Direction of arrival (DOA) estimation of multiple sources using sensor arrays has been widely studied in the last few decades, particularly, the spherical harmonic analysis utilizing a spherical array. Both the number of sensors on the aperture and size of the sphere can affect the estimation accuracy dramatically. However, those two factors are conflicted to each other in a single spherical array. In this paper, a multiple spherical arrays structure is proposed to provide an alternative design to the traditional single spherical array for the spherical harmonic decomposition, to obtain better localization performance. The new structure consists of several identical spheres in a given area, and the microphones are placed identically on each sphere. The spherical harmonic analysis algorithm using the new multiple array structure for the problem of multiple acoustic sources localization is presented. Simulation results show that the multiple spherical arrays can provide a more accurate direction of arrival (DOA) estimation for the multiple sources than that of a single spherical array, distinguish several adjacent sources more efficiently, and reduce the number of microphones on each sphere without decreasing its’ estimation accuracy.
This paper presents novel research into the source localization of multiple impacts. Source localization technology for single impact loads in a plate structure has been used for health monitoring. Most of research on source localization has been focused only on the localization of single impacts. Overlapping of dispersive waves induced by multiple impacts and reflection of those waves from the edge of the plate make it difficult to localize the sources of multiple impacts using traditional source localization technology. The method solving the overlapping problem and the reflection problem is presented in the paper. The suggested method is based on pre-signal processing technology using band pass filter and optimal filter. Results from numerical simulation and from experimentation are presented, and these verify the capability of the proposed method.
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Even though several deep learning-based methods have been applied in the field of acoustic source localization, the previous works have only been conducted using the two-dimensional representation of the beamforming maps, particularly with the planar array system. While the acoustic sources are more required to be localized in a spherical microphone array system considering that we live and hear in the 3D world, the conventional 2D equirectangular map of the spherical beamforming map is highly vulnerable to the distortion that occurs when the 3D map is projected to the 2D space. In this study, a 3D deep learning approach is proposed to fulfill accurate source localization via distortion-free 3D representation. A target function is first proposed to obtain 3D source distribution maps that can represent multiple sources' positional and strength information. While the proposed target map expands the source localization task into a point-wise prediction task, a PointNet-based deep neural network is developed to precisely estimate the multiple sources' positions and strength information. While the proposed model's localization performance is evaluated, it is shown that the proposed method can achieve improved localization results from both quantitative and qualitative perspectives.
In this paper, we address the problem of closely spaced source localization using sensor array processing. In particular, the performance efficiency (measured in terms of the root mean square error) of the unconditional maximum likelihood (UML) algorithm for estimating the direction of arrival (DOA) of near-field sources is evaluated. Four parameters are considered in this evaluation: angular separation among sources, signal-to-noise ratio (SNR), number of snapshots, and number of sources (multiple sources). Simulations are conducted to illustrate the UML performance to compute the DOA of sources in the near-field. Finally, results are also presented that compare the performance of the UML DOA estimator with the existing multiple signal classification approach. The results show the capability of the UML estimator for estimating the DOA when the angular separation is taken into account as a critical parameter. These results are consistent in both low SNR and multiple-source scenarios.
본 논문에서는 다중 신호원이 존재하는 경우에 닫힌 형태 기반의 3차원 위치 추정 기법을 제안한다. TDOA나 AOA, FDOA와 같은 일반적인 위치 추정 기술은 단일 신호원이 존재하는 경우에 위치를 추정할 수 있으며, 미상의 다중 신호원이 존재하는 경우에 이를 구분하여 위치를 추정하는데 한계가 있다. 제안된 기법은 배열 안테나를 갖는 센서에 수신된 신호의 상호상관 벡터를 계산하고, 상호상관 값으로부터 TDOA값과 AOA값을 추정한다. 그리고 기준 센서의 위치를 이용하여 좌표 변환을 수행하고, 변환된 좌표에 대해 추정된 AOA값을 이용하여 좌표 회전을 수행한 후 각 신호원에 대한 3차원 위치를 추정한다. 제안된 기법은 컴퓨터 모의실험을 통해 그 성능을 검증한다.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency-domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, two sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array show the most accurate determination of multiple sources' positions.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, several sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array shows the most accurate determination of multiple sources' positions.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
In inverse acoustic problem with nearfield sources, it is important to separate multiple acoustic sources and to measure the position of each target. This paper proposes a new algorithm by applying MUSIC(Multiple Signal Classification) to the outputs of discrete wavelet transformation with sub-band selection based on the entropy threshold, Some numerical experiments show that the proposed method can estimate the more precise positions than a conventional MUSIC algorithm under moderately correlated signal and relatively low signal-to-noise ratio case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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