DE102014217681A1

DE102014217681A1 - Sirenensignalquellenerfassung, -Erkennung und -Lokalisation

Info

Publication number: DE102014217681A1
Application number: DE102014217681.6A
Authority: DE
Inventors: c/o IMRA EUROPE S.A.S. Vrazic Sacha
Original assignee: IMRA Europe SAS
Current assignee: IMRA Europe SAS
Priority date: 2014-09-04
Filing date: 2014-09-04
Publication date: 2016-03-10
Anticipated expiration: 2034-09-05
Also published as: JP2016057295A; US10049157B2; US20160070788A1; JP6627340B2; DE102014217681B4

Abstract

Ein System (20) umfasst eine Mikrofoneinheit (21), die in einem ersten Fahrzeug anzubringen ist, die ein Audiosignal von außerhalb des ersten Fahrzeugs empfängt, das Audiosignal verarbeitet und ein Mikrofonsignal ausgibt, eine Speichereinheit (22), die eine Datenbank speichert, die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern, die durch zweite Fahrzeuge abgestrahlt werden, Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen, und eine Identifizierungseinheit (23), die das Mikrofonsignal mit den Komponenten der Sparse-Modelle vergleicht und beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs zumindest eines der zweiten Fahrzeuge erfasst, das ein Sirenensignalmuster der Vielzahl der Sirenensignalmuster abstrahlt. Gemäß einem Ausführungsbeispiel enthält das System (20) ferner eine Lokalisierungseinheit (24), die das zumindest eine zweite Fahrzeuge beruhend auf Unterschieden zwischen Zeitpunkten von zumindest drei Mikrofonsignalen lokalisiert, die aus der Mikrofoneinheit (21) ausgegeben werden.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Sirenensignalquellenerfassung, -Erkennung und -Lokalisation. Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf eine Erfassung, Erkennung und Lokalisierung von Notfallfahrzeugen (EVs) unter Verwendung von Akustiksensoren.
Verwandter Stand der Technik
Für einen Fahrer eines Fahrzeugs oder im Allgemeinen für Fahrzeuginsassen ist das Einschätzen eines Notfallfahrzeugs (EV), das ein Sirenensignal ertönen lässt, schwierig und hängt von vielen Faktoren ab. Diese Faktoren enthalten Breitbandrauschquellen, die in der Fahrzeugumgebung vorhanden sind, wie Klimaanlage, Motorgeräusche, Straße-/Reifen- und Windgeräusche.
Zudem beinhalten Bewegungen von EVs, wenn sie zu einer Unfallstelle kommen oder diese verlassen, für einen Zuhörer (in einem "erfassenden Fahrzeug") eine Modifikation wahrgenommener Sirenensignalfrequenzen aufgrund des Dopplereffekts. Wenn sich ein EV dem erfassenden Fahrzeug nähert, hat das wahrgenommene Sirenensignal einen höheren Ton, und wenn das EV sich von dem erfassenden Fahrzeug entfernt, hat das wahrgenommene Sirenensignal eine geringere Tonhöhe als eine Tonhöhe in einem statischen EV-Fall.
Aufgrund dieser Faktoren ist es für einer Fahrer schwierig, ein EV zu erkennen und zu lokalisieren, und oft erkennt und lokalisiert der Fahrer ein EV erst in nächster Nähe und definitiv, wenn er es sieht.
Im Stand der Technik wird grundsätzlich eine einfache Frequenzerfassung für eine EV-Erkennung verwendet, die nicht robust ist.
KURZZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung zielt auf eine robuste Erfassung von Sirenensignalen und eine zuverlässige Erkennung von EVs ab, die die Sirenensignale ertönen lassen.
Dies wird durch das System, das Verfahren und das Computerprogrammprodukt wie in den anliegenden Patentansprüchen definiert erreicht.
Erfindungsgemäß sind Mikrofone im Innern eines Fahrzeugs (beispielsweise eines Autos) montiert, und Notfallfahrzeuge (beispielsweise Polizei, Krankenwagen und Feuerwehr) werden selbst dann erkannt, wenn sie gleichzeitig Sirenensignale ertönen lassen, und ihre Richtung (in zwei Dimensionen) und Geschwindigkeit werden geschätzt.
In diesem Zusammenhang wird auf 1 Bezug genommen, die ein Szenario einer Intervention von EVs im Fall eines Unfalls veranschaulicht. Gemäß 1 treffen drei Typen von EV-Fahrzeugen an einem Unfallort aufeinander. Fahrer von Fahrzeugen, die an der Kreuzung vorhanden sind, können eine Mischung aus drei verschiedenen Sirenensignalen hören.
Das erfindungsgemäße System kann zum Unterstützen der Fahrer der Fahrzeuge verwendet werden, indem sie über das Vorhandensein, den Ort, die Geschwindigkeit, die Richtung und die Art der Notfallfahrzeuge informiert werden, beispielsweise damit ein frühes Fahrmanöver zum Freimachen der Spur bereitgestellt werden kann.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung umfasst das System eine reduzierte Anzahl an Mikrofonen und einen digitalen Verarbeitungsabschnitt, der eine Basiserweiterungsfunktionsbestimmung, eine kombinierte Erfassung und Erkennung von Notfallfahrzeugen beruhend auf einem mehrskaligen Vergleichsausübungs-Algorithmus und eine mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierung beruhend auf einer Ankunftsrichtung-(DOA)Schätzung für die EVs enthält. Die Mikrofone sind in einem Fahrzeug angebracht, daher ist die Sirenensignalerfassung gegenüber einer für ein Fahrzeug nachteiligen Umgebung robust.
Zusätzlich ist eine kosteneffektive und raumsparende Lösung unter Verwendung einer verringerten Menge an Mikrofonen im Fahrzeug bereitgestellt, wobei die Einstellung verglichen mit herkömmlichen Systemen einfacher ist, bei denen Mikrofone außerhalb des Fahrzeugs angebracht sind, was schwierig und nicht zuverlässig ist.
Die Erfindung eignet sich für alles Straßenfahrzeuge (beispielsweise Autos, Lastwagen und Busse).
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen und Implementierungsbeispielen unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 zeigt eine Darstellung, die ein EV-Interventionsszenario veranschaulicht.
2 zeigt ein schematisches Blockschaltbild, das eine Architektur eines Systems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
3 zeigt ein schematisches Blockschaltbild, das eine Architektur eines Systems gemäß einem Implementierungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
Die 4A bis 4C und 5A bis 5C zeigen Darstellungen, die Beispiele erfindungsgemäßer Mikrofoneinstellungen veranschaulichen.
Die 6 und 7 zeigen Darstellungen, die Beispiele von Sirenensignalmustern veranschaulichen.
8 zeigt eine schematische Darstellung, die eine Architektur von Sparse-Modellen von Sirenensignalmustern gemäß einem Implementierungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
9 zeigt eine Darstellung, die ein Beispiel einer Erweiterungsfunktion für die Sparse-Modelle veranschaulicht.
10 zeigt eine Erweiterung der Sparse-Modelle mit Dopplerverschiebungen.
11 veranschaulicht ein Beispiel für eine Beste-Funktion-Suche im Sirenensignalmuster 1.
12 zeigt ein Ablaufdiagramm, das einen Prozess des Identifizierens von Sirenensignalmustern gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
13 zeigt ein schematisches Blockschaltbild einer Architektur zur mehrfachen gleichzeitigen EV-Lokalisierung gemäß einem Implementierungsbeispiel der Erfindung.
14 zeigt ein schematisches Blockschaltbild, das eine Verarbeitung für eine mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
15 veranschaulicht Ergebnisse der Erkennung und Lokalisierung von EVs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
16 veranschaulicht eine EV-Geschwindigkeitsschätzung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE
Nachstehend werden Ausführungsbeispiele und Implementierungsbeispiele der Erfindung beschrieben.
2 zeigt ein schematisches Blockschaltbild einer Architektur eines Systems 20 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Das System 20 umfasst eine in einem Fahrzeug (das auch als erstes Fahrzeug bezeichnet wird) anzubringende Mikrofoneinheit 21. Die Mikrofoneinheit 21 empfängt ein Audiosignal von außerhalb des ersten Fahrzeugs, verarbeitet das Audiosignal und gibt ein Mikrofonsignal aus. Hier wird angenommen, dass das Audiosignal im analogen Bereich verarbeitet wird, beispielsweise verstärkt und tiefpassgefiltert wird, und dann in den digitalen Bereich umgewandelt wird, sodass ein digitales Mikrofonsignal aus der Mikrofoneinheit 21 ausgegeben wird.
Gemäß dem in 3 gezeigten Implementierungsbeispiel ist die Mikrofoneinheit 21 eine nur drei Mikrofone enthaltende Einstellung im Fahrzeug (ein Drei-Mikrofone-Array) 31, das nachstehend näher beschrieben wird. Die Verwendung von mehreren Mikrofonen ist möglich, aber nicht erforderlich.
Gemäß 2 umfasst das System 20 ferner eine Speichereinheit 22, die eine Datenbank speichert, die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern, die durch Fahrzeuge wie Notfallfahrzeuge (die nachstehend auch als zweite Fahrzeuge bezeichnet werden) abgestrahlt werden, Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen, was nachstehend näher beschrieben wird. Gemäß dem in 3 gezeigten Implementierungsbeispiel arbeitet die Sparse-Sirenenmodelldatenbank 32 als die Speichereinheit 22.
Das System 20 umfasst ferner eine Identifizierungseinheit 23, die das Mikrofonsignal mit den Komponenten der Sparse-Modelle vergleicht und beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs zumindest eines der zweiten Fahrzeuge erfasst, das ein Sirenensignalmuster der Vielzahl der Sirenensignalmuster ertönen lässt, was nachstehend näher beschrieben wird. Gemäß dem in 3 gezeigten Implementierungsbeispiel umfasst die Identifizierungseinheit 23 die Funktionen von Blöcken 34 bis 37.
Es wird angemerkt, dass obwohl die Mikrofoneinheit 21 in dem ersten Fahrzeug angebracht ist, die Speichereinheit 22 und die Identifizierungseinheit 23 sich an anderen Stellen befinden können, und eine Kommunikation unter den Einheiten drahtlos bewirkt werden kann.
Das System 20 umfasst ferner eine nachstehend zu beschreibende Lokalisierungseinheit 24.
Nun wird das in 3 gezeigte Implementierungsbeispiel näher beschrieben. Das in 3 veranschaulichte System umfasst die nur drei Mikrofone enthaltende Einstellung im Fahrzeug 31, einen Rauschenverringerungs- und Musikbeseitigungsblock 33, der nicht Teil des Gegenstands vorliegender Erfindung ist, und die Sparse-Sirenensignalmodelldatenbank 32, die Basiszerlegungen für einen Sirenensignalmuster- oder mathematischen Modell(Sparse-Modelle)-Block 34 enthält. Das System umfasst ferner einen adaptiven mehrskaligen Vergleichsausübungsblock 35, einen Klassifizierungsblock 36, der eine Entscheidung über einen EV-Typ ausführt (in der Praxis kann diese Entscheidung in dem mehrskaligen Vergleichsausübungsblock getroffen werden) und einen Mehrfach-Ankunftsrichtung(DOA)-Schätzblock 37, der eine Vielzahl von EVs, die gleichzeitig Sirenensignalmuster ertönen lassen, ortet und Ortsänderungen verfolgt.
1) Mikrofoneinheit 21
Gemäß einem Implementierungsbeispiel der Erfindung wird eine kosteneffektive und raumsparende Lösung eines Arrays aus nur drei Mikrofonen 31 verwendet. Diese Mikrofone sind in einer zweidimensionalen Ebene angeordnet. Es gibt eine Vielzahl von Einstellmöglichkeiten. Als Beispiel sind drei mögliche Einstellungen in den 4A bis 4C und 5A bis 5C veranschaulicht.
Die 4A bis 4C zeigen eine Ebenendarstellung der Einstellungen 1 bis 3, und die 5A bis 5C zeigen eine Draufsicht derselben Einstellungen. Zur Vermeidung von räumlichem Aliasing sind die Entfernungen zwischen den Mikrofonen wichtig. Einige mögliche Werte für das Beispiel 1 sind d₁₁ = 4.5cm; d₂₁ = 4.5cm; d₁₃ = 6.36cm.
Der Ort der Mikrofone im Innern des Fahrzeugs ist auch nicht besonders eingeschränkt. Die Drei-Mikrofoneinstellung kann klein genug sein, um leicht integriert zu werden.
2) Rauschenverringerungs- und Musikbeseitigungsblock 33 (nicht Teil des Gegenstands folgender Erfindung)
Gibt es Hintergrundmusik/Radio, eine Navigationssystemstimme, oder wenn im Allgemeinen das Fahrzeugmultimediasystem läuft und ein Audiosignal emittiert, dann wird diese Interferenz beseitigt. Danach sind Fahrerkabinen- und Umgebungsrauschen reduziert. Die Algorithmen für die Musikbeseitigung und Fahrzeugrauschenverringerung sind nicht Teil des Gegenstands vorliegender Erfindung. Erfindungsgemäß wird angenommen, dass das aus der Mikrofoneinheit 21/dem Drei-Mikrofone-Array 31 ausgegebene Mikrofonsignal den Algorithmen zur Musikbeseitigung und Fahrzeugrauschenverringerung unterzogen wurde.
3) Speichereinheit 22
Die Speichereinheit 22 speichert eine Datenbank (beispielsweise die Sirenendatenbank 32), die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen.
Das einfachste EV-Sirenensignalmuster ist aus einer Zwei-Töne-Melodie zusammengesetzt. Jeder Ton hat einen reichen Frequenzinhalt und dauert eine bestimmte Zeit lang. Dies gilt üblicherweise für Krankenwagen und die Feuerwehr. Komplexere EV-Sirenensignalmuster können aus Wobbelsignalmelodien zusammengesetzt sein, die auch einen reichen Frequenzinhalt und eine Dauer aufweisen. Dies wird oft für Polizeisirenen verwendet.
Diese zwei Punkte erklären, warum die Verwendung einer einfachen Frequenzerfassung zur Erkennung des EV-Typs überhaupt nicht robust ist.
Die Sirenensignalmuster können in jedem Land verschieden sein. Die Datenbank 32 der Sparse-Modelle kann alle erforderlichen Modelle enthalten oder an ein bestimmtes Zielland angepasst sein.
6 zeigt ein Krankenwagensirenensignalmuster und ein Feuerwehrautosirenensignalmuster (diese Muster werden als Muster 1 bezeichnet). 6 stellt eine Zeit-Frequenz-Analyse von Sirenensignalen dar. Die X-Achse ist die Zeit und die Y-Achse ist der Frequenzinhalt in logarithmischem Maßstab. Beide Sirenensignalmuster sind zwei Töne, jedoch ist der Frequenzinhalt verschieden. Wie ersichtlich ist, ist der harmonische Inhalt nicht vernachlässigbar.
7 zeigt mehrere Sirenensignalmuster 2 bis 4, die von der Polizei verwendet werden. Die Muster 2 bis 4 zeigen Wobbelmuster. 7 stellt eine Zeit-Frequenz-Analyse von Sirenensignalen dar. Die x-Achse ist die Zeit und die y-Achse ist der Frequenzinhalt in logarithmischem Maßstab. Wiederum ist ersichtlich, dass der harmonische Inhalt nicht vernachlässigbar ist. Es ist auch ersichtlich, dass das Muster 4 aus einer Mischung von zwei verschiedenen Wobbelmustern zusammengesetzt ist. Es ist nicht unüblich, dass das Polizeifahrzeug in einem Land verschiedene Sirenensignalmuster aufweist, wobei jedes sich auf einige Aktionen bezieht (beispielsweise ein Sirenenmuster für eine Notfallintervention, ein anderes, das einen Fahrer zum Anhalten des Autos auffordert, usw.). Daher kann das Identifizieren eines der zwei Sirenenmuster des Muster 4-Beispiels genügen, um es für ein Polizeifahrzeug zu halten, jedoch kann das Identifizieren der Mischung die Intention der Polizei ergeben.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung sind Sirenensignale unter Verwendung eines Sparse-Ansatzes modelliert. Dies bedeutet, dass keine echten Aufzeichnungen von Sirenensignalen mit einigen Kandidatenaufzeichnungen verglichen werden, sondern Modelle unter Verwendung lediglich weniger Parameter und unter der Berücksichtigung gebildet werden, dass Modelle eine kompakte Stütze aufweisen (lediglich eine endliche Anzahl von Punkten sind nicht null).
Die Sirenensignalmuster sind reell, diskret (nach der Abtastung) und wie folgt modelliert:
wobei S_i das Sirenensignalmustermodell i (Krankenwagenmuster, Polizeimuster und Feuerwehrmuster) darstellt, S_i,k das Sirenensignalmustermodell am k-ten Rest darstellt, K(n) die Anzahl von Kernelementen darstellt, die das Sirenenmodell bilden und von dem Zeitmoment n abhängt, N die Anzahl verschiedener Zeitmuster darstellt, die in dem Sirenensignal enthalten sind, g_k,n die Komponenten des Sparse-Modells für das gegebene Sirenensignalmuster darstellt, k die Kernfunktionszahl darstellt, und <a, b> das innere Produkt zwischen a und b darstellt, das durch die folgende Definition gegeben ist: <a, b> = a^Tb = Σ M-1 / m=0a_mb_m
Die Sirenensignalmuster sind sowohl in der Frequenz als auch in der Zeit modelliert.
Die Werte von g_k,n, die Komponenten einer linearen Erweiterung des Sirenensignalmusters darstellen, werden in der Datenbank 32 gespeichert. Im Fall einer Fourier-Analyse werden die Sirenensignalmuster beispielsweise in durch Sinus und Kosinus gebildete Basisfunktionen zerlegt. Erfindungsgemäß kann die Zerlegung der Sirenensignalmuster mit einer beliebigen Funktion ausgeführt werden, die die Sirenensignalmuster treu beschreiben kann.
8 zeigt eine Architektur der Datenbank 32 von Sparse-Sirenensignalmustermodellen. Wie es aus 8 ersichtlich ist, ist die Datenbank 32 aus Modellen für jedes EV-Sirenensignalmuster zusammengesetzt. Jedes Sirenensignalmustermodell ist durch eine Vielzahl von Kernfunktionen zusammengesetzt, die, wenn kombiniert, die Sirenensignale perfekt modellieren. Die Anzahl an Kernfunktionen zum perfekten Modellieren des Sirenensignals kann sich über die Zeit ändern.
Für das Polizeisirenensignalmuster 2 kann ein Erweiterungsmodell Expansion_k,n, wobei k und n wie zuvor die Kernfunktionszahl und der Zeitmoment sind, beispielsweise durch folgende Form beschrieben werden: Expansion_1,1 = α(l)(cos2πφ(l) + sin2πφ(l)) wobei φ(l) eine beliebige nicht lineare Funktion ist, die die Momentanfrequenz modelliert, l der diskrete Zeitmoment und α(l) eine Fensterfunktion zum Erreichen einer besseren Frequenzunterscheidung sind. Es kann sich um ein Bartlett-Hahn-Fenster handeln, das wie folgt beschrieben ist: α(l) = 0.62 – 0.48| l / M – 1 – 1 / 2| – 0.38cos( 2πl / M – 1) wobei M die Fensterlänge ist. Daher kann die Funktion φ(l) ein Polynom sein, wie beispielsweise φ(l) = {f₀ + c₁l + c₂l² + – / ... + c_pl^p} oder logarithmisch, exponentiell oder ein beliebiger geeigneter Typ. Mit diesem Ansatz gibt es keine Beschränkung der Modellkomplexität. Allerdings ist auch die Länge der Funktion ein wichtiger Parameter. Die Länge einer Kernfunktion wird zum Maximieren der Zeit- und Frequenzauflösung angepasst. Jede Kernfunktion kann eine unterschiedliche Länge aufweisen.
9 zeigt ein Beispiel einer Datenbankexpansionsfunktion, die ein Element des EV-Sirenensignals bildet.
Erweiterungsfunktionen werden für alle Ziel-EV-Sirenenmuster gefunden, allerdings sind sie noch nicht gegenüber dem Dopplereffekt robust. Wenn sich Quellen wie vorstehend angeführt bewegen, hat das wahrgenommene Sirenensignal einen unterschiedlichen Frequenzinhalt verglichen mit dem statischen Zustand. Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung werden daher verwundene Versionen der definierten Modelle zu der Datenbank 32 hinzugefügt. Auf der linken Seite in 10 ist dargestellt, dass die Datenbank der Modelle für jedes Sirenensignalmuster und für alle Erweiterungsfunktionen des Sirenensignalmusters durch eine Dopplerverschiebung, wenn sich das das Sirenensignalmuster abstrahlende EV mit einer Geschwindigkeit von 150 km/h nähert und entfernt, abgeschlossen ist.
Die rechte Seite in 10 zeigt eine Zeit-Frequenz-Darstellung eines Sirenensignalmustermodells, wenn das EV statisch ist (untere Kurve), und wenn sich das EV mit 90 km/h nähert, ist das Modell mit höherem Frequenzinhalt verwunden.
Die Momentanfrequenz wird durch Ändern der berechneten Frequenz wie folgt modifiziert:
wobei c die Schallgeschwindigkeit (beispielsweise 346 m/s) und V_EV die EV-Geschwindigkeit in m/s ist. In diesen Ausdrücken ist f_modelstatic nicht auf einen einzelnen Frequenzwert beschränkt und ändert sich dem Sparse-Modell folgend mit der Zeit.
4) Identifizierungseinheit 23 (mehrskaliger Vergleichausübungsblock 35 und Klassifizierungsblock 36)
Wie vorstehend angeführt wird erfindungsgemäß angenommen, dass Musik beseitigt und Fahrzeugumgebungsrauschen verringert ist. Mit dem Ausführungsbeispiel der Erfindung kann eine Klassifizierung (das heißt, eine Entscheidung, welches EV vorhanden ist) mit einem Vergleichsausübungs-Algorithmus erreicht werden.
Vergleichsausübung ist ein Algorithmus, der eine adaptive Zeit-Frequenz-Zerlegung eines Signals erzeugt. Erfindungsgemäß ist dieser Algorithmus zum Erreichen des Folgenden angepasst:

– Erfassung und Erkennung eines EV und
– Iteration, bis alle EVs gefunden sind.
– Übermittlung neumodellierter, erfasster und erkannter EVs zur Lokalisierungseinheit 24

Die Datenbank 32 der Erweiterungsfunktionen wird zum Erreichen der Erfassung und Erkennung des EVs verwendet. Eine rauschfreie Signalausgabe aus der Mikrofoneinheit (beispielsweise dem Drei-Mikrofone-Array 31) wird auf die in der Datenbank 32 enthaltenen Erweiterungsfunktionen projiziert, und eine Suche wird zum Auffinden bewirkt, welches Element das innere Produkt (Signal, Erweiterungsfunktion) maximiert.
Die Verarbeitungsschritte sind Folgende:

a. Ein Kriterium wird zum Kombinieren mehrfacher Erweiterungsfunktionen für die Erfassung verwendet. Ein möglicher (aber nicht darauf beschränkter) Kriteriumkandidat ist folgender:
wobei M_p die verarbeitete Mikrofonsignalausgabe aus dem Drei-Mikrofone-Array 31 bei einer Iteration p ist, und g_k,p die Erweiterungsfunktion bei der Iteration p ist. δ ist das pseudomomentane Kriterium. Dies bedeutet, dass als erstes Element der Erkennung ein Teil des Sirenensignalmusters erfasst wird, aber da das Sirenensignalmuster eine gewisse Länge hat, die Bestätigung des EV-Typs später gemacht wird.
b. Auffinden der besten Übereinstimmungskombination über die verwundene Erweiterungsfunktion. Dies ermöglicht auch eine Schätzung der Dopplerverschiebung. Die Erweiterungsfunktionsdatenbank 32 hat drei Dimensionen, das heißt, für alle Sirenensignalmuster: verwundene Frequenzinhalterweiterungsfunktionen und eine zeitadaptive Erweiterungsfunktion.

Die Liste möglicher Kandidaten ist durch folgende Gleichung gegeben:
wobei P die Liste von Sirenensignalmusterkandidaten, δ_i,w,k das pseudomomentane Kriterium für das Sirenensignalmuster i, die verwundene Funktion w und die Zeitfunktion k ist. γ ist ein minimaler Schwellenwert, über dem ein Sirenensignalmusterkandidat liegen muss.
Folgende Darstellung dient der weiteren Beschreibung. 11 beschreibt graphisch, wie die Liste P erhalten wird. Wenn das Sirenensignal durch die Mikrofoneinheit 21 wahrgenommen wird, das heißt, wenn das Sirenensignal über einer minimalen Mikrofonempfindlichkeit liegt, ist nicht bekannt, zu welcher bestimmten Zeit das Sirenensignal abgestrahlt wird. Daher muss der adäquate Zeitmoment gefunden werden, was im linken Teil von 11 gezeigt ist.
Unter der Berücksichtigung, dass das erfassende Fahrzeug (erste Fahrzeug) sich bewegt, und auch das EV (zweite Fahrzeug) sich bewegt, muss gleichzeitig die verwundene Funktion gefunden werden, die das Sirenensignal für diese Zeitdauer am besten modelliert (die Zeitdauer hängt von der Erweiterungsfunktionslänge ab, die beispielsweise von 10 ms bis 1 s dauern kann).
Der vorstehende Vorgang wird für alle Sirenensignalmuster in der Datenbank wiederholt. Ist das Kriterium größer als ein gegebener Schwellenwert, wird der Kandidat behalten. An dieser Stufe wird angenommen, dass auch Interferenzen von Passagieren oder eine Fahrerunterhaltung möglich sind. Dies kann zu falschen Kandidaten in der Liste P führen, die in einem weiteren Schritt entfernt werden.
c. Auffinden der am besten übereinstimmenden Kombination über alle Sirenensignalmuster. Dies kann durch Maximieren der Kandidatenliste P über alle Sirenensignalmuster durchgeführt werden. Lediglich der beste Kandidat wird behalten. Daher ist die Gesamtmaximierung (die die vorherige Suche enthält) wie folgt gegeben:
wobei C der geschätzte EV-Sirenensignaltyp (das identifizierte Sirenensignalmuster) über die Liste P möglicher Sirenensignalmuster S und β der Schwellenwert sind. Ist C einmal gefunden, ist Folgendes bekannt:

– der Typ des EV
– der Moment, an dem das Sirenensignalmuster beginnt und endet (Zeitsegmentierung oder Erfassung)
– die Geschwindigkeit (oder relative Geschwindigkeit) des EVs und die Informationen, ob es sich nähert oder entfernt.

d. Da das erste EV (erstes Sirenensignalmuster) identifiziert ist, muss überprüft werden, ob es noch andere EVs (das heißt, manch andere Sirenensignalmuster) gibt, die gemischt sind. Es ist sehr wahrscheinlich, dass die Sirenensignalmuster einen überlappenden Frequenzinhalt aufweisen, selbst bei der Sparse-Zerlegung. Daher wird in einem nächsten Schritt das erfasste Signal von dem Mikrofonsignal unter Verarbeitung entfernt. Dies wird durch folgenden Ausdruck erreicht:
Dies bedeutet, dass zum Erhalten eines verarbeitenden Mikrofonsignals bei einer nächsten Algorithmusiteration M_p+1 der erfasste Sirenensignalmustertyp aus dem Mikrofonsignal entfernt ist.
Dieses Prinzip wird durch den in 12 gezeigten Prozess veranschaulicht. In Schritt S10 werden die vorstehend beschriebenen Schritte a.–c. für einen bestimmten Zeitabschnitt bei dem Mikrofonsignal über ein gegebenes Zeitfenster durchgeführt. In Schritt S11 wird überprüft, ob ein EV, das heißt, ein Sirenensignalmuster, erfasst/identifiziert wurde. Wenn Ja in Schritt S11, geht der Prozess zu Schritt S12 über, in dem der vorstehend beschriebene Schritt d. durchgeführt wird, und Schritt S13 folgt. Ansonsten endet der Prozess für den aktuellen Zeitabschnitt.
In Schritt S13 wird überprüft, ob es andere EVs, das heißt, andere Sirenensignale in dem Mikrofonsignal gibt. Liegt das verbleibende Mikrofonsignal über einem Schwellenwert, der berücksichtigt, dass es nur Rauschen gibt, kehrt der Algorithmus zu Schritt S10 zurück. Liegt das verbleibende Mikrofonsignal unter dem Schwellenwert, wird der Algorithmus für den aktuellen Zeitabschnitt angehalten und alle EV-Typen (mit den Zeitpunkten, Geschwindigkeit und Basisorientierung als sich nähernd oder entfernend) einer Verarbeitung auf höherer Stufe und der Lokalisierungseinheit 24 zugeführt, die eine präzise Mehrfachquellenlokalisierung durchführt.
5) Mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierung (Lokalisierungseinheit 24)
Erfindungsgemäß gibt es zwei mögliche Ansätze zum Lokalisieren mehrfacher gleichzeitiger EVs:

– blind unter direkter Verwendung der Mikrofonsignale (nach Rauschreduktion und Musikbeseitigung), die aus der Mikrofoneinheit 21 ausgegeben werden
– unter Verwendung einer in dem vorherigen Schritt mit dem mehrskaligen Vergleichsausübungsalgorithmus durchgeführten Zerlegung.

Grundlegend ist die Algorithmusarchitektur für beide Fälle die gleiche. Der Unterschied liegt darin, dass bei einem vollständig blinden Ansatz eine maximale Anzahl gleichzeitiger Quellen, die lokalisiert werden können zwei ist (im Fall eines Drei-Mikrofone-Arrays). Wird die Zerlegung von dem Vergleichsausübungsprozess verwendet, können alle vorhandenen EVs lokalisiert werden.
Der Algorithmus verwendet eine Kombination adaptiver Filter zur Unterscheidung einer Richtung von Mikrofonpaaren und zum Trennen der linken und rechten Seite des gegebenen Paars.
13 zeigt eine Architektur eines mehrfachen gleichzeitigen EV-Lokalisierungsprozesses gemäß einem Implementierungsbeispiel der Erfindung. Alle drei Mikrofone des Drei-Mikrofone-Arrays werden zum Maximieren der Lokalisierungspräzision verwendet. Drei verschiedene adaptive Filter werden zum Schätzen einer Verzögerung zwischen Signalen verwendet, die an den Mikrofonen ankommen. EVs befinden sich an einer minimalen Entfernung von zwei Metern vom erfassenden Fahrzeug (erstem Fahrzeug), und daher wird lediglich eine ebene Wellenausbreitung betrachtet.
Die adaptiven Filter werden in linke Abschnitt- und rechte Abschnittkoeffizienten getrennt. Spitzen in diesen Koeffizienten sind Verzögerungsschätzwerte zwischen Signalen an Mikrofonpaaren. Diese Spitzen werden zum Treffen einer Entscheidung über die Lokalisierung in zwei Dimensionen verwendet. Mögliche Mikrofonpaare sind (Mikrofon 1, Mikrofon 2), (Mikrofon 2, Mikrofon 3) und (Mikrofon 1, Mikrofon 3). Zwei Paare sind zum Lokalisieren eines EVs in zwei Dimensionen genug unter der Voraussetzung, dass das dritte Paar zum Vermeiden einer Mehrdeutigkeit verwendet werden kann.
Zum Lokalisieren aller EVs wird gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ein kombinierter Ansatz angewendet, der den mehrskaligen Vergleichsausübungssignalzerlegungsprozess zusammen mit dem mehrfachen gleichzeitigen EV-Lokalisierungsprozess wie in 13 beschrieben verwendet. Das heißt, bei einer Drei-Mikrofone-Anordnung können erfindungsgemäß selbst vier oder mehr EVs, das heißt, jedes ein erkanntes Sirenensignalmuster abstrahlendes EV lokalisiert werden.
14 zeigt ein schematisches Blockschaltbild einer Verarbeitung für eine mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. In jedem Schritt des vorstehend beschriebenen mehrskaligen Vergleichsausübungsprozesses, der in den Blöcken 131 bis 133 in 14 durchgeführt wird, empfängt ein zweidimensionaler Quellenlokalisierungsblock 134, der als die Lokalisierungseinheit 24 dient, drei wie folgt definierte Eingangssignale:
wobei S₁, S₂ und S₃ die Ausgangssignale des vorstehend beschriebenen, in den Blöcken 131 bis 133 durchgeführten Vergleichsausübungsalgorithmus und die Eingänge von Block 134 sind. Diese Signale sind die rekonstruierten identifizierten Sirenenmustermikrofonsignale von Sparse-Modellen, und M_1,p, M_2,p and M_3,p sind die zerlegten Mikrofonsignale an der p-ten Iteration. Jede Iteration p liefert ein erkanntes EV aus der Mischung.
Da aufgrund der kombinierten Verarbeitung lediglich ein EV auf einmal lokalisiert wird, ist die Präzision hoch und es gibt keine Mehrdeutigkeit bei der Lokalisierung in zwei Dimensionen. Die Lokalisierung aller vorhandenen EV-Quellen wird iterativ durchgeführt, sowie der Vergleichausübungsalgorithmus fortschreitet.
Laufen der mehrskalige Vergleichausübungsprozess, der EV-Typ-Klassifizierungsprozess und der mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierungsprozess gleichzeitig, solange die EVs die Sirenensignale abstrahlen und die Sirenensignale durch das erfassende Fahrzeuge wahrgenommen werden, kann der Fahrer des erfassenden Fahrzeugs zuverlässige Informationen über alle EVs zu dem Moment, zu dem sie auftreten, bezüglich ihres Typs, ihrer Geschwindigkeit, Lokalisierung und Informationen, ob sie sich nähern oder entfernen, erhalten.
15 zeigt Ergebnisse für einen Fall, in dem es zwei Sirenensignalmuster abstrahlende EVs gibt, die separat und gleichzeitig auftreten. Es gibt ein Polizeisirenensignal und ein Krankenwagensirenensignal. Das Polizeisirenensignal wird erkannt und an einem Winkel um 72 Grad lokalisiert, was heißt, dass sich die Polizei hinter dem erfassenden Fahrzeug befindet. Sich zeitlich verändernde Augenblicke (Segmentation) und die Position sind in 15 gezeigt.
Das Krankenwagensirenensignal beginnt nach 30 Sekunden und wird an einem Winkel um 270 Grad lokalisiert, was heißt, dass sich der Krankenwagen vor und links vom erfassenden Fahrzeug befindet. Die Zeitmomente und die Position sind in 15 gezeigt. Das heißt, es treten gleichzeitige EV-Ereignisse auf und werden erkannt und lokalisiert.
16 zeigt einen Fall, in dem ein Polizeiauto eine Kreuzung passiert und seine Geschwindigkeit unter Verwendung des vorstehend beschriebenen Prinzips geschätzt wird. Der linke Teil in 16 ist eine Zeit-Frequenz-Analyse eines rauschreduzierten Polizeisirenensignalmusters. Der rechte Teil in 16 zeigt Dopplerverschiebungsschätzwerte. Das Vorzeichen der Dopplerverschiebungen in der veranschaulichten Konvention informiert einfach über ein sich näherndes (negatives Vorzeichen) oder entfernendes (positives Vorzeichen) EV. In dem in 16 gezeigten Fall ist das Polizeiauto an der Kreuzung mit einer Geschwindigkeit von 17 km/h angekommen und beschleunigt beim Verlassen auf 47 km/h.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eine mehrfache gleichzeitige EV-Erkennung mit Geschwindigkeitsschätzung bereitgestellt, die eine Sparse-Darstellung von Sirenensignalmustern verwendet, die bei einem mehrskaligen Vergleichausübungsalgorithmus verwendet werden. Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eine mehrfache gleichzeitige EV-Lokalisierung beruhend auf einer Kombination von Vergleichausübungsiterationen und Verzögerungsschätzung zwischen Mikrofonpaaren bereitgestellt. Gemäß einem Implementierungsbeispiel wird eine Mikrofoneinstellung unter Verwendung von nur drei Mikrofonen in dem erfassenden Fahrzeug angewendet.
Es ist ersichtlich, dass die vorstehende Beschreibung die Erfindung veranschaulicht und die Erfindung nicht einschränkt. Der Fachmann erkennt verschiedene Modifikationen und Anwendungen, ohne vom Schutzbereich der Erfindung abzuweichen, wie er in den anliegenden Patentansprüchen definiert ist.
Ein System (20) umfasst eine Mikrofoneinheit (21), die in einem ersten Fahrzeug anzubringen ist, die ein Audiosignal von außerhalb des ersten Fahrzeugs empfängt, das Audiosignal verarbeitet und ein Mikrofonsignal ausgibt, eine Speichereinheit (22), die eine Datenbank speichert, die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern, die durch zweite Fahrzeuge abgestrahlt werden, Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen, und eine Identifizierungseinheit (23), die das Mikrofonsignal mit den Komponenten der Sparse-Modelle vergleicht und beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs zumindest eines der zweiten Fahrzeuge erfasst, das ein Sirenensignalmuster der Vielzahl der Sirenensignalmuster abstrahlt. Gemäß einem Ausführungsbeispiel enthält das System (20) ferner eine Lokalisierungseinheit (24), die das zumindest eine zweite Fahrzeuge beruhend auf Unterschieden zwischen Zeitpunkten von zumindest drei Mikrofonsignalen lokalisiert, die aus der Mikrofoneinheit (21) ausgegeben werden.

Claims

System (20) mit einer Mikrofoneinheit (21), die in einem ersten Fahrzeug anzubringen ist, zum Empfangen eines Audiosignals von außerhalb des ersten Fahrzeugs, Verarbeiten des Audiosignals und Ausgeben eines Mikrofonsignals, einer Speichereinheit (22), die eine Datenbank speichert, die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern, die durch zweite Fahrzeuge abgestrahlt werden, Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen, und einer Identifizierungseinheit (23) zum Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten der Sparse-Modelle und zur Erfassung zumindest eines der zweiten Fahrzeuge, das ein Sirenensignalmuster der Vielzahl der Sirenensignalmuster abstrahlt, beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichens.
System nach Anspruch 1, wobei die Identifizierungseinheit zum Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten der Sparse-Modelle an sich zeitlich verändernden Momenten des Mikrofonsignals, Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs und Erkennen des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem identifizierten Sirenensignalmuster eingerichtet ist.
System nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Datenbank zumindest zwei verwundene Versionen der Sparse-Modelle enthält, und die Identifizierungseinheit zum Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten jeder Version der Sparse-Modelle an sich zeitlich verändernden Momenten des Mikrofonsignals und beruhend auf dem Vergleichsergebnis Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters und Erkennen des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem identifizierten Sirenensignalmuster und/oder Erfassen eines Zeitmoments, an dem das identifizierte Sirenensignalmuster beginnt, und/oder Erfassen einer Geschwindigkeit des zumindest einen zweiten Fahrzeugs und/oder ob sich das zumindest eine zweite Fahrzeug dem ersten Fahrzeug nähert oder sich von diesem entfernt eingerichtet ist.
System nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Identifizierungseinheit zum Subtrahieren eines neumodellierten Sirenensignals, das anhand von dem identifizierten Sirenensignalmuster entsprechenden Sparse-Modellen neu modelliert ist, von dem Mikrofonsignal und Fortsetzen des Vergleichs des Mikrofonsignals, von dem das neu modellierte Sirenensignal entfernt wurde, mit den Komponenten der Sparse-Modelle eingerichtet ist.
System nach einem der Ansprüche 1 bis 4, ferner mit einer Lokalisierungseinheit (24), wobei die Mikrofoneinheit zumindest drei Mikrofone umfasst, die jeweils ein Mikrofonsignal ausgeben, die Identifizierungseinheit zur Durchführung des Vergleichs für jedes der zumindest drei Mikrofonsignale und Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals anhand von dem identifizierten Signalmuster entsprechenden Sparse-Modellen zu einem Zeitpunkt eingerichtet ist, der dem Zeitpunkt des jeweiligen der zumindest drei Mikrofonsignale entspricht, zu der Lokalisierungseinheit eingerichtet ist, und die Lokalisierungseinheit zum Lokalisieren des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf Unterschieden zwischen Zeitpunkten der zumindest drei Mikrofonsignale eingerichtet ist.
System nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Mikrofoneinheit ein erstes Mikrofon, ein zweites Mikrofon und ein drittes Mikrofon umfasst, die in einer Ebene angeordnet sind und jeweils ein erstes Mikrofonsignal, zweites Mikrofonsignal und drittes Mikrofonsignal ausgeben, die Identifizierungseinheit zur Durchführung des Vergleichs des Mikrofonsignals jeweils für das erste Mikrofonsignal, das zweite Mikrofonsignal und das dritte Mikrofonsignal, Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters beruhend auf Ergebnissen des Vergleichs und Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen, die dem identifizierten Sirenensignalmuster entsprechen, zu einem einem Zeitpunkt des ersten Mikrofonsignals entsprechenden ersten Zeitpunkt, Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen zu einem einem Zeitpunkt des zweiten Mikrofonsignals entsprechenden zweiten Zeitpunkts und Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen zu einem einem Zeitpunkt des dritten Mikrofonsignals entsprechenden dritten Zeitpunkt eingerichtet ist, und das System ferner eine Lokalisierungseinheit (24) zum Lokalisieren des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf Unterschieden zwischen dem ersten, zweiten und dritten Zeitpunkt eingerichtet ist.
System nach Anspruch 5 oder 6, wobei die Lokalisierungseinheit zum Verfolgen von Änderungen des Orts des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem neumodellierten Sirenensignal eingerichtet ist, das durch die Identifizierungseinheit für jedes der zumindest drei Mikrofonsignale kontinuierlich ausgegeben wird.
System nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Identifizierungseinheit zum Vergleichen des Mikrofonsignals über ein vorbestimmtes Zeitfenster mit den Komponenten des bezüglich des vorbestimmten Zeitfensters erzeugten Sparse-Modells eingerichtet ist.
Verfahren für ein System (20) mit einer Mikrofoneinheit (21), die in einem ersten Fahrzeug anzubringen ist, die ein Audiosignal von außerhalb des ersten Fahrzeugs empfängt, das Audiosignal verarbeitet und ein Mikrofonsignal ausgibt, und einer Speichereinheit (22), die eine Datenbank speichert, die für jedes Sirenensignalmuster einer Vielzahl von Sirenensignalmustern, die durch zweite Fahrzeuge abgestrahlt werden, Komponenten von Sparse-Modellen enthält, die jeweils der Vielzahl der Sirenensignalmuster entsprechen, mit Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten der Sparse-Modelle und Erfassen zumindest eines der zweiten Fahrzeuge, das ein Sirenensignalmuster der Vielzahl der Sirenensignalmuster abstrahlt, beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Vergleichen umfasst: Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten der Sparse-Modelle zu kontinuierlichen Zeitmomenten des Mikrofonsignals, Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters beruhend auf einem Ergebnis des Vergleichs und Erkennen des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem identifizierten Sirenensignalmuster.
Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, wobei die Datenbank zumindest zwei verwundene Versionen der Sparse-Modelle enthält, und das Verfahren umfasst Vergleichen des Mikrofonsignals mit den Komponenten jeder Version der Sparse-Modelle an kontinuierlichen Zeitmomenten des Mikrofonsignals und beruhend auf dem Vergleichsergebnis Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters und Erkennen des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem identifizierten Sirenensignalmuster und/oder Erfassen eines Zeitmoments, an dem das identifizierte Sirenensignalmuster beginnt, und/oder Erfassen einer Geschwindigkeit des zumindest einen zweiten Fahrzeugs und/oder, ob das zumindest eine zweite Fahrzeug sich dem ersten Fahrzeug nähert oder sich von diesem entfernt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, mit: Subtrahieren eines neumodellierten Sirenensignals, das aus Sparse-Modellen neumodelliert ist, die dem identifizierten Sirenensignalmuster entsprechen, von dem Mikrofonsignal und Fortsetzen des Vergleichs des Mikrofonsignals, von dem das neumodellierte Sirenensignal entfernt wurde, mit den Komponenten der Sparse-Modelle.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 12, wobei die Mikrofoneinheit zumindest drei Mikrofone umfasst, die jeweils ein Mikrofonsignal ausgeben, und das Verfahren umfasst Durchführen des Vergleichs für jedes der zumindest drei Mikrofonsignale und Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen, die dem identifizierten Signalmuster entsprechen, zu einem Zeitpunkt, der dem Zeitpunkt des jeweiligen der zumindest drei Mikrofonsignale entspricht, und Lokalisieren des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf Unterschieden zwischen Zeitpunkten der zumindest drei Mikrofonsignale.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 13, wobei die Mikrofoneinheit ein erstes Mikrofon, ein zweites Mikrofon und ein drittes Mikrofon umfasst, die in einer Ebene angeordnet sind und jeweils ein erstes Mikrofonsignal, ein zweites Mikrofonsignal und ein drittes Mikrofonsignal ausgeben, und das Verfahren umfasst Durchführen des Vergleichs des Mikrofonsignals jeweils für das erste Mikrofonsignal, das zweite Mikrofonsignal und das dritte Mikrofonsignal, Identifizieren des durch das zumindest eine zweite Fahrzeug abgestrahlten Sirenensignalmusters beruhend auf Ergebnissen des Vergleichens, Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen, die dem identifizierten Sirenensignalmuster entsprechen, zu einem ersten Zeitpunkt, der einem Zeitpunkt des ersten Mikrofonsignals entspricht, Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen zu einem zweiten Zeitpunkt, der einem Zeitpunkt des zweiten Mikrofonsignals entspricht, und Ausgeben eines neumodellierten Sirenensignals aus Sparse-Modellen zu einem dritten Zeitpunkt, der einem Zeitpunkt des dritten Mikrofonsignals entspricht, und Lokalisieren des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf Unterschieden zwischen dem ersten, zweiten und dritten Zeitpunkt.
Verfahren nach Anspruch 13 oder 14, ferner mit Verfolgen von Ortsänderungen des zumindest einen zweiten Fahrzeugs beruhend auf dem neumodellierten Sirenensignal, das kontinuierlich für jedes der zumindest drei Mikrofonsignale ausgegeben wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 15, wobei das Vergleichen umfasst Vergleichen des Mikrofonsignals über ein vorbestimmtes Zeitfenster mit den Komponenten des Sparse-Modells, das bezüglich des vorbestimmten Zeitfensters erzeugt ist.
Computerprogrammprodukt mit einem Programm für eine Verarbeitungseinrichtung, das Softwarecodeabschnitte zur Durchführung der Schritte eines der Ansprüche 9 bis 16 umfasst, wenn das Programm auf der Verarbeitungseinrichtung läuft.
Computerprogrammprodukt nach Anspruch 17, wobei das Computerprogrammprodukt ein computerlesbares Medium umfasst, auf dem die Softwarecodeabschnitte gespeichert sind.
Computerprogrammprodukt nach Anspruch 17, wobei das Programm direkt in einen internen Speicher der Verarbeitungseinrichtung ladbar ist.