Abstract
To find the location of a random noise source present in the three-dimensional space is required at least four microphones. Using four microphones distributed in a three-dimensional space, noise source imaging technique was applied and evaluated on their performance. To compensate resolution problem which comes from both the position of the sensor array is fixed and the sampling frequency is low, up-sampling technique and interpolation function were applied. Five different interpolation methods were applied such as zero-padding, zero-order hold, first-order hold, spline function, and random signal padding. The up-sampling rate were chosen by two, four, eight times, and counting up 16 times. As a result, it was possible to more accurately estimate the position of the noise source according to the higher of the up-sampling rate. It also found that the first-order hold and the spline function's performance were slightly falling relative to other methods.
3차원 공간에 존재하는 임의의 소음원의 위치를 찾기 위해서는 적어도 4개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 1개의 기준 마이크로폰과 나머지 3개의 마이크로폰과의 시간차 3개를 공간적으로 합성하는 것이다. 본 논문에서는 3차원 공간에 분포하는 4개의 마이크로폰을 이용하여 2차원 평면에 소음원의 영상화를 시도하였으며 그 성능을 평가하였다. 소음원의 위치를 정확하게 나타내기 위한 분해능은 기준 마이크로폰과 나머지 마이크로폰과의 거리 또는 샘플링 주파수에 의해 반비례하여 결정된다. 4개의 마이크로폰의 위치가 고정되어 있고, 샘플링 주파수가 낮을 경우 발생하는 분해능을 높이기 위해 업 샘플링 기법과 보간 함수를 적용하였다. 신호의 보간에 사용한 기법으로는 디지털 신호의 고분해능 성분을 얻기 위해 주로 사용되는 제로 페이딩, 0차 홀드, 1차 홀드, 스프라인 함수, 랜덤 신호 페이딩의 다섯 가지이며, 각각의 보간 함수에 업 샘플링 속도를 2배, 4배, 8배, 16배로 높여가며 소음원의 위치를 추정하였다. 그 결과, 업 샘플링 속도가 높아짐에 따라 전체적으로 소음원의 위치를 보다 정확하게 추정하는 것이 가능하였으나 1차 홀드와 스프라인 함수의 경우 추정 성능이 다른 방법에 비해 다소 떨어짐을 알 수 있었다.
