一种基于可靠度估计的到达时间差滤波方法

描述

摘 要 :由于硬件资源、应用环境等条件限制,各接收站采集的信号中不可避免存在噪声,因此,高精度的到达时间差测量仍极具挑战。文中给出了一种基于可靠度的信号到达时间差滤波方法,在一段时间内采集多组信号,对各组信号进行独立的时差测量和可靠度估计 ;根据可靠度估计滤波算法,滤除低于预设可靠度阈值的测量时差,降低不确定时延导致的误差,提高了单组信号时差测量的准确度。

0 引 言

到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)是一种常用的无线信号源定位技术 [1-4]。它通过测量信号到达各接收站接收天线的时间差,来计算信号源到达各接收天线的距离差,从而计算出信号源的位置。使用该技术进行定位时,到达时间差的测量准确度决定了定位准确度。

影响到达时间差测量准确度的因素主要包括 :各接收站之间的时间同步性、接收信号带宽、接收机采样率等,尤其当信号在空气中非视距传输时,受到应用环境中建筑物、树木等障碍物的影响,信号传输到各接收天线的过程中,可能会出现反射、衍射、散射等现象,使得接收信号引入不确定时延,即测量到达时间差偏离视距距离差,最终导致目标定位不准确 [5-8]。

在实际应用环境中无法做到无遮挡。因此,如何在系统硬件资源、环境因素不变的情况下,利用信号处理技术提高到达时间差的测量准确性,是一个有实际意义且富有挑战的课题。

1 可靠度估计与滤波算法

本文所提方法主要解决非视距传输时接收信号引入的不确定时延,即在信号带宽、采样率确定、环境因素不可避免的情况下,如何提高两路信号到达时间差测量准确度的问题。为解决上述问题,提供了一种基于可靠度估计的时差测量滤波算法,该方法对一段时间内的多个时刻点获取的几组信号进行时差测量,然后计算每个独立时差的可靠度,最终滤除可靠度低的时差。在上述方法中,假设多组信号采集过程中,信号源的位置基本不变,因此,使用该方法时,应根据信号源移动速度选取采集组数和采集时间间隔。

1.1 互相关法测量时差

设 2 个接收站 S1 和 S2,在一段时间 [tmin, tmax] 内的 X 个时刻点 (t1, t2, ..., tX) 采集了 X 组信号。设该段时间内,信号源位置变化很小,可忽略不计(依据信号源移动速度,通过对tmax-tmin 进行合适选取设计,可满足该假设条件)。

各接收站通过接收天线接收到信号后,通过接收机信号放大、下变频、A/D 采样等处理后,将得到同相分量 I 路与正交分量 Q 路信号,fs 为接收机 A/D 采样频率。设接收站S1 在 t1 时刻采集的信号经过处理后,得到的同相信号分量为I1t1(n)、正交信号分量为 Q1t1(n),接收站 S2 在 t1 时刻采集的信号经处理后的同相信号分量为 I2t1(n),正交信号分量为Q2t1(n),则接收站 S1、接收站 S2 在 t1 时刻的信号幅度序列A1t1(n)、A2t1(n) 可表示为 :

无线信号

设 Rt1(m) 为 2 个信号幅度序列的互相关函数,通过求互相关峰值对应的时间变量可求得 2 个序列的时差。

无线信号

式中:m 为时间变量,表示将信号延迟或提前 m 个采样间隔周期;|·| 为求绝对值运算; 当 (n+m) [1, N] 时,A2t1(n+m)=0;M 为算法预设参数,设系统监控区域为 D,当信号源处于该区域内任一位置时,信号源与接收站 S1、接收站 S2 的最大视距距离差为 Lmax,M 可由下式计算得到:

无线信号

式中:c 为电磁波在空气中的传播速度,c ≈ 3×108 m/s;fs为 A/D 采样频率。

当互相关最大时,此时对应 2 个信号的时差。即求出互相关最大时的时间变量 ,然后换算为时间差 TDOAt1,如下所示 :

无线信号

1.2 测量时差可靠度估计

计算时差互相关时,互相关函数的峰值越凸起,则该时差测量值越可信,即可靠度越高。定义时差测量值的可靠度为 Dept1,可按下述方法进行估计。

(1)计算出互相关的峰值 Rmt1ax :

无线信号

(2)将互相关函数 Rt1(m) 归一化到 [0, 1] 区间,设归一化后的互相关函数为 t1(m) :

无线信号

(3)求归一化的互相关函数 t1(m) 的平均值 t1ave:

无线信号

(4)求时差测量值 TDOAt1的置信度 Dept1:

无线信号

1.3 时差滤波算法

求出 2 个接收站在 X 个时刻点(t1, t2, ..., tX)采集到的信号的时差(TDOAt1, TDOAt2, ..., TDOAtX),以及它们对应的可靠度(Dept1, Dept2, ..., DeptX)。预设可靠度阈值为 DepLth,时差滤波算法是将可靠度低于阈值 DepLth的时差滤除。

无线信号

2 实验结果

为测试可靠度估计的时差测量滤波算法的有效性,搭建测试平台,4 个接收站通过与处理中心相连,站与站之间相距约 500 m,在处理中心的控制下,在指定时刻开始采集200 组数据,2 个相邻时刻相差 10 ms,采样率 fs=14 MHz,各接收站每次采集 N=4 096 个点,输出 IQ 两路信号。4 站接收机布置示意图如图 1 所示。

无线信号

将信号源分别置于 4 站接收机所包含区域的东、西、南、北、中 5 个定点位置进行 TDOA 定位测试,在可靠度估计滤波算法使用前和使用后分别计算定位误差,对比结果见表 1、表 2 所列。

无线信号

通过测试对比,证明可靠度估计滤波算法可以滤除受环境噪声影响严重的采样信号,有效解决信号在非视距传输时引入的不确定时延,提高定位时差的测量精度,从而提高TDOA定位精度。

3 结 语

本文针对信号在空气中非视距传输时,受应用环境中建筑物、树木等障碍物的影响,使得接收信号引入不确定时延的问题,提出对每个时差测量的结果进行可靠度估计,滤除可靠度低的时差测量结果。测试结果表明,此举可以有效避免噪声(接收机内部噪声、外界干扰信号、环境遮挡等)对单次时差测量的影响,提高 TDOA 定位准确度 [9-10]。

审核编辑 :李倩

 

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