Detección múltiple en tiempo real para localización de una fuente acústica

Se presenta la implementación de un sistema para efectuar localización pasiva bidimensional y seguimiento en tiempo real sobre una fuente acústica simple empleando la técnica de estimación de TDOA por correlacion y filtro de Kalman con modelo de medición en coordenadas cartesianas haciendo uso de un...

Full description

Autores:
Alzate Castaño, Ricardo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69896
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69896
http://bdigital.unal.edu.co/2013/
Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Procesamiento de señales-técnicas digitales, Análisis de escenas auditivas, Filtración Kalman, Arreglo lineal, Localización, Seguimiento
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Se presenta la implementación de un sistema para efectuar localización pasiva bidimensional y seguimiento en tiempo real sobre una fuente acústica simple empleando la técnica de estimación de TDOA por correlacion y filtro de Kalman con modelo de medición en coordenadas cartesianas haciendo uso de un arreglo lineal de 3 micrófonos como dispositivo de captura de señales. Los resultados generados manifiestan una fuerte dependencia del algoritmo implementado respecto a la resolución discreta del filtrado espacial obteniendo estimados consistentes de localización para puntos ubicados en el interior de la región de mayor sensibilidad. La precisión de la medida se incrementa para señales de incidencia con características apreciables de aleatoriedad posterior a la acción de suavizado de un filtro de Kalman / Abstract: The implementation of a real-time single acoustic source localization and tracking system is presented based on TDOA correlation estimation and Kalman filtering methods for processing the data received by a 3 microphone linear array. The results derived shows a strong dependence on the spatial resolution of the system offering good estimates for the points located inside of the higher resolution region. Accurate increasing is derived for signals with high randomness after smoothing with a Kalman filter.