音频测距信号实时消噪及半实物仿真

针对声波测距系统噪声复杂,淹没在噪声中的回波难以检测的问题,文章利用时间序列分析法对音频测距系统建立了ARMA模型,采用改进的递推最小二乘算法(RELS)实现了ARMA模型系数的实时估计,在ARMA模型的基础上,利用卡尔曼滤波算法对音频测距信号实时补偿,并构建了一种半实物仿真系统。仿真结果表明,该方法具有很好的实时滤波效果,能有效地抑制噪声,提高回波测距仪的精度。

一种音频测距信号到达时刻估计方法

对音频测距信号到达时刻的精确估计是利用音频信号实现远距离无线传感器网络节点定位的关键。研究比较了几种常用的音频测距信号到达时刻估计方法,并提出了一种基于数字整流处理的到达时刻估计方法。它包括信噪比增强、去除直流分量、全波整流、低通滤波、到达时刻估计等过程。该方法在以dsPIC6014A单片机为控制器的节点进行了实验验证,测试结果表明:处理4 096点(12位量化)数据的计算时间约为1.5 s(10MHz时钟),30m距离处的时间值估计误差小于3.5%。

用音频信号实现无线传感器网络节点间距测量

介绍了一种利用音频信号实现节点间距自主测量的无线传感器网络节点。节点硬件系统包括dsPIC6014A微控制器,512KB的SRAM,2.4G波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。节点通过测量RF同步信号与音频信号的时间差来测量节点间的间隔距离。与国内外的研究相比,节点可以自主完成测距信号的采集、存储和数据分析、计算工作。节点通过采用多次测量数据累加平均及IIR数字滤波技术提高了测距信号的信噪比,利用幅度分析实现了测距信号的到达时刻判别。测试数据表明,该节点最远测距距离可达30m,误差小于3%。

具有自定位功能的无线传感器网络节点设计与实现

介绍了一种具有自定位功能的无线传感器网络节点。它包括dsPIC6014A微控制器、512 KB的SRAM,2.4 GHz波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。节点通过测量RF同步信号与音频信号的时间差来测量节点间的间隔距离,通过获取多个节点的距离参数来实现节点的自定位。利用实时时钟实现的电源管理模块完成节点的工作与休眠状态功耗控制。测试数据表明:该节点最远测距距离超过25 m,误差小于3%,休眠状态时的能源消耗小于12μW.