[发明专利]一种基于RANSAC的ESPRIT声源定位方法

权利要求书

1.一种基于RANSAC的ESPRIT声源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对一段声音信号X(t)通过窗函数w(t)进行分帧处理X_w(t)＝X(t)*w(t)，得到一帧声音信号X_w(t)；

步骤2：对X_w(t)分解为两个具有旋转不变特性的子阵信号，其中第一子阵信号记为X_w1(t)，第二子阵信号记为X_w2(t)，并计算数据协方差矩阵R；

步骤3：对数据协方差矩阵进行特征值分解，从而得到第一子阵的大特征矢量张成的信号子空间U_s1和第二子阵的大特征矢量张成的信号子空间U_s2；

步骤4：利用信号子空间得到含有目标信号方向位置的旋转关系不变矩阵

步骤5：对旋转关系不变矩阵Ψ进行特征值分解得到K个特征值，对应K个信号的位置参数；

步骤6：在获得了每一帧的声源位置参数后，利用RANSAC算法消除这些参数中的不可靠数据，获得一个最优的样本集合然后拟合出精确的位置参数。

2.根据权利要求1所述的基于RANSAC的ESPRIT声源定位方法，其特征在于，X_w1(t)和X_w2(t)之间的关系为：

数据协方差矩阵R为：

R＝E[X_w(t)X_w(t)^H] (2)

对数据协方差矩阵进行特征值分解得到两个数据矩阵的信号子空间U_s1和U_s2：

式中，U_s为大特征值对应的特征矢量张成的信号子空间，∑_s为包含大特征值的特征值对角矩阵，U_N为小特征值对应的特征矢量张成的噪声子空间，∑_N为包含小特征值对应的特征值对角矩阵；

计算旋转关系不变矩阵Ψ：

3.根据权利要求1所述的基于RANSAC的ESPRIT声源定位方法，其特征在于，步骤6中所述RANSAC算法，包括以下子步骤：

步骤6.1：选择N帧定位参数作为RANSAC迭代的点集V；

步骤6.2：在V中随机抽取n个值拟合出一个初步的声源入射角度而剩下的N-n个入射角度为θ_i；

步骤6.3：假设误差阈值为ε，定义一个一致性集合V_k，将的θ_i放入一致性集合，并记录V_k中的数据个数；

步骤6.4：假设V_k中的数据个数与V中的数据个数的比值为本次计算的正确率δ_k，当δ_k小于预设的模型正确率δ时，重复执行步骤6.2和步骤6.3；如果当δ_k大于预设的模型正确率δ时，将该一致性集合V_k的作为最优解；

步骤6.5：当步骤6.4中获得了最大一致性集合V_k后，利用最小二乘法对该集合进行拟合求出最优解。