一种基于分布式融合策略的声定位方法

刘延善，王会康，万 众，李大海

（1.中国电子科技集团公司第三研究所，北京 100015；2.陆军装备部驻北京地区军事代表局，北京 100015）

关键字：组网声探测；声定位；区域搜索

0 引言

随着微电子技术和微机电系统（Micro Electro Mechanical System，MEMS）传感器技术日益成熟，低成本集成的声感知节点技术应用日渐增多，基于MEMS 传声器组网融合的探测技术应用也日渐增多。无线声感知网络通常由特定区域多个声传感器进行组网，通过对特定时间和位置的目标的声信号处理来实现定位。民用上的应用主要涉及手机和音响等多媒体设备的声定位[1]、交通车辆监测跟踪[2]、危险动物的检测预警以及对关键声事件的探测等[3-4]。

声定位方法按测量参数可以分为基于到达时间（Time of Arrival，TOA）的方法、基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）参数的方法以及基于到达角（Direction of Arrival，DOA）参数的方法。基于DOA 的方法通常需要在单个测量节点集成传声器阵列和天线等，阵列数据传输压力较大且设备工艺和造价要求较高。基于TOA 或TDOA的方法需要多个节点精确授时、大范围组网并传输原始信号，这带来了很大的设备供电功耗，对于现实工程来说不切实际。实际应用时，以上方法均需要对数据的原始波形进行高采样率采集甚至回传原始数据，这给分布式融合系统的实现带来巨大的数据传输压力，也带来极高的能源消耗。

传统上，无线声感知网络内的传声器应密集地分布在监测区域内，并且在距离目标较近时才能实现对声目标的识别和定位。因此，无线声感知网络应进行分组，每个组包含多个传声器。然而，当目标事件发生时，其声能量仅引起距离其较近节点触发探测事件，而距离较远的节点因声能量不足而无法触发探测事件。理论上应将原始声信号进行同步授时后回传，通过对回传的数据进行处理进行融合定位。但是这需要设计足够带宽传输量的传输设备，根据通信设计经验，大数据量要求足够的发射功率，这会给具体技术实现带来较大的传输压力和功耗压力，这样也无法保证设备的轻便化设计，在满足实际使用需求的同时耗费了大量的通信成本和功耗成本。

因此，可以考虑对声事件数据的短时能量进行估计，由于声能量随时间变化缓慢，只统计声能量的变化可降低设备的功耗要求。这种设计理念可以极大地降低系统的设计要求，在实现分布式融合定位的情况下大大降低限制条件。

1 基于声能量融合的定位方法

1.1 声信号衰减模型

无线声感知网络是覆盖某一区域的分布式布设的M个位置ri=[xi,yi](1≤i≤M)的节点的组合，每个节点为一个特定的声传感器，主要对位置ri附近的声信号进行采集和处理。

根据脉冲源的声压计算公式，当传感器和声源距离大于1 m，位置ri处传感器接收到的信号可以表示为：

式中：ri表示第i个传感器的位置坐标向量，X表示声源的位置向量X=[x,y]；gi表示声源信号按距离衰减过程之外附加的一致性系数，设备一致性较好时可设为1；S和ni表示声源强度和噪声增益，实际中环境噪声通常为白噪声。

由于实际采集声信号时是被动接收声源辐射声波的形式，无法估计目标强度S。在设备一致性差异较小时可认为gi=gj=1。在实际应用时，通常声源原始信号衰减后到达传声器位置的声信号只有大于噪声强度时才能被有效检测。因此，噪声ni和nj的强度在有效检测时相比于目标信号强度是可以忽略的。在这种情况下，根据式（1），第i和第j个传感器接收信号的关系为：

因此，第i和第j个传感器接收信号的幅度与声源与各传感器位置的间距存在比例对应关系，即：

式（3）可以用于构建判断各搜索位置是否接近声源位置的估计代价函数。

1.2 声能量粗定位方法

根据1.1 节的内容，信号强度和搜索位置与各传感器的位置关系可以作为搜索位置是否接近声源位置的判断依据。但是，实际应用时，在无法获取检测区域的先验条件时，搜索区域理论上是无限大的。因此，通过适当的方式得到目标的初始搜索范围，对于加快搜索过程是很必要的。根据加权中心法[5]，可以通过接收信号的能量pi和适当的加权wi求解目标位置的粗略位置坐标[xwc,ywc]。

式中：wi为各节点传感器接收信号的能量幅度。

1.3 搜索方法

对于无线声感知网络，当目标被检测到时，目标的信号幅度pi会大于检测预设的阈值Th。通过检测机制，会先确定几个目标附近的节点标记。通过这几个节点的位置信息，可以确定当前目标可能的搜索区域边界，这部分信息可以作为搜索计算的输入。结合1.2 节计算的目标位置初值，可以快速确定目标的搜索区域信息。

假设搜索区域L可以用边界4 个顶点的X和Y方向的直角坐标确定为[xmin,xmax,ymin,ymax]，初始搜索位置是[xwc,ywc]。假设第k次迭代更新网格前后的初始搜索位置为[xk,yk]，那么第k-1 次的搜索位置为[xk-1,yk-1]，dk表示第k次迭代的网格间隔，lk表示第k次迭代时搜索区域的支撑长度。第k次区域与k−1 次的搜索位置应满足：

在[-lk,lk]之间按dk的间隔进行网格划分。而网格间隔和区域支撑长度分别按0.5 的速率进行衰减，即第k次迭代和第k-1 次迭代时，dk=0.5dk-1，lk=0.5lk-1。

除了搜索区域，搜索位置的代价函数反映了搜索位置距离目标声源位置的距离大小，距离越近，代价函数的数值理应越大。根据式（3）的比例关系，假设搜索网格位置的位置向量为Xg=[xg,yg]，可构造以下代价函数：

式中：CFg表示第g个搜索网格位置Xg的代价函数值，CFg数值越大，其对应的搜索网格位置越能代表实际声源的位置。

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1.4 计算实现过程

根据以上描述，声源定位的搜索过程可按以下过程实现：

（1）根据式（4）计算声源的搜索位置的初值[xwc,ywc]；

（2）按照式（6）计算初值位置的代价函数值；

（3）按照迭代动态生成搜索网格；

（4）计算当前迭代次数下最优的代价函数数值，当迭代后的最大代价函数数值大于预设的数值Thex或满足一定的迭代次数时停止迭代，否则，返回步骤（3）继续进行迭代；

（5）输出最优位置[xopt,yopt]。

2 试验和性能分析

为了更好地评估所提方法的性能，先给出定位性能的评价指标计算方法。定位精度可以采取目标真值与估计值之间的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）来描述：

式中：K表示蒙特卡洛模拟总次数，表示目标位置估计值，而ri表示目标真实位置。

为验证算法的性能，在如图1 所示的100 m×100 m 的范围内布设无线声感知网络，进行测试性能仿真验证。假设声源的声压幅度为恒定的94 dB即1 Pa，图中红色星号表示声源位置，蓝色圆圈表示传声器位置，传声器近似均匀地散布在监控区域内。每个传感器接收的声能量根据式（1）计算获得。为统计定位精度情况，以式（7）计算各种条件下的RMSE结果。

图1 无线声感知网络布设示意图

根据图1，实际进行计算时，声源附近的传声器是容易被检测到的，因此假设M0 表示在进行融合定位时所使用的传声器数目，分别变化数目并根据1 000 次的蒙特卡洛模拟实验统计RMSE计算结果，结果如图2 所示。根据图2 的结果，参与融合的传声器数目越多，RMSE越小。M0=8 时，由于随着参与融合的第8 个传声器相比于前7 个与声源的距离更远，带来的定位精度偏差更大，因而反映在RMSE上略有增加。

图2 不同传声器数目M0 时RMSE 结果变化

进一步地，固定传声器数目，分别变化信号的信噪比（Signal-Noise Ratio，SNR），统计1 000 次蒙特卡洛模拟实验的计算结果，结果如图3 所示。根据图3 的结果，信噪比越低，定位结果RMSE越大，当SNR大于20 dB 时，RMSE结果基本相当。这表明，该算法在信噪比超过20 dB 时定位性能较为稳定，在20 dB 以下时，定位性能随之下降。

图3 不同信噪比条件下的RMSE

3 结语

为达到分布式定位方法的低功耗要求，本文研究一种基于分布式区域搜索的声定位方法。该方法只估计前端各探测位置的短时声能量，通过短时声能量计算搜索初值，结合区域先验的位置信息可以对声目标进行搜索定位。仿真结果表明，在信噪比高于10 dB 时，该方法可以达到6 m 以内的RMSE。该方法不需要占用较大的通信传输量，对设备功耗的要求较低，对城市局部环境的声监测应用具有重要的推广价值。