声音测距方法综述

金瑞楠

【摘要】随着手机计算能力的逐年提高以及手机上的传感器的种类越来越丰富，原有的传感方法正逐步应用到超出其原有用途。手机上的声音信号传感器，即手机的扬声器和听筒，最初仅仅被用于播放和记录声音，现在却可以被应用到语音识别，声通信、声音定位等领域。现有的基于声音原理的应用主要分为三个方面：情景感知、人机交互，以及声通信。本篇文章将主要对手机作为音频设备在声音测距领域——即情景感知的细分领域中的前沿应用，作了简要的综述。

【关键词】声音;测距方法

距离是一种应用性非常广泛的信息，它可以被应用于物体测量、室内室外定位等领域。而基于手机上声音信号的测距方法，拥有无需额外的硬件设备、较为经济实用的优点，具有广泛的应用前景。现有的声音测距方法可以分为协作测距方法和被动测距方法。协作测距方法通过设备与设备之间的协作来获取距离信息，而被动测距方法通过被动的检测声音的回声来获取距离信息。

一、协作测距

协作测距，主要通过测量声波信号从一个设备传输到另一个设备所需要的时间，来获得设备与设备之间的相对距离。由于声音传播的速度是已知的，所以通过计算速度乘以时间就可以得到距离信息。通常，协作测距的性能取决于物理层面的信号设计以及应用层面的信号检测方法。

1、BeepBeep作为协作测距领域的开山鼻祖，首次实现了在商用移动设备上利用声音信号进行精确测距。它通过估计声音信号的传播时间来计算设备之间的距离，并且利用双向传感方法避免了设备之间的同步。在BeepBeep的设计中，一个设备首先发出啁啾信号，另一个设备检测到该信号后，再发出另一个啁啾信号，然后两个收发器通过计算声波样本的数量来计算传输和接受之间的时间差。在上述过程中，由于啁啾信号自相关性强的性质，能够精确的检测啁啾信号的到达时间，是构建系统鲁棒性的关键。据报告BeepBeep在15 m范围内拥有厘米级的测距精度。然而不规律的系统时延以及远距离时不完备的检测率会降低BeepBeep的性能。

2、为了减少上述不确定性对测距性能的影响，一款名为RFBeep的应用程序应运而生，它通过在手机内核空间中实现系统来避开系统时延。RFBeep采用了单向传感方法，并且通过组合无线电信号与声音信号进行测距。它的核心思想是，对于功率有限的声信号而言，无线电信号在最大可达距离内的传播时间基本可以忽略不计，因此可以采用无线电信号来同步设备。RFBeep据报告存在20cm的绝对测距误差，但是对手机内核层面修改的依赖阻碍了它被广泛采用。

3、SwordFight是另外一种基于双向传感方法的测距系统，它在响应能力、准确性和鲁棒性等方面都优于BeepBeep。它的工作原理与工作方式与BeepBeep类似，区别在于它使用的信号波形以及检测策略。另外需要指出的是，BeepBeep仅能被应用于检测静止状态下设备之间的距离，而SwordFight充分考虑了多普勒效应对运动中的测距精度的影响，故而能够较好的还原动态场景下的距离变化轨迹。SwordFight报告了在12Hz刷新率下2cm左右的测距精度，然而它仅拥有长为2m的较为有限的测距范围，并且由于采用了自相关性更强但更加无规律的伪随机信号作声音信号，SwordFight会在使用范围内对人产生恼人的听觉干扰。

4、为了提高测距精度，[1]提出另一种单向测距机制，它的测距方法有点类似于日常使用中的尺子。在这项技术中，设备持续触发FMCW信号。另一个智能手机通过跟踪距离上的频率偏移来执行距离估计。这项技术能够在10 m范围内达到毫米级的测距精度。然而该方法存在采样频率偏移问题，会导致不可预测的距离漂移，因此不能在长期运行中维持高精度。

二、被动测距

被动测距又称声学雷达，其工作原理是通过发射声音信号并且估计回声的往返时间，来估计设备与某个物体之间的距离。由于回声的能量随着距离的增加而急剧衰减（在某些情况下与1/d4成正比），因此被动测距的操作范围往往有限;除此之外，由于多径效应的影响，从返回的声音信号中挑选出想要的回聲也是一个挑战。

1、BatMapper证明了使用商用移动设备构建室内地面地图的可行性。它利用啁啾信号以及扬声器与麦克风之间的距离限制，建立了一个概率模型来检测目标反射的声音信号的回声，实现了精确的距离估计。BatMapper报告了4m范围内1-2cm的测距精度。并且在一个惯性测量单元（IMU，包括了一个陀螺仪和一个加速度计）的辅助下，它实现了80百分位的误差小于30cm的几何地板重建。

2、SAMS（Smartphone Acoustic Mapping System）是另一种改进于BatMapper的被动测距系统。不同于BatMapper中采用的基于相关运算的方法，它采用了一种更精细的时间特征提取方法——啁啾混合方法，该方法能够规避采样率不足的问题，从而获得更细致的分辨率。据报告，SAMS的中值误差为30cm，90%的误差为1m。

3、提出了另一种方法，类似于BatMapper，但是使用专用声学硬件。据报告该方法在40 m范围内能够保持12cm的定位精度。

三、结束语

本文简要介绍了现有的几种声音测距系统。可以预见，在民生领域，基于声音原理的测距系统将会得到越来越广泛的应用。在手机传感器应用领域中，基于声音原理的各项系统也势必会发挥越来越多越来越重要的作用。

参考文献：

[1]C.Cai，M.Hu，X.Ma，K.Peng，and J.Liu，Accurate Rangingon Acoustic-enabled IoT Devices[J].IEEE Internetof Things Journal，vol.6，no.2，pp.3164–3174，April2019.

[2]D.Graham，G.Simmons，D.T.Nguyen，and G.Zhou.A Software-Based Sonar Ranging Sensor for Smart Phones[J].IEEE Internet of Things Journal，2（6）：479–489，2015.