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    基于無線光傳感器的多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位研究

    2019-04-15 11:12:52劉文龍張博陽包向輝
    日用電器 2019年3期
    關(guān)鍵詞:聲源代表無線

    劉文龍 張博陽 包向輝

    (綏化學(xué)院信息工程學(xué)院 綏化 152000)

    引言

    隨著信息技術(shù)和通信能力的迅速發(fā)展與不斷提升,越來越多的信息處理過程依賴聲源定位的方式實(shí)現(xiàn),信息處理過程中,只要保證對(duì)信息融合時(shí)聲源的定位準(zhǔn)確,便能快速、精準(zhǔn)的處理多節(jié)點(diǎn)信息[1],因此,對(duì)信息融合聲源進(jìn)行準(zhǔn)確的定位是極其必要的。融合聲源定位技術(shù)簡單來說就是利用信號(hào)接收裝置進(jìn)行聲波信號(hào)處理與分析的過程,能夠快速獲取某一多節(jié)點(diǎn)信息的特征及傳輸目標(biāo),也正因此被廣泛應(yīng)用于視頻會(huì)議、位置環(huán)境探索等方面。

    傳統(tǒng)的聲源定位多使用麥克風(fēng)陣列的方式,通過模擬麥克風(fēng)的傳聲原理,使信息聲源的信號(hào)具有增益高、抗干擾能力強(qiáng)的效果,但在實(shí)際應(yīng)用中,由于受到陣列孔徑的限制[2],且信息特征的復(fù)雜性逐漸增強(qiáng),導(dǎo)致最終的定位效果并不理想。隨著無線通信技術(shù)的日益成熟,具有感知能力、計(jì)算能力和通信能力的無線光傳感器隨之產(chǎn)生,能夠利用線光的快速傳播,實(shí)時(shí)檢測、采集并處理多節(jié)點(diǎn)信息,再直接通過無線光傳感器感知客觀信息,從而極大的拓寬信息處理的方式及認(rèn)知可觀信息的能力。

    在這樣一個(gè)大背景下,本文提出并設(shè)計(jì)了一種基于無線光傳感器的多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位方法。同時(shí),為驗(yàn)證該方法的有效性與可行性,在VC6.0++系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行聲源定位仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,利用無線光傳感器,能夠準(zhǔn)確、快速的實(shí)現(xiàn)信息融合聲源的定位,與傳統(tǒng)方法相比具有顯著的優(yōu)勢,魯棒性較好,具備實(shí)際推廣意義。

    1 多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位方法設(shè)計(jì)

    1.1 收集節(jié)點(diǎn)信息

    無線光傳感器能夠?qū)Χ喙?jié)點(diǎn)信息傳輸過程中產(chǎn)生的信號(hào)波進(jìn)行搜索,因此,直接采用無線光傳感器將信息融合聲源產(chǎn)生的信號(hào)波能量調(diào)制到最大功率,實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的收集多節(jié)點(diǎn)信息。利用無線光傳感器收集多節(jié)點(diǎn)信息并分析其特征的具體過程如下:

    將要定位的信息融合聲源均勻分布在無線光傳感器內(nèi),形成一個(gè)圓形陣列,將這個(gè)陣列按照某一時(shí)刻內(nèi)存在的聲源數(shù)量進(jìn)行分區(qū)[3],那么處于二次分區(qū)內(nèi)的多節(jié)點(diǎn)信息必定是活躍的,這些活躍的信息傳輸時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的信號(hào)波。假設(shè)這些信號(hào)波有M個(gè)圓形陣列,N個(gè)接收信號(hào)波的無線光,則關(guān)于N與M的函數(shù)關(guān)系如下:

    分析式1可知,每個(gè)圓形矩陣都有1/2個(gè)無線光進(jìn)行接收,這種接收狀態(tài)下的多節(jié)點(diǎn)信息能夠自動(dòng)生成其特征函數(shù),則關(guān)于這些信號(hào)波的函數(shù)選擇形式如表1所示。

    根據(jù)表1所示的函數(shù)選擇形式,對(duì)上述收集到的多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行非線性優(yōu)化,以獲取真實(shí)的聲源位置,并對(duì)其可控信號(hào)波進(jìn)行估計(jì),達(dá)到與信息融合聲源位置等價(jià)變換的效果,為下一步的多節(jié)點(diǎn)信息融合過程提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    1.2 融合信息聲源背景

    多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源的定位過程,最重要的就是將信息與背景進(jìn)行融合區(qū)分,區(qū)分過程中,無線光傳感器能夠依據(jù)線光特征級(jí)對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行融合提取[4],并根據(jù)信息特征對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行判別、分類,結(jié)合簡單的邏輯運(yùn)算,若滿足執(zhí)行邏輯,則將這些信息面向決策需要進(jìn)行檢測。這一過程中,還可以利用無線光傳感器的決策級(jí)融合方式,將多節(jié)點(diǎn)信息與其聲源背景進(jìn)行區(qū)分,以保證最終聲源定位結(jié)果的準(zhǔn)確性。為增強(qiáng)背景融合的效率及準(zhǔn)確率,將多節(jié)點(diǎn)信息采取強(qiáng)兼容的形式進(jìn)行傳輸,獲取其均值差。本次研究隨機(jī)選擇幾個(gè)聲源位置,對(duì)其均值進(jìn)行計(jì)算,具體均值差比較如表2所示。

    表2中,A~J均為多節(jié)點(diǎn)信息融合時(shí)聲源的實(shí)際位置;活躍區(qū)代表聲源的空間位置。

    通過上述比較計(jì)算,得到關(guān)于多節(jié)點(diǎn)信息的離散特征,分析可知,信息融合聲源能在某一離散頻率上進(jìn)行融合處理,這一過程中不考慮多節(jié)點(diǎn)信息的噪聲特征,直接按照聲源的傳輸位置對(duì)其活躍度進(jìn)行計(jì)算[5],計(jì)算過程如下:

    表1 多節(jié)點(diǎn)信息的函數(shù)選擇形式表

    表2 信息融合均值比較結(jié)果

    式中,S(N)代表信息融合聲源的活躍度;代表信息聲源位置的最小值;k代表狄拉克系數(shù),能夠準(zhǔn)確獲取每個(gè)多節(jié)點(diǎn)信息傳輸?shù)木€光點(diǎn)數(shù);Nf代表f個(gè)無線光傳感器的敏感系數(shù)。

    至此得到各個(gè)信息融合聲源的活躍值,通過下式計(jì)算,便可得到聲源與背景的融合區(qū)分模型:

    式中,j代表信息融合聲源區(qū)分函數(shù);δ代表有效線光率; ri代表初步融合結(jié)果;θ代表與ri距離最近的節(jié)點(diǎn)估計(jì)角。

    結(jié)合式(3),將某一時(shí)間內(nèi)的多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行活躍值預(yù)測,同時(shí),對(duì)其聲源位置進(jìn)行初步檢測,為下一步的聲源跟蹤與定位計(jì)算做準(zhǔn)備。

    1.3 目標(biāo)聲源跟蹤算法設(shè)計(jì)

    在不確定多節(jié)點(diǎn)信息初始狀態(tài)的情況下,傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列法是通過聲源計(jì)算的方式獲取目標(biāo)省源的位置并進(jìn)行跟蹤,雖能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)聲源的跟蹤過程,但跟蹤過程中產(chǎn)生的誤差量較大,且耗時(shí)較久,跟蹤精度也無法保證[6]。針對(duì)這一問題,本次研究引入混合高斯函數(shù),在不保證多節(jié)點(diǎn)信息通信質(zhì)量的前提下,利用高斯函數(shù)的非線性特征,對(duì)信息融合聲源的位置進(jìn)行有效跟蹤。

    在實(shí)際跟蹤過程中,并不能保證信息聲源是沒有位置偏移差的,因此方差計(jì)算值不具代表性[7],而混合高斯函數(shù)便能根據(jù)這一非線性特征,對(duì)信息聲源的位置進(jìn)行完全隨機(jī)的掌控與觀測。且隨著信息節(jié)點(diǎn)的增加,融合時(shí)產(chǎn)生的聲源濾波步數(shù)也會(huì)大幅增加,大大提高了信息融合聲源跟蹤的難度[8]。選擇初始濾波作為高斯函數(shù)的首要計(jì)算目標(biāo),將進(jìn)行隨機(jī)觀測,記錄每一時(shí)刻聲源的初始濾波,并計(jì)算其均值。濾波均值計(jì)算函數(shù)如下:

    式中,P代表多節(jié)點(diǎn)信息聲源濾波均值;Hk代表被處理的聲源信號(hào)與無用噪聲信號(hào)的方差;n為整數(shù),代表隨機(jī)觀測次數(shù)。

    將每次跟蹤的聲源濾波均值進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì),并發(fā)現(xiàn)其線性規(guī)律[9],再利用混合高斯函數(shù)的非線性特征將濾波均值中和。根據(jù)不同的最優(yōu)準(zhǔn)則[10],獲取最優(yōu)跟蹤路徑,在利用高斯函數(shù),將最優(yōu)跟蹤路徑進(jìn)行遞推計(jì)算,得到目標(biāo)信息融合聲源的跟蹤最優(yōu)解,如下:

    式中,Pk代表信息融合聲源跟蹤的最優(yōu)解;?代表濾波均值的線性規(guī)律;ε代表高斯函數(shù)的非線性規(guī)律;Fi代表反饋信息中心。

    將每次更新后的信息聲源進(jìn)行重新跟蹤路徑最優(yōu)解的計(jì)算之后,保留計(jì)算結(jié)果,得到關(guān)于多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源的最優(yōu)跟蹤路徑。

    2 實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位

    在收集到的多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源的基礎(chǔ)上,針對(duì)最優(yōu)跟蹤集合Pk最優(yōu)解進(jìn)行聲源的初步定位,計(jì)算如下:

    式中,M代表信息融合聲源初步定為結(jié)果;um代表進(jìn)場節(jié)點(diǎn)信息總數(shù);uq代表初步定位的節(jié)點(diǎn)信息融合聲源總數(shù);Σ在式(6)計(jì)算過程中代表求和操作。

    為了保證信息融合聲源定位的準(zhǔn)確性和高效性,在初步定位結(jié)果的基礎(chǔ)上擴(kuò)大目標(biāo)定位區(qū)域,利用無線光傳感器收集到的所有節(jié)點(diǎn)信息組成的規(guī)律[11],將所有線光都應(yīng)用到聲源定位過程中。同時(shí)通過動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)選擇的方式對(duì)選取的最優(yōu)跟蹤路徑進(jìn)行迭代計(jì)算,以避免偏差較大的節(jié)點(diǎn)信息影響最終的聲源定位效果。

    利用加權(quán)最小二乘法對(duì)信息聲源的融合做準(zhǔn)備[12],并構(gòu)造觀測信息集,針對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息的角度及距離[13],引用歐式距離計(jì)算準(zhǔn)則[14],準(zhǔn)確獲取每相鄰兩個(gè)信息融合聲源的間距,并根據(jù)間距計(jì)算結(jié)果,得到關(guān)于多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源的定位模型,其函數(shù)表達(dá)式如下:

    式中,AM代表多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位模型;λi表示每相鄰信息聲源間的角度距離;γi表示兩個(gè)不同節(jié)點(diǎn)信息的平行估計(jì)值。

    經(jīng)過上述定義,將無線光傳感器定位方法進(jìn)行一次多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源的定位推演,在收集并分析多節(jié)點(diǎn)信息特征的基礎(chǔ)上,利用混合高斯函數(shù)的非線性特征對(duì)聲源的跟蹤路徑進(jìn)行計(jì)算。同時(shí),結(jié)合歐氏距離原理,得出關(guān)于多節(jié)點(diǎn)信息的定位算法,并簡化計(jì)算步驟,實(shí)現(xiàn)對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息的快速、準(zhǔn)確定位。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的聲源定位方法的有效性進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)選擇2 Duo(TM)Intel(R)模塊,其CPU 為E7500@2.93 GHz,內(nèi)存為8 GB RAM,系統(tǒng)采用Win10 OS,終端選擇PC端,編程實(shí)現(xiàn)在VC6.0++平臺(tái)內(nèi)進(jìn)行[15]。同時(shí),為增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的說明性,采用傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列定位法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)論證的對(duì)比,對(duì)兩方法的聲源定位效果進(jìn)行對(duì)比。

    3.1 聲源定位效果對(duì)比

    對(duì)于多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行聲源定位測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

    通過對(duì)圖1的分析可知,圖1(b)中傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列定位方法偏離目標(biāo)中心位置的概率較大,且還出現(xiàn)錯(cuò)誤定位現(xiàn)象的出現(xiàn),對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息的聲源定位精度低,這是由于麥克風(fēng)陣列法自身存在的問題,很難克服這一缺陷,導(dǎo)致最終的定位結(jié)果無法達(dá)到理想的效果。

    圖1(a)為本文設(shè)計(jì)的無線光傳感器聲源定位效果,分析可知,該方法能夠直接對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息傳輸過程中的光源信號(hào)進(jìn)行追蹤,較傳統(tǒng)方法的定位精度高。這是因?yàn)槔脽o線光傳感器定位時(shí),能夠?qū)⒍喙?jié)點(diǎn)信息的跟蹤目標(biāo)及節(jié)點(diǎn)損耗同時(shí)考慮,并選擇最優(yōu)的無線光進(jìn)行定位,既節(jié)省了定位時(shí)間,又能減少背景對(duì)跟蹤目標(biāo)的不利影響,準(zhǔn)確對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行定位,獲得令人滿意的信息聲源定位結(jié)果。

    3.2 魯棒性測試結(jié)果分析

    為了分析聲源定位方法的魯棒性,選擇各種類型的多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行定位測試實(shí)驗(yàn),結(jié)果如圖2所示。

    從圖2中可以清楚看出,本文方法對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行聲源定位時(shí),其波動(dòng)幅度較低,定位過程中,僅在0 °左右波動(dòng),最大幅度角不高于5 °。而傳統(tǒng)方法進(jìn)行聲源定位時(shí),雖能完成定位任務(wù),但定位過程中的波動(dòng)幅度過大,容易造成定位不穩(wěn)定現(xiàn)象的出現(xiàn),對(duì)最終的定位結(jié)果造成影響。通過上述分析可以確定本文設(shè)計(jì)的無線光傳感器定位方法的有效性,魯棒性要優(yōu)于傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列定位方法。

    3.3 聲源定位速度對(duì)比

    在多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位的實(shí)際應(yīng)用中,由于即時(shí)跟蹤聲源的情況較多,且多節(jié)點(diǎn)信息結(jié)構(gòu)復(fù)雜,因此采用目標(biāo)信息的平均跟蹤時(shí)間作為衡量標(biāo)準(zhǔn),對(duì)比兩方法的實(shí)時(shí)定位速度,結(jié)果如圖3所示。

    圖1 聲源定位效果對(duì)比

    圖2 定位魯棒性測試結(jié)果

    圖3 故障檢測精度對(duì)比

    分析圖3可知,本文方法進(jìn)行信息融合聲源定位時(shí),其最長的定位時(shí)間也要低于2 s而傳統(tǒng)算法定位時(shí),最快的定位也要在3 s左右,因此可以看出本文定位算法的優(yōu)勢。計(jì)算可知,本文方法的平均定位時(shí)間要少于傳統(tǒng)方法的平均跟蹤時(shí)間,能夠有效提高多節(jié)點(diǎn)信息的融合聲源定位速度,滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

    4 結(jié)束語

    多節(jié)點(diǎn)信息融合聲源定位是計(jì)算機(jī)視覺研究中的熱點(diǎn),本文充分利用無線光傳感器聲源定位的實(shí)時(shí)性,設(shè)計(jì)了一種無線光傳感器聲源定位方法。并通過仿真實(shí)驗(yàn)的方式確定了該方法的有效性,能夠快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的進(jìn)行信息融合聲源的定位,具備實(shí)際推廣意義。但在本次研究過程中還存在一系列不足,例如信息采集過程中,沒有對(duì)多節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行降噪處理,導(dǎo)致最終的定位結(jié)果存在一定的誤差,雖沒有對(duì)定位結(jié)果造成嚴(yán)重的影響,但仍希望在下次研究時(shí),能夠針對(duì)不足進(jìn)行更多的研究,以將定位誤差無限趨于零,進(jìn)而為我國多節(jié)點(diǎn)信息的處理提供理論依據(jù)和參考。

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