赵中华,李竞荣,邓德迎

(桂林电子科技大学 信息与通信学院, 广西 桂林 541004)

0 引言

声源定位技术因设备隐秘性好、不易被察觉、不受光线强度的影响、感知角度全面，广泛应用于军事领域和民用领域。长期以来，传声器阵列一直是语音信号处理中使用最广泛的信号获取技术，用传声器阵列实现定位的方法主要有基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率的谱估计技术、基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的定位算法。基于TDOA的定位算法复杂度小，硬件成本低，容易实现，在单声源定位中具有非常好的性能，应用最广泛。该方法主要分为两个阶段：延时估计和定位算法，如果延时的取值不准确，在定位阶段产生累计的误差会影响定位结果。

最经典的时延估计算法是广义互相关(generalized cross correlation, GCC) 算法[1]，该方法在信号和噪声不相关、信噪比高的条件下估计性能很好，然而室内声源定位的干扰信号主要来自混响声，和声源信号具有相关性，所以传统的时延估计技术如果直接用于室内声源定位，估计性能会严重下降。

为了解决混响干扰问题，2000年BENESTY[2]提出了基于自适应特征值分解的时延估计算法，利用接收信号的协方差矩阵估算出房间脉冲响应，求出直达声对应的信息，得到声音传播的时间延时，该方法可以克服混响声的干扰，但矩阵运算会有很大的运算量；后来 DOCL等[3]对自适应特征值分解的算法做了改进，通过对接收信号做白化处理降低算法对信噪比的要求，提高了算法的抗噪性；……