CN104155644A - 一种基于声音传感器的测距方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于声音传感器的测距方法及系统，所述方法包括：测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度来播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件；读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除；基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间；所述每个移动终端的音频文件具有多个Beep信号，对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置；根据计算得到的Beep信号起始位置，计算多个移动终端中每个移动终端之间的实际距离。

Description

一种基于声音传感器的测距方法及系统

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，并且具体涉及终端测距技术，特别是涉及一种嘈杂环境下基于声音传感器、高频音的测距方法及系统，可应用于嘈杂环境下需要测量移动终端间距离的应用中。

背景技术

测距技术在军事、生产及日常生活中有着重要的作用，随着移动终端的普遍使用，利用移动终端进行精确测距成为越来越常用的移动终端应用和研究方向。测距主要分为近距离测距和远距离测距，测距的过程主要分为定位后测距和纯测距。定位后测距主要用于远距离测距，是指通过Wi-Fi定位等技术在定位之后获得远距离的测距数据；纯测距主要用于近距离测距，主要是指通过某种技术单纯的获得测距数据。目前，针对近距离测距，为提高场景识别精确度同时降低设备能耗，广泛采用的技术有：激光技术，光电技术，PCI单片机技术和线性调频脉冲技术等，上述技术虽然能较好的实现近距离测距，但是对室内环境的基础设施和测距的硬件设备要求较高，不能通用的、低耗能的提供测距数据。

为了实现近距离测距，HongBo Liu等人在MobiCom 2012会议上发表的“Push the Limit of Wi-Fi based Localization for Smartphones”中提出了一种利用手机声音传感器测距的方法，利用手机扬声器发出已经制作好的Beep，并通过手机麦克风进行录音，通过对录制的声音滤波，找到Beep的起始点，从而准确的计算出手机间的距离。但其不足之处是：噪声广泛存在于所有频率段中，对录制到的音频滤波后仍会因为噪声的影响而难以找到准确的Beep起始点，所以对于嘈杂的室内环境，测距的精度就会大大降低，因此局限性较大。

Chunyi Peng等人在SenSys 2007会议上发表的“BeepBeep:AHigh-Accuracy Acoustic-Based System for Ranging and Localization UsingCOTS devices”中也提出了利用手机声音传感器测距的方法，该方法录制手机播放的2-6KHZ的Beep，通过协相关技术找到Beep的初始点，利用ETOA算法计算手机间的距离。但其不足之处是：2-6KHZ的Beep是人耳可以听到的，影响了该方法的通用性；协相关技术计算量大、耗时长，健壮性较差，在多种场景中检测Beep的初始点准确度较低，并且受多径效应的影响大，检测误差较大。

为了实现使用声音测距时对于Beep到达位置的准确检测，Jie Yang等人在MobiCom 2011会议上发表的“Detecting Driver Phone Use LeveragingCar Speakers”中提出了一种用于准确检测Beep到达位置的方法，利用环境噪声低、均匀分布的特征，通过计算音频幅值的累积和的方法来准确区分出环境噪声和Beep，从而准确检测出Beep到达位置。但其不足是：该方法需要准确知道音频中的噪声区域，才能利用噪声的均匀分布特征进行区分，但音频中的噪声区域往往很难直接知道，因为各种延迟会导致Beep到达时间和实际时间有很大差别，因此当存在延迟时，该方法的检测精确度不高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种嘈杂环境下基于声音传感器、高频音的移动终端测距方法，实现高精度的移动终端测距，并且对不同的、复杂的环境具有普适性。

为达到以上目的，本发明的嘈杂环境下基于声音传感器、高频音的移动终端测距方法。提供一种基于声音传感器的测距方法，所述方法适用于多个移动终端之间的距离测量，所述方法包括以下步骤：

(1)测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端，每个移动终端利用麦克风在录制音频起始时间开始录制音频文件，并且每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度，利用扬声器在各自的播放起始时间并且按照播放时间长度播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件，每个移动终端都将各自的音频文件发送给测距服务器；

(2)测距服务器读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除；

(3)测距服务器基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间；

(4)测距服务器对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置，其中所述多个移动终端中的每个移动终端各自的音频文件中具有多个Beep信号；

(5)测距服务器根据计算得到的Beep信号起始位置，使用下述公式计算多个移动终端中每个移动终端之间的实际距离：

$D=\frac{c}{2}\×((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}}))+\frac{1}{2}(d_{B,B}+d_{A,A})$

其中，D为A移动终端和B移动终端之间的距离，d_x,y表示移动终端X和Y之间的距离，c表示声音在空气中的传播速率，t_x,y表示移动终端X接收到移动终端Y发送声音的时间点。

根据另一方面，提供一种基于声音传感器的测距系统，所述系统包括：

测距服务器，生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端；读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除；基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间；对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置，其中所述多个移动终端中的每个移动终端各自的音频文件中具有多个Beep信号；测距服务器根据计算得到的Beep信号起始位置，使用下述公式计算多个移动终端中每个移动终端之间的实际距离：

$D=\frac{c}{2}\×((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}}))+\frac{1}{2}(d_{B,B}+d_{A,A})$

其中，D为A移动终端和B移动终端之间的距离，d_x,y表示移动终端X和Y之间的距离，c表示声音在空气中的传播速率，t_x,y表示移动终端X接收到移动终端Y发送声音的时间点。

移动终端，利用麦克风在录制音频起始时间开始录制音频文件，并且每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度，利用扬声器在各自的播放起始时间并且按照播放时间长度播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件，每个移动终端都将各自的音频文件发送给测距服务器。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明只需要利用移动终端上的声音传感器和制作的高频音，不需要额外的设备，便可以通过对音频的处理得到多部移动终端之间的精确距离，设备局限性小，方法鲁棒性强，具有通用性基础。

第二，本发明采用带通滤波、降噪处理、消除时钟不同步的测距等方法计算移动终端之间的距离，计算量小，因此复杂度较低同时能够节省大量的计算资源和时间，这都使本发明具有低能耗性。

第三，本发明播放的声音是高频音，不易被人耳察觉，在对人们日常行为产生最小影响的情况下，实现移动终端之间的精确测距，所以对不同的环境具有普适性。

第四，本发明对噪声有很好的处理效果，能够在复杂噪声环境下准确测算出移动终端之间的准确距离，同时，该方法操作简单，全程自动化处理，不需要人为干预，能够用于多种需要测距的场合中。

附图说明

通过附图能够更好地理解本发明，其中：

图1为根据本发明优选实施方式的基于声音传感器的测距方法的流程图；

图2为根据本发明优选实施方式的降噪处理过程的流程图；

图3为根据本发明优选实施方式的确定Beep信号区间的流程图；以及

图4为根据本发明优选实施方式的检测Beep信号起始位置的流程图；以及

图5为根据本发明优选实施方式的基于声音传感器的测距系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述。

参照图1，示出了根据本发明优选实施方式的基于声音传感器的测距方法100的流程图。图1涉及基于移动终端声音传感器和高频音的测距方法，测距方法100包括如下步骤：

优选地，在步骤1，测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端，每个移动终端利用麦克风在录制音频起始时间开始录制音频文件，并且每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度，利用扬声器在各自的播放起始时间并且按照播放时间长度播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件：

1a)根据所述多个移动终端的数量、每个移动终端播放音频的延迟和每个移动终端录制音频的延迟，测距服务器计算多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间、播放Beep的播放起始时间和播放时间长度。将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端。优选地，测距服务器可以将每个移动终端录制音频起始时间预先设置为相同的时刻。即每个移动终端在相同时间开始录制音频。优选地，测距服务器可以根据播放时间长度为每个移动终端随机地播放起始时间，并且确保在任意时刻只有一个移动终端在播放Beep信号。

其中，根据参与测距的移动终端的数量、每部移动终端播放音频的延迟、每部移动终端录制音频的延迟，按照下式计算出每部移动终端播放Beep信号的时间，并稍后把播放Beep信号的时间发送给各部移动终端：

其中，i代表当前的移动终端编号，i＝1,2,3,...,N，N代表移动终端数量，T_fsleep代表第一部移动终端的第一声Beep信号和起始点的理论时间间隔，代表录音延迟最大的那部移动终端的录音延迟值，代表第i部移动终端播放音频的延迟值，代表第i部移动终端录制音频的延迟值；T_i,i+1代表第i个Beep信号和第i+1个Beep信号之间的理论时间间隔；

1b)各部移动终端收到测距服务器发送的播放Beep信号的时间后，在录制音频起始时间开始录制音频，麦克风录制音频时采样率为44100Hz，采样编码为16bit，录制时长为500×Nms，并在等待测距服务器计算出的本移动终端播放Beep信号的时间后，开始播放Beep信号，Beep信号的采样率是44100Hz，采样编码为16bit，长度为30ms，频率为16000Hz，当移动终端录制音频的时间达到500×Nms时，停止录音，本发明基于Android系统开发，选用了三星Nexus、中兴V880等多部手机作为试验机，本发明不受试验机型、操作系统限制。

优选地，在步骤2，读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除。

图2为根据本发明优选实施方式的降噪处理过程的流程图。图2中的过程涉及读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除。经过对原始音频数据进行噪声去除，能够为后续的测距过程提供去噪信号。

参照图2，所述降噪处理过程具体包括：

步骤2a)，为了进行滤波，本发明需要设计带通滤波器，并且使用所设计的带通滤波器对原始音频数据进行滤波，从而保留频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]内的音频数据，去除频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]之外的音频数据。优选地，带通滤波后的音频数据使用S表示，其中f_beep代表Beep信号的频率，通常可以设置为f_beep＝16000Hz。所属领域技术人员应当了解的是，在不脱离本发明的主旨的情况下，可以将频率范围和f_beep设置为符合任何合理的值。

步骤2b)，提取S中所有波峰对应的样本点值存储于集合S_w中：其中S由一个一个的波形构成，步骤2b)中提取出S中每一个波形的波峰对应的样本点值，存储于S_w中，其中S_w代表S中所有波峰数据的集合。

步骤2c)，计算S_w中最后P个样本点的均值mean。优选地，计算S_w中P_last个样本点的平均值mean_last，其中P_last代表S_w中从S_w尾端到开始的P_last个样本点个数，mean_last代表P_last个样本点的均值。

步骤2d)，遍历S_w中的所有样本点，确定归并后的音频区间集合。对S_w中的所有样本点进行遍历，通过以下条件对样本点进行分类，最终得到S_block：

$\left\{\begin{array}{cc}i+1\∈S_{{\mathrm{block}}_j}& \mathrm{if}{S}_{w_i}>{\mathrm{mean}}_{\mathrm{last}}\mathrm{and}{S}_{w_{i+1}}>{\mathrm{mean}}_{\mathrm{last}}\\ i+\∈S_{{\mathrm{block}}_{j+1}}& \mathrm{other}\end{array}\right.$

其中S_block代表音频区间的集合，分别代表第j,j+1个音频区间，i,i+1分别代表S_w中第i和第i+1个样本点，分别代表S_w中第i和第i+1个样本点的值。优选地，判断S_w中的样本点是否遍历完？如果还没遍历完，则进行步骤2d1)，如果相邻两个样本点的值都大于均值，继续合并成一个音频区间Block。

如果已经将S_w中的样本点遍历完，则进行步骤2d2)，即若两个相邻Block的间隔小于阈值B，则将两个相邻Block合并成一个Block。上述合并步骤具体包括：

遍历S_block中的所有音频区间，通过以下条件对音频区间进行归并，最终得到S_fblock：

$\begin{array}{cc}{S}_{{\mathrm{block}}_m}=S_{{\mathrm{block}}_m}+S_{{\mathrm{block}}_{m+1}}& \mathrm{if}|S_{{\mathrm{block}}_m}-S_{{\mathrm{block}}_{m+1}}|<B_{\mathrm{int\; erval}}\end{array}$

其中分别代表S_block中第m和第m+1个音频区间，B_interval代表能够归并成一个音频区间的间隔阈值，S_fblock为归并后的音频区间集合。优选地，m为自然数。

步骤2e)，对归并后的音频区间集合S_fblock中的进行快速傅里叶FFT变化，在频域上对第i个经过快速傅里叶变化的音频区间进行分类，分为S_other和S_beep两类，其中i＝1,2....,n，n为S_fblock中音频区间的数量，S_other代表噪声区间，S_beep代表Beep区间。步骤2e)具体包括：

2e1)对进行快速傅里叶(FFT)变化，得到第i个音频区间的频域表示法

2e2)计算每个BlockFFT上最大样本点值对应的频率fre，具体为，

通过下式计算的实际频率f_ti：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{ti}}=\frac{j\&times;22050}{a}\\ \begin{array}{cccc}j=\mathrm{Max}\left(r_j\right)& r_j\&Element;S_{{\mathrm{FFT}}_i}& \mathrm{and}& j=\mathrm{1,2},...,a\end{array}\end{array}\right.$

其中，a为中样本点的数量，r_j代表中第j个点的值，Max(r_j)代表r_j最大时对应的j；

通过下式判断f_ti：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{ccc}{S}_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{other}}& \mathrm{if}& f_{\mathrm{ti}}\&NotSubset;[f_l,f_h]\end{array}\\ \begin{array}{cc}{S}_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{beep}}& \mathrm{other}\end{array}\end{array}\right.$

其中，f_l代表目标频率的低频值，f_h代表目标频率的高频值，且f_l＝15920,f_h＝16080。所属领域技术人员应当了解的是，在不脱离本发明的主旨的情况下，可以将上述频率设置为符合任何合理的值。

步骤2e3)，判断最大样本点值对应的频率fre是否属于目标频率范围。如果在步骤2e4)判断当前Block为噪声区间，并且进行步骤2f)，稍后将详细介绍。

如果则执行步骤2e5)；

步骤2e5)利用下式计算的频率f_lti和f_hti，其中 $f_{\mathrm{lti}}\&Subset;[f_{\mathrm{low}},f_l]\mathrm{and}{f}_{\mathrm{hti}}\&Subset;[f_h,f_{\mathrm{high}}]:$

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{lti}}=\frac{q\&times;22050}{a}\\ \begin{array}{cccc}q=\mathrm{Max}\left(r_q\right)& r_q\&Element;S_{{\mathrm{FFT}}_i}& \mathrm{and}& q=m1,...,m2\end{array}\\ m1=\frac{f_{\mathrm{low}}\&times;a}{22050}\\ m2=\frac{f_l\&times;a}{22050}\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{hti}}=\frac{p\&times;22050}{a}\\ \begin{array}{cccc}p=\mathrm{Max}\left(r_p\right)& r_p\&Element;S_{{\mathrm{FFT}}_i}& \mathrm{and}& p=m3,...,m4\end{array}\\ m3=\frac{f_h\&times;a}{22050}\\ m4=\frac{f_{\mathrm{high}}\&times;a}{22050}\end{array}\right.$

f_lti,f_hti分别代表在频率范围[f_low,f_l]和[f_h,f_high]内的实际频率，m1,m2,m3,m4分别代表频率f_low,f_l,f_h,f_high在中点的位置；

步骤2e6)和2e7)对所有进行下式计算：

F_i＝[(f_ti-f_lti)+(f_ti-f_hti)]÷(2×f_ti)

保留S_beep中N个最大的F_i所对应的作为最终的Beep区间，把其余的加入到S_other中作为噪声区间，F_i代表第i个通过公式计算出的值，N代表真正Beep区间的个数。

步骤2f)，对所有的噪声区间进行标准化，从而实现对原始音频数据进行噪声去除：对于进行下述标准化处理：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{cc}{o}_t=\frac{o_t\&times;E_{\mathrm{noice}}}{o_j}& t=\mathrm{1,2},...,m\end{array}\\ \begin{array}{cccc}j=\mathrm{Max}\left(o_j\right)& o_j\&Element;S_{{\mathrm{other}}_i}& \mathrm{and}& j=\mathrm{1,2},...,m\end{array}\end{array}\right.$

其中，i＝1,2,...,b，b代表集合S_other的数量，m代表中样本点的数量，o_t代表第t个样本点的值，Max(o_j)代表值最大的样本点位置，E_noice代表环境中噪声的幅值。

图3为根据本发明优选实施方式的确定Beep信号区间的流程图。参照图3，本发明基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间。优选地，去除噪声区间之后，通过以下方法精确确定Beep区间：

步骤3a)，找到Beep区间内的一个样本点m，并在S_w中求出样本点m附近10个波峰点的平均值，具体可以包括：

步骤3a1)，根据Beep区间S_beep，对求中点操作进行三次迭代，以消除“尾巴”现象对找到样本点m的影响。优选地，三次迭代后，得到七个中点，分布情况是：m₁₁m₁m₁₂m₀m₂₁m₂m₂₂。其中，m表示Beep区间中的一个样本点，m₀表示S_beep的中点，m₁表示S_beep初始点与m₀的中点，m₂表示m₀与S_beep结束点的中点，m₁₁表示S_beep初始点与m₁的中点，m₁₂表示m₁与m₀的中点，m₂₁表示m₀与m₂的中点，m₂₂表示m₂与S_beep结束点的中点。

步骤3a2)，在S_w中分别求出上述m₁₁m₁m₁₂m₀m₂₁m₂m₂₂中每个样本点附近10个波峰点的均值，将平均值最大的一个样本点作为样本点m，其平均值为avg。

步骤3a3)，通过下面的公式计算阈值H_avg：

H_avg＝avg/2

其中H_avg代表当前样本点是否在Beep区间的阈值。

步骤3b)，从m点开始向音频文件起始方向以设定步长(例如，1ms)移动。优选地，m_begin＝m，从点m_begin开始向音频文件起始方向寻找Beep区间起始点，具体包括：

步骤3b1)，从点m_begin开始向音频文件起始方向以步长step(例如，1ms)移动，其中step代表m_begin每次移动的步长；

步骤3b2)，若m_begin最近的波峰点的值大于H_avg，重复3b1)；

步骤3b3)，若m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg，则比较当前样本点向起始方向设定距离(例如，30ms)内以例如1ms为步长的每个点附近10个波峰点的均值和阈值Havg；

步骤3b4)，判断m_begin向音频文件起始方向R内以step为步长的每一个点是否都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的初始位置，其中R代表当m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg时m_begin向音频文件起始方向搜索的范围；

如果否，将该R内以step为步长找到的大于H_avg的点赋值给m_begin，重复3b1)。

如果是，则进行步骤3b5)，判断当前样本点位置是否小于Beep的起始点位置：即若m_begin<S_beep起始点，则在步骤3b6)，将当前样本点为Beep区间起始点，即m_begin＝S_beep起始点，此时的m_begin为Beep区间起始点，结束；如果若否，即m_begin>S_beep起始点，则在步骤3b7)，保持Beep起始点不变。

步骤3c)，按类似方式确定Beep区间的终止点。优选地，m_finish＝m，从m_finish开始向音频文件终止方向寻找Beep区间终止点：

3c1)从点m_finish开始向音频文件终止方向以步长step移动；

3c2)若m_finish最近的波峰点的值大于H_avg，重复3c1)；

3c3)若m_finish最近的波峰点的值不大于H_avg，判断m_finish向音频文件终止方向R内以step为步长的每一个点是否都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的终止位置；

3c4)如果是，若m_finish>S_beep结束点，则m_finish＝S_beep结束点，此时的m_finish为Beep区域终止点，结束；

3c5)如果否，将该R内以step为步长找到的大于H_avg的点赋值给m_finish，重复3c1)；

图4为根据本发明优选实施方式的检测Beep信号起始位置的流程图。根据本发明的优选实施方式，设定多个移动终端的数量为N，因此N个移动终端录制得到N个音频文件，每个音频文件具有N个Beep信号，对每个音频文件均进行下述N次循环，每次计算出一个Beep信号起始位置。

参照图4，具体实现如下：

步骤4a)，根据上面的设定，设定Beep信号的数量N。根据前述内容中得到的Beep信号区间的样本点集合使用Beep_i,i＝1,2,...,N来表示，Beep_i和Beep_i+1之间的样本点集合使用B_i来表示，其中i＝1,2,...,N。

步骤4b)，判断当前Beep信号是否是最后一个Beep信号，即判断i是否等于N。如果i等于N，即当前Beep信号是最后一个Beep信号，则进行步骤4i；否则，如果i不等于N，即当前Beep信号不是最后一个Beep信号，则进行步骤4c)。

步骤4c)，计算Beep信号所有样本点的累积和Sn以及Sn的标准差。

同样根据前述内容中得到的Beep信号区间的样本点集合使用Beep_i,i＝1,2,...,N来表示，Beep_i和Beep_i+1之间的样本点集合使用B_i来表示，其中i＝1,2,...,N，计算B_i中所有样本点的均值mean_i，对B_i∪Beep_i中的所有样本点进行下述计算得到集合S_n：

$\left\{\begin{array}{c}l\left(S_{w_m}\right)=(S_{w_m}-{\mathrm{mean}}_i)\\ s_k=\max \{s_{k-1}+l\left(S_{w_m}\right)\}\\ s_0=0\\ S_n=\left\{s_k\right\}\end{array}\right.$

mean_i代表B_i中所有样本点的平均值，表示B_i中第m个样本点的值，s_k代表第k个累积和值，S_n为所有累积和值的集合。

步骤4d)通过下述公式计算阈值H:

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{mean}}_s=\frac{\underset{m=0}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_m}{k}\\ S_s=\frac{\sqrt{(\underset{m=0}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_m-{\mathrm{mean}}_s)\&times;(\underset{m=0}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_m-{\mathrm{mean}}_s)}}{k}\\ H={\mathrm{mean}}_s+3\&times;S_s\end{array}\right.$

其中，mean_s代表S_n的所有值的平均值，S_s代表S_n的均方差，H代表判断当前点是否是Beep信号起始位置的阈值。

步骤4e)，循环判断S_n中的第i个点是否满足s_i>H，如果不满足，继续下一个循环；如果满足，则进行步骤4f，判断第i个点后面的W个点是否满足s_i>H；如果满足，则进行步骤4g)，找到一个Beep信号起始位置I；

如果不满足s_i>H或者第i个点后面的W个点不满足s_i>H，则进行步骤4h)，继续下一个循环，其中W代表一个滑动窗口，设置成W＝4000，I代表找到的Beep信号起始位置。

步骤4g)调整I的位置，得到最终准确的Beep信号起始位置I_f，其中I_f代表最终的Beep信号起始位置：

4g1)通过下式计算累积和差的平均值Mean：

$\mathrm{Mean}=\frac{\underset{i=\mathrm{MiddleBeep}-300}{\overset{\mathrm{MiddleBeep}+300}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_{i+\mathrm{Intv}}-s_i}{20},i=i+30$

其中MiddleBeep代表Beep区域中的某一点，Intv为计算累积和差的间隔，设定为Intv＝30；

4g2)如果 $s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-S_{\mathrm{now}}>\frac{\mathrm{Mean}}{3}$

则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}-\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}>\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

其中，now代表当前Beep信号起始位置，初始化为now＝I_f；

4g3)如果 $s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}\&le;\frac{\mathrm{Mean}}{3}$

则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}+\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}\&le;\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

4g4)通过以上两步之后，便得到调整后的I的位置，I＝now；

接着，根据得到的Beep信号起始位置，为了消除不同移动终端之间时钟不同步的问题，可以使用下述公式计算出每个移动终端之间的实际距离：

d_A,A＝c×(t_AA-t_A0)

d_A,B＝c×(t_BA-t_A0)

d_B,A＝c×(t_AB-t_B0)

d_B,B＝c×(t_BB-t_B0)

其中，d_x,y表示移动终端X和Y之间的距离，c表示声音在空气中的传播速率，t_x,y表示移动终端X接收到移动终端Y发送声音的时间点，t_x,0表示移动终端X开始发送声音的时间点；

则通过下式可以推导出任意两部移动终端之间的实际距离：

$\left\{\begin{array}{c}D=\frac{1}{2}\&times;(d_{A,B}+d_{B,A})\\ =\frac{c}{2}\&times;((t_{\mathrm{BA}}-t_{A0})+(t_{\mathrm{AB}}-t_{B0}))\\ =\frac{c}{2}\&times;(t_{\mathrm{BA}}-t_{B0}+t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BB}}+t_{\mathrm{AB}}-t_{A0}+t_{\mathrm{AA}}-t_{\mathrm{AA}})\\ =\frac{c}{2}((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}})+(t_{\mathrm{BB}}-t_{B0})+(t_{\mathrm{AA}}-t_{A0}))\\ =\frac{c}{2}((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}}))+\frac{1}{2}(d_{B,B}+d_{A,A})\end{array}\right.$

其中，D为A移动终端和B移动终端之间的距离。并且其中d_A,A表示移动终端A的扬声器和麦克风之间的距离，t_AA表示Beep信号从移动终端A扬声器传播到自身的麦克风的传播时间。

在步骤4i)，保存所有检测位置。

图5为根据本发明优选实施方式的基于声音传感器的测距系统的结构示意图。如图5所示，测距系统500包括测距服务器501和多个移动终端502(502a，502b，…，502n)。优选地，移动终端可以是能够运行和存储各种应用的任意类型设备，例如个人数字助理(PDA)、智能手机、平板计算机、无线电话、移动计算设备、照相机、视频记录器、音频/视频播放器、定位设备(例如，全球定位系统(GPS)设备)、游戏设备、无线电设备或各种其它类似的设备或其组合。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端。例如，发送给多个移动终端502(502a，502b，…，502n)中的每个移动终端。优选地，所述测距服务器读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除。优选地，所述测距服务器基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间。优选地，所述测距服务器对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置，其中所述多个移动终端中的每个移动终端各自的音频文件中具有多个Beep信号。优选地，所述测距服务器根据计算得到的Beep信号起始位置，使用下述公式计算多个移动终端中每个移动终端之间的实际距离：

$D=\frac{c}{2}\&times;((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}}))+\frac{1}{2}(d_{B,B}+d_{A,A})$

其中，D为A移动终端和B移动终端之间的距离，d_x,y表示移动终端X和Y之间的距离，c表示声音在空气中的传播速率，t_x,y表示移动终端X接收到移动终端Y发送声音的时间点。

多个移动终端502(502a，502b，…，502n)中的每个移动终端利用麦克风在录制音频起始时间开始录制音频文件，并且每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度，利用扬声器在各自的播放起始时间并且按照播放时间长度播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间、播放Beep的播放起始时间和播放时间长度包括：根据所述多个移动终端的数量、每个移动终端播放音频的延迟和每个移动终端录制音频的延迟，测距服务器计算多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间、播放Beep的播放起始时间和播放时间长度。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除包括：

2a)使用带通滤波器对原始音频数据进行滤波，保留频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]内的音频数据，去除频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]之外的音频数据，其中使用S表示经过带通滤波器的音频数据，其中音频数据S由多个连续波形构成，f_beep代表Beep信号的频率；

2b)提取音频数据S中每个波形的波峰所对应的样本点的值，将所述样本点的值存储于S_w中，其中S_w代表S中所有波峰对应的样本点的值的集合；

2c)计算S_w中P_last个样本点的值的平均值mean_last，其中P_last代表S_w中从S_w尾端到头端方向上选取的P_last个样本点的个数，其中mean_last代表P_last个样本点值的平均值；

2d)对于S_w中的所有样本点的值，如果两个相邻样本点的值都大于mean_last，则属于同一个音频区间，并且对所有的音频区间，如果两个相邻音频区间的间隔小于B_interval，则将两个相邻音频区间合并成一个音频区间，从而得到S_fblock，其中B_interval为阈值，S_fblock为合并后的音频区间集合；

2e)对进行快速傅里叶FFT变换，得到频域上表示的音频区间将分为S_other或者S_beep，其中i是S_fblock中第i个音频区间的编号，i分别是S_fblock中第i个音频区间在时域和频域上的表示，n为S_fblock中音频区间的数量，S_other代表噪声区间，S_beep代表Beep区间；

2f)对于进行下述标准化处理：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{cc}{o}_t=\frac{o_t\&times;E_{\mathrm{noice}}}{o_j}& t=\mathrm{1,2},...,m\end{array}\\ \begin{array}{cccc}j=\mathrm{Max}\left(o_j\right)& o_j\&Element;S_{{\mathrm{other}}_i}& \mathrm{and}& j=\mathrm{1,2},...,m\end{array}\end{array}\right.$

其中，代表S_other中的第i个噪声区间，b代表S_other中噪声区间的数量，m代表中样本点的数量，o_t代表第t个样本点的值，Max(o_j)代表值最大的样本点位置，E_noice代表环境中噪声的样本点值。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间包括：

3a)找到Beep区间内的一个样本点m，并在S_w中求出样本点m附近10个波峰对应的样本点的值的平均值avg，通过下面的公式计算阈值H_avg：

H_avg＝avg/2

其中H_avg为用于判断当前样本点是否处于Beep区域内的阈值，样本点m为Beep区域中的一个样本点；

3b)m_begin＝m，从m_begin开始向音频文件起始方向寻找Beep区间起始点：从m_begin开始向音频文件起始方向以步长step开始寻找Beep区间起始点，若m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg并且m_begin向音频文件起始方向R范围内以step为步长的每一个样本点都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的初始位置，并且若m_begin<S_beep起始点，则m_begin＝S_beep起始点，此时的m_begin为Beep区间起始点，其中step代表m_begin每次移动的步长，R代表当m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg时m_begin向音频文件起始方向搜索的范围；

3c)m_finish＝m，从点m_finish开始向音频文件终止方向寻找Beep区域终止点：从点m_finish开始向音频文件终止方向以步长step开始寻找Beep区域终止点，若m_finish最近的波峰点的值不大于H_avg，m_finish向音频文件终止方向R范围内以step为步长的每一个点都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的终止位置；并且若m_finish>S_beep结束点，则m_finish＝S_beep结束点，此时的m_finish为Beep区间终止点，其中step代表m_finish每次移动的步长，R代表当m_finish最近的波峰点的值不大于H_avg时m_finish向音频文件终止方向搜索的范围。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置包括：

设定多个移动终端的数量为N，因此N个移动终端录制得到N个音频文件，每个音频文件具有N个Beep信号，对每个音频文件均进行下述N次循环，每次计算出一个Beep信号起始位置：

4a)所述Beep信号区间的样本点集合使用Beep_i,i＝1,2,...,N来表示，Beep_i和Beep_i+1之间的样本点集合使用B_i来表示，其中i＝1,2,...,N，计算B_i中所有样本点的平均值mean_i，对于B_i∪Beep_i中所有样本点，获得样本点值和mean_i的差值的累积和集合S_n，其中，mean_i代表B_i中所有样本点的平均值，S_n为所有累积和值的集合；

4b)根据S_n求解阈值H，其中H代表判断当前点是否是Beep信号起始位置的阈值；

4c)循环判断S_n中的第i个点是否满足s_i>H，如果不满足，继续下一个循环，如果满足，则判断第i个点后面的W个点是否满足s_i>H，如果满足，则找到一个Beep信号起始位置I，执行4d)，如果不满足，返回4a)，继续下一个循环，其中W代表一个滑动窗口，I代表找到的Beep信号起始位置；

4d)调整I的位置，得到最终准确的Beep信号起始位置I_f，其中I_f代表最终的Beep信号起始位置。

根据本发明的优选实施方式，参与测距的每个移动终端播放Beep的时间的计算方法如下：

其中，i代表当前的移动终端的编号，i＝1,2,3,...,N，N代表移动终端的数量，T_fsleep代表第一个移动终端的第一声Beep信号和起始点的理论时间间隔，代表录音延迟最大的移动终端的录音延迟值，代表第i个移动终端播放音频的延迟值，代表第i个移动终端录制音频的延迟值；T_i,i+1代表第i个Beep信号和第i+1个Beep信号之间的理论时间间隔。

优选地，所述在频域上对音频区间进行分类，包括如下内容：

2e1)通过下式判断实际频率f_ti：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{ccc}{S}_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{other}}& \mathrm{if}& f_{\mathrm{ti}}\&NotSubset;[f_l,f_h]\end{array}\\ \begin{array}{cc}{S}_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{beep}}& \mathrm{other}\end{array}\end{array}\right.$

其中，f_ti代表实际频率，代表第i个音频区间的频域表示，f_l代表目标频率的低频值，f_h代表目标频率的高频值，且f_l＝15920,f_h＝16080；

2e2)计算的频率f_lti和f_hti，其中 $f_{\mathrm{lti}}\&Subset;[f_{\mathrm{low}},f_l]\mathrm{and}{f}_{\mathrm{hti}}\&Subset;[f_h,f_{\mathrm{high}}],$ f_lti,f_hti分别代表在频率范围[f_low,f_l]和[f_h,f_high]内的实际频率，f_low＝15000Hz,f_high＝17000Hz；

2e3)对所有进行下式计算：

F_i＝[(f_ti-f_lti)+(f_ti-f_hti)]÷(2×f_ti)

保留S_beep中N个最大的F_i所对应的作为最终的Beep区间，把其余的加入到S_other中作为最终噪声区间，F_i代表第i个通过公式计算出的值，N代表Beep区间的个数。

根据本发明的优选实施方式，测距服务器找到Beep区间内的一个样本点m包括如下内容：

3a)根据Beep区间S_beep，对求中点操作进行n次迭代，n＝3时得到七个中点，分布情况是：m₁₁m₁m₁₂m₀m₂₁m₂m₂₂，并在S_w中分别求出上述中点中每个中点附近10个波峰对应的样本点的值的均值；其中点m表示Beep区间中的一个点，m₀表示Beep区间S_beep的中点，m₁表示Beep区间S_beep的初始点与m₀的中点，m₂表示m₀与Beep区间S_beep的结束点的中点，m₁₁表示Beep区间S_beep的初始点与m¹的中点，m₁₂表示m₁与m₀的中点，m₂₁表示m₀与m₂的中点，m₂₂表示m₂与Beep区间S_beep的结束点的中点；

3b)取3a)中均值最大的一个点作为点m；

其中步长step＝1ms,R＝30ms。

根据本发明的优选实施方式，所述调整I的位置，得到最终准确的Beep信号起始位置I_f，其中I_f代表最终的Beep信号起始位置包括：

4d1)通过下式计算累积和差的平均值Mean：

$\mathrm{Mean}=\frac{\underset{i=\mathrm{MiddleBeep}-300}{\overset{\mathrm{MiddleBeep}+300}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_{i+\mathrm{Intv}}-s_i}{20}$ 其中i＝i+30

其中MiddleBeep代表Beep区域中的一点，Intv为计算累积和差的间隔，设定为Intv＝30；

4d2)如果则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}-\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}>\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

其中，now代表当前跳变点位置，初始化为now＝I_f；

4d3)如果则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}+\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}\&le;\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

4d4)通过以上两步之后，便得到调整后的I的位置，I＝now。

Claims (10)

1.一种基于声音传感器的测距方法，所述方法适用于多个移动终端之间的距离测量，所述方法包括以下步骤：

(1)测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间，每个移动终端播放Beep的播放起始时间和播放时间长度，将所述录制音频起始时间、播放起始时间和播放时间长度发送给相应的移动终端，每个移动终端利用麦克风在录制音频起始时间开始录制音频文件，并且每个移动终端根据测距服务器所生成的播放起始时间和播放时间长度，利用扬声器在各自的播放起始时间并且按照播放时间长度播放Beep信号，多个移动终端中的每个移动终端分别录制各自的音频文件，每个移动终端都将各自的音频文件发送给测距服务器；

(2)测距服务器读取录制好的音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除；

(3)测距服务器基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间；

(4)测距服务器对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置，其中所述多个移动终端中的每个移动终端各自的音频文件中具有多个Beep信号；

(5)测距服务器根据计算得到的Beep信号起始位置，使用下述公式计算多个移动终端中每个移动终端之间的实际距离：

$D=\frac{c}{2}\&times;((t_{\mathrm{AB}}-t_{\mathrm{AA}})-(t_{\mathrm{BB}}-t_{\mathrm{BA}}))+\frac{1}{2}(d_{B,B}+d_{A,A})$

其中，D为A移动终端和B移动终端之间的距离，d_x,y表示移动终端X和Y之间的距离，c表示声音在空气中的传播速率，t_x,y表示移动终端X接收到移动终端Y发送声音的时间点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述测距服务器生成参与测距的多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间、播放Beep的播放起始时间和播放时间长度包括：根据所述多个移动终端的数量、每个移动终端播放音频的延迟和每个移动终端录制音频的延迟，测距服务器计算多个移动终端中每个移动终端录制音频起始时间、播放Beep的播放起始时间和播放时间长度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述读取录制好的原始音频文件，得到原始音频数据，对原始音频数据进行噪声去除包括：

2a)使用带通滤波器对原始音频数据进行滤波，保留频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]内的音频数据，去除频率范围在[f_beep-1000Hz,f_beep+1000Hz]之外的音频数据，其中使用S表示经过带通滤波器的音频数据，其中音频数据S由多个连续波形构成，f_beep代表Beep信号的频率；

2b)提取音频数据S中每个波形的波峰所对应的样本点的值，将所述样本点的值存储于S_w中，其中S_w代表S中所有波峰对应的样本点的值的集合；

2c)计算S_w中P_last个样本点的值的平均值mean_last，其中P_last代表S_w中从S_w尾端到头端方向上选取的P_last个样本点的个数，其中mean_last代表P_last个样本点值的平均值；

2d)对于S_w中的所有样本点的值，如果两个相邻样本点的值都大于mean_last，则属于同一个音频区间，并且对所有的音频区间，如果两个相邻音频区间的间隔小于B_interval，则将两个相邻音频区间合并成一个音频区间，从而得到S_fblock，其中B_interval为阈值，S_fblock为合并后的音频区间集合；

2e)对进行快速傅里叶FFT变换，得到频域上表示的音频区间将分为S_other或者S_beep，其中i是S_fblock中第i个音频区间的编号，i分别是S_fblock中第i个音频区间在时域和频域上的表示，n为S_fblock中音频区间的数量，S_other代表噪声区间，S_beep代表Beep区间；

2f)对于进行下述标准化处理：

$\begin{array}{c}\begin{array}{cc}{o}_t=\frac{o_t\&times;E_{\mathrm{noice}}}{o_j}& t=\mathrm{1,2},...,m\end{array}\\ \begin{array}{cccc}j=\mathrm{Max}\left(o_j\right)& o_j\&Element;S_{{\mathrm{other}}_i}& \mathrm{and}& j=\mathrm{1,2},...m\end{array}\end{array}$

其中，代表S_other中的第i个噪声区间，b代表S_other中噪声区间的数量，m代表中样本点的数量，o_t代表第t个样本点的值，Max(o_j)代表值最大的样本点位置，E_noice代表环境中噪声的样本点值。

4.根据权利要求1所述的方法，所述基于去除噪声的原始音频数据，确定Beep区间包括：

3a)找到Beep区间内的一个样本点m，并在S_w中求出样本点m附近10个波峰对应的样本点的值的平均值avg，通过下面的公式计算阈值H_avg：

H_avg＝avg/2

其中H_avg为用于判断当前样本点是否处于Beep区域内的阈值，样本点m为Beep区域中的一个样本点；

3b)m_begin＝m，从m_begin开始向音频文件起始方向寻找Beep区间起始点：从m_begin开始向音频文件起始方向以步长step开始寻找Beep区间起始点，若m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg并且m_begin向音频文件起始方向R范围内以step为步长的每一个样本点都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的初始位置，并且若m_begin<S_beep起始点，则m_begin＝S_beep起始点，此时的m_begin为Beep区间起始点，其中step代表m_begin每次移动的步长，R代表当m_begin最近的波峰点的值不大于H_avg时m_begin向音频文件起始方向搜索的范围；

3c)m_finish＝m，从点m_finish开始向音频文件终止方向寻找Beep区域终止点：从点m_finish开始向音频文件终止方向以步长step开始寻找Beep区域终止点，若m_finish最近的波峰点的值不大于H_avg，m_finish向音频文件终止方向R范围内以step为步长的每一个点都不大于H_avg或者已经找到了音频文件的终止位置；并且若m_finish>S_beep结束点，则m_finish＝S_beep结束点，此时的m_finish为Beep区间终止点，其中step代表m_finish每次移动的步长，R代表当m_finish最近的波峰点的值不大于H_avg时m_finish向音频文件终止方向搜索的范围。

5.根据权利要求1所述的方法，其中对每个音频文件进行多次循环计算，每次计算出一个Beep信号的起始位置包括：

设定多个移动终端的数量为N，因此N个移动终端录制得到N个音频文件，每个音频文件具有N个Beep信号，对每个音频文件均进行下述N次循环，每次计算出一个Beep信号起始位置：

4a)所述Beep信号区间的样本点集合使用Beep_i,i＝1,2,...,N来表示，Beep_i和Beep_i+1之间的样本点集合使用B_i来表示，其中i＝1,2,...,N，计算B_i中所有样本点的平均值mean_i，对于B_i∪Beep_i中所有样本点，获得样本点值和mean_i的差值的累积和集合S_n，其中，mean_i代表B_i中所有样本点的平均值，S_n为所有累积和值的集合；

4b)根据S_n求解阈值H，其中H代表判断当前点是否是Beep信号起始位置的阈值；

4c)循环判断S_n中的第i个点是否满足s_i>H，如果不满足，继续下一个循环，如果满足，则判断第i个点后面的W个点是否满足s_i>H，如果满足，则找到一个Beep信号起始位置I，执行步骤4d)，如果不满足，返回步骤4a)，继续下一个循环，其中W代表一个滑动窗口，I代表找到的Beep信号起始位置；

4d)调整I的位置，得到最终准确的Beep信号起始位置I_f，其中I_f代表最终的Beep信号起始位置。

6.根据权利要求2所述的方法，其中参与测距的每个移动终端播放Beep的时间的计算方法如下：

其中，i代表当前的移动终端的编号，i＝1,2,3,...,N，N代表移动终端的数量，T_fsleep代表第一个移动终端的第一声Beep信号和起始点的理论时间间隔，代表录音延迟最大的移动终端的录音延迟值，代表第i个移动终端播放音频的延迟值，代表第i个移动终端录制音频的延迟值；T_i,i+1代表第i个Beep信号和第i+1个Beep信号之间的理论时间间隔。

7.根据权利要求3所述的方法，其中所述步骤(2e)中在频域上对音频区间进行分类，包括如下步骤：

2e1)通过下式判断实际频率f_ti：

$\left\{\begin{array}{cc}{S}_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{other}}& \mathrm{if}{f}_{\mathrm{ti}}\&NotSubset;[f_l,f_h]\\ S_{{\mathrm{FFT}}_i}\&Element;S_{\mathrm{beep}}& \mathrm{other}\end{array}\right.$

其中，f_ti代表实际频率，代表第i个音频区间的频域表示，f_l代表目标频率的低频值，f_h代表目标频率的高频值，且f_l＝15920,f_h＝16080；

2e2)计算的频率f_lti和f_hti，其中 $f_{\mathrm{lti}}\&Subset;[f_{\mathrm{low}},f_l]\mathrm{and}{f}_{\mathrm{hti}}\&Subset;[f_h,f_{\mathrm{high}}],$ f_lti,f_hti分别代表在频率范围[f_low,f_l]和[f_h,f_high]内的实际频率，f_low＝15000Hz,f_high＝17000Hz；

2e3)对所有进行下式计算：

F_i＝[(f_ti-f_lti)+(f_ti-f_hti)]÷(2×f_ti)

保留S_beep中N个最大的F_i所对应的作为最终的Beep区间，把其余的加入到S_other中作为最终噪声区间，F_i代表第i个通过公式计算出的值，N代表Beep区间的个数。

8.根据权利要求4所述的方法，所述找到Beep区间内的一个样本点m包括如下步骤：

3a)根据Beep区间S_beep，对求中点操作进行n次迭代，n＝3时得到七个中点，分布情况是：m₁₁m₁m₁₂m₀m₂₁m₂m₂₂，并在S_w中分别求出上述中点中每个中点附近10个波峰对应的样本点的值的均值；其中点m表示Beep区间中的一个点，m₀表示Beep区间S_beep的中点，m₁表示Beep区间S_beep的初始点与m₀的中点，m₂表示m₀与Beep区间S_beep的结束点的中点，m₁₁表示Beep区间S_beep的初始点与m₁的中点，m₁₂表示m₁与m₀的中点，m₂₁表示m₀与m₂的中点，m₂₂表示m₂与Beep区间S_beep的结束点的中点；

3b)取3a)中均值最大的一个点作为点m；

其中步长step＝1ms,R＝30ms。

9.根据权利要求5所述的方法，其中所述步骤(4d)包括：

4d1)通过下式计算累积和差的平均值Mean：

$\mathrm{Mean}=\frac{\underset{i=\mathrm{MiddleBeep}-300}{\overset{\mathrm{MiddleBeep}+300}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_{i+\mathrm{Intv}}-s_i}{20}$ 其中i＝i+30

其中MiddleBeep代表Beep区域中的一点，Intv为计算累积和差的间隔，设定为Intv＝30；

4d2)如果则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}-\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}>\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

其中，now代表当前跳变点位置，初始化为now＝I_f；

4d3)如果则循环执行下述操作直到不满足条件停止：

$\begin{array}{ccc}\mathrm{now}=\mathrm{now}+\mathrm{Intv}& \mathrm{if}& s_{\mathrm{now}+\mathrm{Intv}}-s_{\mathrm{now}}\&le;\frac{\mathrm{Mean}}{3}\end{array}$

4d4)通过以上两步之后，便得到调整后的I的位置，I＝now。

10.一种基于声音传感器的测距系统，所述系统用于执行根据权利要求1-9中任意一项所述的方法。