RBF神经网络驱动的正四面体麦克风阵列声源定位优化研究

本文主要探讨了正四面体麦克风阵列在声源定位中的优化建模问题。通常情况下，声源定位依赖于声达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）和空间几何算法，这些方法在声源位于近场时能提供较为精确的位置信息。然而，当声源处于远场环境，由于距离增大，会导致精确的方位角和俯仰角难以获取，从而限制了定位的准确性。 为了克服这一挑战，研究者提出了利用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络构建声源定位模型的算法。RBF神经网络作为一种非线性映射工具，能够有效地处理复杂的空间信号，通过学习和拟合训练数据，可以在远场和近场环境中都能准确估计声源的方向参数。这种方法的优势在于它具有较强的泛化能力，即使面对未知的声源位置，也能提供相对稳定的定位性能。 作者们在MATLAB平台上进行了仿真验证，结果显示，该方法在实际应用中表现出色，方位角误差控制在3°以内，俯仰角误差也保持在4°之内，这已经达到了满足实际声源定位所需的精度标准。这一研究为提高正四面体麦克风阵列在不同声场条件下的声源定位能力提供了科学依据和有效的解决方案。 本文的关键词包括声达时间差(TDOA)，正四面体麦克风阵列，以及声源定位模型，这些核心概念共同构成了研究的核心内容。从技术角度来说，本文的研究成果对于音频信号处理、声纳系统、虚拟现实或增强现实等领域具有重要的理论价值和实践意义。同时，它也为其他研究者进一步探索多传感器融合、阵列优化设计等方向提供了新的思路。