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摘 要：本文提出了一种基于四元交叉阵的声源定位方法，并设计了声源定位系统。利用4个声源传感器采集声源信号，经过放大、处理、AD转换等步骤，采用广义互相关函数法计算信号到达4个传感器的时间差，从而确定声源的位置。实验表明，该系统在速度和精度上都能达到较好的性能。该声源定位系统可以与具有低成本惯性传感器的运动估计系统相结合，以提高估计精度。
关键词：声源定位 四元交叉阵 到达时差 广义互相关函数
中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2021）04（c）-0155-03
Acoustic Source Localization Based on 4-Element Cross Array
ZHANG Wu WANG Hongyuan* JIN Xiaolei
（School of Information Science and Engineering， Shenyang Ligong University， Shenyang， Liaoning Province， 110159 China）
Abstract： In this paper， an acoustic source localization method based on 4-element cross-array is presented， and an acoustic source localization system is designed. Four acoustic sensors are employed to collect the acoustic source signal， after several steps as amplifying， processing， AD conversion， generalized cross-correlation function method is used to compute the time difference of the signal arrival to the four sensors， then the position of the acoustic source can be determined. Experiments show that our system can achieve good performance in both speed and accuracy. The acoustic source localization system can be incorporated into a motion estimation system with low cost inertial sensors to increase estimation accuracy.
Key Words： Acoustic source localization; 4-element cross-array; Time difference of arrival; Generalized cross-correlation function
近些年来，在空间中寻找声源的问题引起了科学界越来越大的兴趣。声源定位技术是利用声传感器阵列采集声信号，然后用微处理器实现声源处理算法，对信号进行分析和处理，确定声源在三维空间中的位置。四元交叉阵是圆阵的一种特殊形式，能在平面0～360°范围内探测目标方位，且易于布置，节省成本。
本文提出利用麦克风阵列实现近场信源定位和远场波达方向（DOA）估计的多种算法，设计了一种可供实际应用的声源定位系统。它可以进一步应用于具有低成本MEMS惯性传感器的大型三维运动估计系统中。
1 基于四元交叉阵的声源定位原理
声源定位技术是利用声传感器阵列采集声信号，然后用微处理器实现声源处理算法，对信号进行分析和处理，确定声源在三维空间中的位置[1-2]。
交叉阵列，可视为两个正交线列阵。它们由S1、S3和S2、S4组成。线阵中两个阵元之间的距离为D，在坐标系中两个阵元的交点设為零，如图1所示。
当声源与阵列中心之间的距离远远大于阵列元件之间的距离时，我们可以假设声源T是一个点声源，而声音则以球形波的形式传播。假设从声源T到S1的传播时间为t1，则S2、S3、S4与S1的相对到达时间差分别为，S2、S3、S4与S1的距离差分别为，那么我们有：
（1）
这里C是空气中的声速，为340m/s，如果声源T与阵列元件S1之间的距离为r1，则：r1=Ct1。
在此假设下，声波信号被传播为球面波，阵元S1、S2、S3和S4正好位于以T为中心的4个球体上，分别以为半径。因此，我们可以得到方程组：
（2）
通过对时差的测量，我们可以计算距离差，然后方程（2）可以通过求解得到声源的位置。
下面我们推导出球坐标与时差之间的关系。
我们知道，声源T在直角坐标系和球面坐标系中的位置之间的关系是：
（3）
其中。
根据上述方程，我们可以计算声源与阵列中心之间的半径r，以及声源的方位角和螺距如下：
（4）
由于，i=2，3，4，上述方程可简化为：
（5）
（6）
（7） （8）
通过测量到达的时差，我们可以确定声波的位置源T[3-5]。
2 声源定位系统设计实现
2.1 硬件设计
如图2所示，根据上述声源定位原理，设计了一种实用的平面声源定位系统。该系统由5个模块组成：处理模块、传感模块、无线通信模块、显示模块和电源管理模块。采用ATmega328P作为微处理器，对四元交叉阵列的声信号进行采集和处理，同时还负责控制节点中的其他模块，处理数据、控制与计算机的通信，管理电源模式等。
无线通信模块选择NRF905跳频数据传输芯片，传感模块可以包括一种或多种类型的传感器，这里我们使用电子声传感器采集声音信号，并使用可编程增益放大器对信号进行放大、滤波，然后进行A/D转换。
2.2 时延估计算法
首先计算两个声信号的平均值，然后在嵌套循环中实现互相关算法，然后根据最大互相关函数值进行互相关函数值的比较，该值是两个不同路径的声信号的时延。
利用这些公式，结合我们已经得到的时间延迟，可以计算出声源的位置。
3 声音定位实验
在实验室里，温度约为22℃，因此空气中的声速约为344m/s。
将声源位置固定在（35，25），然后由微处理器计算时间延迟，最后计算声源位置，结果如表1所示。
除第4组由于风、車、人的声音等外界噪声造成的假结果外，每次得到的误差均在6cm以内。在实验中，应将安装误差和观测误差控制在最小范围内，以减小定位误差。
基于微处理器的定位系统具有实用价值，处理速度可以满足系统要求。然而，由于位数和浮点数据的精度有限，定位精度和速度受到限制。因此，可以考虑将采集到的数据直接发送到计算机上，通过运行在计算机上的软件程序来计算时间延迟和声源位置，从而达到更高的精度[6]。
实验结果表明，四元交叉阵列的最大误差约为4°，处理速度可以满足系统要求。基于四元十字阵的定位系统具有实用价值。
4 结语
本文提出了一种基于到达时差算法的声源定位方法，选择四元交叉阵列作为中心阵，并利用微处理器、无线收发芯片等电路实现了一个实用的声源定位系统。实验结果表明，该方法在速度和精度上都取得了较好的性能。
参考文献
[1] 刘敏，雷鸣.改进的五元十字炸点声定位算法研究[J].电子产品世界，2017，24（6）：53-57.
[2] 王珊.声探测定位系统的设计与实现[D].太原：中北大学，2018.
[3] Mengmeng Qin，De Hu，Zhe Chen，et al.Compressive Sensing-Based Sound Source Localization for Microphone Arrays[J].Circuits，Systems，and Signal Processing，2021：1-24.
[4] 柳雅龙.基于十字阵列被动超声的发动机噪声定位研究[J].舰船电子工程，2020，40（9）：52-55.
[5] 王洋，张鸿涛，纪春佳.三角形五元十字混合阵列弹丸落点定位方法[J].探测与控制学报，2020，42（4）：92-97.
[6] 雷鸣，陈祥杰.影响五元十字阵声学定位精度因素分析[J].计算机与数字工程，2017，45（3）：426-429.
关键词：声源定位 四元交叉阵 到达时差 广义互相关函数
中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2021）04（c）-0155-03
Acoustic Source Localization Based on 4-Element Cross Array
ZHANG Wu WANG Hongyuan* JIN Xiaolei
（School of Information Science and Engineering， Shenyang Ligong University， Shenyang， Liaoning Province， 110159 China）
Abstract： In this paper， an acoustic source localization method based on 4-element cross-array is presented， and an acoustic source localization system is designed. Four acoustic sensors are employed to collect the acoustic source signal， after several steps as amplifying， processing， AD conversion， generalized cross-correlation function method is used to compute the time difference of the signal arrival to the four sensors， then the position of the acoustic source can be determined. Experiments show that our system can achieve good performance in both speed and accuracy. The acoustic source localization system can be incorporated into a motion estimation system with low cost inertial sensors to increase estimation accuracy.
Key Words： Acoustic source localization; 4-element cross-array; Time difference of arrival; Generalized cross-correlation function
近些年来，在空间中寻找声源的问题引起了科学界越来越大的兴趣。声源定位技术是利用声传感器阵列采集声信号，然后用微处理器实现声源处理算法，对信号进行分析和处理，确定声源在三维空间中的位置。四元交叉阵是圆阵的一种特殊形式，能在平面0～360°范围内探测目标方位，且易于布置，节省成本。
本文提出利用麦克风阵列实现近场信源定位和远场波达方向（DOA）估计的多种算法，设计了一种可供实际应用的声源定位系统。它可以进一步应用于具有低成本MEMS惯性传感器的大型三维运动估计系统中。
1 基于四元交叉阵的声源定位原理
声源定位技术是利用声传感器阵列采集声信号，然后用微处理器实现声源处理算法，对信号进行分析和处理，确定声源在三维空间中的位置[1-2]。
交叉阵列，可视为两个正交线列阵。它们由S1、S3和S2、S4组成。线阵中两个阵元之间的距离为D，在坐标系中两个阵元的交点设為零，如图1所示。
当声源与阵列中心之间的距离远远大于阵列元件之间的距离时，我们可以假设声源T是一个点声源，而声音则以球形波的形式传播。假设从声源T到S1的传播时间为t1，则S2、S3、S4与S1的相对到达时间差分别为，S2、S3、S4与S1的距离差分别为，那么我们有：
（1）
这里C是空气中的声速，为340m/s，如果声源T与阵列元件S1之间的距离为r1，则：r1=Ct1。
在此假设下，声波信号被传播为球面波，阵元S1、S2、S3和S4正好位于以T为中心的4个球体上，分别以为半径。因此，我们可以得到方程组：
（2）
通过对时差的测量，我们可以计算距离差，然后方程（2）可以通过求解得到声源的位置。
下面我们推导出球坐标与时差之间的关系。
我们知道，声源T在直角坐标系和球面坐标系中的位置之间的关系是：
（3）
其中。
根据上述方程，我们可以计算声源与阵列中心之间的半径r，以及声源的方位角和螺距如下：
（4）
由于，i=2，3，4，上述方程可简化为：
（5）
（6）
（7） （8）
通过测量到达的时差，我们可以确定声波的位置源T[3-5]。
2 声源定位系统设计实现
2.1 硬件设计
如图2所示，根据上述声源定位原理，设计了一种实用的平面声源定位系统。该系统由5个模块组成：处理模块、传感模块、无线通信模块、显示模块和电源管理模块。采用ATmega328P作为微处理器，对四元交叉阵列的声信号进行采集和处理，同时还负责控制节点中的其他模块，处理数据、控制与计算机的通信，管理电源模式等。
无线通信模块选择NRF905跳频数据传输芯片，传感模块可以包括一种或多种类型的传感器，这里我们使用电子声传感器采集声音信号，并使用可编程增益放大器对信号进行放大、滤波，然后进行A/D转换。
2.2 时延估计算法
首先计算两个声信号的平均值，然后在嵌套循环中实现互相关算法，然后根据最大互相关函数值进行互相关函数值的比较，该值是两个不同路径的声信号的时延。
利用这些公式，结合我们已经得到的时间延迟，可以计算出声源的位置。
3 声音定位实验
在实验室里，温度约为22℃，因此空气中的声速约为344m/s。
将声源位置固定在（35，25），然后由微处理器计算时间延迟，最后计算声源位置，结果如表1所示。
除第4组由于风、車、人的声音等外界噪声造成的假结果外，每次得到的误差均在6cm以内。在实验中，应将安装误差和观测误差控制在最小范围内，以减小定位误差。
基于微处理器的定位系统具有实用价值，处理速度可以满足系统要求。然而，由于位数和浮点数据的精度有限，定位精度和速度受到限制。因此，可以考虑将采集到的数据直接发送到计算机上，通过运行在计算机上的软件程序来计算时间延迟和声源位置，从而达到更高的精度[6]。
实验结果表明，四元交叉阵列的最大误差约为4°，处理速度可以满足系统要求。基于四元十字阵的定位系统具有实用价值。
4 结语
本文提出了一种基于到达时差算法的声源定位方法，选择四元交叉阵列作为中心阵，并利用微处理器、无线收发芯片等电路实现了一个实用的声源定位系统。实验结果表明，该方法在速度和精度上都取得了较好的性能。
参考文献
[1] 刘敏，雷鸣.改进的五元十字炸点声定位算法研究[J].电子产品世界，2017，24（6）：53-57.
[2] 王珊.声探测定位系统的设计与实现[D].太原：中北大学，2018.
[3] Mengmeng Qin，De Hu，Zhe Chen，et al.Compressive Sensing-Based Sound Source Localization for Microphone Arrays[J].Circuits，Systems，and Signal Processing，2021：1-24.
[4] 柳雅龙.基于十字阵列被动超声的发动机噪声定位研究[J].舰船电子工程，2020，40（9）：52-55.
[5] 王洋，张鸿涛，纪春佳.三角形五元十字混合阵列弹丸落点定位方法[J].探测与控制学报，2020，42（4）：92-97.
[6] 雷鸣，陈祥杰.影响五元十字阵声学定位精度因素分析[J].计算机与数字工程，2017，45（3）：426-429.