无人机实时检测、分类与波达方向估计
音频与语音处理
2019-03-01 v1 声音
摘要
本工作研究一种用于无人机（UAV）实时检测、分类和波达方向（DOA）估计的新型被动系统。所提系统由极低成本的硬件组件构成，包含三组或六组麦克风的两个不同阵列，对模拟声学信号进行非线性放大和滤波，并在无人机靠近麦克风时避免饱和效应。采用先进的阵列处理方法检测和定位近场与远场中的宽带声源，包括阵列校准和基于能量的波束成形技术。此外，采用过采样技术以提高采集信号的精度并降低量化噪声。分类器基于归一化功率谱密度的最近邻规则，即短时内无人机频谱的声学特征。系统实现采用低成本、低功耗和高效率的嵌入式处理器 STM32F405RG。初步实验结果证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1902.11130,
title = {Real-Time detection, classification and DOA estimation of Unmanned Aerial Vehicle},
author = {Konstantinos Polyzos and Evangelos Dermatas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.11130},
year = {2019}
}
备注
ACOUSTICS 2018, Oral Presentation