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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114089279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111203321.8，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法是由刘祖斌;邱颖楠设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法在说明书摘要公布了：一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法，能准确提取出带噪信号中的目标声信号，进行定位计算出来波的方向。本发明首先基于均匀同心圆麦克风阵列接收带噪声信号，对接收的信号进行预滤波并采样；然后读取数据提取出目标声信号；再对提取出的信号进行频谱分析确定峰值频率并进行再滤波缩小其带宽提高定位精度；最后利用MVDR波束形成方法实现目标声的定位。本发明处理数据点数少，计算量较小，可以减小相关硬件成本；定位算法采用MVDR波束形成方法并结合对角加载技术，定位精度高且稳定性较好。

本发明授权一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：定义坐标系如下：规定阵列平面为XY平面，垂直于阵列中心为Z轴方向；横摇角定义为声源与阵列中心连线与YZ平面的夹角，俯仰角θ定义为声源与阵列中心连线与XZ平面的夹角； 利用均匀同心圆麦克风阵列接收信号，假设该阵列麦克风个数为N，空间有一中心频率为f的窄带平面波以来向角入射到该阵列，空气中的声速为c；分别为入射信号的方位角与俯仰角，且满足-90°≤θ≤90°；此时第i个麦克风接收到的信号可表示为： 其中，sk代表原始信号；vk代表加性噪声；k代表采样点；τΘ为来自Θ方向的原信号入射到第i个麦克风时，相对于选定参考点的时延；设第i个麦克风的空间坐标为r＝x,y,0,i＝1,2,…N，则τΘ可以按照下式进行计算： 记阵列接收信号矢量与噪声矢量如下两式，上标“T”表示转置，下标“1,2,…,N”分别表示该阵列中第1、2…N号阵元： Xk＝[x1kx2k…xNk]T3 Vk＝[v1kv2k…vNk]T4 定义N×1维阵列方向矢量： 故阵列接收到的信号用矩阵可表示为： Xk＝aΘSsk+Vk6 其中，方向矢量aΘS具体可表示为： 上述所用均匀同心圆麦克风阵列的阵元数N＝32，由4个均匀分布的同心圆组成，由外到里4个同心圆上的阵元数分别为12、10、6、4； 步骤2：对接收到的信号进行预滤波，预滤波的作用有两个，一是消除由电子设备产生的噪声，二是滤除非目标声；其中预滤波采用4阶巴特沃斯带通滤波器，由于需要定位的目标声源典型频率范围在400～5000Hz之间，故带通滤波器通频带范围设定为300～6000Hz； 步骤3：读取数据并将目标声信号提取出来；主要通过计算短时平均幅度并设定合适的幅度阈值进行提取； 首先对存在目标声源的信号进行加窗分帧处理，假设待处理的信号为xk，将其分为D帧，帧移长度为T，窗函数为wk，其长度为L，则第d帧数据可表示为 xdk＝wkxk+dT,0≤k≤L-1,d＝1,2…,D8 其中，所选用的窗函数为汉宁窗，其函数表达式如下 利用短时平均幅度来判断每一帧信号是否为目标信号，具体步骤为：计算每一帧信号的短时平均幅度，若某帧信号的短时平均幅度大于设定的阈值，则判定为目标信号帧，否则为无效帧或噪声帧；短时平均幅度定义如下： 其中，下标“d”表示第d帧，d＝1,2,…,D，xdk表示第d帧信号，L代表每帧信号点数；最后，将每帧目标信号重组即可把目标信号从原始声信号中提取出来； 但是实际情况中，接收的信号中可能会存在短暂强噪声的影响，导致某一帧包含强噪声的信号的短时平均幅度也满足阈值条件被认为是目标信号帧；针对这一问题，提出了帧连续性的判断，具体如下：首先根据上述规则从信号中提取出满足阈值条件的所有信号帧并排序；然后根据信号帧的下标顺序进行分组，将下标连续的信号帧分别分组，得到若干组连续的信号帧；在这若干组连续信号帧中取帧数最大或者帧数大于某个阈值的那一组，认为是目标信号，其中，阈值可依据实际目标声源持续的时间进行设定； 步骤4：对提取出的目标声信号进行FFT分析，确定其峰值频率并依据该峰值频率进行滤波，进一步去除噪声； 假设对目标信号做FFT分析后确定的峰值频率为fmax，依照fmax-200,fmax+400Hz的通频带，用4阶巴特沃斯带通滤波器进行再次滤波，进一步去除无关噪声的影响，减小信号带宽，提高算法定位精度； 步骤5：利用最小方差无失真响应波束形成方法进行定位，计算波束形成的输出功率，通过遍历方位角与俯仰角得到输出功率谱峰值所对应的角度，即为估计的目标声方位； 一般波束形成的输出可表示为Yk＝WHXk11 其中，W为波束形成器的加权矢量，上标“H”表示共轭转置；波束形成器输出的功率为 P＝E[|Yk|2]＝WHE[XkXHk]W＝WHRXW12 式中，E[·]表示取期望运算，RX为阵列接收信号的协方差矩阵且RX＝E[XkXHk]，对于N个麦克风组成的阵列，假设阵列接收信号的采样点数为K，则协方差矩阵可按下式估计得到： MVDR波束形成的原理是在约束期望方向上的信号幅度响应一定的同时，使阵列总的输出功率最小，用下述优化问题表示： 可用拉格朗日乘子法求解上述优化问题；令目标函数为： LW＝WHRXW+l[WHaΘS-1]15 式中，l为拉格朗日乘子；对上式关于W求偏导可得： 令上式等于零，可求得接收来自方向ΘS的期望信号的MVDR波束形成器的最佳权矢量为： 式中，μ为一比例常数；注意到约束条件WHaΘS＝1可以等价写为aHΘSW＝1，式16两边同时左乘aHΘS，可求得： 也即MVDR波束形成器的最优权矢量为： 将式19代入式12，即可求得MVDR波束形成的功率谱 在观测空间内扫描每个角度，根据式20，计算功率谱值，其中最大值对应的角度值即为信号的方位； 实际情况中估计的协方差矩阵RX会带有一定的误差，采用对角加载的方法对其进行修正，提高后续算法的稳定性；采用的对角加载方法如下：首先依据式13估计得到未修正的协方差矩阵记为RX，而后计算该协方差矩阵对角线元素的标准差σ与对角线元素均值μ0，修正系数α为： α＝minσ,μ021 最终可得到对角加载后的协方差矩阵为： 其中I为与RX相同维数的单位矩阵； 所述的MVDR波束形成方法进行定位所用的数据时长为0.1s，将前述步骤得到的目标声信号按照0.1s时长进行分组，每组数据分别计算定位结果，通过比对取平均的优化方法得到最终的定位计算结果，提高定位精度。

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