麦克风阵列声源定位研究与ARM实现
2011-07-31苏立娟吴长奇郭欣欣
苏立娟,吴长奇,郭欣欣
(燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004)
0 引言
基于麦克风阵列的声源定位技术[1~4]是近些年来国内外研究的重点课题之一,国际上经过多年的研究,已经有一些实际可用的麦克风阵列系统。然而国内,基于麦克风阵列的声源定位研究工作起步较晚。虽然已经有一些企业、研究所和高校投入进来,但目前相关的算法和系统也还没有完善。
另一方面,随着时代的发展和科技的进步,嵌入式系统数据处理能力越来越强,使用它来构建小型声源定位系统得以实现。但是,这样的成品在市面上很少出现。因此研究以嵌入式小型的室内声源定位具有很重要的理论和实践意义。为此该文决定构建一套小型的声源定位系统。
1 三元阵的近场TDOA声源定位法
图1为近场三元麦克风阵列接收信号示意图。
图1 三元麦克风这列接收信号模型
设声源的坐标为S(r,θ),3个麦克风的坐标分别为(-d,0)、(0,0)、(d,0),把阵元Mic2作为参考点,阵元间距为d,声速为c,r1,r2,r3分别表示声源到3个麦克风的距离,其中r=r2,θ为r2与三元阵x轴的夹角。τ21和 τ23分别表示为阵元1和阵元3与阵元2接收信号的时延差,且满足下式,
当声源位于近场时,在由S、Mic1和Mic2以及S、Mic1和Mic3组成的三角形中应用余弦定理:
整理式(2)得到,声源到3个麦克风的距离为:
将式(1)带入式(3)得:
整理式(4)并解方程,可得到目标方位角和距离的精确估计公式:
由分析可知,只要求出时延值,就可以用此模型对近场声源进行角度和距离估计,也就是二维定位。
2 二次相关时延估计法
考虑到直接相关法受环境噪声影响较大,文献[6]提出了二次相关法,其基本原理如下:首先对2路信号求互相关,再对其中一路求自相关,最后将互相关与自相关再做相关,最后求时延值[7]。与基本相关法相比,二次相关降低了噪声对信号的影响,因此可在更低的信噪比环境下较准确地估计时延。下面对二次相关法的原理做以介绍。
在无混响影响,且相关噪声较弱的情况下,麦克风接收信号有如下数学模型:
式中,xi(n)为麦克风接收到的信号,s(n)为声源信号,τi为声源信号到第i个麦克风时的时间延迟,αi为衰减因子,vi(n)是麦克风收到的加性高斯噪声。
程小青在翻译《罪数》时,大量地采用了异化的翻译手法,最为显著的表现就是译文中保留了大量的英文词。除此之外,他的异化策略主要表现在以下两个方面。
2.1 基本互相关
计算2路信号的互相关函数,有:
在无混响的条件下,将式(6)代入式(7)可得:
式中,τij=τi-τj表示声波到两麦克风相对时间差,设噪声与声源不相关,则上式中间2项为零,因此式(8)可化简为:
式中,Rss(τ)是声源 s(n)的自相关函数,Rvivj(τ)为噪声vi(n)和vj(n)的互相关函数,若噪声和噪声之间不相关或信噪比足够大,则上式可进一步化简为:
2.2 一次自相关
对信号xi(n)作自相关,有:
如果噪声是理想高斯白噪声,且信号u噪声不相关的话,那么上式中间2项为0,且最后1项是在τ=0处冲激函数。同一次互相关一样,由于实际噪声不一定是高斯白噪声,观察信号的时间也不可能无限长,因此中间两项并不严格等于0,且最后1项在τ≠0时也不等于0,但是幅度非常小。
2.3 二次相关
当信号和噪声不相关时,可以得:
有信号和噪声的相关函数近似可以看为0,且假设噪声为理想高斯白噪声,所以进一步化简为:
由以上分析可知,二次相关法的优越性在与相关计算过程中,减少了噪声对信号的影响,与一次相关相比可以在更低的新造比环境中估计出时间延迟。
2.4 系统组成及实现原理
该文采用的声源定位系统是基于ARM的实时声源定位系统,系统有3个全指向麦克风组成阵列、3路音频前置放大电路、3个A/D采集端口、LPC2119[5]数据处理模块、串口通讯和数据显示模块组成。声源定位系统硬件结构如图2所示。
图2 声源定位系统结构框图
声源定位实现的原理:声音信号经过麦克风转变为电信号,前置放大电路将麦克风输出的电信号放大到A/D采集端得电压信号范围,A/D模块将模拟信号进一步转换为数字信号,LP2119处理器中的定位处理软件给出声源定位的结果,RS232串口线将定位结果传给PC机,PC机上的显示模块显示定位结果。
3 软件编程
硬件平台搭建好后,在周立功单片机公司提供的集成开发环境ADS1.2下进行了系统软件部分的设计与开发。该文在ADS1.2环境下使用汇编和C语言混合编程进行软件编辑、编译、调试、链接和生成可执行文件等工作。
图3 软件实现流程图
系统的软件实现流程图如图3所示。系统软件部分主要包括A/D初始化设置子程序、A/D采样子程序、时间延迟估计子程序、声源方向角定位子程序和串口通讯UART0子程序等。时延估计子模块使用二次相关时延估计法计算出各通道的相对时延值,定位模块采用该文给出的三元阵几何定位公式确定出声源到阵列的距离以及声源与阵列所成的夹角。由于该系统采用基于TDOA的声源定位算法,此方法是分时延估计和定位2步完成的,所以在进行软件设计时,这2块成为关键。
4 实验结果分析
为了检测该声源定位系统的性能,该文在真实环境中对性对进行了全面深入的性能测试。该实验在普通实验室中完成,声源采用。信号频率为f0=1 kHz的单频信号,阵元数为3,阵列结构如图1所示,采样频率为fs=20 kHz,采样点数为N=256。声源距离阵列中心距离为0.5 m,方向角分别为0°~180°,每隔30°测量一组数据,实验结果表1所示。
表1 声源定位实验结果
通过对结果数据进行分析可以看出:对于三元线性阵列来说,靠近麦克风阵列两侧附近的声源位置估计误差较大,而远离这个区域的声源估计都能够控制在一个较小的误差范围内。测试结果表明系统的硬件平台性能很好,定位算法效果也不错,该系统可以在实际环境中可以对声源进行实时定位和跟踪。
5 结束语
该文以EasyARM2100实验板为平台,开发了一个简单可行的二维声源定位实验装置。给出了该实验装置各部分的硬件组成图、软件流程及实验结果。经过实验验证,该声源定位实验系统是可以实时的进行二维平面定位的。但是如果要进行精确的定位,得把算法研究和信号质量的研究结合起来,才能获得更为精确的结果。
节点最大移动速度增加,网络拓扑结构变化更加频繁。AODV-FA协议引入了第一跳节点的缓存路由,能够降低路由发现频率,减少归一化路由负载;
由于没有设置路由条目过期机制,节点快速移动时,DSR协议缓存的很多路由条目失效,这会造成很大的分组传输时延。AODV引入目的节点序列号并为路由条目设置过期时间,保证了路由信息实时有效,有效地减少了传输时延。AODV-FA协议引入不相交路由,增强节点之间连接稳定性,减少路由发现次数,能够进一步减少传输时延。
5.2 CBR联机数改变
CBR联机数改变时,3种路由协议的分组传输率、平均端到端时延、归一化路由负载性能变化曲线如图3所示。由图可得:相比于AODV和DSR协议,AODV-FA协议在3个性能上均有提升。
图3 CBR联机数改变时路由性能曲线
结合路由协议原理分析可得:在CBR联机数较少时,AODV-FA协议缓存了到达第一跳节点的路由,增加了路由回复,会造成MAC的包冲突,报文传输率略低于AODV协议。CBR联机数逐渐增加时,网络负载增大,缓存的路由即可以实现负载均衡,有效提高网络的分组传输率;也能降低路由发现次数,减少路由开销和数据分组的平均端到端时延。
6 结束语
AODV-FA协议在路由发现过程中,将第一跳节点的地址信息添加到路由消息中。中间节点接收到路由消息时,建立或者更新到达发送节点和第一跳节点的路由。建立到达第一跳节点的路由即确定了中间节点和发送节点之间的不相交路由。不相交路由中断相互独立,保证节点连接的稳定性,提供一定的链路中断冗余。仿真实验表明:AODV-FA协议能够减少路由发现次数,降低路由开销,保证了较高的报文传输率,有效地提高了AODV协议的路由性能。
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