CN102455423A - 一种消除超声定位中声反射干扰的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种消除超声定位中声反射干扰的方法。所述方法具有如下特征：首先以参考信号和超声接收信号的最大值点作为基准点分别进行前向低速并进行粗相关运算以确定声反射干扰的存在性；其次对超声接收信号运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号的初步时延；最后基于初步时延做局部范围内的细相关运算获得精确时延。本发明的优点在于：1.引用粗相关技术，对声反射干扰的存在性进行判断，在准确判断的前提下，还能降低算法的运算量。2.采用优化动态阈值算法有效地消除超声定位中的声反射干扰。3.基于优化动态阈值算法变换后的信号波形，进行细相关运算，运算量小，时延提取精度高。
Description
技术领域
本发明涉及一种消除声反射干扰的方法，具体涉及一种在超声定位中消除声反射干扰以获得适于定位的超声信号的方法。
背景技术
超声定位技术是一种采用非接触检测方式的定位技术，它广泛应用于电子白板、机器人导航、虚拟现实等领域。在实际应用中，超声波会因多径传输而产生声反射干扰，它的存在会使接收到的超声信号波形发生畸变，严重影响到系统定位性能，甚至会导致系统定位功能失效。目前，降低超声定位中声反射干扰最简单的方法是增大发射超声信号的时间间隔，使前一周期发射的超声信号经过更长的路径(传播时间更长)后才能到达接收传感器，其本质是以牺牲系统实时性为代价衰减声反射干扰的幅度。
2008年郭纲在其题为“基于双指数模型的超声定位算法及其应用研究”的博士论文中提出了在有声反射条件下的基于双指数模型和倒谱方法的时延估计算法，该算法能达到抑制声反射干扰的目的，但运算量大，时延估计精度较差。2008年Alan Henry Jones在题为“Interactivity in a large flat panel display:”的美国专利US, 20080309641A1中针对超声波在温度不均匀情况下反射引起的声干扰问题，提出了基于多接收器分区定位的抗干扰方案，它在定位区域较大且环境温度变化不均匀时解决声反射干扰是有效的，但存在成本高及灵活性差等缺点。2009年Philip.A.Weaver. Xiang Zhu在题为“Interference removal in pointing device locating systems”的美国专利US, 752505B1中针对未知干扰，提出了自适应干扰消除的方案，虽然应用最小均方算法能很好地抑制此类干扰，但不能解决声反射干扰且算法收敛速度慢，难以在嵌入式超声定位系统中应用。
发明内容
本发明提供一种消除超声定位中声反射干扰的方法，以解决声反射干扰对超声定位功能影响的问题。
本发明采取的技术方案是包括下列步骤：
(1) 以参考信号和超声接收信号的最大峰值点作为基准点分别进行长度为N1和N2的前向低速采样，200≤N1，N2≤1000，形成信号数据data1和data2；
(2) 对信号数据data1和data2做粗相关运算提取包络峰值个数，当包络峰值个数大于1时，认为有声反射干扰存在，反之，认为无声反射干扰存在；
(3) 对超声接收信号运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号的初步时延。
本发明还包括如下步骤：
(4) 在分离出的超声“差商后的直达信号”上选取以初步时延作为基准点的前后向总长度为N3的信号数据，120≤N3≤200，以及对参考信号进行一阶差商运算获得“伪直达信号”并以其最大峰值点作为基准点向前选取长度为N4的信号数据，80≤N4≤100，进而对所述长度为N3和N4的信号数据进行细相关运算获得精确时延。
本发明所述步骤(1)中提到的参考信号是在无声反射干扰下的实测超声信号，但也不局限于此，还可以是混合指数模型信号、双指数模型信号或者高斯模型信号，所述的超声接收信号包括超声直达信号和声反射干扰信号。
本发明所述步骤(2)中提到的粗相关运算是指对经过低速采样后获得的信号数据进行互相关运算。
本发明所述步骤(3)中实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离方法是：对超声接收信号进行一阶差商运算。
本发明其中所述步骤(3)提取“差商后的直达信号”初步时延采用方法是运用动态双阈值算法。
本发明所述步骤(4)中提到细相关算法是在获得的初步时延基础上所做的局部范围内的互相关运算。
通过上述4个步骤，达到消除声反射干扰的目的。
本发明具有如下优点：
1.引用粗相关技术，对声反射干扰的存在性进行判断，在准确判断的前提下，还能降低算法的运算量。
2.采用优化动态阈值算法有效地消除超声定位中的声反射干扰。
3.基于优化动态阈值算法变换后的信号波形，进行细相关运算，运算量小，时延提取精度高。
附图说明
图1是示出根据本发明的消除超声定位中声反射干扰方法的总体流程图；
图2A是示出根据本发明的参考信号的波形图；
图2B是示出根据本发明的超声接收信号波形图；
图3是示出根据本发明的利用粗相关算法确定声反射干扰存在性的流程图；
图4是示出根据本发明的运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号初步时延的流程图；
图5是示出根据本发明的利用细相关算法提取精确时延的流程图；
图6A~6E是示出根据本发明的仿真实验结果图。
具体实施方式
包括下列步骤：
(1) 以参考信号和超声接收信号的最大峰值点作为基准点分别进行长度为N1和N2的前向低速采样，200≤N1，N2≤1000，采样速率为AD采样速率的1/16~1/2倍，形成信号数据data1和data2；
图1是示出根据本发明的消除超声定位中声反射干扰方法的总体流程图。具体包括如下步骤：
[101]—以参考信号和超声接收信号的最大峰值点作为基准点分别进行长度为N1和N2的前向低速采样，200≤N1，N2≤1000，采样速率为AD采样速率的1/16~1/2倍，形成信号数据data1和data2；
[102]—对信号数据data1和data2做粗相关运算提取包络峰值个数以确定声反射干扰的存在性；
[103]—对超声接收信号运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号的初步时延；
[104]—在分离出的超声“差商后的直达信号”上选取以初步时延作为基准点的前后向总长度为N3的信号数据，120≤N3≤200，以及对参考信号进行一阶差商运算获得“伪直达信号”并以其最大峰值点作为基准点向前选取长度为N4的信号数据，80≤N4≤100，进而对所述长度为N3和N4的信号数据进行细相关运算获得精确时延。
图2A是示出根据本发明的参考信号的波形图，它是在无声反射干扰下的实测超声信号，如图所示，[201]代表参考信号最大峰值点，可以看出其峰值包络呈现明显的橄榄形状。
需要进一步说明的是，本发明中提及的参考信号还可以是混合指数模型信号、双指数模型信号或者高斯模型信号，由于是本发明领域人员熟知的模型信号，因此不再赘述。
图2B是示出根据本发明的超声接收信号波形图，其是由超声直达信号和声反射干扰信号叠加在一起的合成信号，如图所示，[202]代表超声接收信号最大峰值点，由于声反射干扰信号的存在，超声直达信号波形已发生畸变，峰值包络已失去明显的橄榄形特征。
(2) 对信号数据data1和data2做粗相关运算提取包络峰值个数，当包络峰值个数大于1时，认为有声反射干扰存在，反之，认为无声反射干扰存在；
图3是示出根据本发明的利用低速采样获取信号数据并基于粗相关算法确定声反射干扰存在性的流程图。其实现过程包括：
[301]—获取信号数据data1和data2；
以参考信号的最大峰值点[201]和超声接收信号的最大峰值点[202]作为基准点分别进行长度为N1和N2的前向低速采样，200≤N1，N2≤1000，分别获取参考信号低速采样数据data1和超声接收信号低速采样数据data2，假设系统采样周期为
，进行低速采样的周期为
(
1)，则采样数据data1和data2的长度分别为
和
。
[302]—对信号数据data1和data2做互相关运算；
低速采样后的相关函数运算表达式为
，在本发明的一个具体实施例中，设置，
，此时计算数据长度
个采样点，经FFT快速运算后运算量为
复乘运算和
复加运算
[303]—提取互相关函数的包络，搜索包络峰值个数；
在本实施例中，利用希尔伯特变换提取互相关函数的包络并对其进行一阶差分运算以进行符号变化判定，从而提取超声接收信号的峰值个数，便于利用其进行声反射干扰存在性的判定。
[304]—确定声反射干扰的存在性。
在本实施例中，当包络峰值个数大于1时，认为有声反射干扰存在，反之，认为无声反射干扰存在。
(3) 对超声接收信号运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号的初步时延。
图4是示出根据本发明的运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号初步时延的流程图。其具体实现过程包括：
[401]—对超声接收信号进行一阶差商运算；
在本实施例中，根据超声信号前沿上升时间短、线性度好的特点，对超声接收信号进行一阶差商运算，实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离。
[402]—在超声“差商后的直达信号”中搜索最大峰值[406]；
[403]—在超声“差商后的直达信号”中，分别搜索大于0.2倍[406]和0.4倍[406]的第一个峰值；
[404]—分别记录大于0.2倍最大峰值[406]和0.4倍最大峰值[406]的第一个峰值的地址P_ad[407]和Q_ad[408]及幅值P[409]和Q[410]；
[405]—利用动态双阈值算法计算初步时延
。
在本实施例中，超声直达信号的初步时延是通过动态双阈值算法计算式
获得。
本发明还包括如下步骤：
(4) 在分离出的超声“差商后的直达信号”上选取以初步时延作为基准点的前后向总长度为N3的信号数据，120≤N3≤200，以及对参考信号进行一阶差商运算获得“伪直达信号”并以其最大峰值点作为基准点向前选取长度为N4的信号数据，80≤N4≤100，进而对所述长度为N3和N4的信号数据进行细相关运算获得精确时延。
图5是示出根据本发明的利用细相关算法提取精确时延的流程图。其具体实现过程包括：
[501]—在“差商后的直达信号”上选取长度为N3的信号数据；
在本实施例中，需要在分离出的超声“差商后的直达信号”上选取以初步时延作为基准点的前后向总长度为N3的信号数据，120≤N3≤200，以便进行细相关算法运算。
[502]—获取“伪直达信号”并在其上选取长度为N4的信号数据；
在本实施例中，需要对参考信号进行一阶差商运算获得“伪直达信号”并以其最大峰值点作为基准点向前选取长度为N4的信号数据，80≤N4≤100，以便进行细相关算法运算。
[503]—对获得的N3点和N4点信号数据做互相关运算。
在本实施例中，互相关运算的表达式为，其中，
为互相关运算信号长度。
[504]—提取精确时延。
本发明其中所述步骤(1)中提到的参考信号是在无声反射干扰下的实测超声信号，但也不局限于此，还可以是混合指数模型信号、双指数模型信号或者高斯模型信号，所述的超声接收信号包括超声直达信号和声反射干扰信号。
本发明所述步骤(2)中提到的粗相关运算是指对经过低速采样后获得的信号数据进行互相关运算。
本发明所述步骤(3)中实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离方法是：对超声接收信号进行一阶差商运算。
本发明所述步骤(3)提取“差商后的直达信号”初步时延采用的方法是运用动态双阈值算法。
本发明所述步骤(4)中提到细相关算法是在获得的初步时延基础上所做的局部范围内的互相关运算。
通过搜索上述互相关运算获得的最大峰值点即可得到最后的精确时延。
下面从仿真实验的结果说明本发明消除超声定位中声反射干扰方法的效果。首先从声反射干扰的存在性及将其从超声接收信号中分离的效果进行说明：
在本发明的具体实施例中，设定的实验条件为：超声接收与发射传感器置于同一水平高度，水平距离约为20
，且它们与水平面之间的垂直距离约10mm，发射传感器发射超声信号经直达路径与水平面反射路径到达接收传感器的超声接收信号波形如图6A所示。
进一步参见图6A所示的超声接收信号的波形图，由于声反射干扰的存在使超声接收信号波形发生畸变，信号包络的橄榄形特征已经基本消失，在经粗相关运算处理后，如图6B所示，可以看到两个明显的信号包络峰值，从而证明了声反射干扰的存在。图6C是运用优化动态阈值算法对超声接收信号进行处理后的效果图，经差商变换后的峰值信噪比
。由图可知，其实现了超声“差商后的直达信号”与“声反射干扰信号”的有效分离，达到了消除声反射干扰的目的。
其次从时延提取精度方面进行对比说明：
在本发明的具体实施例中，设定的实验条件为：超声接收信号的波形，如图6A所示，其经差商变换后的峰值信噪比
，超声接收信号已知时延为采样坐标轴上的第2957个采样周期。
图6D和图6E分别示出了在上述实验条件下，采用传统互相关算法估计时延与采用本发明提出的优化动态阈值与粗细两步相关相结合的方法估计时延的效果图，由图可知，本发明提供的方法在相同的实验条件下具有更高的估计精度。
Claims (7)
1.一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于包括如下步骤：
(1) 以参考信号和超声接收信号的最大峰值点作为基准点分别进行长度为N1和N2的前向低速采样，200≤N1，N2≤1000，形成信号数据data1和data2；
(2) 对信号数据data1和data2做粗相关运算提取包络峰值个数，当包络峰值个数大于1时，认为有声反射干扰存在，反之，认为无声反射干扰存在；
(3) 对超声接收信号运用优化动态阈值算法实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离并提取超声直达信号的初步时延。
2.根据权利要求1所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于还包括如下步骤：
(4) 在分离出的超声“差商后的直达信号”上选取以初步时延作为基准点的前后向总长度为N3的信号数据，120≤N3≤200，以及对参考信号进行一阶差商运算获得“伪直达信号”并以其最大峰值点作为基准点向前选取长度为N4的信号数据，80≤N4≤100，进而对所述长度为N3和N4的信号数据进行细相关运算获得精确时延。
3.根据权利要求1所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于其中所述步骤(1)中提到的参考信号是在无声反射干扰下的实测超声信号，但也不局限于此，还可以是混合指数模型信号、双指数模型信号或者高斯模型信号，所述的超声接收信号包括超声直达信号和声反射干扰信号。
4.根据权利要求1所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于其中所述步骤(2)中提到的粗相关运算是指对经过低速采样后获得的信号数据进行互相关运算。
5.根据权利要求1所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于其中所述步骤(3)中实现超声“差商后的直达信号”与“差商后的声反射干扰信号”的分离方法是：对超声接收信号进行一阶差商运算。
6.根据权利要求1所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于其中所述步骤(3)提取“差商后的直达信号”初步时延采用的方法是运用动态双阈值算法。
7.根据权利要求2所述的一种消除超声定位中声反射干扰的方法，其特征在于其中所述步骤(4)中提到细相关算法是在获得的初步时延基础上所做的局部范围内的互相关运算。
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