【技术实现步骤摘要】
一种基于近超声的非视距信号识别方法
[0001]本专利技术涉及室内定位
、
信号处理
、
人工智能领域,尤其涉及一种基于近超声的非视距信号识别方法
。
技术介绍
[0002]目前,
GNSS
定位系统已经得到了广泛的应用
。
然而,在室内环境下,由于信号会受到环境的遮蔽影响,因此无法使用
GNSS
进行定位
。
这就增加了对室内定位技术的需求
。
近年来,近超声定位技术由于其覆盖范围广
、
鲁棒性强
、
定位精度高
、
设备兼容度高等特点,已经成为了一种流行的室内定位技术
。
[0003]然而,声信号在非视距
(NLOS)
环境下的传输会受到很大的影响,导致信号弱化
、
失真或完全丢失
。
为了解决这一问题,近年来,近超声非视距信号识别技术应运而生
。
该技术通过智能手机获取信号, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于近超声的非视距信号识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、
采集音频定位数据;
S2、
对所述音频定位数据进行预处理,得到中频信号频谱;
S3、
对所述中频信号频谱进行特征采集,得到特征集合;
S4、
将所述特征集合输入到
Xgboost
识别器中,输出非视距识别结果
。2.
根据权利要求1所述的基于近超声的非视距信号识别方法,其特征在于,所述步骤
S1
具体为:通过音频采集装置采集调制信号,得到视距直达信号
、
非视距绕射和反射信号的混杂音频数据,所述混杂音频数据即音频定位数据;所述音频采集装置包括麦克风
、
智能手机麦克风
。3.
根据权利要求1所述的基于近超声的非视距信号识别方法,其特征在于,所述步骤
S2
包括以下子步骤:
S21、
对所述音频定位数据与原始参考信号进行互相关,得到理论到达时间;对所述理论到达时间提前计算预期到达时间,并延后提取完整信号;对所述完整信号通过样条插值法进行上采样,将信号采样率增加至原先的两倍,获得上采样后的信号;
S22、
计算上采样后的信号与通过样条插值法进行上采样后的原始参考信号的乘积,得到中频信号,所述中频信号表达式为:其中,
s(t)
为声波定位基站发送的原始信号,
r
为接收端接受信号,
τ
d
为声信号传播的到达时间,
B
是带宽,
d
是声信号传输距离,
c
是声速,
T
是信号持续时间,
f
min
是定位声信号的频率最低值;
S23、
对步骤
S22
得到的中频信号进行
FFT
运算,得到中频频谱;
FFT
使用的运算窗为
Nuttall
窗,所述
Nuttall
窗的表达式为:其中,
n
为信号采样点,
N
为信号总长度
。4.
根据权利要求1所述的基于近超声的非视距信号识别方法,其特征在于,所述步骤
S3
中,所述特征集合包含上升时间
、
第一到达径到达时间
、
峰值数量
、
平均附加时延
、
平均均方根时延
、
...
【专利技术属性】
技术研发人员:王智,贾乃征,崔维蒙,王宇威,刘光耀,薛灿,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:
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