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基于到达时延估计（TDOA）技术在原理的操作上大体上可以分两步对声源进行测向定位：
(1)对各麦克风接收到的信号进行处理，估计麦克风阵列中各个阵元与预先设定的参考阵元之间的相对时间延迟。
(2)根据麦克风阵列中各个阵元的空间几何关系，结合第一步估计出的相对时延得到声源在所设坐标系中的位置，得到声源的方向。
2.2 麦克风阵列波束形成
在麦克风阵列实际接收数据时，期望信号的接收经常收到干扰信号的影响。如果期望信号和干扰信号位于相同的频带之中，那么普通的时域滤波方法就不能够有效地消除噪声信号。但是，期望信号和噪声信号相对于麦克风阵列往往是来自不同的空间位置，通过空间滤波对期望信号和噪声信号的空间位置加以区分，可以实现噪声信号和期望信号的分离。波束形成就隶属于空域滤波这一领域，空间滤波能够有效地区分来自不同空间位置发出的具有重叠频率成分的语音信号以及噪声干扰信号，在期望信号混有噪声和干扰信号的情况下，用一定形状的波束尽量只通过有用的信号或期望方向的信号，抑制非期望方向上的干扰信号和噪声信号。
波束形成器可以分为数据独立波束形成器、统计最佳波束形成器、部分自适应波束形成器和自适应波束形成器。本论文针对移动端设备采用广义旁瓣对消器结构对噪声以及干扰进行抑制，广义旁瓣对消器是自适应波束形成器中一种较为通用的模型，它不仅结构简单，而且对干扰噪声有着不错的抑制效果。
自适应波束形成算法的原理是：根据抑制噪声干扰的需要预先设置滤波器系数，对接收到的混合语音信号进行固定的处理，在此约束条件下，使输出信号的能量达到最小，也就是使噪声干扰的输出能量最小，达到语音增强的目的。当噪声源的数目少于阵列所用麦克风数目的时候能达到很好的消噪效果。自适应波束形成器原理框图如图2.1所示。 各通道输出信号各自加权并求和，以便产生波束形成器的总输出。
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