噪聲和異響在日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中很常見(jiàn),例如,汽車(chē)行駛過(guò)程中的異常嘯叫聲。要解決這些噪聲問(wèn)題,首先需要識別噪聲并定位噪聲是從哪里發(fā)出來(lái)的,是由什么設備或部件造成的,這就是聲源定位問(wèn)題。聲源定位技術(shù)是確定一個(gè)聲音在空間來(lái)源位置的技術(shù)。聲源定位技術(shù)可以用于噪聲聲源定位,也可以用于其他聲音定位。
在發(fā)聲目標的定位監測中,空間的坐標位置和發(fā)聲時(shí)刻均為未知,而確定這些因素也是空間定位監測的關(guān)鍵所在。利用人工蜂群算法和牛頓迭代的優(yōu)點(diǎn),提出改進(jìn)型的人工蜂群算法。算法將牛頓迭代運算整合到蜂群算法的全局快速搜索運算中,從而實(shí)現空間中聲源定位。有效解決了常規的迭代算法對初始值選擇敏感的特點(diǎn),另外算法具有較好的全局優(yōu)化搜索能力及局部精確搜索能力。
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