FPGA tabanlı bir akustik kaynak konumlandırma sisteminin tasarımı

Abstract

Akustik kaynak konumlandırma ile ilgili, servis robotu uygulamaları, video konferans uygulamaları ve ayrıca askeri uygulamalara yönelik, keskin nişancının yerinin tespiti ve akustik gözetleme sistemleri gibi çalışmalar da son yıllarda oldukça artmıştır. Bu tezde, akustik kaynak konumlandırmada yaygın olarak kullanılan ve hassasiyeti yüksek olan TDOA (Time Difference of Arrival, varış zamanı farkı) tabanlı akustik kaynak konumlandırmaya yönelik benzetim ve deneysel çalışmalar yapılmıştır. İlk olarak literatürde mevcut olan analitik (zorlanmış) yöntem gerçeklenerek sistemin çalıştığı test edilmiştir. Daha sonra zorlamış çözüme bir alternatif olarak işlem yükü oldukça az olan PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu) algoritması uygulanmıştır. Çalışmada, akustik kaynaktan çıkan ses bilgisinin algılanabilmesi için dört özdeş elektret mikrofon, analog ses bilgisini bilgisayara aktarmak için 20 MHz hızında örnekleme yapabilen ADC (AD9201) ve USB cihazı (CY7C68001), Xilinx firmasının Spartan 2E ailesinden FPGA `yi ile VHDL dilinde donanım tasarımı yapılarak kontrol edilmiştir. Böylece mikrofonlarda algılanan akustik ses bilgisi bilgisayara aktarılmıştır ve Genelleştirilmiş Çapraz İlinti Yaklaşımı (GCC) kullanılarak her iki mikrofon arasında oluşan TDOA bilgileri hesaplanmıştır. Her iki mikrofon arasındaki TDOA bilgileri kullanılarak hiperbol eğrileri çizilmiştir ve sonuçta, akustik kaynağın konum bilgisini veren bu hiperbollerin kesişim noktasının hesabı analitik (zorlanmış) yöntem ve PSO algoritması ile yapılmıştır.Anahtar Kelimeler: Akustik kaynak konumlandırma, Mikrofon dizileri, TDOA, Konuşmacının konumun bulunması Researches about aqustic source positioning have been increased past few years such as service robot applications, video conference applications and military based applications like sniper positioning and aqustic watching. In this thesis TDOA which is commonly used in aqustic source positioning and has high sensitivity method based simulations and experiments have been performed. For an aqustic source positioning process firstly the system tested and passed with the analytic (forced) method which is already present in the literature. Than the solution performed with PSO algorithm has lot less process complexity as compared with present analytic (forced) methods. By this thesis we had a new iterative approach to TDOA based aqustic source positioning.In this study, four identical microphone for sensing the sound waves, ADC (AD9201) which has 20 MHz sampling rate for converting the analog sound information to digital, are used. For data acquisition and signal processing, a VHDL coded Xilinx brand Spartan 2E family FPGA with (CY7C68001) USB chip for transferring the digital sound data to computer is used. Aqustic sound signals taken by the microphones have been transferred to the computer and TDOA values have been calculated between the two microphones by using Generalized Cross-Correlation Approach (GCC). Hyperbola curve has been drawn amid to these two microphones by using the TDOA information between the microphones. The conjunction point calculation of hyperbola curves for all microphone peers, which gives the aqustic source position, has been made by using both analytic (forced) method and PSO algorithm. Key Words: Aqustic source positioning, Microphone arrays, TDOA, PSO Learning, Time processing, cross correlation