基于被动时反的 ac-MVDR 水下声源定位matlab代码

以下是基于被动时反的 ac-MVDR 水下声源定位的 MATLAB 代码：

% 定义声源位置（以米为单位）
sourcePos = [10, 20];

% 定义阵列位置（以米为单位）
arrayPos = [0, 0; 0, 1; 0, 2; 0, 3];

% 定义声速（以米/秒为单位）
c = 1500;

% 定义采样率（以Hz为单位）
fs = 8000;

% 定义信号时长（以秒为单位）
duration = 5;

% 生成接收到的声音信号
[samples, t] = generateSignal(sourcePos, arrayPos, c, fs, duration);

% 计算声源定位
estimatedPos = acmvdr(samples, arrayPos, c, fs);

% 输出结果
disp(['Estimated source position: ', num2str(estimatedPos(1)), ', ', num2str(estimatedPos(2))]);

function [samples, t] = generateSignal(sourcePos, arrayPos, c, fs, duration)
    % 计算声源到阵列各个麦克风的距离
    distances = sqrt(sum((arrayPos - sourcePos).^2, 2));
    
    % 计算每个麦克风接收到的信号时延
    delays = distances / c;
    
    % 生成目标声源信号
    sourceDuration = 2;
    sourceSamples = generateSource(sourceDuration, fs);
    
    % 生成每个麦克风接收到的信号
    samples = zeros(length(arrayPos), duration * fs);
    for i = 1:length(arrayPos)
        micDelay = delays(i);
        micSamples = generateMic(fs, duration, micDelay, sourceSamples);
        samples(i,:) = micSamples;
    end
    
    % 计算时间轴
    t = linspace(0, duration, duration * fs);
end

function sourceSamples = generateSource(duration, fs)
    % 生成正弦波信号
    frequency = 1000;
    amplitude = 1;
    t = linspace(0, duration, duration * fs);
    sourceSamples = amplitude * sin(2 * pi * frequency * t);
end

function micSamples = generateMic(fs, duration, delay, sourceSamples)
    % 计算时延对应的样点数
    delaySamples = round(delay * fs);
    
    % 延迟声源信号
    delayedSource = [zeros(1, delaySamples), sourceSamples(1:end-delaySamples)];
    
    % 生成噪声信号
    noiseAmplitude = 0.1;
    noiseSamples = noiseAmplitude * randn(1, duration * fs);
    
    % 合成最终的接收到的信号
    micSamples = delayedSource + noiseSamples;
end

function estimatedPos = acmvdr(samples, arrayPos, c, fs)
    % 计算阵列中心位置
    arrayCenter = mean(arrayPos, 1);
    
    % 计算阵列中心到各个麦克风的距离
    distances = sqrt(sum((arrayPos - arrayCenter).^2, 2));
    
    % 计算阵列直径
    arrayDiameter = max(distances) * 2;
    
    % 计算声源到阵列中心的距离
    sourceDist = sqrt(sum((arrayCenter - sourcePos).^2));
    
    % 计算声源距离阵列的方向
    sourceDir = (sourcePos - arrayCenter) / sourceDist;
    
    % 计算波长
    wavelength = c / fs;
    
    % 计算阵列中心处的声波到达时间
    centerTime = sourceDist / c;
    
    % 计算接收到的信号的时间戳
    timeStamps = centerTime - distances / c;
    
    % 对信号进行STFT
    windowLength = round(arrayDiameter / wavelength);
    [S, F, T] = spectrogram(samples(1,:), windowLength, 0, [], fs);
    nBins = length(F);
    nFrames = length(T);
    
    % 计算空间谱
    spatialSpectrum = zeros(nBins, nFrames);
    for i = 1:nFrames
        frame = samples(:, (i-1)*windowLength+1:i*windowLength);
        frameSpectrum = fft(frame, [], 2);
        frameSpectrum = frameSpectrum(:, 1:nBins);
        R = frameSpectrum * frameSpectrum' / windowLength;
        W = steeringVector(F, arrayPos, sourceDir, c);
        spatialSpectrum(:, i) = acmvdrSpectrum(R, W);
    end
    
    % 计算声源位置
    [maxSpatialSpectrum, maxBin] = max(spatialSpectrum(:));
    [maxBinIndex, maxFrameIndex] = ind2sub([nBins, nFrames], maxBin);
    maxFrequency = F(maxBinIndex);
    estimatedDelay = timeStamps(maxFrameIndex);
    estimatedPos = arrayCenter + estimatedDelay * c * sourceDir;
end

function W = steeringVector(frequencies, arrayPos, sourceDir, c)
    % 计算波长
    wavelengths = c ./ frequencies;
    
    % 计算到声源的距离
    distances = sum((arrayPos - sourcePos).^2, 2).^(1/2);
    
    % 计算相位差
    phaseDifference = 2 * pi * distances ./ wavelengths;
    
    % 计算方向向量
    nMics = size(arrayPos, 1);
    W = zeros(nMics, length(frequencies));
    for i = 1:nMics
        W(i,:) = exp(-1i * phaseDifference * dot(sourceDir, (arrayPos(i,:) - sourcePos)) / distances(i));
    end
end

function spectrum = acmvdrSpectrum(R, W)
    % 计算噪声协方差矩阵
    Rn = R - trace(R) / size(R, 1) * eye(size(R, 1));
    
    % 计算权重向量
    Wopt = inv(Rn) * W / (W' * inv(Rn) * W);
    
    % 计算空间谱
    spectrum = 1 ./ (Wopt' * R * Wopt);
end

代码中使用了以下几个辅助函数：

- `generateSignal`：生成接收到的声音信号。
- `generateSource`：生成目标声源信号。
- `generateMic`：生成每个麦克风接收到的信号。
- `acmvdr`：计算声源定位。
- `steeringVector`：计算阵列的指向向量。
- `acmvdrSpectrum`：计算空间谱。

请注意，这个代码只是一个简单的演示，可能无法处理真实世界的复杂场景。如果您需要更精确的结果，请参考相关文献，并使用更复杂的算法。