声矢量传感器阵列在非理想传输条件下的声源定位研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61401291
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Acoustic Vector Sensor (AVS) has comprehensive applications in the area of source localization due to its advantages of direction sensitivity and noise resistance. Nowadays, most of source localization algorithms with AVS array assume the ideal conditions, such as far-field source, open space, narrowband signals, no failed sensor, and etc. However, as the developing of the informational society and the rising of internet of things, many application environments turn to be more compact, professional, and complicated. The thorough study of source localization under the non-ideal conditions has great significance. In this proposal, by exploring the distributed signal processing feature of the AVS array, we investigate a near-field source localization method, which is capable of locating the wideband sources under the adverse environments with attenuation, reverberations, multipaths and even sensor failure. The basic idea of the method is described as follows: First, the DOA estimates and the estimation errors from all AVS nodes are combined to determine a zone in which the source is likely to locate. Then in this zone, the steered response power is used to combat the reverberation and locate the wideband coherent sources. Lastly, the weights of the AVS nodes are re-distributed to distinguish the true locations of the sources. Thus, the sources can be located with reliability. With this method, we will also optimize the algorithm, reduce its computation load, and at last assess its performance of localization.
声矢量传感器(AVS)以其优越的空间指向性和抗噪声性能在声源定位领域有着广泛的应用。目前,许多声矢量阵的定位算法大都基于远场声源、开放空间、窄带信号、无失效阵元等理想化的假设条件。然而,随着社会信息化程度的加深和物联网的兴起,许多应用环境正朝着局域化、专门化、和复杂化的方向发展,对非理想条件下的声源定位算法进行深入研究具有重要的理论价值和现实意义。通过充分利用AVS阵元的分布式信号处理特性,本项目研究了一种近场声源定位方法,可以在混响、多径甚至阵元失效等不利条件下,实现对近场宽带声源的三维定位。其基本思路是:首先联合所有AVS阵元对波达方向的估计和误差来确定声源的预估判定区域,再利用基于响应功率的抗混响算法对该区域内的宽带声源进行定位,最后通过阵元权重再分配等方法对真实声源进行识别,从而达到声源可靠定位的目的。利用该方法,我们还将对算法进行优化,减小其运算量,并对其定位性能进行评估。

结项摘要

声矢量传感器(AVS)以其优越的空间指向性和抗噪声性能在声源定位领域有着广泛的应用。目前,许多声矢量阵的定位算法大都基于远场声源、开放空间、窄带信号、无失效阵元等理想化的假设条件。然而,随着社会信息化程度的加深和物联网的兴起,许多应用环境正朝着局域化、专门化、和复杂化的方向发展,对非理想条件下的声源定位算法进行深入研究具有重要的理论价值和现实意义。通过充分利用AVS阵元的分布式信号处理特性,本项目研究了一种近场声源定位方法,可以在混响、多径甚至阵元失效等不利条件下,实现对近场宽带声源的三维定位。其基本思路是:首先联合所有AVS阵元对波达方向的估计和误差来确定声源的预估判定区域,再利用基于响应功率的抗混响算法对该区域内的宽带声源进行定位,最后通过阵元权重再分配等方法对真实声源进行识别,从而达到声源可靠定位的目的。利用该方法,我们还将对算法进行优化,减小其运算量,并对其定位性能进行评估。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(2)

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其他文献

北海侨港市场食用贝类总汞含量特征分析及食用风险评价
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  • 期刊:
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    武岳
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    武岳
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    崔昌禹

其他文献

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武岳的其他基金

心形声矢量传感器的高分辨波束形成与参数估计算法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
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心形声矢量传感器的高分辨波束形成与参数估计算法研究
  • 批准号:
    62271333
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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