CN103885032A - 一种声源智能联合分布定位定向方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种声源智能联合分布定位定向方法，其包括：步骤1，利用多个枪声定位模块通过自组网算法自动组网，并根据该自组网算法挑选出多个枪声定位模块中的一个枪声定位模块作为服务模块；步骤2，所述多个枪声定位模块均计算各自的枪声方位和距离，并将计算结果以及自身_gps信息、枪声信息发送给服务模块；步骤3，所述服务模块通过对所述多个枪声定位模块发送来的数据进行分析，丢掉该数据中的无效数据，并将剩余数据进行运算，得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离；步骤4，所述服务模块将所述最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离发送给所有枪声定位模块。

Description

一种声源智能联合分布定位定向方法

技术领域

本发明涉及定位数据处理领域，尤其涉及一种声源智能联合分布定位定向方法。

背景技术

现有定位器是车载定位器和便携式定位器，他们都是单台单独工作，由于单台枪声定位设备中的拾音器间距小，所以检测枪声方位和距离时，其计算精度比较低。当有单台枪声定位设备与枪之间有障碍物时无法进行枪声定位和测距检测；当单台枪声定位设备姿态不对时无法进行枪声定位和距离检测；当枪上装了消音器后，枪口膛口波就会很小，用传统通过膛口波实现枪声定位的方法就无法对枪声定位和测距。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种声源智能联合分布定位定向方法。

本发明的声源智能联合分布定位定向方法，其包括：

步骤1，利用多个枪声定位模块通过自组网算法自动组网，并根据该自组网算法挑选出多个枪声定位模块中的一个枪声定位模块作为服务模块；

步骤2，所述多个枪声定位模块均计算各自的枪声方位和距离，并将计算结果以及自身gps信息、枪声信息发送给服务模块；

步骤3，所述服务模块通过对所述多个枪声定位模块发送来的数据进行分析，丢掉该数据中的无效数据，并将剩余数据进行运算，得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离；

步骤4，所述服务模块将所述最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离发送给所有枪声定位模块。

进一步的，所述步骤3得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离的运算方法为：

将所有枪声定位模块传来的有效定位结果进行求交集得到精度较高的结果。

进一步的，所述步骤3得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离的运算方法为：

步骤31，利用式1）计算获得子弹由P点飞行到Q点的时间：

$t_i^{\′}=\frac{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\sin (\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\arccos \frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\·\stackrel{\‾}{n}}{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\·\left|\stackrel{\‾}{n}\right|})}{c}---\left(1\right)$

步骤32，将各节点测得的马赫角的平均值作为马赫角，如式2）所示：

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{P}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_i---\left(2\right)$

步骤33，将各节点测得的弹道方向的平均值作为弹道方向，如式3）所示：

$\stackrel{\‾}{n}=\frac{1}{p}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{n_i}---\left(3\right)$

步骤34，将式2）、式3）代入式1），对平面上所有点进行遍历，获得枪手坐标P（x，y），该枪手坐标P（x，y）为：

P(x,y)=argminf(x,y)

其中，i为第i个枪声传感器节点，第i个枪声传感器节点表示为(xi,yi)，狙击手位置为P(x,y)，弹道方向为n(nx,ny)，马赫角为θ，声速为C，子弹速度为v，且sinθ=c/v，PA=（xi-x，yi-y），且

其中， $f(x,y)=\underset{i=1}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)]+\underset{i=b+1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)],$ i节点检测到马赫波的时刻为ti，取p个节点中任意节点b，其检测到马赫波的时刻为tb，子弹由P(x，y)飞行至b点的时间为tb’。

本发明的有益效果在于：

本发明通过模块间的自组网将处在同一区域内的所有单独枪声定位模块连接到一块，可以把所有模块采集到的数据联合起来通过多种方法进行处理，从而得到更加精确的定位结果。而且本发明能通过自组网络将定位结果发给自组网中的所有模块。

附图说明

图1是本发明的马赫波波形1示意图；

图2是本发明的马赫波波形2示意图；

图3是本发明的节点相对与弹道分布情况示意图；

图4是本发明的马赫波传播方向示意图；

图5是本发明的数据融合示意图。

具体实施方式

为了使发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图与实例对本发明作进一步详细说明。但所举实例不作为对本发明的限定。

一种将多台独立的枪声定位设备通过组网的方式联合到一块完成定位的方法，即能提高枪声定位和距离精度又能够使某些无法计算出枪声方位和距离的单台设备获取枪声定位和距离的方法，该算法将对从各个单独的枪声定位模块传来的枪声数据进行筛选和计算，得到精度较高的打枪方位和距离；并且即使装了消音器也可以准确的识别枪声方位和距离；最后将计算得到的结果通过自组网路传给所有在网络中的枪声定位模块。

本申请中，自组网络是通过zigbee、蓝牙等通过自组网算法从网络中的自动选出一个作为服务器，其他设备为客户端，所有客户端的数据都会发到服务器上，并由服务器负责数据的计算和分发。

工作原理

如果环境中有大于2台枪声定位模块构成，那么枪声定位模块会通过zigbb、蓝牙等通过自组网算法自动组网，并通过算法挑选出一个枪声定位模块作为服务器，枪声定位模块在自己计算枪声方位和距离的同时还将自己计算的结果、gps信息、枪声信息等发送给服务器，服务器通过对各模块数据的分析将无效数据丢掉，将余下的数据进行运算得出精度较高的枪声方位和距离，最后服务器将得到的结果发送给网络中的所有枪声定位模块。

现在服务器通过客户端传过来的信息计算枪声方位和距离方法有两种。

第一种方法：将所有枪声定位模块传来的有效定位结果进行求交集得到精度较高的结果。设战场_L p个定位系统定位狙击手范围分别为Si(i一1，…，P)，则通过这些范围求交集的方法，可以求出更精确的范围：

$\mathrm{Area}=\underset{i=1}{\overset{p}{\∩}}{S}_i$

其数据融合方式如图5所示。

第二种方法：假设在战场中有p（p>=3）个枪声传感器节点4(i=1,2,…,P)，它们的坐标为Ai(xi,yi)，其坐标可由gps系统给出；由于每个节点中3麦克风矩离相比于战场上各节点之间的距离非常小，所以取节点中3个麦克风检测到马赫波的平均时刻作为该节点检测到马赫波的时刻，不妨设第i节点检测到马赫波的时刻为ti；设狙击手的位置为P(x,y)，弹道方向为n(nx,ny)；马赫角为θ，声速为C，子弹速度为v，根据马赫角定义，它们的关系满足sinθ=c/v。在二维平面当中，其几何位置关系如图1所示。

超音速的子弹在空间中飞行会形成马赫锥。在图1中，波面传播方向与子弹传播方向成(π/2)-θ角度，以速度C向两边传播。当播面到达Ai时，Ai节点可检测到马赫波，设此时子弹到达的位置为Q。如图2所示。

下面根据图2中的几何图形，求解子弹经过PQ的时间ti。

在三角形APQ中，角AQP为马赫角，设角

大小为a，

有

$\mathrm{\α}=\arccos \frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\·\stackrel{\‾}{n}}{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\·\left|\stackrel{\‾}{n}\right|}$    （式1）

根据正弦定理，有

$\frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}}{\sin \·\mathrm{\θ}}=\frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PQ}}}{\sin \·(\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})}$    （式2）

根据式2，有

$\stackrel{\‾}{\mathrm{PQ}}=\frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\sin \·(\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})}{\sin \·\mathrm{\θ}}$    （式3）

根据马赫角性质，有

$v=\frac{c}{\sin \·\mathrm{\θ}}$    （式4）

根据式3与式4，可计算出子弹由P点飞行到Q点的时间

$t_i^{\′}=\frac{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\sin (\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\mathrm{\α})}{c}$    （式5）

将式1代入式5，有

$t_i^{\′}=\frac{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\sin (\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\arccos \frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\·\stackrel{\‾}{n}}{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\·\left|\stackrel{\‾}{n}\right|})}{c}$ （式6）

到这里，式6中有三个未知量

P(x,y)，n与θ。P(x,y)是本文中要计算的值，

面来确定n与θ。

在战场中，弹道方向与传感器节点的位置关系可以分为两种情况：1.弹道穿过各节点，即在弹道的两侧分别有传感器节点，如图3(a)所示；2.弹道不穿过各传感器节点，即节点只在弹道一侧，如图3(b)所示。

当传感器节点分布在弹道两侧时，由于子弹飞行速度通常大于2个马赫数，所以在弹道两侧节点检测到马赫波波面传播方向的夹角至少大于120度，如图4所示。据此，将节点分为两类Aleft与Aright（下面简称Al和Ar）。

设Al集合中有甩nl个节点，Ar集合中有nr个节点。可以从每个枪声定位设备节点传过来数据中得到每个枪声定位设备检测出的马赫波传播方向。设Al中各节点检测到的马赫波传播的方向与x轴正方向夹角分别为θ1，θ2，θ3，…θl；设Ar中各节点检测到的马赫波传播的方向与x轴正方向夹角分别为θ1，θ2，θ3，…θr。

定义：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{angle}}_{\mathrm{left}}=\frac{1}{n_{\mathrm{left}}}\underset{p=1}{\overset{n_{\mathrm{left}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{lp}}\\ {\mathrm{angle}}_{\mathrm{left}}=\frac{1}{n_{\mathrm{right}}}\underset{p=1}{\overset{n_{\mathrm{night}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{rp}}\end{array}\right.$

规定弹道方向角

${\mathrm{\θ}}_n=\frac{1}{2}({\mathrm{angle}}_{\mathrm{left}}+{\mathrm{angle}}_{\mathrm{right}})$

则可知弹道方向为

$\stackrel{\‾}{n}[\cos \frac{1}{2}({\mathrm{angle}}_{\mathrm{left}}+{\mathrm{angle}}_{\mathrm{right}}),\sin \frac{1}{2}({\mathrm{angle}}_{\mathrm{left}}+{\mathrm{angle}}_{\mathrm{right}})]$

定义马赫角：

θ'＝(an_gle_left-an_gle_right+360)mod360

当传感器节点分布在弹道一侧时，对于每个节点i，由各个枪声定位节点传过来的马赫波传播方向、弹道方向分别为mi，ni，进而，可以求出节点i测得的马赫角θi为：

${\mathrm{\θ}}_i=\arccos \frac{\stackrel{\‾}{m_i}\·\stackrel{\‾}{n_i}}{\left|\stackrel{\‾}{m_i}\right|\·\left|\stackrel{\‾}{n_i}\right|}$    （式7）

将各节点测得的马赫角平均值作为马赫角：

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{P}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_i$   （式8）

将各节点测得的弹道方向平均值作为弹道方向：

$\stackrel{\‾}{n}=\frac{1}{p}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{n_i}$   （式9）

将式8、式9代入式6，ti’中只有未知量P（x，y）。

求狙击手的位置P（x，y），i节点检测到马赫波的时刻为ti，取p个节点中任意节点b，其检测到马赫波的时刻为tb，子弹由P(x，y)飞行至b点的时间为tb’。

定义权值函数：

$f(x,y)=\underset{i=1}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)]+\underset{i=b+1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)]$    （式10）

则狙击手位置为：

P(x,y)=argminf(x,y)（式11）

式11的求解过程实际上是对平面上所有点进行遍历的过程。这样就可以知道枪手的坐标。

惟以上所述者，仅为本发明的较佳实施例而已，举凡熟悉此项技艺的专业人士。在了解本发明的技术手段之后，自然能依据实际的需要，在本发明的教导下加以变化。因此凡依本发明申请专利范围所作的同等变化与修饰，都应仍属本发明专利涵盖的范围内。

Claims (3)

1.一种声源智能联合分布定位定向方法，其特征在于，包括：

步骤1，利用多个枪声定位模块通过自组网算法自动组网，并根据该自组网算法挑选出多个枪声定位模块中的一个枪声定位模块作为服务模块；

步骤2，所述多个枪声定位模块均计算各自的枪声方位和距离，并将计算结果以及自身gps信息、枪声信息发送给服务模块；

步骤3，所述服务模块通过对所述多个枪声定位模块发送来的数据进行分析，丢掉该数据中的无效数据，并将剩余数据进行运算，得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离；

步骤4，所述服务模块将所述最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离发送给所有枪声定位模块。

2.如权利要求1所述的声源智能联合分布定位定向方法，其特征在于，所述步骤3得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离的运算方法为：

将所有枪声定位模块传来的有效定位结果进行求交集得到精度较高的结果。

3.如权利要求1所述的声源智能联合分布定位定向方法，其特征在于，所述步骤3得出最终的多个枪声定位模块的枪声方位和距离的运算方法为：

步骤31，利用式1）计算获得子弹由P点飞行到Q点的时间：

$t_i^{\′}=\frac{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\sin (\mathrm{\π}-\mathrm{\θ}-\arccos \frac{\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\·\stackrel{\‾}{n}}{\left|\stackrel{\‾}{\mathrm{PA}}\right|\·\left|\stackrel{\‾}{n}\right|})}{c}---\left(1\right)$

步骤32，将各节点测得的马赫角的平均值作为马赫角，如式2）所示：

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{P}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_i---\left(2\right)$

步骤33，将各节点测得的弹道方向的平均值作为弹道方向，如式3）所示：

$\stackrel{\‾}{n}=\frac{1}{p}\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{n_i}---\left(3\right)$

步骤34，将式2）、式3）代入式1），对平面上所有点进行遍历，获得枪手坐标P（x，y），该枪手坐标P（x，y）为：

P(x,y)=argminf(x,y)

其中，i为第i个枪声传感器节点，第i个枪声传感器节点表示为(xi,yi)，狙击手位置为P(x,y)，弹道方向为n(nx,ny)，马赫角为θ，声速为C，子弹速度为v，且sinθ=c/v，PA=（xi-x，yi-y），且

其中， $f(x,y)=\underset{i=1}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)]+\underset{i=b+1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}[(t_i^{\′}-t_b^{\′})-(t_i-t_b)],$ i节点检测到马赫波的时刻为ti，取p个节点中任意节点b，其检测到马赫波的时刻为tb，子弹由P(x，y)飞行至b点的时间为tb’。

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