一種基于聲信號(hào)的車輛碰撞檢測(cè)裝置研究與設(shè)計(jì)

　　對(duì)于聲音采集模塊采集到的聲音數(shù)據(jù)，由DSP模塊運(yùn)行檢測(cè)軟件對(duì)其進(jìn)行分析，并判斷外部是否發(fā)生了碰撞。DSP模塊還引出一個(gè)IO口與報(bào)警和通訊模塊相通訊，報(bào)警和通訊模塊接收此引腳的信號(hào)來(lái)判斷是否發(fā)生碰撞以決定是否報(bào)警。

　　1．3 存儲(chǔ)器模塊

　　VC5509支持統(tǒng)一的編址空間，片上內(nèi)存的總?cè)萘繛?20kB，包括128k×16bit的RAM和32k×16bit的ROM，并可以根據(jù)用戶的需要擴(kuò)展到最大為8M×16bit的片外內(nèi)存空間。本系統(tǒng)選用的是HY57V64芯片，是一個(gè)有4個(gè)1M×16bit邏輯陣列的SDRAM芯片。該芯片接收并存儲(chǔ)DSP模塊傳輸過(guò)來(lái)的聲信號(hào)數(shù)據(jù)，當(dāng)DSP模塊需要處理數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)從該芯片的特定位置讀出相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

　　1．4 報(bào)警模塊

　　報(bào)警模塊配有GPS和GSM模塊，獲取位置和速度信息并與服務(wù)器進(jìn)行通訊。DSP模塊從報(bào)警模塊的GPS模塊獲得車輛的速度和加速度信息并加入聲信號(hào)信息進(jìn)行輔助計(jì)算。報(bào)警模塊從DSP模塊獲得實(shí)時(shí)的車輛碰撞信息，一旦檢測(cè)到碰撞信號(hào)，報(bào)警模塊即向服務(wù)器報(bào)警。

2 軟件和算法設(shè)計(jì)

　　我們?cè)O(shè)計(jì)的系統(tǒng)軟件是一個(gè)運(yùn)行于DSP之上的程序，控制系統(tǒng)各模塊工作，并完成算法計(jì)算。使用TI公司的CCS集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，用C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言進(jìn)行編程。

　　該軟件首先進(jìn)行初始化，對(duì)VC5509和AIC23的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行配置。對(duì)VC5509芯片的鎖相環(huán)配置時(shí)，將系統(tǒng)時(shí)鐘設(shè)置為144kHz。對(duì)McBSP進(jìn)行配置時(shí)，打開(kāi)VC5509的McBSP0并啟動(dòng)其進(jìn)行輸入輸出操作。配置DMA0通道，使其工作于兼容模式并在中斷時(shí)停止數(shù)據(jù)的傳輸。配置AIC23的工作模式為DSP模式并使用IIC方式傳輸數(shù)據(jù)。啟動(dòng)AIC23對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行32k采樣速率的采樣。

　　初始化結(jié)束后進(jìn)行采樣檢測(cè)，經(jīng)過(guò)采樣檢測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)采集到的信號(hào)滿足分幀條件，即采集到的聲信號(hào)長(zhǎng)度足夠1秒時(shí)，就執(zhí)行自動(dòng)聲檢測(cè)算法。

自動(dòng)聲檢測(cè)算法讀出數(shù)據(jù)并進(jìn)行判斷，如果檢測(cè)到的是非碰撞事件，則繼續(xù)執(zhí)行采樣檢測(cè)以等待處理下一秒數(shù)據(jù)，這時(shí)軟件在執(zhí)行空循環(huán)；當(dāng)自動(dòng)聲檢測(cè)算法檢測(cè)到的是碰撞事件，就向通訊模塊傳遞信息，在GPS模塊確認(rèn)速度和位置信息之后就通過(guò)報(bào)警模塊報(bào)警。此軟件的流程如圖3所示。

　　軟件流程圖中自動(dòng)聲檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)是核心部分，下面做重點(diǎn)介紹。由于不同聲波信號(hào)的幅頻特性和相頻特性不同，不同聲波信號(hào)在各個(gè)頻率段的幅值也存在一定的差異。因此，可利用各個(gè)頻率成分的能量變化來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。

　　自動(dòng)聲檢測(cè)算法包括聲音信號(hào)采集和分幀、特征提取、特征降維、特征分類四部分，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

　　(1)采集和分幀。將采集到的信號(hào)按每2s分為一幀，幀與幀之間有1s的交疊。對(duì)32k采樣率的芯片來(lái)說(shuō)，即每一次只對(duì)2s的片段65536個(gè)點(diǎn)進(jìn)行處理，在訓(xùn)練階段兩個(gè)片段之間有1／2重復(fù)。這樣得到一組數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)。

　　(2)特征提取。對(duì)每一幀信號(hào)數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)實(shí)施DWT變換以得到頻域信息，然后根據(jù)得到的頻域信息統(tǒng)計(jì)能量的分布，以此作為識(shí)別交通事故的特征。本算法采用DB1小波，對(duì)每一幀信號(hào)，先進(jìn)行一層分解，然后高頻系數(shù)進(jìn)行兩層完整的分解，低頻系數(shù)進(jìn)行10層單向分解得到18組數(shù)據(jù)。計(jì)算得到特征分量F=[E1，E2…E18]，En的計(jì)算公式如下：，其中N為Cn的長(zhǎng)度。

　　(3)特征降維。對(duì)特征提取后的信號(hào)量實(shí)現(xiàn)降維。在提取出的特征分量F的基礎(chǔ)上，本算法采用基于主成分分析(PCA)的異常點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)交通事故碰撞聲。原特征F變換后得到公式為，其中H為PCA方法得到的投影矩陣。