CN110426711B - 一种基于极性零点检测的时延估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种极性零点检测的时延估计方法及系统，所述方法包括：采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。本发明的方法使得信号的运算量大幅降低，同时将极性化的信号做希尔伯特变换，将传统互相关的最大值变为寻找希尔伯特变换中过零点的值，从而可以进行时延估计，在不影响时延估计精确性的同时，大幅降低系统耗电性能，特别适合用于户外长时间检测类产品。

Description

一种基于极性零点检测的时延估计方法及系统

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及一种基于极性零点检测的时延估计方法及系统。

背景技术

时延估计是指不同传感器接收到同一声源因传播距离不同而产生的时间差。时延估计已经广泛应用于声源定位、语音信号处理、目标探测与跟踪以及生物医学等众多领域，互相关法是计算时延估计的最基本方法，包括基本互相关(BCC)与广义互相关(GCC)。对比两种互相关方法可见：当存在噪声时，GCC将原始信号先通过特定的滤波器，使方差最小，从而提高时延精度。在实际应用过程中，BCC与GCC算法运算量大，速度较慢，因此实时性能较差。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术缺陷，提出一种基于极性零点检测的时延估计方法，首先对两路传感器接收的信号进行极性化处理，使该信号波形变为方波；通过极性化处理，数据运算量可大幅降低，即可提高运算速度。此外，通过对极性化的两路信号做希尔伯特变换，将寻找传统互相关的最大值问题变为寻找希尔伯特变换中过零点的位置，从而实现时延估计。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于极性零点检测的时延估计方法，所述方法包括：

采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；

对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。

作为上述方法的一种改进，所述采集两个声源的时域信号并进行归一化处理，具体包括：

采集声源发出的时域信号x₁(t)和x₂(t)：

x₁(t)＝s(t)+n₁(t)

x₂(t)＝αs(t-τ₀)+n₂(t)

其中s(t)为声源信号，τ₀为信号传播到两路传感器之间的时延，α为衰减因子，n₁(t)和n₂(t)为不相关的干扰噪声；

对两组信号进行归一化处理：

其中，

和

为归一化后的信号。

作为上述方法的一种改进，所述对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值，具体包括：

步骤1)对信号

和

进行采样后表示为x₁(t_k)和x₂(t_k)，k＝1,2,…N，N为采样点的总数；对x₁(t_k)求导，得到x₁′(t_k)；

步骤2)对x₁′(t_k)和x₂(t_k)分别进行极性化处理，处理后将其相乘，得到N个为±1的值，对该N个值求和，得到求和值

若

为0，那么此时对应的为两路信号的时延，计算结束；否则，进入步骤3)；

步骤3)根据实际选取τ_max值，则τ取值范围为τ_-max～τ_max，τ＝τ_-max+lT，T表示采样间隔，l为整数，初始值为0；

步骤4)计算

的值；该值表示在τ时刻过零点算法的值，若该值为0，则两路信号时延为τ，计算结束；否则，进入步骤5)；

步骤5)令τ＝τ_-max+(l+1)T，判断τ是否在τ_-max～τ_max之间；如果判断是肯定的，则l加1后转入步骤4)；否则，计算结束；

步骤6)从τ_-max～τ_max中找出零点对应的τ值，该值为过零点算法确定的时延估计。

本发明还提供了一种极性零点检测的时延估计系统，所述系统包括：

信号处理模块，用于采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；

时延估计模块，用于对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。

作为上述系统的一种改进，所述信号处理模块的具体实现过程为：

采集声源发出的时域信号x₁(t)和x₂(t)：

x₁(t)＝s(t)+n₁(t)

x₂(t)＝αs(t-τ₀)+n₂(t)

其中s(t)为声源信号，τ₀为信号传播到两路传感器之间的时延，α为衰减因子，n₁(t)和n₂(t)为不相关的干扰噪声；

对两组信号进行归一化处理：

其中，

和

为归一化后的信号。

作为上述系统的一种改进，所述时延估计模块的具体实现过程为：

步骤1)对信号

和

进行采样后表示为x₁(t_k)和x₂(t_k)，k＝1,2,…N，N为采样点的总数；对x₁(t_k)求导，得到x₁′(t_k)；

步骤2)对x₁′(t_k)和x₂(t_k)分别进行极性化处理，处理后将其相乘，得到N个为±1的值，对该N个值求和，得到求和值

若

为0，那么此时对应的为两路信号的时延，计算结束；否则，进入步骤3)；

步骤3)根据实际选取τ_max值，则τ取值范围为τ_-max～τ_max，τ＝τ_-max+lT，T表示采样间隔，l为整数，初始值为0；

步骤4)计算

的值；该值表示在τ时刻过零点算法的值，若该值为0，则两路信号时延为τ，计算结束；否则，进入步骤5)；

步骤5)令τ＝τ_-max+(l+1)T，判断τ是否在τ_-max～τ_max之间；如果判断是肯定的，则l加1后转入步骤4)；否则，计算结束；

步骤6)从τ_-max～τ_max中找出零点对应的τ值，该值为过零点算法确定的时延估计。

本发明的优势在于：

1、本发明的方法使得信号的运算量大幅降低，同时将极性化的信号做希尔伯特变换，将传统互相关的最大值变为寻找希尔伯特变换中过零点的值，从而可以进行时延估计，在不影响时延估计精确性的同时，大幅降低系统耗电性能，特别适合用于户外长时间检测类产品；

2、本发明的方法将信号截断后处理，可大幅降低计算量，提高运算速度；

3、本发明的时延估计由寻找互相关的最大值变为寻找过零点的值，定位精度不受影响；

4、本发明的方法可提高系统耗电性能，特别适合用于户外或长时间放置不易挪动的检测。

附图说明

图1为本发明的基于极性零点检测的时延估计方法流程图；

图2为本发明的实例的传感器接收的两路信号；

图3为本发明的实例的时延估计示意图；

图4为BCC算法的时延估计示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细的说明。

实施例1

本发明的原理为：对信号进行极性化处理后二者的相关函数(即极性相关函数)和两原始信号的标准化相关函数存在一定的关系，且极性相关函数的最大值所对应的时延值位置并不发生改变。

x₁(t)和x₂(t)为两路传感器采集的原始信号，采样频率为f_s，两路信号的时延为τ₀，过零点求时延算法的公式如下：

其中下标k表示第k个采样点，k＝1,2,…N，N为采样点的个数。上式为x₁′(t)与x₂(t)的BCC函数，同时也是x₁(t)与x₂(t)的希尔伯特变换，与两路信号的BCC相比，相位发生了π/2的改变。因此，该发明方法通过寻找过零点所对应的时间值确定时延估计。

进一步，为降低过零点算法的计算复杂度，在进行希尔伯特变换前先对两路信号x₁′(t)与x₂(t)做极性化处理，如公式(2)

即可根据公式(2)中零点位置获得时延估计。

本发明的实施例1基于互相关算法的原理，提出一种极性零点检测的时延估计方法，包括以下步骤：

步骤1：采集声源发出的时域信号x₁(t)和x₂(t)，分别如公式(3a)和(3b)所示：

x₁(t)＝s(t)+n₁(t) (3a)

x₂(t)＝αs(t-τ₀)+n₂(t) (3b)其中s(t)为声源信号，τ₀为信号传播到两路传感器之间的时延，α为衰减因子，n₁(t)和n₂(t)为不相关的干扰噪声；为避免两组信号由于衰减导致的信号幅值相差较大，需要先对两组信号进行归一化处理，如公式(4a)和(4b)：

步骤2：采样频率设为f_s，则信号可以表示为x₁(t_k)和x₂(t_k)，k＝1,2,…N,N为数据点个数，对x₁(t_k)求导，得到x₁′(t_k)；对x₁′(t_k)和x₂(t_k)分别进行极性化处理；

步骤3：根据实际选取τ_max值，τ取值范围为τ_-max～τ_max,即τ＝τ_-max+kT,T表示采样间隔，k从0开始取整数值；

步骤4：计算

的值，该值表示在τ时刻过零点算法的值；

步骤5：使得k＝k+1，且使τ＝τ_-max+kT，同时判断τ是否在τ_-max～τ_max之间。如果在此区间，则重复步骤4；否则计算结束。

步骤6：从τ_-max～τ_max中找出零点对应的τ值，即过零点算法确定的时延估计。

实例

如图2所示，管长为40m，在管道两端(中间存在泄漏)各放置一个水听器，采集到泄漏源发出的时域信号分别为x₁(t)和x₂(t)，根据上述方法的步骤得到时延估计。如图3所示。

在本实例中，为了验证极性零点检测算法的时延估计精度，同时给出了BCC的对比结果，如图4所示。理论时延值为0.0062s，对比图3和图4可见，BCC方法得到的时延估计为0.0059s，而本发明方法求取的时延估计为0.0060s。显然，本发明提高了定位精度且降低了计算量，对比结果如下表：

表1 BCC和极性零点检测算法结果对比

	Δd	τ<sub>0</sub>理论值	时延估计	误差
					过零点算法	1.9m	0.0062s	0.0060s	3.2％
BCC	1.9m	0.0062s	0.0059s	4.8％

实施例2

本发明的实施例2提供了一种极性零点检测的时延估计系统，所述系统包括：

信号处理模块，用于采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；

时延估计模块，用于对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种极性零点检测的时延估计方法，所述方法包括：

采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；

对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。

2.根据权利要求1所述的极性零点检测的时延估计方法，其特征在于，所述采集两个声源的时域信号并进行归一化处理，具体包括：

采集声源发出的时域信号x₁(t)和x₂(t)：

x₁(t)＝s(t)+n₁(t)

x₂(t)＝αs(t-τ₀)+n₂(t)

其中s(t)为声源信号，τ₀为信号传播到两路传感器之间的时延，α为衰减因子，n₁(t)和n₂(t)为不相关的干扰噪声；

对两组信号进行归一化处理：

其中，

和

为归一化后的信号。

3.根据权利要求2所述的极性零点检测的时延估计方法，其特征在于，所述对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值，具体包括：

步骤1)对信号

和

进行采样后表示为x₁(t_k)和x₂(t_k)，k＝1,2,…N，N为采样点的总数；对x₁(t_k)求导，得到x₁′(t_k)；

步骤2)对x₁′(t_k)和x₂(t_k)分别进行极性化处理，处理后将其相乘，得到N个为±1的值，对该N个值求和，得到求和值

若

为0，那么此时对应的τ为两路信号的时延，计算结束；否则，进入步骤3)；

步骤3)根据实际选取τ_max值，则τ取值范围为τ_-max～τ_max，τ＝τ_-max+lT，T表示采样间隔，l为整数，初始值为0；

步骤4)计算

的值；该值表示在τ时刻过零点算法的值，若该值为0，则两路信号时延为τ，计算结束；否则，进入步骤5)；

步骤5)令τ＝τ_-max+(l+1)T，判断τ是否在τ_-max～τ_max之间；如果判断是肯定的，则l加1后转入步骤4)；否则，计算结束；

步骤6)从τ_-max～τ_max中找出零点对应的τ值，该值为过零点算法确定的时延估计。

4.一种极性零点检测的时延估计系统，其特征在于，所述系统包括：

信号处理模块，用于采集两个声源的时域信号并进行归一化处理；

时延估计模块，用于对归一化处理后的信号进行采样，并对一路离散信号进行求导，然后对求导后的一路离散信号及另一路离散信号进行极性化处理；根据处理结果寻找零点的位置，从而获得时延估计值。

5.根据权利要求4所述的极性零点检测的时延估计系统，其特征在于，所述信号处理模块的具体实现过程为：

采集声源发出的时域信号x₁(t)和x₂(t)：

x₁(t)＝s(t)+n₁(t)

x₂(t)＝αs(t-τ₀)+n₂(t)

其中s(t)为声源信号，τ₀为信号传播到两路传感器之间的时延，α为衰减因子，n₁(t)和n₂(t)为不相关的干扰噪声；

对两组信号进行归一化处理：

其中，

和

为归一化后的信号。

6.根据权利要求5所述的极性零点检测的时延估计系统，其特征在于，所述时延估计模块的具体实现过程为：

步骤1)对信号

和

进行采样后表示为x₁(t_k)和x₂(t_k)，k＝1,2,…N，N为采样点的总数；对x₁(t_k)求导，得到x₁′(t_k)；

步骤2)对x₁′(t_k)和x₂(t_k)分别进行极性化处理，处理后将其相乘，得到N个为±1的值，对该N个值求和，得到求和值

若

为0，那么此时对应的τ为两路信号的时延，计算结束；否则，进入步骤3)；

步骤3)根据实际选取τ_max值，则τ取值范围为τ_-max～τ_max，τ＝τ_-max+lT，T表示采样间隔，l为整数，初始值为0；

步骤4)计算

的值；该值表示在τ时刻过零点算法的值，若该值为0，则两路信号时延为τ，计算结束；否则，进入步骤5)；

步骤5)令τ＝τ_-max+(l+1)T，判断τ是否在τ_-max～τ_max之间；如果判断是肯定的，则l加1后转入步骤4)；否则，计算结束；

步骤6)从τ_-max～τ_max中找出零点对应的τ值，该值为过零点算法确定的时延估计。

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