基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置及方法，基于蝙蝠仿生耳的回声定位装置，使用两个阵元获取的回声就能确定到目标的方位角和俯仰角，定位到目标所在的空间位置，解决了使用双阵元天线无法定位到空间坐标的问题。本发明专利技术所述的基于蝙蝠仿生耳的定位方法，根据蝙蝠耳的滤波特性，使用了神经网络估计空间位置的方法，并且使用了脉冲串估计方法减小了估计角度的误差，得到了精确的方位角和俯仰角。

Target Location Device and Method Based on Bionic Sonar of Big Ear Bat

The invention discloses a target locating device and method based on a large-eared bat double-eared bionic sonar. Based on the echo locating device of a bat bionic ear, the azimuth and elevation angle of the target can be determined by using the echo obtained by two array elements, and the space position of the target can be located, thus solving the problem that the space coordinates can not be located by using a dual array antenna. According to the filtering characteristics of bat ear, the method of estimating spatial position by neural network is used, and the method of pulse train estimation is used to reduce the error of estimating angle, and the accurate azimuth and elevation angles are obtained.

【技术实现步骤摘要】
基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置及方法
本公开涉及目标定位领域，特别是涉及基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置及方法。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提高了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。在天线的阵列信号处理中，如果想利用天线对某一物体进行准确的定位，将天线的位置作为原点，仰角、方位角、距离这三个分量缺一不可。使用发射的信号与回波信号的时间差可以确定距离，利用时延估计或多重信号分类(MUSIC)等算法能够计算出方位角的变化，但是仰角方向上的算法却有待研究。蝙蝠声呐可以使蝙蝠在黑暗和复杂的环境下拥有灵活的运动能力，蝙蝠有许多种类，它们的耳朵和鼻叶各不相同，能够让蝙蝠获得空间中物体的位置信息。作为蝙蝠信号发射部位的鼻叶和接受回声的耳廓经过长期进化，形成了与声呐系统相适应的外在复杂结构，蝙蝠的外耳能够等效为一个声学天线，仅通过两个外耳的声音反射就可以对声场的波束进行调节。对于蝙蝠的定位特性的研究，很多国家的研究者都对此进行了大量尝试。当今基于声波定位技术在工程技术的应用上取得了较大的进步，很多研究表明，使用类似于蝙蝠发出的宽带声信号能够识别物体的空间信息。YamadaY等人研究了能够使用类似蝙蝠头的装置来检测空间中某些位置的信息，并且实现避障功能。RMüller等人模仿马铁菊头蝠的耳廓的动态形变设计了仿生智能耳。DieterVanderelst等人根据他们统计的声音数据提取的特征，将一些自然物体分类，实现了场景识别功能。ItamarEliakim设计了一个使用阵列麦克风回声定位原理的小车，能够自动收集地图信息。然而以上很多研究实验只是应用了双耳时延法估计方位角角度和超声测距原理估算目标距离。对于单只蝙蝠耳的结构对目标方位的准确判断却没有很多的研究，蝙蝠耳接收到的回波所包含的复杂信息也没有被充分运用。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置及方法；第一方面，本公开提供了基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置；基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置，包括：超声发生器，所述超声发生器向待测物体发射超声信号；超声信号经过待测物体反射后被安装在两个仿大耳蝠耳廓内侧底部的两个超声接收器接收；两个超声接收器接收后，将接收的信号送入信号采集器；信号采集器将采集的两个麦克风的信号由模拟信号转为数字信号后送入信号处理器；信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的方位角和俯仰角。所述仿大耳蝠耳廓，包括左仿生耳廓和右仿生耳廓；是对真实大耳蝠的左右两个耳廓分别进行三维扫描，获得大耳蝠耳廓的三维数据；然后通过3D打印机打印获得；打印尺寸为真实大耳蝠耳廓尺寸的n倍，超声信号的发射频率为真实蝙蝠频率的所述仿大耳蝠耳廓，前倾设定角度固定在旋转平台上，所述旋转平台通过步进电机的控制进行旋转；所述步进电机通过控制器控制。发射超声信号为线性调频信号脉冲串，通过改变待测物体相对超声接收器的高度和方位，来实现对待测物体相对超声接收器的方位角和俯仰角的采集。所述超声发射器为超声喇叭，所述超声喇叭的型号包括但不限于Avisoft公司生产的ultrasoundgate。所述超声接收器为超声麦克风，所述超声麦克风的产品型号包括但不限于SPU0410LR5H-QB。所述信号采集器为NationalInstrumental公司的型号包括但不限于PXIe-6358信号采集卡。所述待测物体包括但不限于一个用线吊住的小球。通过控制小球高度测量仿大耳蝠耳廓仰角方向上的定位特性。所述小球可以替换为任何整体尺寸远小于定位装置到该物体距离的目标。反射信号的频带宽度与发射信号相同，系统采样率fs大于50kHz。信号能量特征提取的步骤为：提取反射信号的频率信息，从10kHz开始，分别提取每1000Hz频率范围的能量，形成能量特征。因此，在申请实施例中，直接利用了大耳蝠双耳的形状以及大耳蝙蝠所使用超声的主要成分，并依据蝙蝠声呐直接相关的头部结构设计了装置的主要部分，直接模拟了大耳蝠声呐功能和定位的全过程。在蝙蝠生物声呐系统在空间目标定位的基础上，现已能够实现三维空间中单目标的准确定位。第二方面，本公开提供了基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位方法；基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位方法，包括：步骤(1)：调整仿大耳蝠耳廓的俯仰角，超声发生器向待测物体发射超声信号；步骤(2)：分别安装在左右两个仿大耳蝠耳廓内侧底部的超声接收器，接收超声信号的回波信号；两个超声接收器接收后，将接收的信号送入信号采集器；步骤(3)：信号采集器将采集的两个麦克风的信号由模拟信号转为数字信号后送入信号处理器；步骤(4)：信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的估计方位角和估计俯仰角。作为一种可能的实现方式，所述发射超声信号是chirp脉冲串信号每个chirp脉冲串中包括若干个等间隔的chirp脉冲，单个chirp脉冲为频率从20kHz下降到5kHz的线性调频信号，持续5ms。作为一种可能的实现方式，信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取的具体步骤为：对接收的数字信号分为m帧，通过短时傅里叶变换之后，得到每个回波信号的频谱图。针对频谱图含有回波信号的每一帧区域提取p个频谱数据，作为回波信号的能量特征；因此，最终回波信号的能量特征是一个p*m的二维特征向量；将提取出的二维特征向量转换为一维特征向量，得到两路信号的能量序列：左耳：X＝(x1,x2,...,xp,xp+1,...,x2p,...,xp*m)；右耳：Y＝(y1,y2,...,yp,yp+1,...,y2p,...,yp*m)；作为一种可能的实现方式，神经网络的训练步骤为：采用十折交叉验证方法进行神经网络训练：将所有特征划分为10个子特征集，每个子特征集包含所有采集到的数据的特征；将9个子特征集作为训练集，剩余的一个子特征集作为测试集；分别进行10次验证，以测试神经网络角度估计的可靠性。将训练集的数据特征输入到神经网络中对神经网络进行训练；以两路信号的能量序列作为神经网络的输入值，分别以待测物体在空间中的方位角和俯仰角作为标签，进行神经网络训练；将测试集的数据特征输入到神经网络中对神经网络的分类精度进行测试；当分类精度达到设定阈值时，停止训练，得到训练好的神经网络。作为一种可能的实现方式，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的方位角和俯仰角的具体步骤为：以两路信号的能量序列作为训练好的神经网络的输入值，神经网络输出目标的方位角和俯仰角。作为一种可能的实现方式，基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位方法，还包括：步骤(5)：使用滑动窗计数平均法，对步骤(4)获取的待测物体的估计方位角和估计俯仰角进行处理，得到精确的方位角和精确的俯仰角；或者，使用滑动窗累加法，对步骤(4)获取的待测物体的估计方位角和估计俯仰角进行处理，得到精确的方位角和精确的俯仰角。作为一种可能的实现方式，滑动窗计数平均法的具体步骤为：在每个脉冲获得了单脉冲估计方位角和估计俯仰角之后，采用一个滑动窗进行最终的角度估计，对于N个估计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置，其特征是，包括：超声发生器，所述超声发生器向待测物体发射超声信号；超声信号经过待测物体反射后被安装在两个仿大耳蝠耳廓内侧底部的两个超声接收器接收；两个超声接收器接收后，将接收的信号送入信号采集器；信号采集器将采集的两个麦克风的信号由模拟信号转为数字信号后送入信号处理器；信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的方位角和俯仰角。

【技术特征摘要】
1.基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位装置，其特征是，包括：超声发生器，所述超声发生器向待测物体发射超声信号；超声信号经过待测物体反射后被安装在两个仿大耳蝠耳廓内侧底部的两个超声接收器接收；两个超声接收器接收后，将接收的信号送入信号采集器；信号采集器将采集的两个麦克风的信号由模拟信号转为数字信号后送入信号处理器；信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的方位角和俯仰角。2.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述仿大耳蝠耳廓，包括左仿生耳廓和右仿生耳廓；是对真实大耳蝠的左右两个耳廓分别进行三维扫描，获得大耳蝠耳廓的三维数据；然后通过3D打印机打印获得；打印尺寸为真实大耳蝠耳廓尺寸的n倍，超声信号的发射频率为真实蝙蝠频率的3.基于大耳蝠双耳廓仿生声呐的目标定位方法，其特征是，包括：步骤(1)：调整仿大耳蝠耳廓的俯仰角，超声发生器向待测物体发射超声信号；步骤(2)：分别安装在左右两个仿大耳蝠耳廓内侧底部的超声接收器，接收超声信号的回波信号；两个超声接收器接收后，将接收的信号送入信号采集器；步骤(3)：信号采集器将采集的两个麦克风的信号由模拟信号转为数字信号后送入信号处理器；步骤(4)：信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取，将能量特征输入到训练好的神经网络中，识别待测物体的估计方位角和估计俯仰角。4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述发射超声信号是chirp脉冲串信号每个chirp脉冲串中包括若干个等间隔的chirp脉冲，单个chirp脉冲为频率从20kHz下降到5kHz的线性调频信号，持续5ms。5.如权利要求3所述的方法，其特征是，信号处理器对接收的数字信号通过短时傅里叶变换进行信号能量特征提取的具体步骤为：对接收的数字信号分为m帧，通过短时傅里叶变换之后，得到每个回波信号的频谱图；针对频谱图含有回波信号的每一帧区域提取p个频谱数据，作为回波信号的能量特征；因此，最终回波信号的能量特征是一个p*m的二维特征向量；将提取出的二维特征向量转换为一维特征向量，得到两路信号的能量序列：左耳：X＝(x1,x2,...,xp,xp+1,...,x2p,...,xp*m)；右耳：Y＝(y1,y2,...,yp,yp+1,...,y2p,...,yp*m)。6.如权利要求3所述的方法，其特征是，神经网络的训练步骤为：将训练集的数据特征输入到神经网络中对神经网络进行训练；以两路信号的能量序列作为神经网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马昕，张森，卢红旺，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37