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然而，在麦克风一些定位算法中，并没有考虑到实际误差所带来的定位精度的下降，比如器件的内部延时和麦克风实际封装位置与理想位置的偏差。本文研究的麦克风阵列校正技术有效地降低了这些误差所带来的影响，从而实现了准确定位。本文的主要工作首先是实现麦克风阵列的定位仿真，之后进行分析内部延时和麦克风位置存在误差时对定位带来的影响，最后进行麦克风阵列的校准并且验证校准后的定位精度。
1.2 发展现状及趋势
目前已提出来了一些用于麦克风和声源定位的方法，其中大部分依赖于对从空间分布的声源到达时间（TOA）的测量[6-12]。于此同时另一些可替代的方法如波到达时间差（TDOA）[8, 13]，信号能量[14, 15] ，和扩散噪声场的相干[16]等也进行了相应的开发。在探索过程中表明，增益校准对于一些波束形成的算法是非常重要的，并且在相关文献[5，17，18]中已经提出了一些用于自动增益校准的算法。
尽管已经提出了许多的基于TOA的定位方法，然而几乎没有讨论如何在实践中获得准确的TOA测量值，相反这样的测量误差通常被建模为典型的加性测量噪声。在文献[8,12]中强调了关于TOA测量的三个具体问题。首先，对于一个特定的声学事件而言，与所有麦克风之间的TOA测量必须准确。第二，声学事件的发射时间——声源开始发出声音的时间不确定。第三，存在内部延迟时间——从声音到达到被设备接收并产生响应状态的时间。在论文[8]中提出了使用chirps或最大长度序列（MLSS）来确定声学事件；发射时间的估计是假设每个麦克风在每个声学事件发生附近，与此同时内部延时是手动测量的。
从麦克风阵列的定位问题可以看出，影响定位精度的因素是TOA的测量误差。因此研究的趋势将会是开发一种算法用于准确测量声源的发射时间和设备的内部延时。
1.3 论文的主要工作
本文的主要工作是学习掌握TOA和TDOA的定位原理，之后利用TOA和TDOA的获取结合最小二乘法和泰勒级数展开法进行理想情况下的麦克风定位。之后，分析了影响麦克风阵列定位精度的两个因素，实际麦克风的位置存在与理想位置的偏差以及TOA测量存在硬件的内部延时。最后，通过内部延时估计算法和麦克风位置校准算法对麦克风阵列进行校准，并验证校准后的定位精度。本文建议使用一个小的设备如移动电话发射校准信号，并且要求在已知的时间间隔内发出，通过选取校准信号来确定声源的发射时间（忽略发射时间的影响），从而获得精确的TOA。因此，在本文中为了获得精确的TOA，只要考虑器件的内部延时即可，本文在文献[12]的基础上，研究了一个简化版的内部延迟算法估计。最后本文验证了，在获得准确的TOA条件下，可以提高麦克风定位精确度。
1.4 论文的内容安排
本文针对麦克风阵列的校准进行了深入的探讨以及细致的仿真实验。全文共分四章，第一章是绪论，其余章节安排如下：
第二章 介绍了准确获取TOA的原理，麦克风阵列位置校准的原理，以及TOA与TDOA的定位原理。
第三章 介绍了TOA和TDOA定位的实现算法：最小二乘法，和泰勒级数展开法，麦克风内部延时估计算法。
第四章 进行了最小二乘法和泰勒级数展开法的计算机仿真，在此基础上，分析了实际测
量中的误差因素：内部延迟和麦克风阵列的实际位置偏差，并进行了校准之后再一次定位。
2 麦克风定位及校准原理
2.1 信号模型
2.1.1 观察信号的数学模型
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