ABSTRACT-A metod har utvecklats för att förbättra ljudkälla lokalisering (SSL) med hjälp av en mikrofon array från en obemannad flygfordon med flera rotorer, en "multirotor UAV". Ett av de största problemen i SSL från en multirotor UAV är att egoljudet från rotorerna på UAV stör ljudobservationen och försämrar SSL-prestandan. Vi använder en generaliserad eigen value decomposition-based multiple signal klassification (GEVD-MUSIC) algoritm för att minska effekten av egobuller. GEVD-MUSIC-algoritm kräver en bruskorrelationsmatris som motsvarar den automatiska korrelationen av multikanalig observation av rotorbruset, men bruskorrelationen är icke-stationär på grund av den aerodynamiska kontrollen av UAV. Därför behöver vi en adaptiv skattningsmetod för bruskorrelationsmatrisen för en robust SSL med GEVD-MUSIC-algoritm. Vår metod använder en Gaussian process regression för att uppskatta buller korrelationsmatrisen i varje tidsperiod från mätningar av självövervakande sensorer kopplade till UAV såsom pitch-roll-yaw lutningsvinklar, xyz hastigheter, och motor styrvärden. Experiment jämför vår metod med befintliga SSL-metoder när det gäller precision och återkallandefrekvenser för SSL. Resultaten visar att vår metod överträffar befintliga metoder, särskilt under hög signal-till-brus-ratio förhållanden.
Den förutsagda brus korrelationsmatrisen kan användas för att konstruera en GEVD-MUSIC (generaliserad eigen value nedbrytning - multiple signal klassificering) algoritm för buller-robust ljudkälla lokalisering REF.
Noise correlation matrix estimation for improving sound source localization by multirotor UAV
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}