CN116389633A - 基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统 - Google Patents

基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统 Download PDF

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CN116389633A CN202310366409.4A CN202310366409A CN116389633A CN 116389633 A CN116389633 A CN 116389633A CN 202310366409 A CN202310366409 A CN 202310366409A CN 116389633 A CN116389633 A CN 116389633A
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王智
徐东阳
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Abstract

本发明提供一种基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其由多个智能手机用户子系统组成，每个所述智能手机用户子系统包括：声信号发射模块；声信号接收模块；数据处理模块，其对声信号进行鲁棒识别以确认其ID，利用载波感知多址接入、频分多址和ChirpBOK的方法，采用回退机制来接收并处理声信号，确定当前智能手机用户子系统所接收到的任意两个声信号所属智能手机子系统之间的距离，之后利用三次样条插值包络和两阶段搜索方法来确定每个声信号被接收的实际时间，再次发出声信号。本发明解决了智能手机针对用户社交距离感知精度不足的问题，实现了多用户、多场景的实时高精度距离感知，从而实现了高效、无感的用户社交场景记录。

Description

基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知 系统
技术领域
本发明属于数字通信领域，尤其涉及到一种基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统。
背景技术
在社交活动中，人们经常会遇到很多人并与之互动，但在活动结束后却往往无法回忆起曾经在何时何地接触过这些人。为了更全面、立体地记录社交经历，社交记录与感知系统软件应运而生，旨在识别遇到的人并记录相遇的场景。这一方案有望替代传统的纸质名片、微信扫码等方式，成为一种全新的社交记录方法。例如，社交记录感知软件会记录用户与特定人相遇的时间和地点，以及用户与所有交互对象的详细信息。此外，它在生活记录和场景记忆辅助方面也非常有用。然而，现有的社交记录解决方案(例如Sony的LifeLog和Google的Keep)需要用户手动记录人、时间和地点等信息，这给用户带来了额外的学习成本和时间成本。本专利旨在开发一种高效、无感的社交场景记录方案，帮助用户快速记录何时、何地与何人相遇。
当前，国内尚未拥有用于真实社交场景记录的相关技术。大量的社交建立活动仍停留在基于微信扫码、搜寻QQ号或交换名片等行为上。与之不同的是，国外已经有许多方法可以满足社交场景记录的需求。典型技术包括通过检测皮肤电位水平(SPL)以判断社交双方是否握手；通过惯性传感器轨迹跟踪识别人群；通过低功耗蓝牙(BLE)或近场通信(NFC)等短距离通信检测人体接近距离。这些技术在使用上都有一定局限性，例如，在手腕上佩戴定制的SPL设备需要高精度IMU、高精度的距离感知方法以及具备较高算力要求的模式识别硬件等。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，并提供至少后面将说明的优点。
针对现有技术存在的问题，本发明提出了基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，目标是通过利用智能手机上常见传感器(即扬声器、麦克风)的声学信号传输来识别用户与之交互的人。通过仔细分析了在相遇背景下人类互动的正常流程，本发明提出了识别一个人有兴趣与之互动的人的两个主要步骤，即(1)身份判断，和(2)距离感知。
本发明提供基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，解决了智能手机针对用户社交距离感知精度不足的问题，实现了多用户、多场景的实时高精度距离感知，从而实现了高效、无感的用户社交场景记录。
本发明的技术方案如下：
基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，由多个智能手机用户子系统组成，每个所述智能手机用户子系统包括：
声信号发射模块，其发出带当前用户ID的声信号；
声信号接收模块，其接收该子系统和其他子系统发出的带有用户ID的声信号；
数据处理模块，其对所述声信号接收模块接收到的带有用户ID的声信号进行鲁棒识别以确认其ID，利用载波感知多址接入、频分多址和Chirp BOK的方法，采用回退机制来接收并处理带有用户ID的声信号，确定当前智能手机用户子系统所接收到的任意两个声信号所属智能手机子系统之间的距离，之后利用三次样条插值包络和两阶段搜索方法来确定每个带有用户ID的声信号被所述声信号接收模块接收的实际时间，之后所述数据处理模块通过所述声信号发生模块再次发出带有当前用户ID的声信号。
优选的是，所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统中，对所述声信号接收模块接收到的带有用户ID的声信号进行鲁棒识别以确认其ID，包括：
先使用分数阶傅里叶变换来解码接收声信号中的多个调频分量，然后使用预设的多频段参考信号与解码后的声信号进行多次基于广义互相关的匹配滤波，找到可能的备选的参考信号频点；
接着使用短时傅里叶变换对多个单频信号进行鲁棒频点区分。
优选的是，所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统中，
所述数据处理模块接收到多个声信号之后，每个声信号随机选择后退时间，即使信道是空闲。如果有N个接收的手机声信号，信号i(i＝1,2,…,N)在[0,CWi-1]范围内随机选择一个整数Zi，并设置后退计数器为Zi×Tslot，其中Tslot是时间间隔长度，CWi-1由声信号密度和声信号i的运动状态决定。节点监视一段帧间空间，如果信道空闲，则它开始计数后退计数器；
当计数器减少到零时，传输帧的概率以P发送，并以概率(1-P)延迟到下一个时隙；如果是后者，信道空闲，它仍然以概率P发送信号，以概率延迟到下一个时隙(1-P)，然后重复，或者另一个节点开始发送信号。
优选的是，所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统中，
所述智能手机用户子系统为四个，分别为A、B、C和D，所述声信号发射模块为手机扬声器，所述声信号接收模块为麦克风；
在某一时刻tA0，A发送了带有用户ID的声信号sA，经过操作系统的延迟，实际在时间tA0'通过手机扬声器发出sA声信号；
B、C、D四个用户手机分别在tA1、tB1、tC1、tD1通过麦克风接收到了信号sA；
在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在tA1'、tB1'、tC1'、tD1'时刻获得带有用户ID的声信号sA；
B、C、D用户分别在tB0、tC0、tD0时刻使用手机发送带有用户ID的声信号sB、sC、sD，经过操作系统的延迟，实际分别在时间tB0'、tC0'、tD0'通过手机扬声器发出sB、sC、sD声信号；A、B、C、D用户手机分别在时刻(tA2，tA3，tA4)、(tB2，tB3，tB4)、(tC2，tC3，tC4)和(tD2，tD3，tD4)接收到声信号sB、sC、sD；
在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在(tA2'，tA3'，tA4')、(tB2'，tB3'，tB4')、(tC2'，tC3'，tC4')和(tD2'，tD3'，tD4')时刻获得带有用户ID的声信号sB、sC、sD。
优选的是，所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统中，
根据任意A和B两用户手机通过麦克风接收到的自身和对方发出的声信号计算A和B两用户智能手机的扬声器到对方麦克风的平均距离，如式(1)：
Figure BDA0004166853410000031
其中，所测距离dA,B为A用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dB,A为B用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dA,A为A用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dB,B为B用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dA,B、dB,A、dA,A、dB,B分别由式(2)、式(3)、式(4)、式(5)求得：
dA,B＝c·(tB1-tA0) (2)
dB,A＝c·(tA2-tB0) (3)
dA,A＝c·(tA1-tA0) (4)
dB,B＝c·(tB2-tB0) (5)
其中c为声速，tA0为A用户手机通过扬声器发出声信号sA的时间，tA1为A用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB1为B用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB0为B用户手机通过扬声器发出声信号sB的时间，tA2为A用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间，tB2为B用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间；
结合式(2)、式(3)、式(4)和式(5)，将式(1)展开为式(6)：
Figure BDA0004166853410000041
其中，dA,A和dB,B两项分别为A用户手机和B用户手机的扬声器和麦克风之间的距离。
本发明具有以下有益效果：
本发明由多部智能手机组成，每部智能手机需包含扬声器和麦克风，分别负责发送和接收带有用户ID的声信号；
本发明设计基于多用户智能手机声信号的鲁棒互测算法，用来解决传统的相关算法不能获得较好的时延估计精度的问题。首先执行双向传感，即，任意用户手机接收自己和其它手机发出的声信号，其次手机接收端使用分数傅里叶、匹配滤波和短时傅里叶变换方法对可能同时接收的多个手机声信号的身份进行稳健识别，然后设计基于混合MAC协议的通道接入方案，在CSMA/CA的基础上，利用P-持久性的思想，并采用回退机制，结合FDMA和Chirp BOK的伪正交性，同时接收并处理多个伪正交信号。接着确定基于任意两用户智能智能手机声信号的测距公式；
本发明提出基于改进的三次样条插值和两阶段搜索方法(env-two-stage)，用来去除多路径效应和获得测距公式中每个声信号被手机麦克风接收的准确时间，从而纠正传统相关算法不能获得较好的时延估计精度的问题。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例的流程图；
图2为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例的双向传感示意图；
图3为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的具有最优的声信号FrFT输出结果图；
图4为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的4个节点的STFT(左)和FrFt(右)的结果图；
图5为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的NLOS信号未用MAC导致重叠无法测距结果图；
图6为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的未使用任何协议结果图；
图7为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的使用混合协议结果图；
图8为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的混合协议与ALOHA的结果比较图；
图9为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的多路径效应导致的到达时间(TOA)滞后图；
图10为本发明提供的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统的一个实施例中的是否采用三次样条插值计算的比较图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1所示，本发明提供一种基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统。其步骤如下：
1)执行双向交互感知流程。多用户智能手机中的任意A和B用户手机，其中A用户手机首先通过扬声器发出一个声信号SA，在B用户手机接收到声信号SA并解算出到达时间之后再发出另一个声信号SB，这两个声信号将被它自己以及其它用户手机的麦克风接收。
具体地，以A、B、C、D四个用户为例，在某一时刻tA0，A用户使用智能手机发送了带有用户ID的声信号sA，经过操作系统的延迟，实际在时间tA0'通过手机扬声器发出sA声信号。声信号sA在空中传播一段时间后，A、B、C、D四个用户手机分别在tA1、tB1、tC1、tD1通过麦克风接收到了信号sA。在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在tA1'、tB1'、tC1'、tD1'时刻获得带有用户ID的声信号sA。同理，B、C、D用户分别在tB0、tC0、tD0时刻使用手机发送带有用户ID的声信号sB、sC、sD，经过操作系统的延迟，实际分别在时间tB0'、tC0'、tD0'通过手机扬声器发出信号。信号sB、sC、sD在空中传播一段时间后，A、B、C、D用户手机分别在时刻(tA2，tA3，tA4)、(tB2，tB3，tB4)、(tC2，tC3，tC4)和(tD2，tD3，tD4)接收到声信号sB、sC、sD。在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在(tA2'，tA3'，tA4')、(tB2'，tB3'，tB4')、(tC2'，tC3'，tC4')和(tD2'，tD3'，tD4')时刻获得带有用户ID的声信号sB、sC、sD。A、B、C和D用户手机声信号传输过程如图2所示。
2)对手机声信号所属ID进行鲁棒识别。当任意一用户手机通过麦克风同时接收到多个手机声信号时，这些声信号极有可能在接收端发生信道冲突和信号重叠，甚至加剧声信号的多径效应和NLoS问题，用户手机难以准确识别自己和其它手机发送的声信号。因此，提出一种手机声信号所属ID鲁棒识别方法，流程如下：
首先，手机接收端使用分数阶傅里叶(FrFT)来解码接收信号中的多个调频分量。FrFT是处理声信号的重要工具，其可以理解为坐标轴绕原点逆时针旋转后，声信号在时频平面上形成的分数傅里叶域的表示方法。设任意一用户手机通过麦克风接收到的声信号为x(t)，则x(t)的FrFT表示X(u)为式(1)：
Figure BDA0004166853410000061
其中，P为傅里叶变换阶数，核函数KP(t,u)由式(2)定义：
Figure BDA0004166853410000071
其中，n为整数，
Figure BDA0004166853410000072
α＝pπ/2代表时频平面的旋转角度，则式(1)可称作式信号x(t)在α角度下的分数傅立叶变换。对于手机声信号识别，最优α定义为
Figure BDA0004166853410000073
Figure BDA0004166853410000074
其中fs为系统的采样率,f0,f1为手机发出声信号的起止频率。
基于FrFT，具有最优α的声信号可以转换为脉冲响应信号，输出如图3所示。FrFt的结果不受单频信号的干扰。
手机声信号的中心频率fcenter表示为式(3)：
Figure BDA0004166853410000075
其中，x＝argmax(K(u,p))，由于信号带宽是预设的(1kHz)，根据式(3)求得的fcenter可以大致确定可能的声信号的类型和频率范围。
然后，使用预设的频带与解码后的声信号进行基于广义互相关的匹配滤波，找到相应可能的单频信号。如果接收信号中的单频信号的频带能量超过阈值，则存在单频信号。预设的频带的带宽由互相关测距分辨率Rres决定，公式如式(4)：
Figure BDA0004166853410000076
其中c为声信号传播速度，B为实际使用的声信号带宽。为了保证互相关测距分辨率Rres，一般使用较高带宽信号进行声信号测距，此处带宽B预设为1kHz。然而，智能手机麦克风的采样率小于48kHz，因此可以使用的声信号频段受到了限制。假设A用户手机在t0时刻接收了18kHz-19kHz的频带声信号，则此频带声信号在时间t0被占用，此时，可以利用声音调频信号的正交性，选择上调频或下调频。同时为了提升距离分辨精度，选择叠加单频信号，其中单频信号的频率相同。根据上述调频方法得到预设的频带声信号。
假设预设的参考声信号为Y(i)，解码后的声信号为X(i)，基于广义互相关的匹配滤波(General Cross Correlation,GCC)公式如式(5)：
Figure BDA0004166853410000077
然而，式(5)的计算复杂度很高，因此，引入频域GCC以降低复杂度，定义如式(6)：
Figure BDA0004166853410000081
其中，
Figure BDA0004166853410000082
基于式(6)，GCC的复杂性将以o(nlog10 m)降低。
最后，采用短期傅里叶变换(STFT)对上述找到的单频信号进行鲁棒识别。图4显示了信噪比为5dB的声信号FrFT和STFT的结果。通过所提出的方法可以区分不同的手机声信号，此处不同的手机声信号用不同的节点(node)表示。
节点1是一个18kHz-19kHz的手机信号，叠加一个19500的单频信号。节点2是一个18kHz-19kHz的手机声信号。节点3是一个19kHz-18kHz的手机声信号，叠加一个19500的单频信号。节点4是一个19kHz-89kHz的手机声信号。
3)设计基于混合MAC协议的通道接入方案。当有多个用户手机同时相互测量时，任意一用户手机同时接收的多个声信号极易引起相互干扰。因此，本发明提出了一种混合MAC协议，用来有效、公平地分配和使用声信道，且经过之前对手机声信号所属身份进行稳健识别后，此时不需要复杂的多址(MAC)协议。
首先，分析多种MAC协议在基于多用户手机声信号同时互测距应用场景的优缺点。载波感知多址接入(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)方法对ALOHA方法进行了改进。在监控信道后，CSMA可以采用三种回退算法。由于手机通过扬声器发送的声信号能量与与其它手机通过麦克风接收到的声信号能量差异较大，因此在发送时无法进行监控，不能使用载波感知多址接入碰撞检测(CSMA/CD)方法。对于智能手机声信号，可以进行双工传输和接收，但由于声信号的传播延迟较长，会浪费更多的时间资源。因此，本发明利用了避免碰撞的载波感知多址接入(CSMA/CA)，并将CSMA/CA的思想用于信道访问。在CSMA/CA模式下，每个声信号都可以使用分布式协调函数DCF，且每个声信号都在独立地竞争信道传输权。当某个声信号需要被接收时，手机接收端先随机备份以避免产生碰撞(除非信道最近没有使用，并且信道是空闲的)。成功接收到该帧的节点需要立即发送确认，如果没有接收确认，它会将后退时间间隔数加倍，然后重新发送，直到重发送次数达到上限。
频分多址(Frequency Division Multiple Access,FDMA)将总带宽划分为多个频域信道，每个用户手机声信号占用一个频道。使用FDMA方法，手机可以同时接收由多个手机发出的声信号，从而可以在单位时间内完成更多的测距任务。但是，当时槽资源有限时，相互正交频带越多，每个频带的带宽越窄，会降低时延估计的精度。因此，如果只使用FDMA，那么并发手机声信号的数量和信号容量都是有限的。
由于手机声信号在其时频域上的自相关和能量聚集特性，因此，可以对手机声信号使用Chirp BOK进行扩频。Chirp BOK是一种利用上调频和下调频信号传输二进制数据的扩频通信系统。上调频是一种频率随时间增加的信号。下调频是一种频率随时间的推移而减小的信号。但是，如果信号编码只采用Chirp BOK方法，且单位时间可传输的数据量较小，将导致总信号长度过长，多节点测距的刷新率较低。
然后，设计一种基于混合MAC协议的通道接入方案。这种混合MAC协议应根据社会距离背景进行设计，具体如下：
社交距离场景中使用的手机声信号主要用于信号编码和时延估计(测距)。由于帧的长度接近于节点间的最大信号传播延迟，因此，较长的传播延迟会增加碰撞的概率。为了降低碰撞概率，在CSMA/CA的基础上，利用P-持久性的思想，当信道空闲和后退结束时，它将以100％的概率接收，但现在它将以P的概率接收。结合FDMA和Chirp BOK的伪正交特性，可以同时接收多个伪正交信号。
在CSMA/CA方法中，当手机需要接收第一个声信号时，如果信道空闲，则可以在等待分布协调功能帧间间隔(Distributed Inter-frame Spacing，DIFS)之后接收。但是在社会安全距离感知中，多用户智能手机相互测距开始时，任意一用户手机可以同时接收数据，因此对所有接收端都采用了回退方案。
具体地，接收端同时接收到多个声信号之后，每个手机声信号随机选择后退时间，即使信道是空闲。如果有N个接收的手机声信号，信号i(i＝1,2,…,N)在[0,CWi-1]范围内随机选择一个整数Zi，并设置后退计数器为Zi×Tslot，其中Tslot是时间间隔长度，CWi-1由声信号密度和声信号i的运动状态决定。节点监视一段帧间空间(Inter-frame Spacing,IFS)，如果信道空闲(当检测到信道时，伪正交信号也被认为是空闲)，则它开始计数后退计数器。对于正交帧，计数器被暂停，在帧结束后，再次监控通道IFS的持续时间。当计数器减少到零时，传输帧的概率以P发送，并以概率(1-P)延迟到下一个时隙。如果是后者，信道空闲，它仍然以概率P发送信号，以概率延迟到下一个时隙(1-P)，然后重复，或者另一个节点开始发送信号。
最后，对混合MAC协议进行模拟仿真和分析。建立了所提出的混合MAC模拟参数，如表1所示。
表1：MAC模拟设置。
Figure BDA0004166853410000101
通过MAC模拟之后的实验结果如图5、图6、图7和图8所示，评价指标为节点组相互测距的总周期和发生冲突的节点数。其中，图5为NLOS信号未用MAC导致重叠无法测距，图6为未用任何协议造成冲突，图7为使用混合协议，图8为与混合协议与ALOHA的结果比较。
通过对MAC仿真结果进行分析，设计的混合协议互测距总周期很小，交互测距负载很小，几乎没有冲突。
4)确定基于任意两用户智能手机声信号的测距公式。根据任意A和B两用户手机通过麦克风接收到的自身和对方发出的声信号计算A和B两用户智能手机的扬声器到对方麦克风的平均距离，如式(7)：
Figure BDA0004166853410000102
其中，所测距离dA,B为A用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dB,A为B用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dA,A为A用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dB,B为B用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dA,B、dB,A、dA,A、dB,B分别由式(8)、式(9)、式(10)、式(11)求得：
dA,B＝c·(tB1-tA0) (8)
dB,A＝c·(tA2-tB0) (90
dA,A＝c·(tA1-tA0) (10)
dB,B＝c·(tB2-tB0) (11)
其中c为声速，tA0为A用户手机通过扬声器发出声信号sA的时间，tA1为A用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB1为B用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB0为B用户手机通过扬声器发出声信号sB的时间，tA2为A用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间，tB2为B用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间。
结合式(8)、式(9)、式(10)和式(11)，将式(7)展开为式(12)：
Figure BDA0004166853410000111
其中，dA,A和dB,B两项分别为A用户手机和B用户手机的扬声器和麦克风之间的距离，只依赖于扬声器和麦克风的位置，对于同一用户手机保持不变，且可以进行先验测量。因此，任意两部智能手机之间的距离仅由前两项即两部智能手机接收到自己声信号和对方声信号的时间所决定。
5)提出一种基于改进的三次样条插值和两阶段搜索方法
为了纠正传统相关算法不能获得较好的时延估计精度，提出一种基于改进的三次样条插值包络和两阶段搜索方法(env-two-stage)，用来去除多路径效应和寻找测距公式中每个声信号被手机麦克风接收的准确时间，即，tA1、tA2、tB1和tB2。
假设一个经过匹配滤波(GCC)后的接收信号RAB(n)中有n个样本点，则样本点按时间顺序排列如式(13)：
Δ:a＝n0<n1<…<nk＝b (13)
其中，k≥2，a和b是信号的起点和终点。
定义hi＝ni+1-ni，M(n)＝RAB”(n)，Mi＝M(ni)，三次样条插值公式如式(14)：
μiMi-1+2Mi+λiMi+1＝di (14)
其中，i＝1,2,…,n-1，
Figure BDA0004166853410000121
λi＝1-μi，di＝6f[ni-1,ni,ni+1]。
包络信号y＝f(n)可以由式(15)获得：
Figure BDA0004166853410000122
与传统的样条三次拟合方法相比，该方法降低了计算复杂度。
三次样条拟合之后得到的信号f(n)可分为对应1秒时间范围的fr(n)组。由A用户智能手机扬声器发出的信号到达A用户智能手机麦克风的时间tA1由式(16)获得：
Figure BDA0004166853410000123
由B用户智能手机扬声器发出的声信号到达A用户智能手机麦克风的时间tA2由式(17)获得：
Figure BDA0004166853410000124
其中，i＝1,2,...,tA2-gap，j＝tA2-gap,...,N，gap＝2000，N为样本点数。
由B用户智能手机扬声器发出的信号到达B用户智能手机麦克风的时间tB2由式(18)获得：
Figure BDA0004166853410000125
由A用户智能手机扬声器发出的信号到达B用户智能手机麦克风的时间tB1由式(19)获得：
Figure BDA0004166853410000126
其中，i＝1,2,...,tB2-gap，j＝tB2-gap,...,N，gap＝2000，N为样本点数。
式(16)、式(17)、式(18)和式(19)中，
Figure BDA0004166853410000127
和/>
Figure BDA0004166853410000128
分别为三次样条拟合后得到的信号fA1(n)、fA2(n)、fB2(n)和fB1(n)对应一秒时间范围的分组。其中，fA1(n)、fA2(n)、fB2(n)和fB1(n)是三次样条插值的包络信号。
为了估计准确的到达时间，例如tA1，其固定值由式(20)获得：
Figure BDA0004166853410000129
其中，0<a<1，PeakA1是tA1处的值。
理想情况下，tA1是声信号实际到达的时间，在实际应用中，由于环境噪声和多路径效应的影响，因此会出现伪峰，从而导致声信号实际到达时间出现误差。图9说明了伪峰的情况。
对于这种情况，让a从amin开始逐渐增加0.01至1，定义TS为一组tA1’，diffTS＝TS(k+1)-TS(k),k＝1,2,…,N-1，其中N为TS的长度。
根据以上描述，最终到达时间由式(21)求得：
^tA1＝TS(argmin(difTS(i)>threshold)) (21)
图10(a)显示了env-two-stage例子。在多路径效应和环境噪声条件下，与峰值法(误差为15cm)相比，该算法具有更好的性能(误差为6cm)。图10(b)显示了该算法不应用三次样条插值的情况，总是会出现伪峰。可以发现，结合三次样条插值，误差会更小。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

Claims (5)

1.基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，由多个智能手机用户子系统组成，每个所述智能手机用户子系统包括：
声信号发射模块，其发出带当前用户ID的声信号；
声信号接收模块，其接收该子系统和其他子系统发出的带有用户ID的声信号；
数据处理模块，其对所述声信号接收模块接收到的带有用户ID的声信号进行鲁棒识别以确认其ID，利用载波感知多址接入、频分多址和Chirp BOK的方法，采用回退机制来接收并处理带有用户ID的声信号，确定当前智能手机用户子系统所接收到的任意两个声信号所属智能手机子系统之间的距离，之后利用三次样条插值包络和两阶段搜索方法来确定每个带有用户ID的声信号被所述声信号接收模块接收的实际时间，之后所述数据处理模块通过所述声信号发生模块再次发出带有当前用户ID的声信号。
2.如权利要求1所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，对所述声信号接收模块接收到的带有用户ID的声信号进行鲁棒识别以确认其ID，包括：
先使用分数阶傅里叶变换来解码接收声信号中的多个调频分量，然后使用预设的多频段参考信号与解码后的声信号进行多次基于广义互相关的匹配滤波，找到可能的备选的参考信号频点；
接着使用短时傅里叶变换对多个单频信号进行鲁棒频点区分。
3.如权利要求2所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，
所述数据处理模块接收到多个声信号之后，每个声信号随机选择后退时间，即使信道是空闲。如果有N个接收的手机声信号，信号i(i＝1,2,…,N)在[0,CWi-1]范围内随机选择一个整数Zi，并设置后退计数器为Zi×Tslot，其中Tslot是时间间隔长度，CWi-1由声信号密度和声信号i的运动状态决定。节点监视一段帧间空间，如果信道空闲，则它开始计数后退计数器；
当计数器减少到零时，传输帧的概率以P发送，并以概率(1-P)延迟到下一个时隙；如果是后者，信道空闲，它仍然以概率P发送信号，以概率延迟到下一个时隙(1-P)，然后重复，或者另一个节点开始发送信号。
4.如权利要求3所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，
所述智能手机用户子系统为四个，分别为A、B、C和D，所述声信号发射模块为手机扬声器，所述声信号接收模块为麦克风；
在某一时刻tA0，A发送了带有用户ID的声信号sA，经过操作系统的延迟，实际在时间tA0'通过手机扬声器发出sA声信号；
A、B、C、D四个用户手机分别在tA1、tB1、tC1、tD1通过麦克风接收到了信号sA；
在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在tA1'、tB1'、tC1'、tD1'时刻获得带有用户ID的声信号sA；
B、C、D用户分别在tB0、tC0、tD0时刻使用手机发送带有用户ID的声信号sB、sC、sD，经过操作系统的延迟，实际分别在时间tB0'、tC0'、tD0'通过手机扬声器发出sB、sC、sD声信号；
A、B、C、D用户手机分别在时刻(tA2，tA3，tA4)、(tB2，tB3，tB4)、(tC2，tC3，tC4)和(tD2，tD3，tD4)接收到声信号sB、sC、sD；
在接收到信号sA之后，经过操作系统的延迟，A、B、C、D用户手机分别在(tA2'，tA3'，tA4')、(tB2'，tB3'，tB4')、(tC2'，tC3'，tC4')和(tD2'，tD3'，tD4')时刻获得带有用户ID的声信号sB、sC、sD。
5.如权利要求4所述的基于多用户智能手机声信号互测距的高精度社交距离感知系统，其特征在于，
根据任意A和B两用户手机通过麦克风接收到的自身和对方发出的声信号计算A和B两用户智能手机的扬声器到对方麦克风的平均距离，如式(1)：
Figure FDA0004166853400000021
其中，所测距离dA,B为A用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dB,A为B用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dA,A为A用户手机的扬声器到A用户手机的麦克风之间的距离，dB,B为B用户手机的扬声器到B用户手机的麦克风之间的距离，dA,B、dB,A、dA,A、dB,B分别由式(2)、式(3)、式(4)、式(5)求得：
dA,B＝c·(tB1-tA0) (2)
dB,A＝c·(tA2-tB0) (3)
dA,A＝c·(tA1-tA0) (4)
dB,B＝c·(tB2-tB0) (5)
其中c为声速，tA0为A用户手机通过扬声器发出声信号sA的时间，tA1为A用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB1为B用户手机通过麦克风接收声信号sA的时间，tB0为B用户手机通过扬声器发出声信号sB的时间，tA2为A用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间，tB2为B用户手机通过麦克风接收声信号sB的时间；
结合式(2)、式(3)、式(4)和式(5)，将式(1)展开为式(6)：
Figure FDA0004166853400000031
其中，dA,A和dB,B两项分别为A用户手机和B用户手机的扬声器和麦克风之间的距离。
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