论文研究-超声回波信号包络相关时延估计优化算法.pdf

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相关函数的时延估计方法是脉冲回波测距常用的算法。常规的算法直接以回波采样数据为样本处理,运算处理的数据量过于庞大,在嵌入式系统中实现困难且实时性差。提出将采样数据预处理,并以面向该应用采取的递归算法,快速获取相关系数的优化算法。可满足回波时间测量的精度,并显著降低数据存储器的需要量和数据的处理量。实现方法简便可靠,具有较高实用性。
1562012,48(20) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 通过对原始采样数据的预处理过程,(1)获得的 r(n) A ∑(nk+ 样木数量为原始采样数据量的1/k。(2)将存储器的 需量降低为原来的1/k(3)样本数据的时间间隔t, t-S(nTJ) X(n) 即回波时间分辨率仍可满足实际测量需要。数据预 T(n) 处理后,采用常规逐点运算进行相关运算的数据量 图1超声波测量优化相关算法 将为原来的1/k,运算量可降低为原来的1/k2。 5实验结果与分析 4优化包络能量相关算法 本文通过仿真与实验方法验证算法的正确和有 由公式(5)可知,超声波发送信号)回波信号效性。传感器工作频率为12kHz,采样速率为 样本数据Y(n)的包络之间的互相关函数C(m)为: 500kHz。该系统测量范围为3米,要求距离测量的 分辨率为2mm,回波的数据时间采集时间为20ms, C(m)=∑7(n)Y(n+m),m=0,1,…,N-M(12)不包括盲区时间(0.6ms)。通过实验装置采集回波 式中,N是样本序列X(m)的长度,M是发送信号 数据,再通过串行接∏传输到计算机存储。首先利 用 MATLAB软件分析验证上述算法的正确性。原始 T()包络序列的长度,这里,N>M。发送信号r(m)的采样数据波形如图2(a)所示,数据样本数为 的包络为一矩形,包络的幅度均取值为1。通过分析1×104。根据公式(9)计算求得数据的压缩比率K 上式,可以看出在该应用中,互相关函数在各采样点为588,实际取值为4,压缩后同波样本数据量减少 n(0 N-m)的取值c(m)具有如下含义:以宽为2500,如图2(b)所示。根据实际超声波发射的脉 度为m的矩形窗口在回波信号样本上向右滑动,滑冲信号宽度(实际对应20个回波样本数据的宽度) 动范围为0,1…,N-M,窗口范围内各样本数据的和压缩后的回波样本数据,通过公式(13)可求出其 4面积和即为该采样点的互相关系数C,m)。由于在相关函数,如图2(c)所示。可见,相关函数最大值对4 向右的滑动过程中,由于每相邻的两个采样点对应应的时间即为回波时间的估计数值。 的样本数据大部分相同,仅把最左边的和最右边的300 新陈代谢。 100 根据上述分析,可以得到计算互相关系数C( 的递归方法: 010002000300040005000600070008000900010000 CO)=∑X(m) (a)原始采样数据(分辨率为2us) C()=C,(0)-x(0)+X(M) (13) C,(=Cn(-1)-X(i-1)+X(M+i-1) 为一矩形窗口。通过该算法,将常规计算互相关系x1③)压缩处理后的数据(K=4(分辨率为W350 500 1000 1500 2000 C,(N-M)=C,(-M-1)-X(-M-1)+X(N-1) 可见,采取的递归的运算方法,是由于发送包络 数的计算量简化,采用逐点运算时,运算量将由NM 次的乘法运算简化大约为3×(N-M)次的加减运算。三 500 计算完成样本数据的相关系数Cr(O)-C,(N-M) l000 1500 2000 2500 后,从中找到最大值对应的采样点L,则回波延时估 (c)相关函数数据(分辨率为8μs) 计数值: 图2 Matlab数据处理过程 L-M)xk 根据公式(10)可知,在该处理过程中,回波延时 (14) 的时间t分辨率为4/即32s,仍然满足系统对回 算法实现如图1所示。 波时间分辨率的要求。同时将原始的采样数据量降 王宏江,郭会军,李军怀:超声回波信号包络相关时延估计优化算法 2012,48(20)15 低为原米的14,由于数据预处理是在数据采集过程6结束语 屮进行的,存储器单元的使用量也降为原来的14。 通过对超声波回波采样数据的预处理。在满足 计算互相关系数时,优化的算法采用了递归计算方法,回波时间测量分辨率要求的前提下,通过压缩使样 使原本需要N·M次的乘法运算仅用大约3N-M)本数据的间隔合理放大。采用递归方法确定相关函 次的加减运算代替了。因此有效地提高了运算的效率。数系数的计算方法,显著降低算法存储器量的同时, 在此基础上,利用NXP公司的ARM7芯片进一步提高了测量的实时性。因此该算法具有较高 LPC2138研制了实验装置,编制实现了该优化算法,的实用性。 由于该算法使用的存储器数量较小,不需要扩充额 外的数据存储器芯片。处理器运行的频率为参若文献 60MHz,算法程序由C语言编程实现,经过测试运行[]程晓畅,苏绍景,王跃科,等超声回波信号调制及其包络 该算法花费的时间小于15ms,满足了实时性的要 相关时延估计算法[传感技术学报,206,19(6) 求。表1为在室温下实测的一组数据及误差,表格中 2571-2577 偏差表示回波时间与实际距离比值与其平均数值偏[2 Gueuning F E Accurate distance measurement by an au 差的百分数。表明该算法在时间佔计上的分辨率和 tonomous ultrasonic system combining time of flight 精度满足了实际测量要求。 and phase shift methods [].IEEE Trans on Instruments and measurement.1997,46(6):1236-1240 表1实际测量数据及误差 3]张鸣张宏建.一种逐点连续计算相关函数的方法门仪器 实际距离/m回波估计时间ms偏差/(%) 仪表学报,1997,18(3):278-281. 0.516 3.02 0.1263 4]潘仲明,简盈,王跃科.基于两步相关法的大量程超声波测 1.074 0.1451 距技术小电子测量与仪表学报,2006,20(5):73-76 1.496 8.77 0.0871 [5]周立功,张华深入浅出ARM7LPC213x/LPC214x(上 11.70 -0.0256 册)[M北京:北京航空航天出版社,2006 2.494 -0.0581 6]胡广书数字信号处理—理论、算法与实现[M」北京:清 2.993 17.52 0.0632 华大学出版社,1996 (上接149页) simulation study cp/proc of IEEE Intl Conf on Computer 21叶健,葛临东,吴月娴.一种优化的RBF神经网络在调制识 Science and Information Engineering, 2009: 641-645 别中的应用[自动化学报,2007,33(6):625-654 [8]赵志刚,单晓红一种基于遗传算法的RBF神经网络优化 方法「计算机工程,2007,33(6):211-212 [3 Stubbings T, Hutter H Classification of analytical images [9]刑桂华,朱庆保基于蚂蚁算法的RBF网络参数的两阶段 with radial basis function networks and forward selec 优化[J计算机工程与应用,2005,41(27):56-59 tion]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Sy 10]丁宏锴,萧蕴诗,李斌宇,等基于 PSO-RBFNN的非线性 tems.1999,49(2):163-172 系统辨识方法仿真研究[J系统仿真学报,2005,17(8) [4] Chen S, Wolfgang A, Harris C J, et al. Symmetric RBF 1826-1829 classifier for nonlinear detection in multiple-antenna-aided ]陈伟,冯斌,孙俊基于QPS(- RBE NN的混沌时间序 systems[J].IEEE Transactions on Neural Networks, 2008 预测小]计算应用研究,2007,24(5):68-70. 19(5):737-745 [12]付国江,王少梅,刘舒燕含速度变异算子的粒子群算法[] [5] Chen S, Billins S A Neural networks for nonlinear dy- 华中科技大学学报:自然科学版,2005,33(8):48-50 namical system modeling and identification[j Interna- [13] Lee Cheng-Ming, Ko Chia-Nan Time series prediction tional Journal of Control, 1992, 56 (2): 319-346 using RBF neural networks with a nonlinear time-varying [6]张友明,李庆国,戴冠中,等一种RBF网络结构优化方法 evolution PSo algorithm[J]. Neurocomputing, 2009, 73 控制与决策,1996,11(6:667-671 449-460 [7] Man chun-tao, Wang Kun, Zhang Li-yong. A new training[14]苏成利非线性模型预测控制的若干问题研究[D]浙江 algorithm for RBF neural network based on PSO and 浙江大学先进控制研究所,2006.

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