11、野火环境中基于无人机声学传感器的声源定位技术

野火环境中基于无人机声学传感器的声源定位技术

1. 引言

无人机（UAV）在诸多领域取得了显著成就，如边境控制、海岸巡逻、火灾监测等。在野火环境中，无人机可用于监测、检测和预测野火情况。与此同时，物联网（IoT）作为一种聚合概念，为通信网络和数据管理带来了新的变革，它将各种设备连接起来，实现信息的共享和处理。

考虑到无人机在消防场景中的应用以及物联网的发展，本文提出了一种基于能量测量的声学定位方法，旨在为现有的消防支持架构增加新的功能。该方法利用无人机上的声学传感器获取声音能量信息，并将其发送到边缘或集中数据处理阶段，进而将声音位置信息传递给救援团队。然而，由于声源和传感器都处于运动状态，且无人机的轨迹不受定位平台控制，这给定位带来了一定的复杂性。

为了解决运动问题和处理声学能量的高度非线性衰减模型，本文采用了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。通过创建不同的信号噪声比（SNR）和可用无人机数量的模拟条件，验证了声学能量作为可靠测量手段进行声音定位的可行性。

2. 相关工作

2.1 用于野火检测、预防和监测的无人机

近年来，基于无人机数据采集的野火预防、预测和监测解决方案不断涌现。利用气象传感器数据（如温度、湿度、CO 或 CO₂）的传感能力，为预测模型提供数据，以实现早期检测和火灾前沿演变分析。在这些应用中，无人机充当无线传感器网络的节点，通过物联网范式在网络边缘或云环境中处理信息。

相机是常用的火灾检测技术之一，但在火灾发生时，浓密的植被和烟雾会阻碍图像传感器的视线。相比之下，声学传感和定位在救援行动和地面支持中具有显著优势，例如可以定位呼喊求救的人员。一些研究通过多个麦克风阵列进行声音定位来控制