基于RSSI的無線智能音響系統(tǒng)自適應(yīng)配置

摘要：針對無線智能音響系統(tǒng)音源聲道與音箱手動配置煩瑣的問題，文章提出了一種新的自適應(yīng)配置方法，利用音箱WiFi接收信號強度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）參數(shù)實現(xiàn)無線智能音響系統(tǒng)自動配置。該方法通過采集音箱間的相互發(fā)射-接收信號的RSSI參數(shù)，組成原始數(shù)組，采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法提取數(shù)組的數(shù)據(jù)特征，對比分析數(shù)據(jù)特征置信區(qū)間的重疊度，辨識各音箱功能；進行音源聲道與音箱的自動匹配連接，實現(xiàn)智能音響系統(tǒng)音源聲道的自適應(yīng)配置。實測結(jié)果表明，該方法不僅穩(wěn)定可靠，還能為用戶帶來更高的人工智能（Artificial Intelligence， AI）服務(wù)體驗。

關(guān)鍵詞：智能音箱；Wi-Fi；RSSI；AI；平均值；標準差

中圖分類號：中圖分類號TN92" 文獻標志碼：A文獻標志碼

0 引言

隨著無線智能音箱的普及，無線智能音響系統(tǒng)為生活帶來全新的感受與需求。但是現(xiàn)有的無線智能音響系統(tǒng)的聲道配置為手動操作。用戶在辨識音響系統(tǒng)類別后，手動設(shè)置操作建立音源聲道與相應(yīng)音箱的無線連接，用戶的智能體驗不佳。

本文所提方法利用無線信號強度和距離的關(guān)系，確定無線智能音響系統(tǒng)中各個音箱的位置和功能［1］。為了增加系統(tǒng)的可靠性，本文采用大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法對各個音箱進行準確定位，從而實現(xiàn)無線智能音響系統(tǒng)自適應(yīng)配置［2］。家庭影院無線智能音響系統(tǒng)的音箱按照實際位置放置（5.1無線智能音響系統(tǒng)共有6個音箱，7.1無線智能音響系統(tǒng)共有8個音箱），所有音箱間互為發(fā)射、接收對。發(fā)射方進行WiFi射頻信號的定功率發(fā)射（本文中設(shè)參考數(shù)據(jù)的頻段為5.6 GHz）［3］，接收方對錄所接收的RSSI值進行記錄［4］。若實際測試中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)超過100組，則說明統(tǒng)計結(jié)果非常穩(wěn)定。故在此軟件中，本文設(shè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為200組，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析并提取數(shù)據(jù)特征（即統(tǒng)計平均值和標準差）［5］，對比數(shù)據(jù)的置信區(qū)間從而辨識出各個音箱的功能，實現(xiàn)音箱功能的自動辨識和相應(yīng)聲道自適應(yīng)配置連接，提高了系統(tǒng)的智能性。所提方法主要有以下特點：自動辨識5.1和7.1無線智能音響系統(tǒng)；自動判定各功能音箱；自適應(yīng)建立音源與音箱的對應(yīng)關(guān)系；自動完成音源聲道與音箱無線連接，具有簡單、快捷和穩(wěn)定特性，提高了系統(tǒng)的AI服務(wù)體驗度。

1 技術(shù)實現(xiàn)原理及實操步驟

本文的設(shè)計方案是將無線射頻信號在空間中的傳播特性與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析處理提供的數(shù)據(jù)特征相結(jié)合，通過數(shù)據(jù)特征確定家庭影院無線智能音響系統(tǒng)的各個功能音箱位置，具有科學(xué)性和可靠性。

1.1 無線信號傳播特性

射頻無線信號（此處WiFi信號）在空間傳播的衰減量LLoss（單位：dB）為：

LLoss=20log（4πd/λ）［6］（1）

其中，λ為波長，d為距離。將光速c=λf代入式（1）可得：

LLoss=20log（4πfd/c）（2）

由式（2）可知：衰減量隨著頻率的升高和傳輸距離的增大而增大。取2個音箱組成發(fā)射-接收組合系統(tǒng)，如圖1所示。設(shè)1號音箱為發(fā)射方，發(fā)射信號功率為P1；2號音箱為接收方，接收信號強度RSS；G1和G2為2個音箱的天線增益。

接收信號強度RSS可表示為：

RSS=P1+G1+G2-LLoss（3）

RSS=P1+G1+G2-20log（4πfd/c）（4）

RSS與RSSI存在式（5）所示常量換算關(guān)系，即：

RSSI=RSS+K（5）

其中，K為換算常量，則：

RSSI=K+P1+G1+G2-20log（4πfd/c）（6）

如果頻率設(shè)定為f=5600 MHz，則：

RSSI=C+P1+G1+G2-20log（4π×5600d/c）（7）

等式右邊只有d為變量，其余皆為常量，即RSSI和距離d存在確定的關(guān)系，并且隨著距離增加，RSSI隨之減小。當距離增加一倍時，RSSI會減小6 dB。

在實際應(yīng)用中，對于一定距離的2個發(fā)射-接收" 裝置，其位置關(guān)系可以用其間的RSSI值來表征，即存在一一對應(yīng)關(guān)系。反之，利用所采集的RSSI值，可以確定發(fā)射-接收裝置之間的距離關(guān)系。考慮無線信號傳輸?shù)倪^程中各種反射折射以及雜散信號的影響，本文可以利用多組數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，辨識發(fā)射-接收裝置的相對位置。簡言之，就是RSSI越大兩者間距越??；反之RSSI越小，間距越大。圖2是家庭影院無線智能音響系統(tǒng)布置結(jié)構(gòu)，7.1無線智能音響系統(tǒng)增加了2個左、右中置環(huán)繞音箱，各個音箱間的距離與測量信號強度RSSI相對應(yīng)。

1.2 數(shù)據(jù)特征標志：平均值和標準方差

當對表征事物的特性指標進行數(shù)據(jù)測試時，由于多種因素干擾，測試結(jié)果存在漂移，特別是單個數(shù)據(jù)的單次測試存在偶然性和被干擾的問題。為了消除干擾以及在測試過程中引起的誤差，同時消除偶然性和片面性，本文須要進行大量測試，然后對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，提取數(shù)據(jù)特征（例如統(tǒng)計平均值μ和標準方差σ），即表征事物的特征參數(shù)。圖3是一組數(shù)量為2000的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果，這組數(shù)據(jù)的平均值μ為-45.1，標準差σ為1.12。

平均值μ表達式為：

μ=1n∑ni=1xi（8）

標準方差σ表達式為：

σ=1N∑Ni=1（xi-μ）2（9）

正態(tài)分布公式為：

f（x）= 12πσexp-（x-μ）22σ2（10）

代入?yún)?shù)值可得：

f（x）= 11.122πexp-（x+45.1）22×1.122（11）

式（11）即為本文所測試的2000個數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果表達式。

1.3 操作步驟

本文的操作過程分為4步：步驟1，采集音箱間發(fā)射-接收的RSSI數(shù)據(jù)；步驟2，對每組測試數(shù)據(jù)進行分布統(tǒng)計分析，取得統(tǒng)計特征（這里取平均值μ，標準方差σ）；步驟3，對比這些數(shù)據(jù)特征，本文實驗比較置信區(qū)間［μ-2σ，μ+2σ］的重疊度，識別出音箱的低音音箱、中置音箱、左右聲道組和左右環(huán)繞組等類別組；步驟4，利用中置音箱麥克風(fēng)陣列區(qū)分出左/右前置音箱，左/右環(huán)繞音箱，自動完成音源聲道與音箱無線連接。

2 設(shè)計技術(shù)操作過程及數(shù)據(jù)分析處理

在實際操作過程中，本文須要考慮多種因素的影響，為了防止無線信號繞射和干擾等，選取5.6 GHz頻段的同一個信道進行無線信號強度RSSI的測試，具體過程如下。

2.1 數(shù)據(jù)采集

這里以5.1家庭影院無線智能音響系統(tǒng)作為實例進行分析（對于7.1家庭影院無線智能音響系統(tǒng)而言，增加2臺中置環(huán)繞音箱即為7+1個音箱）。本文將5.1家庭影院無線智能音響系統(tǒng)的6臺音箱進行隨機編號，每2臺音箱間都進行發(fā)射-接收WiFi 5.6 GHz信號強度RSSI的測試，每臺音箱共有5組數(shù)據(jù)，總共30組數(shù)據(jù)；每2臺音箱的發(fā)射功率相同，天線設(shè)計也相同，因此相互發(fā)射-接收測試的結(jié)果是對等的，可視為相同。本文共測試15組數(shù)據(jù)，每組測試記錄200個數(shù)值，當然也可取更多的數(shù)值。

2.2 低音音箱識別

本文對這15個數(shù)組數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析處理，得到15組平均值與標準差，取前2組最大平均值（μ1和μ2）作為對比標準。每臺音箱都有5組平均值與標準差，用其5組數(shù)據(jù)的平均值進行對比，其中包含μ1和μ2的音箱即為低音音箱。本文從這15組數(shù)據(jù)中刪除與低音音箱相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)組，這樣只剩下10組數(shù)據(jù)，將剩下的5臺音箱編號為1—5，對應(yīng)數(shù)據(jù)如表1所示，依據(jù)測試數(shù)據(jù)的相互性得出L12和L21為同一組數(shù)，其余類推。

2.3 中置音箱識別

本文對表1這10組數(shù)據(jù)（10組平均值與標準差）進行統(tǒng)計分析處理。每臺音箱均有4組數(shù)據(jù)。對每臺音箱的4組數(shù)據(jù)進行置信區(qū)間［μ-2σ，μ+2σ］重疊度對比分析，得出5組比較結(jié)果。其中一組具有如下特征：2個均值較大的2組數(shù)據(jù)重疊區(qū)域較高，達到90%以上；2個均值較小的2組數(shù)據(jù)重疊區(qū)域也很高，達到90%以上。中置音箱數(shù)組重疊度如圖4所示，具有這2個特性的音箱即為中置音箱。平均值較大的2個數(shù)組對應(yīng)2臺前置音箱組，與另外2個數(shù)組關(guān)聯(lián)的音箱是后置音箱組。

2.4 前置后置識別

本文通過中置音箱的麥克風(fēng)陣列，區(qū)分前置音箱組的左、右音箱；同理，可以區(qū)分出后置音箱組的左、右音箱，在此不再贅述。

2.5 實測數(shù)據(jù)分析結(jié)果

表2是中置音箱與前置音箱1.8 m距離實測100組數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，得到μ=-45.1，σ=1.2。當后置" 音箱距離中置音箱4.6 m時，測試100組數(shù)據(jù)，可以得到μ=-60.7，σ=1.62。前置音箱和后置音箱數(shù)據(jù)的μ值差異明顯，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的交錯問題。

3 軟件流程

軟件流程［7］如圖5所示，包括初始化、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和從數(shù)據(jù)特征識別各臺功能音箱的設(shè)計過程。本系統(tǒng)軟件是一個分立程序，既可單獨安裝，又可包含在系統(tǒng)設(shè)置中［8］。在實際應(yīng)用中，本文可以依據(jù)實際情況進行調(diào)整。

4 結(jié)語

本文所提設(shè)計方法通過利用無線智能音響系統(tǒng)中音箱的無線發(fā)射、接收功能單元，相互采集射頻工作頻帶內(nèi)的信號強度指示RSSI；通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析提取的數(shù)據(jù)特征進而分類定位功能音箱，自動實現(xiàn)整個無線智能音響系統(tǒng)的音源配置。

文中闡述方法具有以下優(yōu)點：無硬件附加成本，直接利用音箱自帶WiFi的發(fā)收功能，自動辨識5.1或7.1無線智能音響系統(tǒng)；自動定位各功能音箱；自動完成音源聲道與音箱無線連接。只要音箱按照位置擺放，系統(tǒng)就會自動識別音箱功能，完成自動配置保存相關(guān)的信息。該方法解除了手動設(shè)置的煩瑣問題，實現(xiàn)了音響系統(tǒng)音源聲道與音箱的自適應(yīng)配置，具有簡單、快捷以及提高系統(tǒng)智能化等特性，給用戶帶來科技服務(wù)于人的AI真實體驗。

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（編輯 王雪芬）

Adaptive configuration of wireless intelligent audio system based on RSSI

ZHANG" Yu

（Inventec Appliances （Shanghai） Corporation， Shanghai 201114， China）

Abstract： In order to solve the problem of having difficulty in manual configuration between the audio source channel and speaker of the wireless intelligent audio system， this paper proposes a new adaptive configuration method， which uses the speaker WiFi received signal strength indicator （RSSI） parameters to realize the automatic configuration of the wireless intelligent audio system. The proposed method creates the initial data arrays by collecting the RSSI parameters of the mutual transmit-receiving signals among the wireless speakers， and extracts the data features by statistical analysis methods. The proposed method recognizes the speaker functions by comparing the overlaps of the confidence intervals of the data features. The audio source channels and the speakers can be automatically linked respectively， and the adaptive configuration of the wireless intelligent audio system is achieved. The measured results show that the proposed method is not only stable and reliable， but also can provide users with a higher AI level service satisfaction experience.

Key words： intelligent audio system; Wi-Fi; RSSI; AI; mean value; standard deviation

作者簡介：張予（1965— ），男，教授級高級工程師，碩士；研究方向：無線通信系統(tǒng)研究設(shè)計。