CN103884241A - 一种基于ad的特征信号识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AD的特征信号识别方法及装置，本发明采用基于第一比较和第二比较，有效率滤除干扰，从而在如弹丸激波信号被捕获时，会大大提高设备的抗干扰能力，提高设备的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种特征信号识别方法及装置，用于弹丸激波信号的识别，属于实弹射击训练的自动报靶技术领域。
背景技术
实弹报靶通常采用人工报靶，但考虑到如跳弹所引发的安全性问题，出现了自动报靶的系统和方法。如中国专利文献CN100354595C公开的实弹射击系统使用的识别慢速弹孔的方法，它以图像处理为基础，通过获取靶纸上的图像信息，通过图像处理，得出弹着点。
当前的自动报靶方案也主要是基于图像处理，诸如中国专利文献CN103353259A，CN2831033Y，CN101732380U，如CN103353259A它采用CCD摄像头进行图像采集，然后通过DSP芯片进行图像数据的处理，最后被送到控制中心。其整体成本偏高，而且，图像处理的基础是在弹药击中靶的情况下获得的，受弹药击中靶所产生的不规则变形的影响，以及靶纸由于植物纤维的影响使其性状在各向并不相同，造成弹孔不规则的问题，不仅图像处理难度大，而且难以获得准确的弹着点。
当前出现了基于声波定位方法和装置，属于声源定位技术领域，如美国在伊拉克投入使用的声测探测敌狙击手的装置，通过麦克风阵列接收并测量膛口激波和弹丸飞行产生的冲击波来确定狙击手的位置，但其应用侧重于声源定位，并且所确定的位置是大致的一个位置，换言之，就是定位精度比较差。而自动报靶对精度的要求比较高，靶纸局限在一个很小的范围内，1mm的误差就有可能造成报靶错误。
基于目标物声波定位的难点在于：在信号捕获领域，经常会遇到需要快速识别一个特征波形并进行精确计时的情况，但是现实的波形往往不是很纯净的正弦波或矩形波，波形的斜率不固定，因此采用门限或者阈值比较方式判断波形到来的时刻的方法存在很大误差。
如图1所示的原始信号波形和图2所示的放大两倍后的信号波形，同样采用到达电压值V的时刻判断，很明显存在误差。图2的信号由于放大，信号更快地到达阈值，这样通过门限来作为计时判断的标准就有失公允。
有时候波形会很尖锐，出现尖峰，甚至超过预定门限之后还有很多抖动，这样就需要一种更可靠的方式来判断，是不是特征波形到来了。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AD的特征信号识别方法，从而能够更加可靠的识别预期波形，同时本发明还提供了一种基于AD的特征信号识别装置。
本发明采用以下技术方案：
一种基于AD的特征信号识别方法，其包括：
信号采集，采集弹丸飞行的激波信号，进而输出电信号；
采样，对所述电信号进行周期性采样，得到采样值；
第一比较，将采样值与指定的门限相比较，若超过指定的门限，则转进行卷积操作；
卷积，将当前的采样值与上一次的采样值做卷积，直到采样值低于指定的门限，从而得到卷积码；
卷积积分，将得到的卷积码在卷积码所属的区间内积分，得到积分值；
第二比较，将所述积分值与给定的经验值相比较，若大于等于所述经验值，则确定为预期的波形已经到来。
一种基于AD的特征信号识别装置，包括：
信号采集单元，采集弹丸飞行的激波信号，进而输出电信号；
采样单元，对所述电信号进行周期性采样，得到采样值；
第一比较单元，将采样值与指定的门限相比较，若超过指定的门限，则转进行卷积操作；
卷积单元，将当前的采样值与上一次的采样值做卷积，直到采样值低于指定的门限，从而得到卷积码；
卷积积分单元，将得到的卷积码在卷积码所属的区间内积分，得到积分值；
第二比较单元，将所述积分值与给定的经验值相比较，若大于等于所述经验值，则确定为预期的波形已经到来。
本发明采用基于第一比较和第二比较，有效率滤除干扰，从而在弹丸激波信号被捕获时，会大大提高设备的抗干扰能力，提高设备的稳定性。
附图说明
图1为原始的电压波形。
图2为放大后的电压波形。
具体实施方式
音频信号为具有一定频率、幅度的信号，再加上相位，决定了音频信号的特征。弹丸通常会超音速飞行，从而在飞行中会产生激波(又称马赫波)，是一种运动气体中的强压缩波。在超声速运动时，由于微扰动(如弱压缩波)的叠加而形成的强间断，带有很强的非线性效应，因此，对其采集所得到的电信号也会具有非常强的非线性效应。
音频采集设备通常直接输出的是模拟信号，随着技术的发展，目前同时存在直接输出数字信号的音频采集设备，数字信号和模拟信号在本发明中会有不同的处理方式。
关于电信号，通常为电压信号，电压信号的处理电路相对比较简单，可以减小整个电路的面积。
音频采集设备的采集电路单元通常只能获取非常微弱的模拟信号，通常需要对其进行放大，相对而言，对模拟信号的放大又较数字信号简单。
整体上，依据本发明，通常其核心部分是音频采集设备和内置有高速ADC(Analog-to-Digital Converter，模数变换器)模块的单片机即可实现，相比于现有的通过视频进行报靶的设备，整体成本大大降低，且整体环节少，所处理的对象是音频信号，相比于视频信号，计算量大大降低，从而能够快速的得出结果。
另一方面，内置有ADC模块的单片机可以直接输入模拟信号，减少外围电路的复杂度。
一种基于AD的特征信号识别方法，其包括以下步骤：
信号采集，采集弹丸飞行的激波信号，进而输出电信号；
采样，对所述电信号进行周期性采样，得到采样值；
第一比较，将采样值与指定的门限相比较，若超过指定的门限，则转进行卷积操作；
卷积，将当前的采样值与上一次的采样值做卷积，直到采样值低于指定的门限，从而得到卷积码；
卷积积分，将得到的卷积码在卷积码所属的区间内积分，得到积分值；
第二比较，将所述积分值与给定的经验值相比较，若大于等于所述经验值，则确定为预期的波形已经到来。
对激波信号的采集，可以通过精确计时，从而计算并换算成距离音频采集设备的距离，从而通过如三角函数计算出弹丸击中靶的具体位置。
由于ADC的采样频率非常高，通常在1MHZ以上，高速采样可以保证足够的采样精度，从而保证弹着点误差在0.5mm以内，较佳的可以达0.1mm，远较基于图像识别的算法误差低。
对于手枪，弹丸出膛速度大约在400m／s，突击步枪通常在600m～1000m／s，狙击步枪则具有更高的出膛速度，通常大于800m／s。靶场训练距离手枪从10m、15m、20m、25m居多，突击步枪从50m、80m，直到300m，弹丸从出膛到靶的时间一般在0.1s左右，因此，采样周期应以微秒级为基础。推荐采样周期为0.2微秒到2微秒，除了满足计时需要外，还涉及计算量的问题，如果采样周期过小，必然会答复的增加计算量，从而影响整体的响应速度，因此采样周期不宜低于0.2微秒，除非有运算速度更快的单片机出现，自然，在更多的时候强调弹着点的精度，未来在单片机处理速度提升的情况下，完全可以采用更小的采样周期。
如图1所示，是原始的电压波形，对于如纯净的正弦波波形，其相位通常是连续变化的，单纯的阈值法可以有效区分预期的波形和杂波，但现实的波形往往不是很纯净的正弦波，单纯的阈值法无法准确区分。如图1，采用1.2v作为门限，如果突然出现一个尖峰，虽然不是预期的波形，但也有可能大于设定门限，而导致误判断。
进一步地，涉及波形在高于某一幅值的维持时间，则可以有效地滤除尖峰，因此，通过卷积及卷积积分可以确定波形在连续高于某一幅值所维持的时间是否在预期的范围内，如果在，则表示预期的波形已经来临，从而可以开启如精确计时，而进行后续的处理或者其他工作。
图1中，高于1.2V的区间，通过卷积积分可以计算出1.2V与正弦波所围成区域的面积。设置某个经验值，作为阈值可以确定波形在高于某一幅值所维持的时间，从而确定是干扰，还是预期的波形。
由于不同的环境，干扰的类型和成分，以及幅度会有不同，诸如靶场，不同射手间也会存在干扰，然而，对于不同射手间的这种干扰在高精度定位方面可以忽略。需要考虑的干扰主要是设备本身受环境变化的影响，如弹丸速度，会随着周围环境的温度、湿度而发生变化。因此，可以采用可调门限以适应不同的环境，如可以采用数字电位器进行一个数字量的输入，从而适应不同的门限调整。
前端设备，如音频采集设备的采集单元，所产生的电信号往往比较微弱，或者说原始信号通常十分微弱，需要在幅值放大很多倍才可以被设备捕获到，因此，需要对原始信号进行放大。
利用单片机可以方便快速完成的卷积积分的加乘操作，来替代简单的阈值比较方式，从而更加可靠地识别预期波形。
关于卷积，在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的累积。
设：f(x)，g(x)是R1上的两个可积函数，作积分：
可以证明，关于几乎所有的实数x，上述积分是存在的。这样，随着x的不同取值，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为函数f与g的卷积，记为h(x)＝(f*g)(x)。
卷积积分的物理意义则是在激励条件下，线性电路在t时刻的零状态响应＝从激励函数开始作用的时刻(ξ＝0)到t时刻(ξ＝t)的区间内，无穷多个强度不同的冲激响应的总和。如图1所示的阴影部分的面积。
Claims (6)
1.一种基于AD的特征信号识别方法，其特征在于，其包括：
信号采集，采集弹丸飞行的激波信号，进而输出电信号；
采样，对所述电信号进行周期性采样，得到采样值；
第一比较，将采样值与指定的门限相比较，若超过指定的门限，则转进行卷积操作；
卷积，将当前的采样值与上一次的采样值做卷积，直到采样值低于指定的门限，从而得到卷积码；
卷积积分，将得到的卷积码在卷积码所属的区间内积分，得到积分值；
第二比较，将所述积分值与给定的经验值相比较，若大于等于所述经验值，则确定为预期的波形已经到来。
2.根据权利要求1所述的基于AD的特征信号识别方法，其特征在于，所述电信号为电压信号。
3.根据权利要求1所述的基于AD的特征信号识别方法，其特征在于，周期性采样的采样周期为0.2微秒到2微秒。
4.根据权利要求1至3任一所述的基于AD的特征信号识别方法，其特征在于，指定的门限为可调门限，通过外部的输入调整门限大小，以适应当前的使用环境。
5.根据权利要求1至3任一所述的基于AD的特征信号识别方法，其特征在于，信号采集转换成初始的电信号之后对其进行放大，生成所述电信号。
6.一种基于AD的特征信号识别装置，其特征在于，包括：
信号采集单元，采集弹丸飞行的激波信号，进而输出电信号；
采样单元，对所述电信号进行周期性采样，得到采样值；
第一比较单元，将采样值与指定的门限相比较，若超过指定的门限，则转进行卷积操作；
卷积单元，将当前的采样值与上一次的采样值做卷积，直到采样值低于指定的门限，从而得到卷积码；
卷积积分单元，将得到的卷积码在卷积码所属的区间内积分，得到积分值；
第二比较单元，将所述积分值与给定的经验值相比较，若大于等于所述经验值，则确定为预期的波形已经到来。
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| CN102698432A (zh) * | 2012-04-24 | 2012-10-03 | 卢小平 | 一种电子射击方法及其系统 |
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