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Cable External Breakage Source Localization Method Based on Improved Generalized Cross-Correlation Phase Transform with Multi-Sensor Fusion
DOI:10.3390/en18102628.png)
摘要
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为响应电缆外部声源定位的需求,本文提出了一种基于改进广义互相关相位变换(GCC-PHAT)和多传感器融合的协同定位方法。通过构建次级十字形传感器阵列模型,采用相位变换加权函数抑制环境噪声,并结合自适应环境补偿算法消除多径效应,建立了一套空间定位方程。创新性地引入了与启动阈值关联的动态加权因子;随后利用Levenberg-Marquardt优化算法迭代求解非线性方程,在单桩坐标系中实现初步定位。最后,通过DBSCAN空间聚类构建动态加权融合模型,确定最终声源位置。实验结果表明,该方法在90 dB工业噪声环境下将时延估计均方误差降低94.7%,在多障碍场景中将定位误差降低65.4%,最终在100 m范围内将定位精度维持在3 m以内。该性能显著优于传统的TDOA和SRP-PHAT方法,为地下电缆保护提供了高精度定位解决方案。
Keyword:
cable outbreak
cable marking stakes
sound source localization
GCC-PHAT algorithm
dynamic weighting
multi-sensor fusion
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
引用论文
3D Multiple Sound Source Localization by Proposed T-Shaped Circular Distributed Microphone Arrays in Combination with GEVD and Adaptive GCC-PHAT/ML Algorithms
SENSORS
IF3.5
Enhanced detection of power transformer winding faults through 3D FRA signatures and image processing techniques通过3D FRA签名和图像处理技术增强了对电力变压器绕组故障的检测

