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          基于聲陣列定位系統(tǒng)的時(shí)差信息提取方法的研究

          作者:邵云峰 韓焱 時(shí)間:2017-07-27 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:基于地震動(dòng)信號(hào)的可穿戴式被動(dòng)聲探測(cè)系統(tǒng)具備體積小巧、方便攜帶等優(yōu)點(diǎn)。該研究采用地面走動(dòng)信號(hào)的目標(biāo)定位技術(shù)設(shè)計(jì)了鞋底聲傳感器探測(cè)陣列及其數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)完成了陣列信號(hào)的獲取、分析和處理,介紹了目標(biāo)定位的方法及時(shí)延估計(jì)方法,并設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)的預(yù)處理與時(shí)延估計(jì)的Matlab程序?qū)崿F(xiàn),實(shí)現(xiàn)了陣列延時(shí)的檢測(cè),針對(duì)時(shí)延估計(jì)不準(zhǔn)確的問題,從系統(tǒng)、算法精度以及頻域分析等方面做了分析,提出了改進(jìn)的方向。

          作者  邵云峰 韓焱 中北大學(xué) 信息探測(cè)與處理技術(shù)研究所(山西 太原 030051)

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201707/362269.htm

          *基金項(xiàng)目 : 國家自然科學(xué)基金(編號(hào):60772102);國防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(編號(hào):9140c1204040908);國防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(編號(hào):9140c12040051010)

            邵云峰(1990-),男,碩士,研究方向:信號(hào)處理與定位算法,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)微震信息探測(cè);韓焱,男,教授,研究方向:信號(hào)與信息處理、精密儀器及機(jī)械、信息處理與重建等。

          摘要:基于的可穿戴式被動(dòng)聲探測(cè)系統(tǒng)具備體積小巧、方便攜帶等優(yōu)點(diǎn)。該研究采用技術(shù)設(shè)計(jì)了鞋底聲傳感器探測(cè)陣列及其數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)完成了陣列信號(hào)的獲取、分析和處理,介紹了的方法及方法,并設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)的預(yù)處理與的Matlab程序?qū)崿F(xiàn),實(shí)現(xiàn)了陣列延時(shí)的檢測(cè),針對(duì)不準(zhǔn)確的問題,從系統(tǒng)、算法精度以及頻域分析等方面做了分析,提出了改進(jìn)的方向。

          引言

            在科技飛速進(jìn)步,信息即是財(cái)富的時(shí)代,信息的地位日趨重要。軍事專家們預(yù)言:21世紀(jì)的戰(zhàn)爭(zhēng)將是一場(chǎng)別開生面的信息戰(zhàn)?;?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/地震動(dòng)信號(hào)">地震動(dòng)信號(hào)的地面被動(dòng)偵察[1]在復(fù)雜的地形條件下,甚至在嚴(yán)密偽裝的情況下仍能充分發(fā)揮其作用,這正是光學(xué)、無線電等現(xiàn)代監(jiān)視技術(shù)的盲區(qū),尤其是被動(dòng)聲探測(cè)技術(shù)[2]。

            但在特殊情況下,如大風(fēng)等惡劣天氣或在植被非常茂盛的地方,聲的傳播特性就會(huì)受到很大影響,致使聲探測(cè)系統(tǒng)無法正常工作。因此,研究基于地面震動(dòng)信號(hào)[3]的偵察技術(shù)具有非常重要的價(jià)值。

            較其他的被動(dòng)偵察信號(hào)不同,其信噪比較差,受環(huán)境影響較大,但由于地震動(dòng)探測(cè)具有可全天候值守、抗電磁干擾能力強(qiáng)、功耗低、隱蔽性好、成本低等優(yōu)點(diǎn),作為一種重要的被動(dòng)偵察手段,其地位的不可小覷。而基于地震動(dòng)信號(hào)的可穿戴式被動(dòng)聲探測(cè)系統(tǒng)因其體積小巧、方便攜帶,并且可使穿戴者根據(jù)情況迅速做出反應(yīng)等優(yōu)點(diǎn),正日趨受到廣泛的關(guān)注。

          1 定位原理與傳感器布設(shè)

          1.1 定位原理

            聲源位置與傳感器的平面分布圖如圖1,聲源定位的基本原理是:傳感器陣列中每個(gè)傳感器距聲源的距離是不一樣的,因此,聲源發(fā)出聲音后,傳感器陣列中每個(gè)傳感器采集到的信號(hào)會(huì)存在時(shí)間差,此時(shí)間差乘以聲音在介質(zhì)中的傳播速度可求出距離差,5個(gè)傳感器中每3個(gè)傳感器可以確定出2個(gè)距離差,據(jù)此我們可以列方程算出聲源的坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)聲源的定位。

          1.2 傳感器布設(shè)

            為了實(shí)現(xiàn)全方位信號(hào)探測(cè),在鞋底上布設(shè)5個(gè)傳感器,前腳掌布設(shè)4個(gè)傳感器,呈菱形分布(前腳掌每個(gè)傳感器之間相距5cm),后腳掌布設(shè)一個(gè)傳感器,距前腳掌最后面的那個(gè)傳感器距離為12cm,并對(duì)傳感器編號(hào),如圖2所示。

          2 與時(shí)延估計(jì)方法

            目前,目標(biāo)定位方法主要分為有源定位和無源定位[4]。有源定位就是利用雷達(dá)、激光等有源設(shè)備來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位,但其存在容易暴露、能耗較高的弊端。無源定位是通過對(duì)目標(biāo)自身產(chǎn)生的輻射源信號(hào)的接收和處理,提取目標(biāo)的距離、方位、航跡等信息。無源定位克服了有源定位的缺點(diǎn)。本設(shè)計(jì)的方向是采用通過多地震動(dòng)傳感器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位的方法,屬于無源定位方法。

            目前,無源定位算法中目標(biāo)定位[5-8]方法主要有基于到達(dá)時(shí)間(TOA)、到達(dá)時(shí)間差(TDOA)和接收信號(hào)強(qiáng)度或能量(RSSI)法。TOA技術(shù)算法簡(jiǎn)單,但是要求移動(dòng)目標(biāo)和節(jié)點(diǎn)始終精確同步,易受多徑傳播和噪聲的干擾。RSSI技術(shù)較簡(jiǎn)單,近距離精度高,受環(huán)境影響較大,室外遠(yuǎn)距離定位精度較差。

            時(shí)延估計(jì)[9-10]是數(shù)字信號(hào)處理中一個(gè)非?;钴S的研究領(lǐng)域。在雷達(dá)、語音信號(hào)處理、地球勘探等領(lǐng)域都有較廣泛的應(yīng)用。

            直接互相關(guān)算法計(jì)算簡(jiǎn)單,要求信號(hào)、噪聲互不相關(guān);廣義互相關(guān)相當(dāng)于對(duì)信號(hào)進(jìn)行了白化處理,抑制噪聲當(dāng)信噪比較低時(shí)誤差較大;互雙譜算法對(duì)背景噪聲不敏感,可以抑制空間噪聲,不適合非高斯造聲的情形,且信號(hào)序列要足夠長,計(jì)算量和估計(jì)方差較大。

            直接互相關(guān)時(shí)延估計(jì)是通過對(duì)兩信號(hào)直接做互相關(guān)處理,然后進(jìn)行峰值檢測(cè)來估計(jì)時(shí)延。廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)與基本互相關(guān)類似,但其在小信噪比時(shí),按平方加權(quán);在大信噪比時(shí),按信噪比加權(quán)。相當(dāng)于對(duì)信號(hào)進(jìn)行了白化處理,一定程度上抑制了噪聲。

          3 信號(hào)處理

          3.1 信號(hào)預(yù)處理

            采集獲取的傳感器信號(hào)混有大量的噪聲,因此需對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。本設(shè)計(jì)基于中值濾波器優(yōu)良的抑制噪聲的特點(diǎn),首先對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行中值濾波處理,以便濾除毛刺。

            中值濾波之后,為了便于數(shù)據(jù)處理,需要截取出采集到信號(hào)的有用部分,通過觀察采集到的信號(hào)可知,有用信號(hào)的幅值遠(yuǎn)大于噪聲的幅值。由正態(tài)分布的性質(zhì)可知,如果X服從正態(tài)分布,則:

            其中,指的是正態(tài)分布的均值,指的是正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差,因此我們?nèi)?shù)據(jù)的均值加3倍的標(biāo)準(zhǔn)差的值作為閾值,據(jù)此截取出信號(hào)的有用部分。

          3.2 直接相關(guān)法時(shí)延估計(jì)

            表1是用直接相關(guān)法算出的時(shí)延。接下來我們根據(jù)坐標(biāo)位置,算出理論上每兩個(gè)傳感器到聲源的距離差,用此距離差除以估計(jì)出的時(shí)延,求出速度,圖4是用估計(jì)出的時(shí)延算出的理論速度,將其與聲速進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)我們用估計(jì)出的時(shí)延算出的速度和聲速相差太大,造成這種結(jié)果的原因可能是因?yàn)樾盘?hào)之間相關(guān)性較強(qiáng),致使估計(jì)出的時(shí)延不準(zhǔn)確。因此,我們采用廣義相關(guān)算法估計(jì)時(shí)延。

          3.3 用廣義互相關(guān)算法估計(jì)時(shí)延

            在這里使用PHAT加權(quán)進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。表2是我們用PHAT加權(quán)估計(jì)出的時(shí)延值,圖5是用根據(jù)估計(jì)出的時(shí)延算出的理論速度,將其與聲速進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)算出的10個(gè)速度值中有5個(gè)和聲速在一個(gè)數(shù)量級(jí)上。觀察圖形可判斷出,使用算法估計(jì)出的時(shí)延值要比直接互相關(guān)估計(jì)出的時(shí)延值準(zhǔn)確,10個(gè)速度值中有5個(gè)與聲速不在一個(gè)數(shù)量級(jí)上,造成這種結(jié)果的原因可能是在測(cè)量坐標(biāo)點(diǎn)位置時(shí)人為造成的誤差,也有可能是由于多徑效應(yīng)造成的。

          4 結(jié)果分析

            對(duì)截取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析,其幅頻特性曲線如圖6所示,從圖中可以看出信號(hào)頻率成分較為復(fù)雜,造成這種結(jié)果的原因可能是多徑效應(yīng)[11]的影響。從圖中可以看出信號(hào)頻率主要集中在兩個(gè)頻段:970Hz~1600Hz,3330Hz~3880Hz,假設(shè)需要的信號(hào)是一個(gè)單頻成分,那么就需要對(duì)信號(hào)在整個(gè)頻段上進(jìn)行窄帶濾波,返回時(shí)域看其波形并進(jìn)行分頻時(shí)延估計(jì),從中找出我們需要的信號(hào),并進(jìn)行后續(xù)分析。

            用信號(hào)發(fā)生器對(duì)音箱輸入1kHz,20V峰峰值的正弦信號(hào),將音箱放到點(diǎn)(-5m,0)坐標(biāo)點(diǎn)上,采樣頻率為225kHz,圖7是采集到其中一個(gè)通道信號(hào)的時(shí)域波形,圖8是其幅頻特性曲線圖。結(jié)合上述三張圖可以看出采集到的信號(hào)并不是一個(gè)頻率單一的標(biāo)準(zhǔn)正弦波,圖9和圖10是對(duì)其幅頻特性曲線中強(qiáng)度(50Hz左右,1950Hz左右)最大的兩個(gè)干擾的放大圖,這兩個(gè)干擾和1kHz信號(hào)的強(qiáng)度相差一個(gè)數(shù)量級(jí),不能被忽略,造成這種結(jié)果的原因可能是由于多徑效應(yīng)引起的,也有可能是環(huán)境中的交流干擾造成的,因此需要進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

            通過對(duì)比圖6和圖8可發(fā)現(xiàn),我們采集到的信號(hào)受到的干擾要比采集一個(gè)單頻聲音信號(hào)受到的干擾多,從圖6我們可以看出強(qiáng)度最大的兩個(gè)峰值分別是45dB和50dB,圖9和圖10分別是對(duì)兩個(gè)峰值取下降15dB部分的放大圖,從圖中可以看出,第一個(gè)峰值處衰減15dB后,頻段集中在1250Hz~1450Hz,第二個(gè)峰值處衰減15dB后頻段集中在3250Hz~3650Hz,編一個(gè)FIR模擬帶通濾波器對(duì)以上兩個(gè)頻段進(jìn)行濾波,圖11和圖12分別是對(duì)兩個(gè)頻段作帶通濾波后的時(shí)域波形。和圖3進(jìn)行對(duì)比后,發(fā)現(xiàn)第二個(gè)峰值衰減15dB的部分比第一個(gè)峰值衰減15dB的部分與需要的信號(hào)的相似度高,說明第二個(gè)峰值衰減15dB的部分中所含的信號(hào)的有用部分比第一個(gè)峰值衰減15dB的部分包含的多。

          5 結(jié)論

            本研究是在被動(dòng)聲定位技術(shù)被廣泛應(yīng)用到軍事及民用中,成為定位技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)背景下展開的,主要是針對(duì)被動(dòng)聲定位技術(shù)中的目標(biāo)定位方法和時(shí)延估計(jì)算法進(jìn)行了研究。完成了信號(hào)的預(yù)處理的相關(guān)程序設(shè)計(jì),對(duì)信號(hào)進(jìn)行了中值濾波,截取出了信號(hào)的有用部分,方便信號(hào)的后續(xù)處理;完成了時(shí)延估計(jì)算法的程序?qū)崿F(xiàn),對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析,提出了改進(jìn)的方向。還有以下幾方面需要改進(jìn):對(duì)時(shí)延估計(jì)算法的進(jìn)一步優(yōu)化進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn);針對(duì)算法計(jì)算不準(zhǔn)確的問題,應(yīng)對(duì)信號(hào)分頻段估計(jì)時(shí)延,從中找出需要的信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)較準(zhǔn)確地時(shí)延估計(jì)。

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            本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第8期第29頁,歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處。



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