CN112074755A - 用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于识别在超声波传感器（106）的接收信号（104）中映射的噪声（108）的方法，其特征在于，将噪声（108）的特征谱（132）与接收信号（104）的噪声谱（118）进行比较，其中噪声谱（118）包括至少两个在接收信号（104）的不同频带（120、124）中确定的噪声电平（122、126）。

Description

用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的方法和 设备

技术领域

本发明涉及一种用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的方法和设备。

背景技术

超声波传感器发射超声。在发射之后，超声波传感器对于接收窗口而言准备好接收，并且在接收信号中记录投回的回波和外来噪声。在接收窗口的末尾，检测外来噪声的强度并且映射在噪声电平中。

发明内容

以此为背景，利用这里提出的方案提出根据独立权利要求所述的用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的方法和用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的设备以及最后相应的计算机程序产品和机器可读存储介质。从说明书中得出并且在从属权利要求中描述这里提出的方案的有利的改进和改善。

发明优点

本发明的实施方式可以有利地使得能够在使用超声波传感器的情况下评估外来噪声并且根据由外来噪声的不同噪声源产生的噪声的成分来区分所述外来噪声的不同噪声源。

提出一种用于识别在超声波传感器的接收信号中映射的噪声的方法，其特征在于，将噪声的特征谱与接收信号的噪声谱进行比较，其中噪声谱包括至少两个在接收信号的不同频带中确定的噪声电平。

对本发明的实施方式的构思尤其可以被认为基于随后描述的思想和认识。

超声波传感器可以发射超声波，其方式是超声波传感器与环境的界面通过电发射信号被激励用以振荡。界面可以通过射到的声波被激励成振荡。射到的声波可以是发射的超声波的回波与来自环境的噪声的叠加。通过超声波传感器将振荡转换为电接收信号。接收信号可以被检测为振荡的时间记录（Zeitschrieb）。在预定的接收窗口的持续时间内记录接收信号。当超声波未被发射时，超声波传感器也可以提供接收信号。于是，接收信号仅映射来自环境的噪声。超声波传感器尤其是可以安装到车辆中。这里提出的方案可以在静止时（im Stand）和在行驶的车辆情况下被实施。

特征谱可以被理解为示例性分析的噪声的频谱。不同的噪声可能具有不同的频谱。第一噪声可以具有与第二噪声不同的频率分布。该特征谱可以特定于车辆类型和超声波传感器在车辆处的安装位置。也可以传感器单独地学习特征谱。

噪声谱可以被理解为接收信号的噪声的频谱。在噪声中映射所记录的噪声。噪声谱的频带可以包括在该频带的下限频率与该频带的上限频率之间的频率。频带可以部分地重叠，彼此直接邻接或通过频率间隙彼此相间隔。噪声谱可以包括多于两个的频带。

可以以与第一噪声电平时间偏移地确定第二噪声电平。在此可以相继地评估频带。在检测第一噪声电平之后，可以使超声波传感器与第二噪声电平的频带协调。因此，也可以使用具有小接收带宽的超声波传感器。通过时间偏移地确定噪声电平可以节省资源。

可以将噪声谱与不同噪声的多个不同的谱进行比较，用以识别噪声。不同的谱可以存储在数据库中，其中为了比较访问所述数据库。通过不同的谱，可以区分不同的噪声。可以在使用模式识别的情况下实施比较。

可以在使用噪声谱相对于特征谱的多普勒频移的情况下来确定噪声的噪声源与超声波传感器之间的相对速度。车辆可以相对于其环境以相对速度移动，而其他车辆可以相对于该车辆以不同的相对速度移动。由于相对速度，噪声的所有频率都朝一个方向并且以相同的数值移位（verschieben）。由此，所检测的噪声谱的频带也移位。例如，通过考虑多普勒频移，可以将固定的噪声源与可移动的噪声源区分。

通过将噪声谱与至少一个其他特征谱进行比较，可以识别通过至少一个其他噪声对噪声的叠加。通过叠加导致特定频率的加强和减弱。可以组合特征谱，用以识别叠加的噪声。如果噪声之一相对于另一噪声改变，则因为于是出现噪声谱的改变，所以可以分开地检测各个噪声。

此外，可以将时间偏移地确定的其他噪声谱与特征谱进行比较，用以识别噪声。可以多次执行比较，用以获得提高的安全性。如果通过多个噪声产生噪声谱，则在检测时间点之间可能发生噪声谱的改变。因此可以分辨不同的噪声。

作为特征谱，可以将行驶风噪声的行驶风谱与噪声谱进行比较，用以识别噪声。由于车辆处的空气涡流而在车辆处形成行驶风噪声。在此，噪声源可以布置得非常靠近超声波传感器。行驶风噪声具有高频的大分量。如果行驶风噪声非常靠近传感器地形成，则行驶风噪声的高频在噪声源和超声波传感器之间的区段上不被衰减或仅非常轻微地被衰减。

作为特征谱，可以将不同路况噪声的不同路况谱与噪声谱进行比较，用以识别噪声。通过车辆的车轮在道路上滚动而产生路况噪声。路况噪声根据道路是潮湿的还是干燥的、光滑的或粗糙的或其组合而改变。路况噪声具有高频和低频。

路况噪声的噪声源处于距超声波传感器的与行驶风噪声的噪声源不同的距离。由此频率不同强度地被衰减。

作为特征谱，可以将不同外来车辆的不同外来车辆谱与噪声谱进行比较，用以识别噪声。在外来车辆处形成行驶风噪声和路况噪声，所述行驶风噪声和路况噪声叠加。外来车辆比自身车辆的路况噪声的噪声源更远离超声波传感器。由此，高频比低频更强地被衰减。

该方法可以例如以软件或硬件或以软件和硬件组成的混合形式例如在控制设备中实现。

这里提出的方案此外实现一种设备，该设备被构造用于在相应的装置中执行、操控或实施这里提出的方法的变型方案的步骤。

该设备可以是电气设备，所述电气设备具有至少一个用于处理信号或数据的计算单元、至少一个用于存储信号或数据的存储单元以及至少一个接口和/或通信接口，其用于读入或输出嵌入到通信协议中的数据。计算单元可以是例如信号处理器、所谓的系统ASIC或微控制器，其用于处理传感器信号并且根据传感器信号输出数据信号。存储单元可以例如是闪存、EPROM或磁存储单元。接口可以被构造为用于从传感器读入传感器信号的传感器接口和/或被构造为用于向执行器输出数据信号和/或控制信号的执行器接口。通信接口可以被构造用于以无线和/或有线方式读入或输出数据。接口也可以是例如除了其他软件模块之外存在于微控制器上的软件模块。

具有程序代码的计算机程序产品或计算机程序也是有利的，所述程序代码可以存储在机器可读载体或存储介质、例如半导体存储器、硬盘存储器或光学存储器上，并且尤其是当程序产品或程序在计算机或设备上被实施时，被用于执行、实施和/或操控根据上述实施方式之一所述的方法的步骤。

指出的是，这里参照不同的实施方式描述了本发明的可能特征和优点中的一些。本领域技术人员认识到，可以以适当的方式组合、适配或交换方法和设备的特征，以便获得本发明的其他实施方式。

附图说明

紧接着参照附图描述本发明的实施方式，其中附图和说明书均不应被解释为限制本发明。

图1示出具有根据一个实施例的设备的车辆的图示。

图仅是示意性的，并非是按正确比例的。在图中，相同的附图标记表示相同或起相同作用的特征。

具体实施方式

图1示出具有根据一个实施例的设备102的车辆100的图示。设备102被构造用于实施根据这里提出的方案的用于识别在超声波传感器106的接收信号104中映射的噪声108的方法。车辆100具有多个超声波传感器106。超声波传感器106被构造用于将电信号转换成超声波信号110并且辐射。此外，超声波传感器106被构造用于在电接收信号104中映射到达的声波。

在此，接收信号104映射到达的声波随时间的强度值。声波由以前发射的超声波信号110的在对象112处反射的回波114和环境噪声组成。当回波114在发射超声波信号110之后在检测时间段内到达超声波传感器106时，所述回波114被记录。在此，回波114基本上具有发射的超声波信号110的频率。在移动对象112的情况下，由于多普勒效应，回波114的频率可以相对于发射的频率移位多普勒频移。

除了回声114，或者即使没有回声114被接收，在接收信号104中映射噪声108。噪声108可以覆盖弱的回波114。噪声108具有多个频率或频谱。噪声108的频谱至少部分地被映射在接收信号104中。如果频谱的至少一个子范围位于超声波传感器106的接收频率范围之外，则频谱可以例如仅部分地被映射在接收信号104中。

在设备102的过滤装置116中，从接收信号104中过滤出（filtern）接收信号104的噪声谱118。为此，在过滤装置116的提取装置119中从接收信号104中提取包括第一频率范围的第一频带120，并且确定第一频带120的第一噪声电平122。此外，在提取装置119中提取包括第二频率范围的至少一个第二频带124，并且确定第二频带124的第二噪声电平126。噪声电平122、126例如代表各自频带120、124的频率的强度值的各一个平均值。

在过滤装置116的聚集装置128中，频带120、124的噪声电平122、126被聚集成噪声谱118。

在此，可以通过较大数量的频带120、124和频带120、124的较小宽度提高噪声谱118的分辨率。

在设备102的比较装置130中，将噪声谱118与至少一个噪声108的特征谱132进行比较，用以识别噪声108。如果噪声108被识别，则噪声信息134被提供。

在一个实施例中，将噪声谱118与从数据库136中读出的多个不同的特征谱132进行比较。在此，经由不同频带120、124的不同噪声电平122、126与特征频带的特征噪声电平的模式比较（Mustervergleich）来将噪声谱118与特征谱132进行比较。

在一个实施例中，通过过滤装置116的提取装置119从接收信号104中过滤出噪声108或噪声108的在接收信号104中映射的分量，并且当提供噪声信息134时，为至少一个驾驶员辅助系统138提供，用于进一步使用。

在一个实施例中，可使提取装置119分别与频带120、124协调。于是以短的时间步相继地提取具有所属噪声电平122、126的频带120、124。在聚集装置128中，噪声谱118在多个时间步上被聚集，并且当在噪声谱中包含的所有频带120、124已经被提取时被提供。

在一个实施例中，基于车辆100和噪声108的噪声源140之间的相对速度通过多普勒频移以提高的或降低的频率在至少一个超声波传感器106处接收噪声108。由此，噪声谱118也至少按份额地朝较高或较低频率的方向移位。通过噪声谱118的各个噪声电平122、126的包络线与通过特征谱132的电平的包络线相比被移位多普勒频移。尽管多普勒频移，但是包络线具有非常相似的形状，并且可以在比较装置130中实施比较。在比较期间测量多普勒频移。可以从多普勒频移中计算相对速度。

在一个实施例中，为了与特征谱132比较，使用多个在偏移的时间点从输入信号104中相继地过滤出的噪声谱118。如果在噪声谱118中分别仅映射噪声水平122、126的子范围或一部分，则噪声谱118可以被叠加，以便与特征谱132一起被比较。

例如当多个噪声108在输入信号104中叠加地被映射时，通过相继过滤出的噪声谱118也可以观察噪声谱118随时间的改变。不同噪声源140的噪声108将以高概率随时间不同地改变，并且因此可以被相互区分。

换句话说，提出一种用于在使用超声波噪声电平的谱分析的情况下优化地区分路况和其他影响的方法。

超声波传感器利用在测量窗口末尾检测的电压测量值来计算噪声电平。噪声电平与所识别的对象一起被提供给控制设备。控制设备可以根据噪声电平来估计对于错误地识别的对象的概率如何。

可以根据噪声电平来确定路况。可以将行驶风和其他车辆的影响与由路况引起的噪声电平区分。

通过选择频带，可以在不同的频带中确定噪声电平。

在这里提出的方案情况下，改善行驶风、其他车辆和路况对噪声电平的影响之间的区别。由此改善湿度识别的功能。

在短时间内或同时地测量多个频带的噪声电平，并且通过谱分析从不同频带的噪声电平差异来推断出行驶风、其他车辆和路况的影响的贡献。

通过风形成的噪声具有与通过潮湿嘶嘶声（Nasszischen）形成的噪声不同的特征谱。放电也具有自身的特征谱。为了获得比较谱，提前测量和存储可能的噪声源的谱。此外，提前测量可能的环境影响、例如护栏、其他车辆、混凝土围墙或树木的比较谱，并且存储各自的特征谱。

通常，高频比低频更强地随距离被衰减。因此，从更远离传感器地例如由其他车辆产生的噪声的谱，高频带比低频带更强地被衰减。从直接或就在传感器附近例如由行驶风形成的噪声的谱，频带中的任何一个均不决定性地被衰减。从在中间距离例如在车轮处由潮湿嘶嘶声、轮胎滚动噪声或自身车辆的车轮罩中的风噪声而形成的噪声的谱，高频带比低频带稍微强地被衰减。因此，可以良好地将在远距离的车辆处通过风或水形成的噪声与自身车辆的噪声源区分，其方式是分析噪声信号的谱。

相对于传感器移动的噪声源的特征谱通过多普勒效应而移位。因此，接近或远离传感器的其他车辆的风噪声和潮湿嘶嘶声的谱朝较高或较低频率的方向被移位。因此，同样可以将迎面而来的、被超车的、进行超车的车辆以及固定对象的噪声源良好地与自身车辆的噪声源区分，其方式是分析噪声信号的谱。

目前用于回声定位所使用的超声波传感器在43 kHz至60 kHz的范围中工作，其中根据模式，仅使用该范围的一部分用于发射，并且为此也仅在各自频带中计算噪声。为此，传感器可以在每次测量之后更换模式，以便在最短的时间内测量尽可能多的不同频带。例如，在43 kHz至48 kHz、48.5 kHz至53.5 kHz和52 kHz至60 kHz的频带中循环地相继进行测量。

对于将来的传感器，可能也有可能在测量窗口内并且与所选择的模式无关地同时确定所有频带。可以使用诸如数字带通滤波器或傅里叶谱之类的方法用于谱评估。此外，即使或者恰好当在这些频带中不能预期回波时，可以有针对性地在其他频带中测量噪声电平。因此例如也可以测量在43 kHz之下和在60 kHz之上、优选地在10 kHz至100 kHz的范围中、也在声学范围中的频带。

在60 kHz之上的评估是特别有益的，以便能够更好地确定行驶风的贡献，而在43kHz之下的评估是特别有益的，以便能够更好地确定远离的干扰噪声。在此，可以以相对低的分辨率进行频率分析。各个谱范围可以汇总在带中，优选地不超过10个。由于超声波换能器的有限带宽，如果为了评估使麦克风（Mikrofone）一起参与（hinzugezogen），则此外是有利的。

对于每种可能的路况（湿润、潮湿、水槽、结冰、雪污泥、雪等）、对于所有天气影响（雨、（行驶）风等）以及对于所有干扰源（汽车、摩托车、载重汽车、扫地机、有轨车辆、荧光灯等），所属噪声电平的谱对于车辆是已知的。路况、天气影响和干扰源可能叠加，由此可以测量非常多的不同的叠加的谱。通常实在很难有可能明确地分配当前情形（包括由路况、天气影响和干扰源组成的影响），因为多种情形可能导致相似的或相同的叠加的谱。然而，通常仅单独的或少量影响在相同的时间发生变化。以先前测量的叠加的谱和从中确定的情形为出发点，确定与当前测量的叠加的谱的差异，并且尽可能分配给单个发生了变化的影响。如果这应该是不可能的，则试图将两个或更多个发生了变化的影响分配给发生了变化的叠加的谱。分类可以通过诸如使用人工神经网络、尤其是卷积神经网络之类的方法来进行。通过相对于车辆位置（例如，经由GPS）评估该谱变化过程，也可以通过融合多个车辆的数据由云确定固定的噪声源，并且可以验证（诊断）各个车辆的功能性。

可以更好地相互区分路况、天气影响和干扰源。此外，可以更可靠地识别湿润的、潮湿的或淹没的短路段。可以更好地确定轮胎状况或轮胎花纹深度。可以更好地确定风和风向。可以更好地确定雨量。

最后，应该指出，诸如“具有”、“包括”等术语不排除其他元件或步骤，并且诸如“一个”或“一种”等术语不排除多个。权利要求中的附图标记不应被视为限制。

Claims (10)

1.一种用于识别在超声波传感器（106）的接收信号（104）中映射的噪声（108）的方法，其特征在于，将所述噪声（108）的特征谱（132）与所述接收信号（104）的噪声谱（118）进行比较，其中所述噪声谱（118）包括至少两个在所述接收信号（104）的不同频带（120、124）中确定的噪声电平（122、126）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中相对于第一噪声电平（122）时间偏移地确定第二噪声电平（126）。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中将所述噪声谱（118）与不同的噪声（108）的多个不同的谱（132）进行比较，用以识别所述噪声（108）。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中在使用所述噪声谱（118）相对于所述特征谱（132）的多普勒频移的情况下确定所述噪声（108）的噪声源（140）与所述超声波传感器（106）之间的相对速度。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中通过将所述噪声谱（118）与至少一个其他特征谱（132）进行比较来识别通过至少一个其他噪声（108）对所述噪声（108）的叠加。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中此外将时间偏移地确定的其他噪声谱（118）与所述特征谱（132）进行比较，用以识别所述噪声（108）。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，作为特征谱（132）将行驶风噪声的行驶风谱与所述噪声谱（118）进行比较，作为特征谱（132）将不同路况噪声的不同路况谱与所述噪声谱（118）进行比较，并且作为特征谱（132）将不同外来车辆的不同外来车辆谱与所述噪声谱（118）进行比较，用以识别所述噪声（108）。

8.一种设备（102），其中所述设备被构造用于在相应的装置中执行、实施和/或操控根据前述权利要求中任一项所述的方法。

9.一种计算机程序产品，其被设立用于执行、实施和/或操控根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种机器可读存储介质，其上存储有根据权利要求9所述的计算机程序产品。

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