[發明專利]一種基于靜態聲源輔助的聲陣列網絡自定位方法無效
| 申請號: | 201210243812.X | 申請日: | 2012-07-13 |
| 公開(公告)號: | CN102749614A | 公開(公告)日: | 2012-10-24 |
| 發明(設計)人: | 王智;邵華杰;薛海亮;李元實;印明;劉薇 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G01S5/22 | 分類號: | G01S5/22;G01S3/808 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 周烽 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 靜態 聲源 輔助 陣列 網絡 定位 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種聲陣列網絡自定位方法,尤其涉及一種適用于在有限信標節點下,對節點定位精度要求較高而成本低的大規模聲陣列網絡場景的基于靜態聲源輔助的聲陣列網絡自定位方法。
背景技術
在聲陣列網絡中,節點本身的位置和朝向信息對整個網絡至關重要,是進行數據融合和網絡管理的基礎。系統的性能不僅和目標檢測識別或定位追蹤算法的性能緊密相關,更取決于能否精確獲得節點本身的位置和朝向信息。所以系統必須首先獲取節點的位置和朝向信息,才能夠采取進一步的措施進行數據融合。此外,為實現對整個網絡有效管理,需要獲取每個節點的位置信息,才以設計高效的有針對性的協議和組織結構(如MAC協議,路由協議,休眠調度,節點選擇等)。目前已有的自定位方法很多,本發明關注的是一種基于靜態聲源輔助的聲陣列網絡自定位方法,適用于在有限信標節點下,對大規模聲陣列網絡自定位的場景。
傳統的聲陣列網絡自定位方法中,主要是兩種基本思路方法:第一種是根據信標節點與未知節點之間的距離或者DOA(Direction?of?Arrival,波達方向角)分別利用三角形測量法、最大似然估計等方法來估計未知節點的位置;第二種方法是利用移動信標(例如移動機器人)來實現未知節點的自定位。
現有的這兩種聲陣列網絡自定位方法都有各自的不足之處。對于第一種方法,在信標節點有限的情況下,信標節點與未知節點之間的稀疏性較大,由于信標節點測量DOA的距離有限,這導致數據融合信息偏少,影響自定位精度以及自定位節點的覆蓋率;如果增加信標個數,由于信標節點價格昂貴,導致定位的花費成本巨大。對于第二種方法,定位成本低,但是信標移動容易暴露目標,在復雜地理環境中移動信標會碰撞已經定位的節點,并且信標移動定位存在節點覆蓋率低的缺陷。
發明內容
本發明的目的在于針對現有技術的不足,提供一種基于靜態聲源輔助的聲陣列網絡自定位方法。
為了實現上述的目的,本發明采取如下技術方案:一種基于靜態聲源輔助的聲陣列網絡自定位方法,包括以下步驟:
(1)聲陣列網絡系統部署和初始化。
(2)根據聲陣列網絡中各陣元的信號相位差,估計聲信號的波達方向角DOA。
(3)根據信標節點所測靜態聲源的DOA,利用數據融合方法估計靜態聲源位置。
(4)根據未知節點測量靜態聲源與信標節點的DOA,并利用最大似然估計方法實現未知節點自定位。
本發明的有益效果是,能夠利用靜態聲源的輔助在有限的信標節點下實現聲陣列網絡低成本、高精度與高覆蓋率自定位;尤其是在大規模未知節點而信標節點稀疏性很大的場景下具有非常巨大的優勢。
附圖說明
圖1是本發明的基于靜態聲源輔助的聲陣列傳網絡自定位方法部署圖;
圖2是本發明中利用MUSIC算法估計節點與靜態聲源的波達方向角示意圖;
圖3是本發明中采用信標節點估計靜態聲源位置的示意圖;
圖4是本發明中采用信標節點與目標輔助聯合來定位未知節點的示意圖;
圖5是本發明中利用波達方向角和目標輔助的自定位效果圖;
圖6是本發明中靜態聲源數目對定位精度影響的示意圖。
具體實施方式
本發明專利在原有的聲陣列網絡自定位基礎上,利用廉價的靜態聲源的輔助,實現在有限信標節點下聲陣列網絡的自定位,降低了自定位成本,同時增加了自定位精度與節點自定位的覆蓋率。
本發明基于靜態聲源輔助的聲陣列傳網絡自定位方法,包括以下步驟:
1、聲陣列網絡系統組成、部署和初始化。
基于靜態聲源輔助的聲陣列傳網絡自定位方法包括上位機和若干個裝有GPS的無線聲陣列節點(稱為信標節點),大量廉價的靜態聲源(例如麥克風節點)以及無GPS的未知節點。無線聲陣列節點和靜態聲源隨機部署在監控區域中,根據聲陣列網絡自身特性、定位精度和監控范圍,并綜合傳感器感知半徑考慮,區域可設置為1km×1km,感知半徑為150m;系統部署完成后進行系統初始化,初始化中實現無線聲陣列網絡的基本功能。系統部署如圖1所示,聲陣列網絡與上位機之間進行無線通信。
2、根據聲陣列網絡中各陣元的信號相位差,估計聲信號的波達方向角DOA。
通過各陣元接收到的聲信號的相位差可以估算目標聲源到達陣列的方向角。具體的實現可通過陣列信號處理技術完成,利用經典的MUSIC算法實現信號到達角度的估計值,如圖2所示。
3、根據信標節點所測靜態聲源的DOA,利用數據融合方法估計靜態聲源位置。
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