針對無人機非平穩(wěn)音頻信號時差定位中,廣義互相關時延估計算法抗噪性差和時延估計值精度低等問題,文章采用了一種基于廣義二次相關時延估計的改進算法。算法對疊加了實際噪聲（如風聲、雨聲、汽車鳴笛聲等）的無人機音頻信號進行頻譜細化的廣義二次相關,有效抑制了噪聲干擾,融合相關峰精確插值算法,提高了互相關函數的分辨率,使得時延峰值更加明顯。仿真實驗結果表明,改進的廣義二次相關方法在不同信噪比時,比廣義互相關和廣義二次相關算法的時延估計精度更高,穩(wěn)定性更好。改進的廣義二次相關算法對無人機定位中的時延估計具有更好的性能優(yōu)勢,具有較強的實際應用性。 

【文章來源】：聲學技術. 2020,39(05)北大核心

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

大疆Phantom3型無人機在不同信噪比下不同時延估計算法的準確率和RMSE值

第5期郭培培等：音頻無人機定位的時延估計模擬分析653(a)時延估計的準確率(b)時延估計的穩(wěn)定性圖2大疆Inspire型無人機在不同信噪比下不同時延估計算法的準確率和RMSE值Fig.2TheaccuracyratesandRMSEvaluesofdifferenttimedelayestimationalgorithmsunderdifferentsignal-to-noiseratiosforInspireUAV義二次相關算法的估值能力相差不大，時延估計值的RMSE值較小且波動性低；當信噪比較低時，廣義互相關算法的RMSE值明顯大于另兩種算法。且隨著信噪比的降低，3種算法的時延估計偏離程度逐漸增大，與改進的廣義互相關算法相比，廣義互相關和廣義二次相關的時延估計性能較差。3.3算法用時為進一步驗證所提算法的時延估計的有效性，實驗在Windows10環(huán)境下，采用Matlab2014對兩種型號的無人機用3種不同時延估計算法進行100次仿真實驗，不同時延估計算法的平均算法用時仿真運行結果如表2所示。從表2的運行結果可以看出，不同的時延估計算法估計時延的時間是不同的。相同信號長度的時延估計中，廣義互相關和廣義二次相關算法運行時間較短，改進的廣義二次相關算法運行時間最長,相比于前兩種算法改進算法運行時間增加了8倍。由于四旋翼無人機最高時速可達60～72km·h-1，要求時延估計算法CPU運行時間不超過0.2s，定位誤差3～4m，對于無人機的時延估計，3種算法的算法用時能夠滿足要求。綜合考慮，改進的廣義二次相關算法更適合對無人機音頻信號進行時延估計，準確性高，抗噪性能和實用性更強。表2兩種類型無人機采用不同時延估計算法運行的算法用時仿真結果Table2Time-consumingsimulationre

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3031824