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基于麦克风阵列的声源定位被很多国内外专家研究，这些研究都假设麦克风阵列的位置是已知的，但是，在很多实际情况下，麦克风的位置是难以预先测量的。例如，对于一个需快速部署的阵列，我们往往没有足够的时间来精确测量一个麦克风阵列的位置，而且麦克风阵列有时会用在动态环境中（如机器人，掌上电脑等等）。因此麦克风的自定位技术变得尤为重要，这样我们才能实时的确定它的位置。
研究者们一直在努力开发一个能够自定位的麦克风阵列系统和算法。实际上,经过这些年众多专家的努力研究,许多技术都能够解决麦克风节点自定位问题。但每一种系统和算法都是用来支持不同的麦克风阵列或解决不同的问题,国内外专家们致力于研究一种适用性更广的算法。且对于单通道室内麦克风自定位技术，国内几乎还没有研究过，国外虽有一定研究，但并不成熟。
室内麦克风自定位技术可用于家务机器人、人员或智能手机等自我位置的获得，是未来智能家居的重要组成部分。本文研究仅用一个声源实现单个室内麦克风的自定位算法。该技术还可用于光学、无线电设备的室内自我定位，应用前景广阔。
1.2 国内外研究现状
1.3 论文章节安排
本论文主要的研究内容是基于单声源的单个麦克风室内自定位技术。对于这项技术，本文介绍了一种新的方法，该方法利用室内墙壁反射，研究仅用一个声源实现单个室内麦克风的自定位，并在仿真环境和真实环境下分别对算法进行了验证。
本文只要包括四个章节，每个章节的主要内容如下：
第一章对麦克风自定位技术的研究背景与国内外的研究现状进行了简单的介绍，并对麦克风的自定位方法举了几个典型的例子，强调了研究麦克风自定位技术的重要性。
第二章阐述了麦克风自定位技术的基本原理。分别对基于多声源的单个麦克风自定位方法、基于麦克风阵列的自定位方法、单声源麦克风自定位方法都做了详细的描述。
第三章阐述了本论文用的单个麦克风自定位方法的设计原理，设计思路，并对用到的相关概念做了详细的说明。
第四章阐述了麦克风自定位方法的算法过程与实验验证，其中实验验证包括仿真实验验证与真实房间实验验证来验证算法的正确性与有效性。
第五章的结论总结了论文的主要内容，提出了算法的不足以及今后要努力的方向。
2 麦克风节点自定位技术
2.1 基于多声源的单个麦克风自定位方法
当只有一个麦克风和三个或三个以上的声源时，如果已知麦克风和声源之间的距离时，我们可以采用三边测量法[7]（trilateration）或极大似然估计法[7]（Maximum Likelihood Estimate，MLE）来计算麦克风的位置；如果已知麦克风和声源之间的角度时，我们则可以采用三角测量法[8]（triangulation）来计算麦克风的位置。
2.1.1 三边测量法
当麦克风能够获得与3个声源之间的距离时，我们就可以利用三边测量法计算麦克风的坐标。其基本原理是，在平面几何中，点A、B、C、D不共线，如果已知其中一个点A到其它三个点B、C、D的距离以及B、C、D的坐标，那么就可以求出A点的坐标。
三边测量法如图2.1所示，A、B、C为声源，D为麦克风。已知A、B、C三个声源点的坐标分别为：A ，B 和C ，以及它们与未知坐标的麦克风D之间的距离分别为 ， 和 。因为已知麦克风D到声源A的距离为 ，那么，D点位于以A为圆心， 为半径的圆上。同理，D点位于以B为圆心， 为半径的圆上；D点也位于以C为圆心， 为半径的圆上。所以，麦克风D位于三个圆的交点处。
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