CN109100685A - 一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，包括建立双面四元十字阵传声器阵列模型；根据被动声定位原理，推导单一四元十字阵的声源方位计算公式；根据双面四元十字阵传声器阵列模型中平面内的俯仰角正弦值引入声源方位计算公式设计加权系数；引入双面四元十字阵被动声定位融合算法计算出最终声源球坐标。本发明能够解决当目标声源与平面阵夹角较小时，容易出现测量方位模糊的问题，并且将融合算法运用到被动声定位中，建立双面四元传声器阵列进行研究，以提高声源定位的精确度和稳定性。

Description

一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法

技术领域

本发明属于声源定位技术领域，涉及一种融合算法，具体涉及一种双面四元十字阵的被动声定位算法。

背景技术

通过外界的声源信号，人类可以收集环境中的重要信息，不同的声源都会蕴含不同的信息，具有各自的独特性，正因为这些独特性，可以通过算法对声源目标进行定位。在实际的应用场景中，有时既要求对声源进行定位，也需要具有较高的定位精度。传声器阵列可以用于被动接收声音信号，使得提取信号信息变得可行而有实际意义。近几年，传声器阵列在声源定位中使用较多，其性能优于单个具有全指向性的传声器，此外合理的摆放传声器阵列的位置，能够适应复杂的实际环境。随着传声器、声学和信号处理等技术的迅速发展，国内外科研人员已深入开展了对传声器阵列和声定位算法的声探测技术研究工作。

国内方面，王楷等人提出一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,采用单源多元混响模型,将混响效应描述为室内冲激响应滤波器对信号的滤波过程,估计不同阵元的冲激响应抑制混响,根据冲激响应峰值计算时延，改进后声源定位更加精确。刘月婵等人通过球面阵波束扫描获得实际声源的空间聚焦谱,假定各扫描点为虚拟声源,将实际声源聚焦谱看作全体虚拟源共同作用的结果,得到各虚拟源对声场的贡献量,实现声源精确定位。

在声阵实际的工程应用中，当时延估计存在误差时，测距和侧向误差仍然存在，在目标声源与平面阵夹角较小时，两者误差变得更大，容易出现测量方位模糊的问题，且单一阵列测量数据不稳定。

所以，需要一种新的技术方案来解决上述问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种双面四元十字阵的被动声定位算法，能够解决当目标声源与平面阵夹角较小时，容易出现测量方位模糊的问题，并且将融合算法运用到被动声定位中，建立双面四元传声器阵列进行研究，以提高声源定位的精确度和稳定性。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，包括如下步骤：

1)建立双面四元十字阵传声器阵列模型；

2)根据被动声定位原理，推导单一四元十字阵的声源方位计算公式；

3)根据双面四元十字阵传声器阵列模型中平面内的俯仰角正弦值引入声源方位计算公式设计加权系数；

4)引入双面四元十字阵被动声定位融合算法计算出最终声源球坐标。

进一步地，所述步骤1中建立的双面四元十字阵传声器阵列模型具体如下：

该阵列由6个传声器组成，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别表示这6个传声器，建立X-Y-Z笛卡尔三维坐标系，以X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个四元十字阵，以X-O-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个四元十字阵，两个四元十字阵都以S1为基准传声器，声源A传播到S2、S3、S4、S5、S6与S1的时延值分别为τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁、τ₅₁、τ₆₁。设6个传声器与坐标原点(O，0，0)之间的距离，即阵元轴间距都是d，则每个传声器的坐标可表示为:S1(d/2，0，0)、S2(0，d/2，0)、S3(-d/2，0，0)、S4(0，-d/2，0)、S5(0，0，d/2)、S6(0，0，-d/2)。声源A在笛卡尔坐标系下的坐标为A(x，y，z)，在球坐标系下的坐标为A(r，θ，φ)。声源A与坐标原点之间的距离为r，A在X-Y-0平面上的投影点为A'，俯仰角AOZ为θ，方位角A'OX为φ，目标声源A产生的是以球面波形式传播的声波，传播速度为c，由此得出五组声程差分别为：d₂₁，d₃₁，d₄₁，d₅₁，d₆₁，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，5。

进一步地，所述步骤2中分别包括如下两个步骤：

2.1)推导出第一个基于X-Y-0平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式，其具体为：

基于笛卡尔三维坐标系，利用X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个单面四元十字阵，设在X-Y-0平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₀(x₀，y₀，r₀)，球坐标为A₀(r₀，θ₀，φ₀)，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S2、S3、S4的距离公式，推导出第一个单面四元十字阵中A₀(x₀，y₀，r₀)的计算公式如下:

其中，x₀，y₀和r₀的取值只与声程差d₂₁，d₃₁，d₄₁和阵元轴间距d有关，可得出：

结合式(1)、(2)，且r₀＞＞d_i1，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，可推导得出第一个单面四元十字阵中A₀(r₀，θ₀，φ₀)的计算公式为：

从式(3)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₀、俯仰角θ₀和方位角φ₀的取值仅与时延值τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位

2.2)推导出第二个基于X-0-Z平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式，其具体为：

基于笛卡尔三维坐标系，利用X-0-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个单面四元十字阵，设在X-0-Z平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₁(x₁，z₁，r₁)，球坐标为A₁(r₁，θ₁，φ₁)，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S3、S5、S6的距离公式，推导出第二个单面四元十字阵中A₁(x₁，z₁，r₁)的计算公式如下：

其中，x₁，z₁和r₁的取值只与声程差d₃₁，d₅₁，d₆₁和阵元轴间距d有关，结合式(2)、(4)，且r₁＞＞d_i1，；d_i1＝c*τ_i1，i＝3,5,6，可推导得出第二个单面四元十字阵中A₁(r₁，θ₁，φ₁)的计算公式为：

从式(5)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₁、俯仰角θ₁和方位角φ₁的取值仅与时延值τ₃₁、τ₅₁、τ₆₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位。

进一步地，所述步骤3和4具体为：

通过反复仿真试验，提出将X-Y-0平面俯仰角的正弦值作为加权系数来构造双面四元十字阵被动声定位融合算法，以达到减少测量误差产生，克服当目标与平面阵列夹角变化时，对测距和测向有影响的目的，设加权系数为k₀，k₁，利用该方法求取声源A的坐标(r，θ，φ)的计算公式如下:

其中，k₀＝sinθ₀，k₁＝1-k₀，式(6)不仅可以减少由于相关参数如时延估计、声速c、每个传声器与基准传声器S1之间的距离等误差引起的声源方位测量误差，而且可以克服当目标与平面阵列夹角较小引入较大测距和测向误差的缺点。

本发明首先建立双面四元十字阵传声器阵列模型，根据被动声定位原理，推导单一四元十字阵的声源方位计算公式，将俯仰角的正弦值作为加权系数引入声源球坐标公式，提出双面四元十字阵被动声定位融合算法。该融合算法定位精度较高，性能稳定，具有较好的声源定位效果。

有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：

1、当时延估计存在误差时，测距和侧向误差仍然存在，在目标声源与平面阵夹角较小时，两者误差变得更大，且容易出现测量方位模糊的问题，本发明通过引入融合算法，可以解决该问题。

2、本发明的融合算法定位精度较高，性能稳定，具有较好的声源定位效果，在实际实验中，相比于单一十字阵，将融合算法引入到双面四元十字阵中，可以更加稳定的测量出声源的方位数据，仿真结果表明：比单一阵列的俯仰角测量精度提高大约3到5倍，方位角测量精度提高大约1到2倍。

附图说明

图1为双面四元十字阵模型示意图；

图2为声源俯仰角误差比较分析示意图；

图3为声源方位角误差比较分析示意图；

图4为当俯仰角为30°时，时延估计误差与俯仰角测量精度关系对比图；

图5为当俯仰角为60°时，时延估计误差与俯仰角测量精度关系对比图；

图6为当俯仰角为30°时，时延估计误差与方位角测量精度的关系对比图；

图7为当俯仰角为60°时，时延估计误差与方位角测量精度的关系对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。

实施例1：

本发明提供一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，包括如下步骤：

1)建立双面四元十字阵传声器阵列模型，其具体为：

如图1所示，该阵列由6个传声器组成，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别表示这6个传声器，建立X-Y-Z笛卡尔三维坐标系，以X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个四元十字阵，以X-O-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个四元十字阵，两个四元十字阵都以S1为基准传声器，声源A传播到S2、S3、S4、S5、S6与S1的时延值分别为τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁、τ₅₁、τ₆₁。设6个传声器与坐标原点(O，0，0)之间的距离，即阵元轴间距都是d，则每个传声器的坐标可表示为:S1(d/2，0，0)、S2(0，d/2，0)、S3(-d/2，0，0)、S4(0，-d/2，0)、S5(0，0，d/2)、S6(0，0，-d/2)。声源A在笛卡尔坐标系下的坐标为A(x，y，z)，在球坐标系下的坐标为A(r，θ，φ)。声源A与坐标原点之间的距离为r，A在X-Y-0平面上的投影点为A'，俯仰角AOZ为θ，方位角A'OX为φ，目标声源A产生的是以球面波形式传播的声波，传播速度为c，由此得出五组声程差分别为：d₂₁，d₃₁，d₄₁，d₅₁，d₆₁，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，5。

2)根据被动声定位原理，推导单一四元十字阵的声源方位计算公式，其分别包括以下两个部分：

2.1)推导出第一个基于X-Y-0平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式，其具体为：

基于笛卡尔三维坐标系，利用X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个单面四元十字阵，设在X-Y-0平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₀(x₀，y₀，r₀)，球坐标为A₀(r₀，θ₀，φ₀)，根据图1所示，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S2、S3、S4的距离公式，推导出第一个单面四元十字阵中A₀(x₀，y₀，r₀)的计算公式如下:

其中，x₀，y₀和r₀的取值只与声程差d₂₁，d₃₁，d₄₁和阵元轴间距d有关，基于图1所示极性关系，可得出：

结合式(1)、(2)，且r₀＞＞d_i1，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，可推导得出第一个单面四元十字阵中A₀(r₀，θ₀，φ₀)的计算公式为：

从式(3)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₀、俯仰角θ₀和方位角φ₀的取值仅与时延值τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位。

2.2)推导出第二个基于X-0-Z平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式，其具体为：

基于笛卡尔三维坐标系，利用X-0-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个单面四元十字阵，设在X-0-Z平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₁(x₁，z₁，r₁)，球坐标为A₁(r₁，θ₁，φ₁)，基于图1所示，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S3、S5、S6的距离公式，推导出第二个单面四元十字阵中A₁(x₁，z₁，r₁)的计算公式如下：

其中，x₁，z₁和r₁的取值只与声程差d₃₁，d₅₁，d₆₁和阵元轴间距d有关，结合式(2)、(4)，且r₁＞＞d_i1，；d_i1＝c*τ_i1，i＝3,5,6，可推导得出第二个单面四元十字阵中A₁(r₁，θ₁，φ₁)的计算公式为：

从式(5)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₁、俯仰角θ₁和方位角φ₁的取值仅与时延值τ₃₁、τ₅₁、τ₆₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位。

3)根据双面四元十字阵传声器阵列模型中平面内的俯仰角正弦值引入声源方位计算公式设计加权系数，其具体为：

通过反复仿真试验，提出将X-Y-0平面俯仰角的正弦值作为加权系数来构造双面四元十字阵被动声定位融合算法，以达到减少测量误差产生，克服当目标与平面阵列夹角变化时，对测距和测向有影响的目的，设加权系数为k₀，k₁，其中，k₀＝sinθ₀，k₁＝1-k₀。

4)引入双面四元十字阵被动声定位融合算法计算出最终声源球坐标，其具体为：

利用加权系数为k₀，k₁引入双面四元十字阵被动声定位融合算法求取声源A的坐标(r，θ，φ)的计算公式如下:

式(6)不仅可以减少由于相关参数如时延估计、声速c、每个传声器与基准传声器S1之间的距离等误差引起的声源方位测量误差，而且可以克服当目标与平面阵列夹角较小引入较大测距和测向误差的缺点。

根据上述实施例方法，以下对基于双面四元十字阵被动声定位融合算法从多个方面进行性能分析：

由双面四元十字阵融合算法计算公式可知，目标声源定位性能与时延估计误差、声速、阵元轴间距、声源到坐标原点距离、俯仰角以及方位角有关；当声速和阵元轴间距一定时，时延估计精度对定位性能起决定性作用。在实际工程应用中，声速和阵元轴间距可预先设定好，给予适当校准和调整。

考虑四种情况：当时延估计误差一定时，声源俯仰角对自身测量精度的影响；当时延估计误差一定时，声源俯仰角对方位角测量精度的影响；当声源俯仰角一定时，时延估计误差对俯仰角测量精度的影响；当声源俯仰角一定时，时延估计误差对方位角测量精度的影响。

1、双面四元十字阵融合算法测距测向精度分析

假设时延估计标准差为i＝2,3,4,5,6，均等于σ_τ。根据间接测量产生误差理论^[19,20]，利用基于X-Y-0和X-0-Z平面四元十字阵声源A的球坐标公式，得出因时延τ误差导致的测距测向误差为：

由式(7)可知，声源到坐标原点距离测量精度不仅与阵元轴间距、时延估计精度和自身有关，还与方位角和俯仰角有关，由于正、余弦值在[-1,1]间，后者对测距精度影响不大；通过提高时延估计精度以及增大阵元轴间距，可提高测距精度。声源俯仰角测量精度受时延估计精度、阵元轴间距、声速、俯仰角影响，受方位角影响较小；方位角测量精度与时延估计精度、阵元轴间距、声速、俯仰角和方位角有关；适当增大阵元轴间距，提高时延估计精度，均可提高测向精度。

2、双面四元十字阵融合算法测向性能分析

2.1、声源俯仰角估计误差分析

对基于X-Y-0平面，X-0-Z平面及双面四元十字阵俯仰角估计误差进行仿真、比较和分析。仿真时取阵元轴间距d＝1m，声速c＝340m/s，σ_τ＝1μs，方位角取45°，基于任意平面的声源角度变化范围都在0°-90°，结果如图2所示，从图2得出，声源俯仰角估计误差受自身影响较大，其中：X-Y-0平面俯仰角估计误差随自身增大而增大；X-0-Z平面估计误差随俯仰角增大而减小；双面四元阵估计误差低于0.02°，几乎不受俯仰角变化影响。

综上所述，将融合算法运用在俯仰角计算时，稳定性比X-Y-0和X-0-Z平面四元十字阵都要高，表明融合算法在俯仰角测量性能上比单一四元十字阵有优势。

2.2声源方位角估计误差分析

对基于X-Y-0平面，X-0-Z平面以及双面四元十字阵方位角估计误差进行仿真、比较和分析。仿真时取阵元轴间距d＝1m，声速c＝340m/s，σ_τ＝1μs，方位角取45°，基于任意平面的声源角度变化范围都在0-90°，结果如图3所示，从式(7)可知，声源方位角估计误差受俯仰角影响较大。从图3得出，当俯仰角在0-10°时，方位角估计误差变化剧烈；X-Y-0平面方位角误差随俯仰角增大而减小；X-0-Z平面估计误差随俯仰角及方位角增大而迅速下降；双面四元阵估计误差几乎不受俯仰角变化影响，在俯仰角大于10°时，误差小于0.0025°。

结果表明，融合算法在方位角估计精度上要优于X-0-Z平面十字阵；在俯仰角较小时，融合算法测向精度略逊于X-Y-0平面十字阵，而俯仰角大于10°时，其精度要优于X-Y-0平面十字阵。

3、时延估计误差对被动声定位性能影响

为进一步研究时延估计误差对被动声定位性能的影响，通过仿真给出时延估计误差与测向精度关系，仿真时取延估计误差变化范围在1-90μs，阵元轴间距为1m，声速为340m/s，方位角为45°。当俯仰角为30°时，时延估计误差与俯仰角测量精度关系如图4所示；当俯仰角为60°时，关系如图5所示,。

从图4看出：在俯仰角为30°时，随着时延估计误差的增加，X-0-Z平面的四元十字阵测得俯仰角估计误差增加较大，双面四元十字阵测得误差增加较小，而X-Y-0平面测得误差增加最小。

从图5看出：在俯仰角为60°时，随着时延估计误差的增加，X-Y-0平面的四元十字阵测得俯仰角估计误差增加较大，双面四元十字阵与X-0-Z平面测得误差接近，误差增加都较小。

综合图4和图5，单面和双面四元十字阵测量出俯仰角估计误差都随着时延估计误差增大而增大，但相对而言，双面十字阵融合算法测向性能更加稳定，俯仰角测量精度也较高，其不随俯仰角变化而剧烈变化。

研究时延估计误差与方位角测量精度的关系：当俯仰角为30°时，关系如图6所示；当俯仰角为60°时，关系如图7所示。

从图6看出：在俯仰角为30°时，随着时延估计误差的增加，X-0-Z平面四元十字阵的方位角估计误差增加较大，基于双面四元十字阵融合算法计算出的方位角估计误差增加较小，而X-Y-0平面测得误差增加最小。

从图7看出：在俯仰角为60°时，随着时延估计误差的增加，X-Y-0平面四元十字阵的方位角估计误差增加最小，双面四元十字阵融合算法和X-0-Z平面测得方位角估计误差接近，误差增加相对较大，但都没有超过0.05°。

综合图6和图7，单面和双面四元十字阵测量出方位角估计误差都随着时延误差增大而增大，但相对而言，融合算法测向性能更加稳定，方位角测量精度也较高，其不随俯仰角变化而剧烈变化。

实施例2：

本实施例通过双面四元十字阵的被动声定位融合算法和原先的单一四元阵列算法分别对初始的声源球坐标进行仿真实验，具体的两个仿真结果如表1和表2所示：

表1双面四元十字阵的被动声定位融合算法仿真结果1

表2双面四元十字阵的被动声定位融合算法仿真结果2

如表1和表2所示，本实施例的双面四元十字阵的被动声定位融合算法对于声源球坐标的计算精度要高于单一四元阵列算法，双面四元十字阵的被动声定位融合算法最终的仿真误差较低，仿真结果表明：双面四元十字阵的被动声定位融合算法定位精度较高，比单一四元阵列的俯仰角测量精度提高大约3到5倍，方位角测量精度提高大约1到2倍，具有较好的声源定位效果，这足以表明，双面四元十字阵的被动声定位融合算法是非常有效的。

实施例3：

本实施例在实际测量实验中，利用传声器构建双面四元十字阵列被动声数据采集***，在Keil4软件平台编写程序，利用Flymcu接收串口的发送数据，测量出五组相对时延值，引入被动声定位融合算法，利用时延值计算出声源坐标，并与单面阵列测得数据进行比较分析。室内测试地点选于南京市浦口区南京信息工程大学实验室，利用蓝牙音响模拟声源产生。在事先测量好坐标的位置:(3m，30°，60°)，(3.5m，60°，30°)，(4m，30°，60°)，进行实测实验，对应三组坐标并调整实际阵元轴间距d分别为0.6m，0.8m，1m，实测结果如表3-5所示。

表3实际测量结果一

表4实际测量结果二

表5实际测量结果三

由表3-5可知，在室内环境噪声和回响较小情况下，基于单面和双面四元十字阵对目标声源进行定位时，相比于理论数据，虽然有所偏差，但是仍然在可控范围之内，所得实测数据较为稳定可靠。

根据表3，双面四元十字阵融合算法在测量声源到坐标原点距离、俯仰角和方位角时，比单面十字阵测量精度高；融合算法测距误差为0.0563m，而单面声阵测距误差为0.1095m，测距精度提高1.9449倍；融合算法测得俯仰角误差为0.5459°，而单面声阵测得误差为1.1938°，俯仰角测量精度提高2.1868倍；融合算法测得方位角误差为1.4967°，而单面声阵测得误差为2.3528°，方位角测量精度提高1.5720倍。

根据表4，双面四元十字阵融合算法在测量声源到坐标原点距离、俯仰角和方位角时，比单面十字阵测量精度高；融合算法测距误差为0.0236m，而单面声阵测距误差为0.0772m，测距精度提高3.2719倍；融合算法测得俯仰角误差为0.3424°，而单面声阵测得误差为0.9512°，俯仰角测量精度提高2.7780倍；融合算法测得方位角误差为0.8740°，而单面声阵测得误差为1.2845°，方位角测量精度提高1.4697倍。

根据表5，双面四元十字阵融合算法在测量声源到坐标原点距离、俯仰角和方位角时，比单面十字阵测量精度高；融合算法测距误差为0.0629m，而单面声阵测距误差为0.0868m，测距精度提高1.3800倍；融合算法测得俯仰角误差为0.3564°，而单面声阵测得误差为0.7955°，俯仰角测量精度提高2.2320倍；融合算法测得方位角误差为0.7860°，而单面声阵测得误差为1.2104°，方位角测量精度提高1.5399倍。

综上所述，基于双面四元十字阵被动声定位融合算法的测量结果存在一定误差，但误差较低，定位性能整体良好，融合算法能比单面四元十字阵更加精确地测量出声源数据，适当增大阵元轴间距更能确保定位精度和稳定性。

根据上述实验结果，得到如下结论：

本实施例利用六个传声器构造双面四元十字阵列模型，基于模型定义声源坐标象限判断方法；分别推导两个单面四元阵列的声源坐标计算公式；将俯仰角正弦值作为加权系数引入声源球坐标公式，提出被动声定位融合算法；根据间接测量产生误差理论，研究声源定位测距测向精度和稳定性；对单面和双面四元十字阵定位性能进行比较和分析。

四元十字阵列单元使用90°作为传声器的空间组合角，有效降低单位空间内传声器分布密集程度，减小传声器之间的耦合性，降低实际阵列摆放对时延估计精度的影响。适当增大阵元轴间距，提高时延估计精度，双面四元十字阵的被动声定位融合算法能够测得更加精确而稳定的声源数据。

理论分析和实际实验证明，双面四元十字阵列具有全空间被动声定位能力，能克服空间声源方位定位模糊问题；融合算法不仅减小了角度变化对测距测向性能的影响，而且在定向精度上高于单面四元十字阵，能减小时延估计误差和极端角度对定位精度的影响，定位性能稳定可靠，体现出融合算法的优势。

Claims (6)

1.一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：包括如下步骤：

1)建立双面四元十字阵传声器阵列模型；

2)根据被动声定位原理，推导单一四元十字阵的声源方位计算公式；

3)根据双面四元十字阵传声器阵列模型中平面内的俯仰角正弦值引入声源方位计算公式设计加权系数；

4)引入双面四元十字阵被动声定位融合算法计算出最终声源球坐标。

2.根据权利要求1所述的一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：所述步骤1中建立的双面四元十字阵传声器阵列模型具体如下：

该阵列由6个传声器组成，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别表示这6个传声器，建立X-Y-Z笛卡尔三维坐标系，以X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个四元十字阵，以X-O-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个四元十字阵，两个四元十字阵都以S1为基准传声器，声源A传播到S2、S3、S4、S5、S6与S1的时延值分别为τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁、τ₅₁、τ₆₁。设6个传声器与坐标原点(O，0，0)之间的距离，即阵元轴间距都是d，则每个传声器的坐标可表示为:S1(d/2，0，0)、S2(0，d/2，0)、S3(-d/2，0，0)、S4(0，-d/2，0)、S5(0，0，d/2)、S6(0，0，-d/2)。声源A在笛卡尔坐标系下的坐标为A(x，y，z)，在球坐标系下的坐标为A(r，θ，φ)。声源A与坐标原点之间的距离为r，A在X-Y-0平面上的投影点为A'，俯仰角AOZ为θ，方位角A'OX为φ，目标声源A产生的是以球面波形式传播的声波，传播速度为c，由此得出五组声程差分别为：d₂₁，d₃₁，d₄₁，d₅₁，d₆₁，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，5。

3.根据权利要求2所述的一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：所述步骤2中分别包括如下两个步骤：

2.1)推导出第一个基于X-Y-0平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式；

2.2)推导出第二个基于X-0-Z平面四元十字阵声源A的球坐标计算公式。

4.根据权利要求3所述的一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：所述步骤2.1的具体实现方法为：基于笛卡尔三维坐标系，利用X-Y-0平面内的3个传声器S2、S3、S4与S1构成第一个单面四元十字阵，设在X-Y-0平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₀(x₀，y₀，r₀)，球坐标为A₀(r₀，θ₀，φ₀)，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S2、S3、S4的距离公式，推导出第一个单面四元十字阵中A₀(x₀，y₀，r₀)的计算公式如下:

其中，x₀，y₀和r₀的取值只与声程差d₂₁，d₃₁，d₄₁和阵元轴间距d有关，可得出：

结合式(1)、(2)，且r₀＞＞d_i1，d_i1＝c*τi1，i＝2，3，4，可推导得出第一个单面四元十字阵中A₀(r₀，θ₀，φ₀)的计算公式为：

从式(3)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₀、俯仰角θ₀和方位角φ₀的取值仅与时延值τ₂₁、τ₃₁、τ₄₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位。

5.根据权利要求4所述的一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：所述步骤2.2的具体实现方法为：基于笛卡尔三维坐标系，利用X-0-Z平面内的3个传声器S3、S5、S6与S1构成第二个单面四元十字阵，设在X-0-Z平面的四元十字阵内声源直角坐标有关参数为：A₁(x₁，z₁，r₁)，球坐标为A₁(r₁，θ₁，φ₁)，通过几何关系，利用声源A与传声器S1、S3、S5、S6的距离公式，推导出第二个单面四元十字阵中A₁(x₁，z₁，r₁)的计算公式如下：

其中，x₁，z₁和r₁的取值只与声程差d₃₁，d₅₁，d₆₁和阵元轴间距d有关，结合式(2)、(4)，且r₁＞＞d_i1，；di₁＝c*τi₁，i＝3,5,6，可推导得出第二个单面四元十字阵中A₁(r₁，θ₁，φ₁)的计算公式为：

从式(5)中可以得到，在阵元轴间距d和声速c取值一定时，声源与坐标原点之间的距离r₁、俯仰角θ₁和方位角φ₁的取值仅与时延值τ₃₁、τ₅₁、τ₆₁有关，确定时延值，等同于确定目标声源方位。

6.根据权利要求5所述的一种双面四元十字阵的被动声定位融合算法，其特征在于：所述步骤3和4的具体方法为：通过反复仿真试验，提出将X-Y-0平面俯仰角的正弦值作为加权系数来构造双面四元十字阵被动声定位融合算法，设加权系数为k₀，k₁，利用该方法求取声源A的坐标(r，θ，φ)的计算公式如下:

其中，k₀＝sinθ₀，k₁＝1-k₀。