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Genetic Algorithm-Based Acoustic Array Optimization for Estimating UAV DOA Using Beamforming
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AI
DOI：10.3390/drones9020149.png)
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摘要
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由于敏感地点附近存在多种威胁，因此无人机的定位是一个重要的话题。多年来，基于其声音的定位一直是过去研究中的一个特别关注点。它需要使用麦克风阵列。构成天线的各种麦克风的定位限定了阵列的固有方向性。在这项研究中，使用遗传算法来确定麦克风位置，该位置通过有利于主瓣的狭窄和副瓣的减少来优化聚焦方向和频率上的方向性。优化导致具有类似于先前研究中设计的3D结构的多个天线。在该研究中还提出了一种估计无人机到达方向的方法，该方法利用其声学特征来增强信噪比，从而改善估计。本文提出了一种改进的方法，用于跟踪无人机的轨迹。进行了测量，以比较由第一个设计的天线和由遗传算法优化的天线给出的无人机位置。根据相对于UAV上的GPS参考的平均误差、标准偏差和均方根误差来表征所找到的到达方向的性能。还在无人机距天线很远的情况下进行了优化天线的实验，以表征到达方向的可能估计的最大距离。结果表明，用于到达方向估计的方法可以给出方位角小于10度和仰角小于5度的平均误差。该方法能够给出估计的天线和无人机之间的最大距离在240和340之间。
Keyword:
acoustic direction of arrival
beamforming
microphone array
genetic algorithm
time-frequency representation
experiments
期刊
D
IF:
4.8
论文数:
3.9K
被引数:
8.3K
机构
引用论文
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