Masterarbeit, 2009
98 Seiten, Note: 1,3
Ingenieurwissenschaften - Nachrichten- und Kommunikationstechnik
Die Arbeit untersucht die Eignung adaptiver Beamforming-Algorithmen zur Schallquellenlokalisation, insbesondere im Kontext des Projekts "Schallquellenidentifikator für Raum- und Bauakustik" (SIRA). Der Fokus liegt auf dem Vergleich der Performance verschiedener Beamformer unter verschiedenen Bedingungen.
1 Einleitung und Motivation: Die Arbeit ist Teil des SIRA-Projekts, welches ein Messsystem zur Schallquellenlokalisierung mittels Mikrofonarrays entwickelt. Es wird die Problematik des einfachen Delay and Sum Beamformers (DSB) bei mehreren Schallquellen aufgezeigt und die Notwendigkeit adaptiver Beamformer, insbesondere des Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) Beamformers, begründet. Die Arbeit wird die Performance des MVDR Beamformers in Matlab-Simulationen untersuchen und mit dem DSB vergleichen.
2 Grundlagen des Beamformings: Dieses Kapitel beschreibt die mathematischen Grundlagen des Beamformings, beginnend mit dem Prinzip der räumlichen Filterung durch ein Mikrofonarray. Es wird die Funktionsweise des Delay and Sum Beamformers (DSB) detailliert hergeleitet und seine Nachteile im Hinblick auf die Schallquellenlokalisation bei mehreren Quellen diskutiert. Die Limitierungen des statischen Beamformings führen zur Einführung des adaptiven MVDR-Prinzips als Grundlage für die weiteren Kapitel.
3 Breitbandiges adaptives Beamforming: Dieses Kapitel erweitert den schmalbandigen MVDR-Beamformer auf breitbandige Anwendungen. Es werden die Herleitungen für die Implementierung im Zeitbereich (TDM) und Frequenzbereich (FDM) unter Berücksichtigung der Vorausrichtung (Presteering) vorgestellt. Die Robustheit des Verfahrens und die Notwendigkeit von Diagonal Loading zur Regularisierung der Matrizen werden diskutiert.
4 Performance-Analysen: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse von Matlab-Simulationen, welche die Performance des MVDR-Beamformers (TDM und FDM) mit der des DSB vergleichen. Es werden diverse Szenarien simuliert, die den Einfluss von verschiedenen Parametern (Anzahl der Abtastwerte, Filter-/Pufferlänge, Diagonal Loading, fehlerhafte Mikrofonpositionen) sowie unterschiedliche akustische Umgebungen (Rauschsignale, reale Geräusche und Stimmen, Mehrwegeausbreitung) untersuchen.
Beamforming, adaptives Beamforming, MVDR-Beamformer, Delay and Sum-Beamformer, Schallquellenlokalisation, Mikrofonarray, Rauschsignale, Geräuschsignale, Stimmensignale, Mehrwegeausbreitung, Diagonal Loading, Performance-Analyse, Matlab-Simulation, Räumliche Filterung.
Die Arbeit untersucht die Eignung adaptiver Beamforming-Algorithmen, insbesondere des Minimum Variance Distortionless Response (MVDR)-Beamformers, zur Schallquellenlokalisierung. Der Fokus liegt auf dem Vergleich der Performance verschiedener Beamformer unter verschiedenen Bedingungen im Kontext des Projekts "Schallquellenidentifikator für Raum- und Bauakustik" (SIRA).
Die Arbeit vergleicht statische und adaptive Beamforming-Verfahren. Im Detail wird der Delay and Sum Beamformer (DSB) mit dem breitbandigen MVDR-Beamformer im Zeit- und Frequenzbereich verglichen.
Die Analyse untersucht den Einfluss verschiedener Parameter auf die Performance der Beamformer. Dazu gehören die Filterlänge, die FFT-Pufferlänge, die Anzahl der Abtastwerte, das Diagonal Loading, fehlerhafte Mikrofonpositionen sowie verschiedene akustische Umgebungen (Rauschsignale, reale Geräusche und Stimmen, Mehrwegeausbreitung).
Die Performance wird mittels Matlab-Simulationen unter verschiedenen Szenarien bewertet. Diese Szenarien simulieren unterschiedliche akustische Bedingungen und Parametervariationen, um die Robustheit und Genauigkeit der Algorithmen zu testen.
Die Analyse verwendet sowohl synthetische Rauschsignale als auch reale Geräusche und Stimmensignale. Es wird auch die Auswirkung von Mehrwegeausbreitung simuliert.
Die Arbeit beschreibt die Implementierung des breitbandigen MVDR-Beamformers sowohl im Zeitbereich (TDM) als auch im Frequenzbereich (FDM). Die Unterschiede liegen in der Signalverarbeitung und der Art der Filterung.
Diagonal Loading ist eine Regularisierungstechnik, die die Robustheit des MVDR-Beamformers verbessert, insbesondere bei schlecht konditionierten Matrizen oder bei Rauschen.
Das Fazit fasst die Ergebnisse der Performance-Analysen zusammen und bewertet die Eignung der untersuchten Beamforming-Algorithmen für die Schallquellenlokalisierung unter verschiedenen Bedingungen. Ein direkter Vergleich zwischen DSB und MVDR wird gezogen.
Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel: Einleitung und Motivation, Grundlagen des Beamformings, Breitbandiges adaptives Beamforming, Performance-Analysen und Fazit. Jedes Kapitel behandelt spezifische Aspekte des adaptiven Beamformings und der Schallquellenlokalisierung.
Die detaillierten Ergebnisse der Matlab-Simulationen sind im Kapitel "Performance-Analysen" beschrieben. Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der verschiedenen simulierten Szenarien.
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