鲁棒性精度超声波测距系统外文翻译资料

 2022-09-05 18:09:46

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鲁棒性精度超声波测距系统

摘要：本文提出了一种超声波距离估计的创新方法。该方法使用宽频带跳频扩频超声波信号增强对噪声和混响的鲁棒性。该方法应用最早尖峰搜索的互相关和新型最小方差搜索技术，在使用移相技术对其进行亚波长范围修正前，将互相关飞行时间估计中的误差修正至载波的一个波长内。该方法可以用软件数字化实现，只需要用于信号传输和识别的低廉硬件。实验结果表明在典型办公环境中有高于0.5mm的精度。

关键字：互相关，调频扩频，移相，测距，超声波。

I引言

距离测量有许多重要的应用，包括人机导航工具，建筑测绘，交互游戏，资源探索，资产追踪和位置感知传感器网络技术[1]-[8]。文献中已经提出了很多种测距技术，激光，红外线，射频和超声波等不同技术[8]-[11]。在这些技术中，超声波由于其低价高精度测距的能力脱颖而出。其精度主要归功于超声波在空气中传播的低速度，基于飞行时间测量法(TOF)测量信号传播距离时具有高准确度。由于随机介质移位和声速随介质湿度以及温度的变化而变化可能产生错误。然而，这些错误在室内环境中通常非常小[8],[30]。

在[12]-[19]中提出了许多超声波测距方法。大多数超声波测距系统中，使用的是TOF法。TOF依靠的是超声波信号在发送器和接收器之间传播时间的测量。然后发用声波传播速度和估计的TOF相乘来计算发送器和接收器之间的距离。发送和接收信号互相关尖峰的延迟可以用于估计射频同步信号的相关TOF。或者，有时使用移相法，通过测量发送信号和接收信号之间的相位差来估计发送器和接收器之间的距离。移相法一般比基于互相关的TOF法更加精确。然而，移相法可以估计的最大范围限制于发送信号的一个波长之内[15][17]。

本文提出了一种新型超声波测距方法。该方法使用FHSS超声波信号增强对于典型信号干扰的鲁棒性，比如噪音，多重路径和其他源的干扰。该方法采用互相关TOF估计的最早的尖峰搜索。在使用移相技术对其进行亚波长范围修正前，采用新型最小方差搜索技术将互相关飞行时间估计中的误差修正至载波的一个波长内。该方法的精度超过了之前提出的方法。另外，该方法不需要使用定制的测量电路，可用软件数字化实现。

本文的结构如下。II节讨论相关工作。III节解释提出的方法。IV节详细说明实验方法。V节给出方针和实验结果。VI节总结全文。

II相关工作

单频连续波移相法[12]是使用超声波信号高精度测距的基础技术。然而，使用该方法测量的最大范围限于载波的一个波长内，这意味着在40kHz，最大范围限定于8.575mm中，假设声速为343m/s.多频连续波移相法[13][14]通过相位差和频率差，用于增加测量范围。然而，最大测量范围依然限于c/Delta;F，c是声速。

[15]中，Hua等将移相法用于一个调幅信号的包络线。高频信号用合适的AM指数因数调制产生低频超声波信号。将基本移相法应用于接收AM信号的包络线。这样将系统的测量范围扩展至最低频率的波长。在Hua的系统中，人为制造的最低频率是100Hz，使得测量范围最大到3.43m。

[16]提出了使用二进制移频键控信号的变频检测和移相法。该技术采用移相探测器估计TOF，用相位计测得的相移修正估计。[17]-[19]提出了幅值改变和反相探测以及采用幅值和相位调制包络方波的移相法。该技术和[16]提出的很相似，除了TOF估计使用的是幅值和相位改变探测器而不是变频探测器。当噪声出现时，这两个方法的精度大幅降低。这两个方法还需要发送器和接收器之间精确同步的定制模拟电路。

之前提出的TOF估计的数字信号处理技术，发送器和接收器的互相关尖峰检测，一般比其他如阈值检测，曲线拟合和推拉窗等更加精确[20]-[22].然而，互相关可以达到的最佳分辨率是采样周期的一半，意味着为了得到更高的分辨率，必须用更高的采样频率。[23]-[25]提出了互相关后插值以达到次采样精度。[26][27]提出了混合互相关和移相法方法。其中互相关用于TOF第一次估计，移相法用于修正最终结果以获得更好的精确度。当互相关阶段在超声载波的一个波长之内时，该方法有很好的结果，但是如果互相关阶段的输出误差超过载波的一个波长，那么移相修正阶段也无法修正该错误，最终的估计会有一个大范围的错误。

几乎所有之前提出的超声波测距系统都是用斋频带超声波信号，且在理想无混响环境中测试。斋频带系统对于同带噪声无鲁棒性，且会被墙和周围障碍回声造成的多重路径显著影响[28][29]。Hazas和Ward[29]提出使用DSSS调制的宽带超声波信号，改进在噪声和混响条件下的的表现。[28]中，使用FHSS调制来提供多重路径和噪声的鲁棒性，表现比DSSS和脉冲信号更加好。

本文提出了一种超声波测距的新方法。该方法使用宽频带FHSS调制，采用最早的尖峰搜索互相关和新型最小方差搜索技术，在使用移相技术对其进行亚波长范围求精前，将互相关飞行时间估计中的误差修正至载波的一个波长内。和之前工作的测距精度相比，该方法有如下新特性:

  1. FHSS调制的宽频带超声波信号增强对多重路径和噪声的鲁棒性
  2. 最早的尖峰搜索技术的简单互相关从多重路径中提取直接路径。
  3. 将互相关飞行时间估计中的误差修正至载波的一个波长内的最小方差搜索技术。

III所述方法

所述方法采用FHSS调制和测距的新算法。后文详细叙述这两点。

  1. FHSS

FHSS调制中，载波在可用带宽的一系列频率中跳跃。图1表示载波如何在不同频率间随时间跳跃。伪随机序列决定了跳频方式，保证信号之间的正交和避免冲突。描述FHSS载波信号的公式如下：

(1)

其中k表示第k个，表示载波频率，是时间和k个伪随机序列的乘积。

图2表示本文中使用的FHSS信号的频谱图。

图 1 FHSS

图 2 FHSS信号的频谱图

  1. 测距算法

考虑发送FHSS信号的超声波发送器。该信号由一个距离发送器距离为L的宽带超声波接收器接收。发送器和接收器是同步的，意味着接收器知道信号发送时间。信号识别是由采样频率为Fs的ADC数字实现的。所述方法使用下列四个步骤来估计发送器和接收器之间的距离 。

  1. 互相关
  2. 最早的尖峰搜索
  3. 移相计算
  4. 最小方差搜索
  5. 互相关：发送器和接收器之间信号TOF的粗略估计可由接收的信号和参考发送信号之间互相关的最早尖峰延迟来得到。TOF是样本尖峰和样本周期乘积的时滞延迟。发送器和接收器之间的距离估计可以计算为

(2)

其中c是空气中声音传播速度，Fs是信号识别使用的采样频率。图3所示的是典型的互相关图像，可以清楚看到发送器和接收器之间的时滞尖峰。

使用互相关可以估计的最大范围可以扩展至信号有合理的SNR。使用互相关可以得到的最佳时间分辨率限至。为了更好的分辨率，需要更高的采样率。另外，由于噪声，互相关尖峰的时滞可能产生错误。

图 3 发送信号和接收信号间的互相关

  1. 最早的尖峰搜索：

时滞相关的尖峰并不总是最高的尖峰。在某些情况下，直接路径会有衰减，比间接路径有更低的互相关尖峰。在其他情况下，许多间接路径会联合产生一个比直接路径更加大的尖峰。在这方面，应用搜索机制找到超过本底噪声的最早到达的互相关尖峰[30]。假设最早的尖峰属于给出正确TOF的直接路径。先找到最高的互相关尖峰，然后用反搜索机制找到幅值超过最高尖峰0.7倍的尖峰。0.7的比例是由实验决定的。这足够大，因此最早尖峰超过了本底噪声，即使在低SNR的情况下，并且足够低以保证有强反馈时可以探测到直接路径尖峰。

  1. 移相计算：

从之前互相关阶段可以得到距离Lcross的估计。移相用于修正距离估计。假设距离估计Lcross和实际距离之间的误差为△L。该误差可写为

(3)

移相法用于高准确度估计△L，修正距离估计L。

考虑接收的信号是

(4)

基于Lcross的已知接收信号的延迟为

(5)

其中，s(t)是发送的信号，n(t)是随机噪声，c是声音传播速度。y(t)和x(t)之间的相移给出了△L的估计。使用估计的△L修正最终距离估计：

(6)

由于FHSS信号的载波频率随时间变化，对于每次跳跃计算相移。使用交叉谱密度法计算接收信号y(t)关于x(t)的相移，x(t)是根据Lcross时滞的已知发送信号。下列公式解释对于每次跳跃的相移的计算[34][35]：

(7)

其中是交叉谱密度，是弧频，为离散的，和是和第m次跳跃的离散傅立叶变换，*表示复数的共轭。

可以关系到发送信号s(t)

(8)

其中是发送信号s(t)的实际交叉频密度的估计，是两个信号和的时间延迟，是由于噪声和有限的数据存储造成的相位误差。

和载波频率相关的估计相位延迟可记为

(9)

相位估计的标准差可以近似为

(10)

其中是和的相干函数

(11)

从和声音传播速度c，可以得到和第m次跳跃△Lm相关的估计的修正距离

(12)

由于的值限定于，可由移相清楚达到的最大修正范围限定于，比如载波的半个波长。

在计算所有跳跃的后，由均值可以得到，

(13)

其中M是信号跳跃次数。

  1. 最小方差分析

明显地，当互相关距离估计的误差移相可以达到的最大修正距离时，移相法不成功，比如

其中，是最短载波波长。

在某些情况下，的误差超过，特别是在低信噪比或高混响情况下。因此，我们提出使用估计的不同跳跃的移相修正距离方差作为估计范围质量的标志

(14)

一般地，当小于时很低，不同跳跃估计的会提供的一致估计。当大于时，由于不同跳跃估计的方差，变得很大。因此，可以用于检查是否小于。

将迭代法用于在很多候选的距离估计中搜索；对于每一个候选，得到移相修正并用于确定和。有最小的候选距离被选为正确的距离估计。候选距离是以互相关尖峰延迟为中心的，长度为窗的整数采样延迟

图4所示400采样长度窗口的值。可以观察到正确距离候选的最小值。图5显示的是低SNR的相同窗口的值。除了噪声，有最小方差的候选依然清晰。

图 4 高SNR下400个候选距离的移相方差V值

图 5 低SNR下400个候选距离的移相方差V值

  1. 总结

下列伪代码解释了全部的距离估计算法。

：接收信号和发送信号的互相关。

：找到有最早到达互相关尖峰的候选距离。

：定义候选窗口长度。

for l= do

for m=0 to M-1 do

Calculate .

end for

Calculate

Calculate

end for

：找到有最小V值的候选距离。

：计算最终修正的距离估计。

IV实验方法

距离估计算法在实验之前使用Matlab软件实现和仿真。[32]使用图像方法得到一个墙、天花板和地面反射系数为0.6，SNR为20dB的4m*4m*4m的房间的合成脉冲响应。FHSS信号设定为在28至36kHz间隔460Hz的16个频隙。该信号有16个跳跃，每一个跳跃占据2.2ms的时间空隙。

实际的实验采用原型距离测量系统中施加的相同信号。发送器是Prowave 250ST180压电传感器[33]，有以41kHz为中心的2kHz带宽。提供30kHz可用带宽的带宽扩展电路用于支持带宽调制[34]。SPM0204超声波传感器用作接收器[35].这些麦克风，基于容性微机超声波传感技术，在10到70kHz之间有平坦的响应。Sundance的DSP板，361A用于信号识别[36].包括TI的C6416DSP，有两块子板，一块有8个独立DAC的SMT377和8通道ADC的SMT317.同轴

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