技术领域
[0001] 本
发明属于
定位领域，具体涉及一种基于北斗授时的声信号距离估计方法。
背景技术
[0002] 二十世纪90年代，GPS等全球定位系统在人们的生活中开始扮演越来越重要的
角色，
位置信息变得越来越重要。但GPS、北斗等卫星定位系统定位
精度不高，民用级产品在室外最高也只能达到5米的精度。而在室内，由于信号被
建筑物严重遮挡，卫星定位系统由于能连接到的卫星数量过少，甚至无法得到定位信息。而基于位置服务(Location-Base Service)在室内的应用场景却同样广泛，包括体育科学、公共安全、智能工厂、室内导航等。
[0003] 随时时间的流逝，
电子技术和通信技术得到了迅速的发展。集成
电路的小型化与低价化，智能手机开始出现并迅速普及，室内定位技术的
土壤已经成熟。于是，学术界和工业界开始关注室内定位技术，并出现了一系列的相关研究。
[0004] 目前常见的定位介质包括Wi-Fi、蓝牙、超宽带、
超声波、地磁、图像等，其中兼容智能手机的主要有Wi-Fi、蓝牙和地磁。在已有的研究与应用中，这三种定位方法的精度都不高，普遍在1～10米。并且，Wi-Fi和地磁受环境的影响比较大，一段时间之后环境发生变化就需要再次校准；蓝牙是目前使用最广泛的手机定位技术，但需要布设大量的蓝牙基站，每个蓝牙基站的
覆盖范围不超过10米。超宽带的方法可以得到较高的精度，但是由于其采用
电磁波作为测距介质，需要极高的同步精度，并且不兼容手机，因而应用受限。
[0005] 目前常见的定位方法包括基于角度的定位方法(Direction of Arrival,DOA)，基于距离量测的定位方法(Time of Arrival,TOA)，基于距离差量测的定位方法(Time Difference of Arrival,TDOA)和基于指纹库的定位方法等。基于距离量测的定位方法因其精度高，应用方便而得到了较为广泛的应用。但该方法的一个前提是需要对不同
节点的时间进行同步，才能准确的测量出介质的传输时间，进而估计出距离信息。超宽带由于其采用电磁波作为测距介质，需要极高的定位精度，因此常常采用有线连接来进行同步，布设基站较为繁琐。而采用声信号作为测距介质，由于声信号传播速度远低于电磁波，因而可以方便的通过无线网络进行同步。目前常用的同步方式包括RBS(Reference Broadcast Synchronization)、TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)等，RBS同步方法需要一个额外的中心节点，增加了
硬件成本的同时也导致了不
稳定性；而TPSN同步方法只能在两个节点间进行，对于多节点的情况耗时较长且同步精度较低。
发明内容
[0006] 针对
现有技术的不足，本发明提出一种基于北斗授时的声信号距离估计方法，该方法无需额外的同步节点，通过北斗卫星
导航系统提供的授时功能，以较低的成本提供远超北斗
卫星导航系统的测距及定位精度，适用于北斗信号弱的室内环境或需要高精度测距或定位精度的室外环境，为定位系统提供了很好的
基础。
[0007] 本方法所采用的技术方案如下：一种基于北斗授时的声信号距离估计方法，该方法包括以下步骤：
[0008] (1)将所有节点的北斗授时模
块设置为相同的PPS脉冲周期；
[0009] (2)信标节点接收到北斗授时PPS脉冲后，触发处理器的外部中断，信标节点立刻发出经过调制的高频线性调频信号；
[0010] (3)标签节点接收到北斗授时PPS脉冲后，触发处理器的外部中断，标签节点记录下此刻本地时钟的时刻t0；
[0011] (4)标签节点不断监听声信号，将接收到的声信号，首先进行高通滤波消除噪声，而后采用滑窗的方法与参考信号进行归一化互相关运算，判断是否收到步骤(3)中信标节点发出的调制信号，若是则进行下一步骤；否则，继续监听声信号；
[0012] (5)标签节点收到信标节点发出的调制信号后，采用用于消除多径的比值
门限法确定声信号到达的第一径，由此估计出信号的到达时间t1，则距离估计值d＝(t1-t0)c，其中c为声速。
[0013] 进一步的，所述的所述信标节点主要由扬声器模块、第一
微处理器、第一北斗授时模块、第一电源模块组成，扬声器模块、第一北斗授时模块和第一电源模块均与第一微处理器相连。
[0014] 进一步的，所述的标签节点主要由麦克
风模块、第二微处理器、第二北斗授时模块、第二电源模块、无线通讯模块组成，麦克风模块、第二北斗授时模块、无线通讯模块和第二电源模块均与第二微处理器相连。
[0015] 进一步的，所述的，所述的调制的高频线性调频信号signalref(m)，其表达式为：
[0016] signalref(m)＝cos(2πm(f0+rate*m))
[0017]
[0018] 其中，m表示
采样点数，rate为线性调频信号的斜率，起始
频率f0与终止频率f1均大于18000Hz，信号长度T在0.04～0.05s。
[0019] 进一步的，所述的滑窗的方法与参考信号进行归一化互相关运算包括下列步骤：
[0020] (A1)标签节点每接收到n个采样点称为一
帧，将其分为前半帧(前 个)与后半帧(后 个)，本帧数据记为signal2(m)，将上一帧的后半帧与本帧数据的前半帧拼接并记为signal1(m)，其中m代表第m个采样点；
[0021] (A2)将signal1(m)与signal2(m)分别与参考信号signalref(m)进行归一化互相关运算，其计算方法为：
[0022]
[0023]
[0024]
[0025]
[0026]
[0027] 其中，exp代表以e为底的指数运算；i为虚数单位；S1(k)为signal1(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signal1(m)在k频率分量的幅相值；S2(k)为signal2(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signal2(m)在k频率分量的幅相值；Sref(k)为为signalref(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signalref(m)在k频率分量的幅相值；R1(τ)为signal1(m)与参考信号signalref(m)的归一化互相关结果，表示相差τ时刻signal1(m)与signalref(m)的相关程度；R2(τ)为signal2(m)与参考信号signalref(m)的归一化互相关的结果，表示相差τ时刻signal2(m)与signalref(m)的相关程度；
[0028] (A3)将R1的前 个点R2的前 个点拼接并记为Corr，回到步骤(A1)。
[0029] 进一步的，所述的比值门限法包括以下步骤：
[0030] (B1)计算Corr的最大值maxC及其位置maxi，即：
[0031] max(Corr)＝maxC＝Corr(maxi)
[0032] 当满足以下条件，则继续下一步骤：
[0033] max(signal2)＞thresholdsignal
[0034] max(Corr)＞thresholdR
[0035] 其中，thresholdsignal是与扬声器增益有关的一个常数，thresholdR是与信号检测灵敏度相关的一个常数；
[0036] (B2)从maxi的前thresholdlength个采样点，即maxi-thresholdlength开始，向后搜寻，直到找到第一个满足以下条件的点j：
[0037] Corr(j)＞vRatioTh*max(Corr)
[0038] 其中，thresholdlength，vRatioTh是两个与环境混响程度有关的常数；
[0039] (B3)信号到达时刻 其中fs为
声音信号的采样率，信号传播时延Δt＝t1-t0。
[0040] 本发明的有益效果如下：本发明提出了一种高精度，低成本，兼容手机的距离估计方法，测距的精度远高于传统手机的测距方式，如蓝牙，Wi-Fi等，为室内定位系统或室外高精度定位系统提供了很好的基础。采用对时间同步精度要求不高的声信号作为测距介质，同时通过北斗授时作为同步方式，避免了传统有线连接同步布设麻烦的缺点，也避免了传统无线同步中采用额外同步节点带来的成本增加和不稳定性，以去中心化的方式，达到了满足要求的同步精度，使整个系统有更高的鲁棒性。本发明以声信号作为定位介质，兼容普通的麦克风和扬声器，可以以低成本实现较高的测距精度。
附图说明
[0041] 图1为本发明的方法流程示意图；
[0042] 图2为本发明的信标节点的示意图；
[0043] 图3为本发明的标签节点的示意图；
[0044] 图4为本发明的室外测距误差累计概率
密度图；
[0045] 图5为本发明的室内测距误差累计概率密度图。
具体实施方式
[0046] 下面结合附图和
实施例对本发明做进一步的详细说明。
[0047] 先介绍本实施例中所采用的系统结构及硬件元器件。信标节点采用STM32F407芯片作为微处理器芯片，采用WM8978作为扬声器模块中的音频处理芯片，采用UM220-III作为北斗授时模块芯片，采用MP1584EN作为电源模块，电源模块、扬声器模块、北斗授时模块均和微处理器相连，如图2所示。标签节点采用STM32F407芯片作为微处理器芯片，采用WM8978作为麦克风模块中的音频处理芯片，采用UM220-III作为北斗授时模块芯片，采用MP1584EN作为电源模块，电源模块、麦克风模块、北斗授时模块均和微处理器相连，此外，为了处理得到的距离估计值，还使用了CC2530Zigbee
无线通信模块芯片用于与电脑进行无线连接，如图3所示。
[0048] 下面介绍距离估计方法的实施步骤：
[0049] 步骤1：将所有节点的北斗授时模块设置为相同的PPS脉冲周期，考虑到声信号在传输过程中的衰减和混响等因素，将脉冲周期设为0.2s，这样可以达到5Hz的测距周期。
[0050] 步骤2：信标节点接收到北斗授时PPS脉冲后，触发处理器的外部中断，信标节点立刻发出经过调制的高频线性调频信号。所述的调制的高频线性调频信号signalref(m)，其表达式为：
[0051] signalref(m)＝cos(2πm(f0+rate*m))
[0052]
[0053] 其中，m表示采样点数，rate为线性调频信号的斜率，起始频率f0＝18000Hz，终止频率f1＝22000Hz，信号长度T＝0.427s。以确保在在不干扰人
耳的基础上到达较高的带宽，以增强距离估计的
分辨率。
[0054] 步骤3：标签节点接收到北斗授时PPS脉冲后，触发处理器的外部中断，标签节点记录下此刻本地时钟的时刻t0。
[0055] 步骤4：标签节点不断监听声信号，将接收到的声信号，采用滑窗的方法与参考信号进行归一化互相关运算，判断是否收到步骤(3)中信标节点发出的调制信号，若是则进行下一步骤；否则，继续监听声信号。
[0056] 步骤5：标签节点收到信标节点发出的调制信号后，采用比值门限法确定声信号到达的第一径，由此估计出信号的到达时间t1。则距离估计值d＝(t1-t0)c，其中c为声速。
[0057] 所述的滑窗的方法与参考信号进行归一化互相关运算包括下列步骤：
[0058] 步骤A1：标签节点每接收到n个采样点称为一帧，将其分为前半帧(前 个)与后半帧(后 个)，本帧数据记为signal2(m)，将上一帧的后半帧与本帧数据的前半帧拼接并记为signal1(m)，其中m代表第m个采样点；
[0059] 步骤A2：将signal1(m)与signal2(m)分别与参考信号signalref(m)进行归一化互相关运算，其计算方法为：
[0060]
[0061]
[0062]
[0063]
[0064]
[0065] 其中，exp代表以e为底的指数运算；i为虚数单位；S1(k)为signal1(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signal1(m)在k频率分量的幅相值；S2(k)为signal2(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signal2(m)在k频率分量的幅相值；Sref(k)为为signalref(m)进行离散傅里叶变换的结果，代表signalref(m)在k频率分量的幅相值；R1(τ)为signal1(m)与参考信号signalref(m)的归一化互相关结果，表示相差τ时刻signal1(m)与signalref(m)的相关程度；R2(τ)为signal2(m)与参考信号signalref(m)的归一化互相关的结果，表示相差τ时刻signal2(m)与signalref(m)的相关程度；
[0066] 前三个式子实际上为离散傅里叶变换，可直接通过ARM提供的库函数采用快速傅里叶变换
算法进行计算，可以达到比直接计算更快的运算速度。
[0067] 步骤A3：将R1的前 个点R2的前 个点拼接并记为Corr，回到步骤A1。
[0068] 所述的比值门限法包括以下步骤：
[0069] 步骤B1：计算Corr的最大值maxC及其位置maxi，即：
[0070] max(Corr)＝maxC＝Corr(maxi)
[0071] 当满足以下条件，则继续下一步骤：
[0072] max(signal2)＞thresholdsignal
[0073] max(Corr)＞thresholdR
[0074] 其中，根据实验，取thresholdsignal＝0.2，thresholdR＝50；
[0075] 步骤B2：从maxi的前thresholdlength个采样点，即maxi-thresholdlength开始，向后搜寻，直到找到第一个满足以下条件的点j：
[0076] Corr(j)＞vRatioTh*max(Corr)
[0077] 其中，根据实验，取thresholdlength＝2048，vRatioTh＝0.3；
[0078] 步骤C3：信号到达时刻 其中fs＝48000Hz为声音信号的采样率。信号传播时延Δt＝t1-t0。
[0079] 根据
温度情况，取声速c＝340m/s，距离估计值d＝c*Δt.
[0080] 基于以上的参数及布置方式，我们在空旷的室外和10.5m*6.2m*2.9m的室内环境进行了测距实验，测量距离从1～15m，每1m测量50组数据，以激光测距仪测得真值，对距离估计值与真值进行比较和处理后，得到的测距误差概率密度分布图如图4和图5所示。可以看到，在室外的场景，70％的测距误差在3cm以内，90％的测距误差在5cm以内，精度远高于民用的GPS、北斗等卫星定位系统。在室内的场景，70％的测距误差在10cm以内，90％的误差在45cm以内，精度远高于蓝牙、Wi-Fi等。
