓名：孔令周 班学号：20101002021/11610211 指导教师：黄鹰、徐战亚 中国地质大学（武汉）信息工程学院 2011年7月
实习一 GPS设备使用 【实验目的】 （1）熟悉GPS设备的使用 （2）熟悉GPS绝对静态定位和绝对动态定位 （3）使用GPS设备得出某一点、某一线、某一面的相关数据 【实验设备】 动态GPS接收机、静态GPS接收机、天线、GPS定位设备 由于设别数目的限制，这次实习改用一个google的软件，获得GPS数据，此图为软件中的一张截图，上面显示了精准度157feet，卫星数目，每颗卫星的信号强度， 这张图则显示了所在地的经度和纬度分别为东经114度23分30.013秒北纬30度31分19.809秒。
【实验步骤】 时间：2012年9月2日中午12点30开始，下午三点中结束。 内容： 1、测量点：测量点在北区，从艺术与传媒学院开始，经过北宗，北区食堂， 北门，北区体育馆直到图书馆这一段路程，整个路线成G字型（如下图）。 2、测量线：线的话主要是艺术与传媒学院到北宗与隧道口延伸的路相交的 丁字路口，然后从该路口一直到北区食堂下面，在就走向北区校门，进 而转向体育馆侧边的路，绕过体育馆到达图书馆正门这样一个路线（如 下图）。 3、测量面：该路线主要包括了图书馆，北区篮球场，排球场，北一楼，北 区图书馆，经管院楼还有外国语学院楼。
【实验结果】 部分数据（全部数据在GPS_DATA.xls中）：
实习二GPS定位接口解析与开发 【实验题目】 GPS信号解析 编写小程序读取GPS信号并进行解析，将解析结果以一定形式展现出来。 根据老师用GPS导航仪测量得到的测量数据进行解析，将track.txt中的数据进行解析，根据不同的格式按照NMEA-0183协议对导航电文进行GPS信息的解析： 1、使用语言不限：C ，C++ ，C# ，JA V A 2、对于获取信号可采用以一定时间间隔读取文件中GPS信号的形式代替从串口中读取 信号。 3、该实验基本要求能解析出空间信息（即解析GPRMC格式的GPS信号），其他信号格 式的解析以及星历图的绘制可在完成基本要求之后进行扩展。 4、对解析出来的数据进行画图处理，得到真正的轨迹。 【实验原理】 GPS设备通过对接收到的导航电文进行分析处理，计算出设备所在的经纬度、海拔、航速、航向等空间信息，并按照规定的协议将空间信息以及卫星信息进行组织，将有组织的数据解析出来然后做应用。 【实验设计】 1、设计思想 根据提供的txt文档，实现程序与文件之间的通信，读取txt中的内容，然后根据GPS
声源定位系统毕业设计论文 0 前言 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，并且往往要求定位精度比较高。2003年的美伊战争期间，人民网、CCTV网站的军事频道、国防在线等网站均报道了装配于美军的狙击手探测技术，这项技术其中一部分就包含了声源定位技术。 声源定位作为一种传统的侦察手段，近年来通过采用新技术，提高了性能，满足了现代化的需要，其主要特点是： 1）不受通视条件限制。可见光、激光和无线电侦察器材需要通视目标，在侦察器材和目标之间不能有遮蔽物，而声测系统可以侦察遮蔽物（如山，树林等）后面的声源。 2）隐蔽性强。声测系统不受电磁波干扰也不会被无线电侧向及定位，工作隐蔽性较强。 3）不受能见度限制。其他侦察器材受环境气候影响较大，在恶劣气候条件下工作时性能下降，甚至无法工作。声测系统可以在夜间、阴天、雾天、和下雪天工作，具有全天候工作的特点。 以下对美军装备的报道来自于《“巴格达之战”考验英军巷战武器装备》一文，该文刊登于2003年4月8日国防在线美伊战争专题。“狙击手声测定位系统通过接收并测量膛口激波和弹丸飞行产生的冲击波来确定狙击手的位置，通常仅能探测超音速弹丸。这种系统有单兵佩挂型、固定设置型和机动平台运载型。美国BBN系统和技术公司的声测系统，通过测量弹丸飞行中的声激波特性来探测弹丸并进行分类。该系统为固定设置型，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。为了准确定位，需事先确定传声器的距离，精度要在1米以内。该系统可探测到90％的射击，定位精度为方位 1.2°、水平3°。此外，美国的“哨兵”和“安全”有效控制城区环境安全系统均是采用声测定位技术的反狙击手系统。 美军这一套声源定位系统通过定位弹丸产生的特殊激波和冲击波，探测出狙击手的位置，在战场上有效保护战士生命。而在民用方面，声源定位系统也有广阔的应用前景。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