本发明涉及声源定位，具体涉及一种基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法及装置。
背景技术：
1、近年来，语音交互技术以惊人的速度发展，不仅赋予日常生活诸多便捷，也促成了各行业的深刻变革。其中，阵列信号处理技术的应用为声源定位提供了强大的技术支持。通过部署的声传感器阵列，有效地获取声音信号数据。随后借助声源定位算法对这些信号进行处理，从而确定声源的位置。当前，声源定位技术在许多领域都展现出了强大的应用潜力和显著的成功。但在复杂环境下，特别是在密闭空间中，噪声和混响对声源定位造成显著干扰，导致传统算法的定位结果误差较大。因此，如何实现声源定位的高效性、实时性和准确性，目前是该领域面临的主要挑战。此外，由于声源定位的过程中需要布设大量的传感器，因此，在传统的方法下，需要布设大量的线缆进行信号传输，这无疑需要大量的时间、人力资源。
2、根据定位原理的差异，被动声定位算法主要分为：基于高分辨率谱估计的声定位算法、基于最大输出功率的可控波束形成声定位算法、基于到达时间差的声定位算法。
3、一、基于高分辨率谱估计的声定位算法：
4、为了准确确定目标声源的角度信息，高分辨率谱估计声定位算法通过分析多个传感器捕获的声音信号，计算相关矩阵，并构建空间谱。该算法主要有：特征值分解法(music)、回归模型法(ar)、最小方差法(mv)、最大熵(me)和esprit法。理论上，这些算法均能实现出色的目标声源角度精准预测。然而，在实践应用的情境下，它们的表现往往不尽如人意，未完全达到预期效果。主要原因有以下两点：首先，这些算法常常需要使用接收信号的均值来近似相关矩阵，但在真实环境中难以满足信号和噪声互不相关以及声源信号平稳的条件，导致算法对噪声和混响过于敏感，鲁棒性不足。另外，这些算法更适用于远场目标的定位，而在面对近场目标，特别是在密闭环境下，定位效果会显著降低。
5、二、基于最大输出功率的可控波束形成声定位算法：
6、波束形成算法旨在通过抑制非目标方向的声信号，聚焦特定方向的声源，以锐化波束。其流程包括：滤波处理以消除噪声，加权求和组合信号形成波束，并调整权值搜索最大输出功率方向，确定声源角度。根据不同的分类标准，波束形成算法可以被划分为两种类型：一种为传统型(即延迟-累积法)，另一种则被称为自适应波束形成。其中，传统的波束形成技术基于阵列中的声学传感器的定位数据与预期声音信号的方位信息，通过使用预设的权重来处理每个阵元的信号，以此方式计算出目标声源的角位移及坐标。而自适应波束形成法则在定位性能上更胜一筹。这种算法能够根据特定的优化准则，自适应地调整加权值，有效滤除信号中的噪声成分，从而更准确地定位和跟踪目标声源。这种灵活性和适应性使得自适应波束形成法在实际应用中具有更高的准确性和可靠性。
7、虽然可控波束形成的声源定位技术被早已广泛应用，但是这类方法需要进行全局最优值搜索，难以在实际中被应用。虽然可通过一些迭代方法能适当降低运算，但是可能会导致无法搜索到有效的全局峰值而使定位失败。另外，波束形成技术依赖于声源信号的频谱特性，而在实际中，源信号、噪声信号、混响信号等先验知识难以获得，这也限制了该类算法的应用范围。
8、三、基于到达时间差的声定位算法：
9、基于到达时间差的声定位算法对目标声源定位过程分成两步：时延估计和声源定位。首先，通过采用诸如广义互相关法、自适应最小均方误差时延估计算法、互功率谱法等多种算法进行时延估计，以量化声波至各传感器的传播时间相对于参考传感器的差异。随后，在声源定位环节，利用这些时延数值与声速，推算出声波至阵列各点路径长度的相对差异，结合几何定位原理，最终实现目标声源位置的精确定位。
10、基于时延估计的定位方法在一定的噪声和混响下具有较高的定位精度，计算量远小于基于最大输出功率的可控波束形成技术和基于高分辨率的频谱估计技术，适用于实际应用。此外，通过对时延估计算法的优化，即使是在低信噪比、高混响的环境下也可以取得非常好的定位成果。
11、因此，如何在到达时延差的声定位算法的基础上，发明一种声源定位优化方法，通过对现有的算法进行改进，充分发挥麦克风阵列声源定位技术的优势，成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为此，本发明提供基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法及装置，该方法在电力载波的通信方式下，基于到达时延差的声定位算法，对现有的算法进行改进，并充分发挥麦克风阵列声源定位技术的优势，解决在密闭空间中因噪声和混响严重干扰导致的声源定位精度大幅下降、以及传统方法需要布设大量的线缆进行信号传输，导致需要大量的时间、人力资源的问题。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，包括：
3、通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得声源模拟信号；通过采集卡对所述声源模拟信号进行采集，获得声源数字信号；
4、将所述声源数字信号通过ofdm方式进行调制处理，获得高频模拟信号；
5、将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端；
6、在所述接收端，将所述高频模拟信号进行解耦、解调处理，获得所述声源数字信号，并将所述声源数字信号传递至pc端；
7、pc端接收到所述声源数字信号后，将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号；
8、通过设定改进算法对所述归一化声源信号进行计算，获得时延值；
9、根据获得的所述时延值及声速，通过计算获得声波至阵列各点路径长度的相对差异，并结合几何定位原理，实现目标声源位置的精确定位。
10、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法的优选方案，在通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得所述声源模拟信号的过程中，通过设定信号放大组件对所述声源信号进行放大处理；通过前置带通滤波对放大后的所述声源信号进行滤波处理。
11、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法的优选方案，在将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端的过程中，通过耦合单元将调制处理后获得的所述高频模拟信号接入电力网络中，实现所述电力线的载波作用。
12、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法的优选方案，在将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号的过程中，通过min-max归一化策略对所述声源数字信号进行归一化处理，所述min-max归一化策略的表达式为：
13、
14、式中，x为数据点；x'为归一化后的数据点；xmin为数据集中最小数据点；xmax为数据集中最大数据点。
15、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法的优选方案，在通过设定改进算法对所述归一化声源信号进行计算，获得所述时延值的过程中，所述设定改进算法为基于scot/phat加权的广义三次互相关算法；通过所述广义三次互相关算法计算获得所述时延值的步骤为：
16、将两个信号分别做自相关运算，获得两个自相关函数；
17、将两个信号做互相关运算，获得互相关函数；
18、将两个所述自相关函数和所述互相关函数做互相关运算，获得互功率谱密度；
19、通过加权函数对所述互功率谱密度进行处理，获得加权互功率谱；
20、对所述加权互功率谱进行傅里叶反变换处理，获得广义三次互相关函数；
21、对所述广义三次互相关函数进行检测，获得所述广义三次互相关函数的最大峰值；所述最大峰值对应的时间为时延值，根据获得的所述时延值，结合几何定位算法解算声源位置。
22、本发明还提供基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，基于以上基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，包括：
23、声源数字信号获取模块，用于通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得声源模拟信号；通过采集卡对所述声源模拟信号进行采集，获得声源数字信号；
24、声源数字信号调制模块，用于将所述声源数字信号通过ofdm方式进行调制处理，获得高频模拟信号；
25、高频模拟信号耦合模块，用于将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端；
26、高频模拟信号解调模块，用于在所述接收端，将所述高频模拟信号进行解耦、解调处理，获得所述声源数字信号，并将所述声源数字信号传递至pc端；
27、声源信号归一化模块，用于pc端接收到所述声源数字信号后，将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号；
28、声源信号时延值获取模块，用于通过设定改进算法对所述归一化声源信号进行计算，获得时延值；
29、声源定位模块，用于根据获得的所述时延值及声速，通过计算获得声波至阵列各点路径长度的相对差异，并结合几何定位原理，实现目标声源位置的精确定位。
30、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置的优选方案，所述声源数字信号获取模块中，在通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得所述声源模拟信号的过程中，通过设定信号放大组件对所述声源信号进行放大处理；通过前置带通滤波对放大后的所述声源信号进行滤波处理。
31、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置的优选方案，所述高频模拟信号耦合模块中，在将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端的过程中，通过耦合单元将调制处理后获得的所述高频模拟信号接入电力网络中，实现所述电力线的载波作用。
32、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置的优选方案，所述声源信号归一化模块中，在将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号的过程中，通过min-max归一化策略对所述声源数字信号进行归一化处理，所述min-max归一化策略的表达式为：
33、
34、式中，x为数据点；x'为归一化后的数据点；xmin为数据集中最小数据点；xmax为数据集中最大数据点。
35、作为基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置的优选方案，所述声源信号时延值获取模块包括：
36、信号自相关运输子模块，用于将两个信号分别做自相关运算，获得两个自相关函数；
37、信号互相关运算子模块，用于将两个信号做互相关运算，获得互相关函数；
38、互功率谱密度运算子模块，用于将两个所述自相关函数和所述互相关函数做互相关运算，获得互功率谱密度；
39、互功率谱加权子模块，用于通过加权函数对所述互功率谱密度进行处理，获得加权互功率谱；
40、傅里叶反变换子模块，用于对所述加权互功率谱进行傅里叶反变换处理，获得广义三次互相关函数；
41、最大峰值检测子模块，用于对所述广义三次互相关函数进行检测，获得所述广义三次互相关函数的最大峰值；所述最大峰值对应的时间为时延值，根据获得的所述时延值，结合几何定位算法解算声源位置。
42、本发明具有如下优点：通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得声源模拟信号；通过采集卡对所述声源模拟信号进行采集，获得声源数字信号；将所述声源数字信号通过ofdm方式进行调制处理，获得高频模拟信号；将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端；在所述接收端，将所述高频模拟信号进行解耦、解调处理，获得所述声源数字信号，并将所述声源数字信号传递至pc端；pc端接收到所述声源数字信号后，将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号；通过设定改进算法对所述归一化声源信号进行计算，获得时延值；根据获得的所述时延值及声速，通过计算获得声波至阵列各点路径长度的相对差异，并结合几何定位原理，实现目标声源位置的精确定位。本发明基于时延估计的定位方法在一定的噪声和混响下具有较高的定位精度，计算量远小于基于最大输出功率的可控波束形成技术和基于高分辨率的频谱估计技术，适用于实际应用。此外，通过对时延估计算法的优化，即使是在低信噪比、高混响的环境下也可以取得非常好的定位成果。本发明，解决了在密闭空间中因噪声和混响严重干扰导致的声源定位精度大幅下降、以及传统方法需要布设大量的线缆进行信号传输，导致需要大量的时间、人力资源的问题，本发明对于提高密闭空间中声源定位的精度，节省人力、物力成本，提高前期传感器布设效率具有重要意义。
1.基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，在通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得所述声源模拟信号的过程中，通过设定信号放大组件对所述声源信号进行放大处理；通过前置带通滤波对放大后的所述声源信号进行滤波处理。
3.根据权利要求2所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，在将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端的过程中，通过耦合单元将调制处理后获得的所述高频模拟信号接入电力网络中，实现所述电力线的载波作用。
4.根据权利要求3所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，在将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号的过程中，通过min-max归一化策略对所述声源数字信号进行归一化处理，所述min-max归一化策略的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，在通过设定改进算法对所述归一化声源信号进行计算，获得所述时延值的过程中，所述设定改进算法为基于scot/phat加权的广义三次互相关算法；通过所述广义三次互相关算法计算获得所述时延值的步骤为：
6.基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，采用权利要求1-5任一项所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，其特征在于，所述声源数字信号获取模块中，在通过声传感器阵列获取声源信号，并对获取的所述声源信号进行放大、滤波处理，获得所述声源模拟信号的过程中，通过设定信号放大组件对所述声源信号进行放大处理；通过前置带通滤波对放大后的所述声源信号进行滤波处理。
8.根据权利要求7所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，其特征在于，所述高频模拟信号耦合模块中，在将所述高频模拟信号耦合到电力线中，并通过所述电力线将所述高频模拟信号传递至接收端的过程中，通过耦合单元将调制处理后获得的所述高频模拟信号接入电力网络中，实现所述电力线的载波作用。
9.根据权利要求8所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，其特征在于，所述声源信号归一化模块中，在将所述声源数字信号进行归一化处理，获得归一化声源信号的过程中，通过min-max归一化策略对所述声源数字信号进行归一化处理，所述min-max归一化策略的表达式为：
10.根据权利要求9所述的基于电力载波下的密闭空间声传感器阵列定位装置，其特征在于，所述声源信号时延值获取模块包括：
