多模型卡尔曼滤波器在声定位中的应用

摘要

传声器阵列定位技术近十几年来一直是研究的热点,并在视频会议系统、声目标检测和语音识别等很多领域得到了应用[1].受外界噪声以及混响等因素的干扰,定位结果存在较大的误差,后置滤波处理可以有效地剔除野值,提高定位精度.Kalman滤波是常用的后置处理手段,在国内外的研究中常被采用[3].以往的滤波处理中均采用单一模型,无法全面地描述目标的实际运动情况,因此造成模型不匹配,进而滤波结果会存在很大的偏差.本文研究了一种多模型Kalman滤波算法以弥补单一模型的不足.