无人机声学定位技术综述

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.220277

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (12): 109-123.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.220277

所属专题： 2022年电子、通信与自动控制

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无人机声学定位技术综述

陈鹏陈洋王威

长安大学信息工程学院，陕西西安 710061

收稿日期:2022-05-16 出版日期:2022-12-25 发布日期:2022-07-15
通信作者: 陈鹏（1992-），男，博士，讲师，主要从事声学信号处理、阵列信号处理研究。 E-mail:pchen@chd.edu.cn
作者简介:陈鹏（1992-），男，博士，讲师，主要从事声学信号处理、阵列信号处理研究。
基金资助:
中国博士后科学基金资助项目(2019M660049XB);国家自然科学基金资助项目(61871059);陕西省重点研发计划项目(2021KWZ-08)

Review for UAV Acoustic Positioning

CHEN Peng CHEN Yang WANG Wei

School of Information Engineering，Chang’an University，Xi’an 710061，Shaanxi，China

Received:2022-05-16 Online:2022-12-25 Published:2022-07-15
Contact: 陈鹏（1992-），男，博士，讲师，主要从事声学信号处理、阵列信号处理研究。 E-mail:pchen@chd.edu.cn
About author:陈鹏（1992-），男，博士，讲师，主要从事声学信号处理、阵列信号处理研究。
Supported by:
the China Postdoctoral Science Foundation(2019M660049XB);the National Natural Science Foundation of China(61871059);the Key R&D Project of Shaanxi Province(2021KWZ-08)

摘要/Abstract

摘要：

近年来“低小慢”无人机的过快增长，肆意飞行严重威胁了城市安防和公众安全。如何在复杂低空环境下有效地定位“低小慢”无人机，成为亟待解决的社会问题。由于雷达、光电探测等手段存在盲区、辐射强度弱等问题，导致近距离定位效果不理想。声学定位因其传感器成本低，阵列布放形式灵活，近距离定位误差较小，有效地补充了雷达、光电等定位方法的缺陷。文中对无人机声学定位方法进行了综述，分析了无人机噪声的频谱，发现这些噪声信号具有很强的线谱结构，这些线谱具有丰富的谐频成分和很高的信噪比，且抗干扰能力较强。首先结合旋翼噪声的声学特性得出了从时域角度和频域角度定位无人机的可行性；接着介绍了声学定位方法的原理，并给出了算法仿真结果，比较了时域和频域定位方法的均方根误差；然后统计了近年来国内外高校基于声学定位的低空无人机的实现方法，发现基于到达时间差（TDOA）的平面阵列使用最广，定位效果较好；最后对未来低空无人机声学定位进行了展望。

关键词: 声学定位, 低空无人机, 时域分析, 频域分析, 到达时间差, 平面阵

Abstract:

In recent years, the rapid growth of “low, small and slow” UAVs （Unmanned Aerial Vehicles） and their uncontrolled flying have posed a serious threat to urban security and public safety. How to effectively locate “low, small and slow” UAVs in complex low-altitude situations has become an urgent social problem. Due to the blind spot and weak radiation intensity of radar and photoelectric detection, the effect of close range positioning is not ideal. Acoustic positioning, effectively compensates for the disadvantages of radar and photoelectric positioning methods due to its low sensor cost, flexible array placement and small positioning error. This paper summarized the acoustic positioning methods for UAVs. The spectrum of UAV noise was analyzed and it found that these noise signals have a strong line spectrum structure. These line spectra are rich in harmonic frequency components, have a high signal-to-noise ratio and are highly resistant to interference. Firstly, the acoustic characteristics of rotor noise were integrated to derive the capability of locating the UAV from both time and frequency domain perspectives. Secondly the principles of acoustic localization methods were introduced and the algorithm simulation results were given. It also compared the root mean square error of the time domain and frequency domain localization methods. Next, the implementation methods of acoustic-based localization of low-altitude UAVs in universities at home and abroad in recent years were counted, and it found that the planar array based on time difference of arrival (TDOA) is most widely used and has better localization effect. Finally, acoustic localization of low-altitude UAVs in the future was prospected.

Key words: acoustic positioning, low-altitude unmanned aerial vehicle, time domain analysis, frequency domain analysis, time difference of arrival, planar array

中图分类号:

TN911.7

陈鹏, 陈洋, 王威. 无人机声学定位技术综述[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(12): 109-123.

CHEN Peng, CHEN Yang, WANG Wei . Review for UAV Acoustic Positioning[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2022, 50(12): 109-123.

图/表 9

图1

图2

图3

表1

加权函数表达式及特性"

函数名称	函数表达式	函数特性
CC	w（ω）=1	当噪声相关时，基本互相关误差大
PHAT	w（ω）= $G 12 (ω) - 1$	抑制干扰噪声，锐化峰值，当信号能量较小时，误差较大
ROTH	w（ω）= $G 11 (ω) - 1$	对噪声功率大的频带抑制明显，但会展宽互相关函数峰值，误差较大
SCOT	w（ω）= $G 11 (ω) G 22 (ω) - 1$	与ROTH相比，SCOT加权同时考虑了两个通道的影响，当周围环境噪声相关性强时，等价于ROTH
HB	w（ω）= $G 12 (ω) G 11 (ω) G 22 (ω)$	对信号中周期成分有抑制作用，低信噪比下与基本互相关函数效果接近
ML	$w ω = γ 12 2 G 12 ω 1 - γ 12 2, γ 12 2 = G 12 ω 2 G 11 ω G 22 ω$	动态权值能较好地抑制干扰噪声，时延估计误差较小，但受制于噪声的先验知识

表1

图4

图5

图6

图7

表2

参考文献 76

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文献序号	阵元数	阵列形式	定位方法	试验场地	最远探测距离/m
63	4	矩形平面阵	TDOA	空旷校园	90
65	9	十字阵	TDOA	空旷校园
66	3	“L”型阵列	TDOA	空旷校园	100
67	12	体积阵	波束形成	空旷户外	294
68	8	双四面体	TDOA	空旷校园	110
69	24	“六臂”平面阵	波数形成	空旷户外	200
70	12	体积阵	波束形成	空旷户外	260
71	30	螺旋形体积阵	机器学习	空旷户外	380
72	4	平面阵	TDOA	城市环境	100
73	5	线列阵	MUSIC	空旷校园	50
76	9	正交阵列	波束形成	空旷校园	80