CN102707288B - 超声波回波时间的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种超声波回波时间的检测方法，通过确定信号数据处理的压缩比率k，继而将原始采样信号数据进行压缩预处理，采取递归算法快速获取互相关函数Cr(m)，能满足回波时间的测量精度，并显著降低数据存储器的需要量和数据的处理量。本发明解决了在目前采用互相关函数算法的超声波测距系统中，对处理器的存储器容量和处理速度要求甚高的问题。

Description

超声波回波时间的检测方法

技术领域

本发明属于超声波测距技术领域，具体涉及一种基于互相关函数法的超声波回波时间检测方法。

背景技术

超声波测距技术是目前广泛应用的非接触测距方法^[1]，在基于脉冲回波法的超声测距中，核心的问题是时延估计技术。目前，采用的时延估计方法有阀门法、互相关函数法、频域相位检测法和时频分析方法^[2]。其中，阀门法简单实用，实时性好，但要求信号干扰小，且不能准确地判定回波前沿的出现时刻,故难以获得高精度。而频域相位检测法和时频分析方法计算量大，存储容量要求很高，实用性较低^[3]。互相关函数法则是一种既适合于低信噪比信号,又适合于采用低采样速率的最佳算法，因而应用广泛^[2]。但常规的互相关算法是以采样数据为样本直接处理，运算处理的数据量仍然过于庞大，对处理器的存储器容量和处理速度要求很高^[3]，仍难于普及应用。

[1]高克成超声物位计现状[J]声学技术,2002,21(1-2):50-62。

[2]潘仲明简盈王跃科.基于两步相关法的大量程超声波测距技术[J].电子测量与仪表学报200620(5):73－76。

[3]程晓畅苏绍景王跃科潘仲明祝琴.超声回波信号调制及其包络相关时延估计算法[J].传感技术学报200619(6)2571-2577。

发明内容

本发明的目的是提供一种超声波回波时间的检测方法，解决了在目前采用互相关函数算法的超声波测距系统中，对处理器的存储器容量和处理速度要求甚高的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种超声波回波时间的检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1、超声波传感器发送频率为f_s的脉冲串；

步骤2、在发射超声波信号的同时，接收超声波回波信号，经放大、滤波电路处理后，传送给处理器处理；

步骤3、处理器以信号采样频率f_c进行采样，以获得回波信号的原始采样信号数据，其中，f_c≥2f_s；

步骤4、确定信号数据处理的压缩比率k：

步骤4.1、确定回波时间的分辨率t_d：

t_d≤2·d/v，其中，v为声波在空气中的传播速度，d为预设的测量分辨率；

步骤4.2、确定压缩比率k：

k＝t_d·f_c，其中，T_s为信号采样周期；

步骤5、根据步骤4得到的压缩比率k，对步骤3得到的原始采样信号数据进行压缩预处理，得到回波信号样本数据X(n)：

$X\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}^2(n\·k+i),$ $n=\mathrm{0,1},...,\frac{N}{k}-1,$ 其中，n为回波信号样本数据序列号，i为X(n)中单数据的序列号，r为采样序列，N为原始采样信号数据的数量；

步骤6、设定发送信号样本数据T(n′)均取值为1，T(n′)＝1，

其中，n′为发送信号样本数据序列号，i′为T(n′)中单数据的序列号，M为原始发送信号数据的数量；

步骤7、采用递归的方法，计算发送信号样本数据T(n′)的包络及回波信号样本数据X(n)的包络之间的互相关函数Cr(m)：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_r\left(0\right)=\underset{n=0}{\overset{M^{\′}-1}{\mathrm{\Σ}}}X\left(n\right)\\ C_r\left(1\right)=C_r\left(0\right)-X\left(0\right)+X\left(M^{\′}\right)\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ C_r\left(m\right)=C_r(m-1)-X(m-1)+X(M^{\′}+m-1)\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ C_r(N^{\′}-M^{\′})=C_r(N^{\′}-M^{\′}-1)-X(N^{\′}-M^{\′}-1)+X(N^{\′}-1)\end{array}\right.$

m＝0,1,....,N'-M'，

N'＝N/k，M'＝M/k，

其中,m为互相关函数Cr(m)的序号,N'为回波信号样本数据X(n)的数量，M'为发送信号样本数据T(n′)的数量；

步骤8、计算互相关函数c_r(m)的峰值max_c_r所对应的序列位移量L'，继而确定回波时间t，t＝(L'-M')×T_s×k。

本发明方法的有益效果是：

1、提出了对采样数据进行压缩预处理的观点。具体是：在满足回波时间分辨率的提前下，对采样数据进行压缩预处理以降低数据存储器资源需要量，可以将存储器的使用量降低为原来的1/k，还将大幅度降低后续处理运算的计算量。

2、采用递归的方法计算超声波发送信号及回波信号样本数据的包络之间的互相关函数。

考虑到发送信号样本数据T(n′)的包络为一矩形窗口，包络的幅度均相同的特殊性。在计算下一个互相关函数时利用了上一个的计算结果，仅对部分变化的部分进行修正，从而推导出计算互相关函数的递归算法；能大幅度降低计算互相关函数算法的计算量，常规的算法大约需要N·M次乘法运算，而本发明方法仅需要大约为3×(N-M)次的加减运算；再考虑样本数据为压缩预处理后的数据，因此，实际的运算量仅为常规直接算法的3×(N-M)/k²。

综上，本发明方法在不降低超声波回波时间检测精度的基础上，大幅度降低检测系统对存储器的需要量，而且可以显著提高互相关函数运算处理的速度，提高测量系统的实时性；还可以降低检测系统对处理器性能的要求，降低实现的成本。

具体实施方式

本发明超声波回波时间的检测方法，通过确定信号数据处理的压缩比率k，继而将原始采样信号数据进行压缩预处理，采取递归算法快速获取互相关函数Cr(m)，能满足回波时间的测量精度，并显著降低数据存储器的需要量和数据的处理量。实现方法简便可靠，具有较高实用性。

本发明一种超声波回波时间的检测方法，具体步骤如下：

步骤1、超声波传感器发送频率为f_s的脉冲串，其中f_s为该超声波传感器的谐振频率。

步骤2、在发射超声波信号的同时，接收超声波回波信号，经放大、滤波电路处理后，传送给处理器处理。

步骤3、处理器以信号采样频率f_c进行采样，以获得回波信号的原始采样信号数据，其中，f_c≥2f_s。

步骤4、确定信号数据处理的压缩比率k：

步骤4.1、根据声波在空气中的传播速度，确定回波时间的分辨率t_d：

由于t_d·v＝2·d，因此t_d≤2·d/v，其中，v为声波在空气中的传播速度，d为预设的测量分辨率。

步骤4.2、确定压缩比率k：

由于k＝t_d/T_s，T_s＝1/f_c，因此k＝t_d·f_c，其中，T_s为信号采样周期。

现有超声波回波时间检测方法中，采用互相关函数算法得到的回波时间的分辨率为信号采样周期T_s。由于信号采样频率f_c很高，因此，对应的信号采样周期T_s非常短，而如果不对回波信号的原始采样信号数据进行压缩，测得的回波时间的分辨率将远高于实际回波时间测量可能达到的精度，会造成存储器使用量和计算量的大大增加。具体解释如下：

现有方法中，原始采样信号数据的数量N取决于信号的采样频率f_c和回波时间t，N＝t·f_c；而回波时间t取决于声音在空气中的传播速度v和超声波测距系统的量程L，t＝2·L/v；因此得到N＝2·L·f_c/v。当测距系统的量程L较大和采样频率f_c较高时，现有方法的实施需要大量的数据存储器，而处理器的数据存储器资源有限，有时很难满足实际要求。因此，本发明方法在满足回波时间分辨率的提前下，对采样数据进行压缩预处理以降低数据存储器资源需要量，还可以进一步降低后续处理运算的复杂度。

步骤5、根据步骤4得到的压缩比率k，对步骤3得到的原始采样信号数据进行压缩预处理，得到回波信号样本数据X(n)：

$X\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}^2(n\·k+i),$ $n=\mathrm{0,1},...,\frac{N}{k}-1,$ 其中，n为回波信号样本数据序列号，i为X(n)中单数据的序列号，r为采样序列，N为原始采样信号数据的数量。

步骤6、设定发送信号样本数据T(n′)均取值为1，T(n′)＝1，

其中，n′为发送信号样本数据序列号，i′为T(n′)中单数据的序列号，M为原始发送信号数据的数量。

通常情况下，在互相关函数Cr(m)计算前，也需要对超声波发送信号根据步骤4得到的压缩比率k进行压缩预处理，得到发送信号样本数据T(n′)，具体方法是： $T\left(n^{\′}\right)=\underset{i^{\′}=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}^2(n^{\′}\·k+i^{\′}),$ $n^{\′}=\mathrm{0,1},...,\frac{M}{k}-1,$ 其中，n′为发送信号样本数据序列号，i′为T(n′)中单数据的序列号，h为发送序列，M为原始发送信号数据的数量。由于发送序列h幅度为常数，因此，发送信号样本数据T(n′)也为一个常数。为了方便计算，将发送信号样本数据T(n′)均设定取值为1。

步骤7、采用递归的方法，计算发送信号样本数据T(n′)的包络及回波信号样本数据X(n)的包络之间的互相关函数Cr(m)：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_r\left(0\right)=\underset{n=0}{\overset{M^{\′}-1}{\mathrm{\Σ}}}X\left(n\right)\\ C_r\left(1\right)=C_r\left(0\right)-X\left(0\right)+X\left(M^{\′}\right)\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ C_r\left(m\right)=C_r(m-1)-X(m-1)+X(M^{\′}+m-1)\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ C_r(N^{\′}-M^{\′})=C_r(N^{\′}-M^{\′}-1)-X(N^{\′}-M^{\′}-1)+X(N^{\′}-1)\end{array}\right.$

m＝0,1,....,N'-M'，

N'＝N/k，M'＝M/k，

其中,m为互相关函数Cr(m)的序号,N'为回波信号样本数据X(n)的数量，M'为发送信号样本数据T(n′)的数量。

在超声波测距应用中，互相关函数法是一种对两个相关信号之间的时延进行估计的一种有效方法，该方法是一种既适合于低信噪比信号,又适合于采用低采样速率的最佳算法，因而应用广泛本方法中，发送信号的包络为一矩形，包络的幅度均相同取值为1。

本发明方法基于的理论解释为：互相关函数在各采样点m(0,1,..,N-m)的取值Cr(m)具有如下含义：以宽度为M的矩形窗口在回波信号样本上向右滑动，滑动范围为0,1...,N-M，窗口范围内各样本数据的面积和，即为该采样点的互相关系数Cr(m)。由于在向右的滑动过程中，每相邻的两个采样点对应的样本数据大部分相同，仅把最左边的和最右边的新陈代谢。递归的计算方法是首先计算出第一个互相关系数Cr(0)，在计算后续的互相关系数时，利用了前一个的计算结果，仅把变化了部分进行调整，依次类推，可快速计算出共N-M个互相关系数。

采用现有方法直接计算互相关函数Cr(m)，需要进行大约N·M次的乘法运算。本发明方法获得的回波样本数据X(n)的数据数量N'为原始采样信号数据的数量N的1/k；因此在互相关函数Cr(m)计算过程中，对应使用的超发送信号样本数据T(n′)的数量M'也降为原始发送信号数据的数量M的1/k。因此本发明方法将现有方法的计算量简化，运算量将简化大约为3×(N-M)次的加减运算。再考虑样本数据为压缩预处理后的数据，因此，实际的运算量仅为常规直接算法的3×(N-M)/k²。

步骤8、计算互相关函数c_r(m)的峰值max_c_r所对应的序列位移量L'，继而确定回波时间t，t＝(L'-M')×T_s×k。

实施例1

超声波传感器发送频率f_s为125Khz，信号采样频率f_c为500Khz。超声波测距系统的量程L为3米，预设的测量分辨率d为2mm，回波的数据时间采集时间为20ms，不包括盲区时间0.6ms。原始的采样数据样本数为1×10⁴。计算求得数据的压缩比率K为5.88，实际取值为4，压缩后回波样本数据量减少为2500，根据实际超声波发射的脉冲信号宽度，和压缩后的回波样本数据，通过公式可求出其互相关函数。

在该处理过程中，回波延时的时间t_d分辨率为4/f_s即8us，仍然满足系统对回波时间分辨率的要求。同时将原始的采样数据量降低为原来的1/4，由于数据预处理是在数据采集过程中进行的，存储器单元的使用量也降为原来的1/4。计算互相关系数时，优化的算法采用了递归计算方法，使原本需要N·M次的乘法运算仅用大约3(N-M)/k²次的加减运算代替了。因此有效地提高了运算的效率。

Claims (1)

1.一种超声波回波时间的检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 

步骤1、超声波传感器发送频率为f_s的脉冲串； 

步骤2、在发射超声波信号的同时，接收超声波回波信号，经放大、滤波电路处理后，传送给处理器处理； 

步骤3、处理器以信号采样频率f_c进行采样，以获得回波信号的原始采样信号数据，其中，f_c≥2f_s； 

步骤4、确定信号数据处理的压缩比率k： 

步骤4.1、确定回波时间的分辨率t_d： 

t_d≤2·d/v，其中，v为声波在空气中的传播速度，d为预设的测量分辨率； 

步骤4.2、确定压缩比率k： 

k＝t_d·f_c； 

步骤5、根据步骤4得到的压缩比率k，对步骤3得到的原始采样信号数据进行压缩预处理，得到回波信号样本数据X(n)： 

其中，n为回波信号样本数据序列号，i为X(n)中单数据的序列号，r为采样序列，N为原始采样信号数据的数量； 

步骤6、设定发送信号样本数据T(n′)均取值为1，T(n′)＝1， 其中，n′为发送信号样本数据序列号，i′为T(n′)中单数据的序列号，M为原始发送信号数据的数量； 

步骤7、采用递归的方法，计算发送信号样本数据T(n′)的包络及回波信号样本数据X(n)的包络之间的互相关函数Cr(m)： 

m＝0,1,....,N'-M'， 

N'＝N/k，M'＝M/k， 

其中,m为互相关函数Cr(m)的序号,N'为回波信号样本数据X(n)的数量，M'为发送信号样本数据T(n′)的数量； 

步骤8、计算互相关函数C_r(m)的峰值max_c_r所对应的序列位移量L'，继而确定回波时间t，t＝(L'-M')×T_s×k，其中，T_s为信号采样周期。