定位性能（共7篇）
定位性能 篇1
一、引言
被动定位在许多领域都得到了广泛应用, 并取得了实质性的进展。水下目标定位跟踪的主要手段仍是依赖于几何原理的水声学定位方法[1], 在被动定位中的各种方法中, 由于设备本身并不需要发射任何信号, 设备不会被其他装置探测到, 仅需要利用目标辐射的信号就能实现对目标的位置估计它主要采用从目标辐射出的到达接收基阵各个阵元的信号之间的差异来进行探测, 从而计算得到目标的方位和距离。与主动定位相比, 被动定位可以得到比主动定位更高的取样帧率[1], 能够实现对各种目标的跟踪和运动轨迹的测量, 对其进行深入研究具有十分重要的意义。
二、球面内插算法[2]
球面内插算法 (Spherical Interpolation Method) 主要是利用声波波阵面曲率的变化, 以阵列中各个基元之间的TDOA为依据, 对目标的位置信息进行估计的方法。
作为实际应用中一种比较传统的目标位置估计算法, 球面内插算法是Smith于19世纪八十年代末期首先提出的, 基于时延估计值并得到广泛应用的一种优秀的被动定位估计算法。
尽管存在很多种基于TDOA的目标位置估计算法, 但由于球面内插算法独有的特点和性能优势, 使得该算法被广泛地应用到多种场合, 尤其是对实时性具有较高要求的情况。影响球面内插算法性能的主要因素有时延精度、基元精度、基阵孔径及目标距离, 对于采用TDOA进行被动定位的算法而言, 若时延数据存在误差, 球面内插算法的定位误差也明显小于其他算法。
三、阵元间距及孔径对定位结果的仿真分析
被动定位性能的好坏受到基阵的有效孔径大小的显著影响, 但在实际的设备中, 若充分利用舰船的上限扩大基阵的有效孔径, 且使用刚性的连接方式连接各个基元的话, 往往不利于布放和回收, 因此可以采用软连接的方式进行连接, 即可以以柔性阵的方式构造接收基阵, 此时基阵的阵形和每个基元的位置就是随时变化的。根据柔性阵特性进行阵元间距及孔径对定位结果的仿真分析。
首先对阵元间距的波动特性 (阵元间距曲线波动的振幅以及周期) 对阵元坐标位置和测距结果的影响进行分析, 得出了阵元坐标位置和目标距离曲线的波动周期与阵元间距的波动周期相同, 阵元坐标位置和目标距离曲线波动的幅度随着阵元间距波动幅度的增大而增大。
其次, 对阵元间距随机误差对阵元坐标位置和测距结果的影响进行分析, 得出了阵元坐标位置和测距结果的随机误差随着阵元间距随机误差的增大而增大, 当阵元间距的随机误差增加2mm时, 目标距离 (100m) 的随机误差就能够增加0.3m左右。
第三, 分析了阵形孔径大小对测距结果的影响, 得出了当阵形孔径 (水平孔径或垂直孔径) 越大时, 目标距离曲线的波动幅度就越小, 即阵元间距的波动对测距结果的影响越小, 测距结果越贴近实际值。
最后, 分析得到了目标距离越远, 测距结果的波动幅度越大的结论。
四、收发换能器间距对测距结果的影响
首先对阵元间几种可能的几何关系进行了分析, 然后在理论上对收发换能器间距对阵元间距实际值产生的影响进行分析。
随后对海上试验数据进行分析, 发现与5#阵元相关的阵元间距的修正与否, 对于结果的影响是关键性的。阵形孔径越大, 收发换能器间距对测距结果产生的影响就越小。收发换能器的间距越小, 则其对测距结果产生的影响就越小。
最后, 对阵元间距修正进行仿真分析, 得出经过阵元间距修正后的测距结果要好于未修正时的测距结果。同时, 垂直孔径越大, 收发换能器间距对测距结果的影响就越小。
五、结束语
本文的主要工作是对基于球面内插算法的柔性阵被动定位性能进行分析。
在研究过程中, 取得了一些积极的成果, 同时, 也发现了有需要改进和进一步深入的地方。
参考文献
[1]任伟.基于水声信道时延匹配的被动定位方法研究[D].东南大学2009
[2]J.O.Smith and J.S.Abel, Closed-Form Least-Squares Localization of Multiple Broad-Band Emitters From Time-Difference-Of-Arrival Measurements[J], SCT Technical Memo 5517-01, February 1986
定位性能 篇2
不同于美国全球定位系统 (GPS) 及俄国格洛纳斯卫星导航系统
(GLONASS) 星座由单一的MEO卫星组成, 北斗系统星座不但包含了MEO卫星, 同时还有GEO卫星和IGSO卫星。GEO卫星周期和地球自转周期一样, 并且GEO卫星轨道面和地球赤道面重合, 相对地球静止不动。IGSO卫星的轨道高度和GEO卫星的轨道高度一样, 但是和地球赤道面形成55°夹角。IGSO卫星轨道周期和地球自转周期一样。相对于地球上的观测者, IGSO卫星轨迹形似 “8”字。由于北斗系统星座与其它卫星导航定位系统有很大区别, 所以很有必要对其进行分析。
1 北斗系统导航卫星在不同纬度下的可视分析
过去有诸多学者对北斗系统的星座进行过分析, 但大多基于仿真数据。如利用仿真数据分析北斗系统星座, 探讨北斗系统星座在不同区域的可视性。该文分别以北京和近赤道地区为例计算卫星的天空视图, 结果显示, 在亚太低纬度地区, BDS的GEO和IGSO卫星全部在视野以内。在高纬度地区 (北京) , GEO卫星全
部在视野以内, 且全部分布在观测者视野的南半部分, IGSO卫星会在某些时刻运行到视野以外。为了更加客观地分析北斗系统的特点, 收集了一个轨道周期的北斗系统广播星历数据 (日期为2012年5月29日) 。其计算结果表明在亚太地区赤道附近, 所有的GEO与IGSO卫星都可视, 并且GEO卫星分布在东西方向的正上空。IGSO卫星在整个轨道周期都可跟踪到, 并且卫星高度角在整个轨道周期内大于22.5°。在亚太高纬度地区 (北京) , GEO卫星分布在观测者视角的南半部分, IGSO卫星部分时刻会运行出视野以外, 但大部分时候, IGSO卫星相对于地球上高纬度地区观测者可视。和GPS、GLONASS等卫星导航系统比较起来, 对于亚太地区的观测者, 北斗系统卫星星座具有更加高效的利用率。
2 北斗系统相对静态定位精度性能分析
目前为止, 北斗系统已经能为亚太地区提供无源定位服务。为验证北斗系统相对静态定位精度, 在北京地区利用两台BDS/GPS接收机收集了6期 (每期观测时长为20 min) 静态数据, 接收机的采样频率设置为1 Hz, 基线长度约633 m, 为了降低多路径的影响, 卫星截止高度角设为15°。采用基于MWWL组合观测值和总电子含量变化速率技术探测与修复北斗系统和GPS相位观测值周跳。这种周跳探测方法能够精确探测与修复载波相位观测值上的小周跳。利用双差相位观测值组成观测方程, 可估计出位置参数与整周模糊度浮点解, 并用最小二乘降相关分解法方法进行整周模糊度的固定, 回代观测方程, 可估计出高精度的基线向量, 结果见图1及图2。
图1和图2结果表明, 单独利用北斗系统和GPS进行基线估计, 两者的精度相当。我国北斗系统已经具有为亚太地区测绘及相关部门提供高精度的定位服务能力。
3 北斗系统实时高精度动态定位精度性能分析
GPS已广泛应用于实时高精度动态定位领域, 为大坝、桥梁等大型工程提供安全监测提供技术手段。利用单历元算法 “实时”分别处理15 min北斗系统和GPS观测值, 得到三个坐标轴方向误差的时变序列 (见图3) 。在X轴与Y轴方向上, GPS误差小于北斗系统。Z轴方向上, 北斗系统与GPS误差相当。
4 结语
到2012年底, 北斗系统已能为亚太地区提供无源导航定位服务。该文利用BDS/GPS双频接收机接收广播星历和观测数据, 计算北斗系统卫星一个轨道周期内的卫星位置, 并分析北斗卫星在亚太地区不同纬度情况下的可视情况。结果表明北斗卫星的利用率在亚太地区比GPS卫星更好。在近赤道地区, 所有北斗系统的GEO和IGSO卫星在整个轨道周期内都为可视;在高纬度地区, GEO卫星在整周轨道周期内可视, IGSO卫星在大部分的轨道周期内都可以被高纬度地区北斗系统接收机跟踪到。分别以6期 (每期20 min) 北斗系统和GPS静态观测值计算基线, 两者的精度相当, 最大偏差不超过4 mm。利用单历元算法 “实时”计算每个历元的位置变化量, 在X轴和Y轴方向上, 北斗系统的精度比GPS稍差, 在Z轴方向上, 北斗系统的精度和GPS相当。同时, X轴和Y轴上出现的较大误差并没有一种随机性, 随着北斗系统的建立和完善, 这种误差一定能够得到有效地去除和削弱。
摘要：该文通过收集北斗导航卫星的实际数据, 计算北斗系统卫星一个轨道周期内的卫星位置, 并分析北斗卫星在亚太地区不同纬度情况下的可视情况。结果表明, 北斗卫星的利用率在亚太地区比GPS卫星更好。
关键词：北斗,导航卫星,定位性能,精度
参考文献
[1]刘路沙.北斗卫星为神州导航[J].中国测绘, 2010 (4) :24-25.
定位性能 篇3
卫星有源接收天线由天线和所带低噪声放大器两部分组成,在接收天线性能测试过程中,受天线自身所带放大器增益的限制,其输出的信号功率无法达到后端测试设备最低输入灵敏度的要求,存在接收天线与测试接收机接口会出现不匹配的问题。在天线与测试设备之间必须增加一个接口转换装置才能有效地完成天线性能的测试。
1 有源天线性能测试
一般无源天线测试的基本原理框图如图1所示。
随着卫星定位系统应用领域的扩大,许多情况下要求必须对其接收天线的性能进行测试。
在微波暗室完成卫星接收天线性能的测试,标准天线只能作为发射天线,因为卫星有源天线内含有低噪声放大器,其工作模式为纯接收方式。发射与接收之间的间距是固定的。用于反映信号场强大小的接收机性能也是固定的。另一方面卫星接收天线一般是对-140 dBm的微弱信号进行放大,其增益动态范围和输出端口的动态范围很小,一般用它来对接收机的增益进行补充,因此反馈给它的输入信号功率电平不能太大。有源接收天线其输出端的功率为-120 dBm左右,而微波暗室里的场强接收机(实验室里的频谱分析仪、网络适量分析仪等接收设备等)接收灵敏度为-80 dBm左右,所以在整个测试回路里必须有40 dB左右的增益补充。
所以在实际测试过程受测试条件和待测天线自身所带放大器增益限制,卫星有源接收天线输出端口的信号功率无法达到微波暗室场强测量接收机的正常接收灵敏度要求。另外正常工作时有源天线的工作电源是后端接收机通过射频电缆供給,而在暗室进行测试时场强接收机无此能力,这样就存在接口不匹配的问题。
基于在微波暗室测量卫星有源接收天线所存在的问题,在待测天线与后端测试设备(场强接收机、频谱分析仪、网络分析仪等)之间增加一个接口转换装置来满足后级测试设备的需求。
2 有源接收天线性能测试接口转换装置
接口转换装置在整个测试链路的位置,与前端待测天线、后端测量设备之间的连接关系如图2所示。
接口转换装置安置在待测有源天线和测量仪器之间,它必须对由卫星接收天线接收下来的射频信号具有大于40 dB的增益;为保证整个传输链路信号的信噪比,必须具有低的噪声系数(小于1)并满足电路匹配和供电匹配。
按照测试要求待源天线与后端测试设备之间的接口转换装置包括:与有源天线、后端测试设备对应的SMA接头;具有一定功能的低噪声放大器;直流电源隔离电路;防浪涌冲击电路。其接口转换装置的结构如图3所示。
2.1 直流电源隔离电路
直流电源隔离电路除给接口转换装置提供一正常工作电压外还要给卫星接收有源天线里的低噪声放大器提供一低纹波的工作电压。其技术特点是输出多路低纹波的±12 V,±5 V的工作电压。实际电路用目前技术比较成熟的微带传输线、瞬态电压抑制二极管、电阻、电容、电感及DC/DC模块等器件就可以实现。
2.2 低噪声放大器
低噪声放大器是接口转换装置的核心器件,为接口装置提供了适宜的增益(大于40 dB),保证了装置的噪声特性(前级放大器的噪声系数在0.9左右,由于它起的是一个桥梁作用,其噪声系数也必须小于1),满足了测试过程中射频信号变化的线性动态范围(动态范围在60 dB左右)。
接口转换装置输出增益就是所设计低噪声放大器的增益。该放大器的增益与所测天线自带的放大器的总增益在60 dB左右即可满足使用要求。一级放大电路仅能提供小于20 dB的增益,而有源天线自带放大器增益只有十几分贝,所以该低噪声放大器设计成两级放大器,器件采用ATF54143晶体管。
对第一级放大电路优先考虑噪声系数,后一级放大电路主要考虑稳定性, 第一级输入按最佳噪声设计匹配电路,输出对增益的平坦度进行一定的补偿,第二级按最大增益设计匹配,使放大器有较高的增益,并使幅频特性为最佳平坦。其低噪声放大器结构框图如图4所示。
低噪声放大器的偏置电路中晶体管的S参数和噪声系数是在特定的静态工作点测得的,静态直流工作点不同,各参数也会有变化,为了准确地设计,选择参数测定时的工作点为放大器的工作点。图5是取静态工作点为Vds=4 V,Ids=10 mA ,得到Vgs=0.45 V的直流特性曲线,m1所指曲线为选定的直流特性曲线。
匹配电路包括输入、输出和级间匹配电路,设计中借助Smith 圆图完成匹配电路的设计。
2.3 防浪涌冲击电路
防浪涌冲击电路是阻止整个天线测试过程中浪涌电流对有源天线及低噪声放大器的损坏,有效地保护了整个信号接收链路里的测试装置。电路实现采用专用绕线电阻、高频二极管、高频三极管、电感、电容进行组合,形成防浪涌冲击电路。
3 仿真验证
ADS是在射频微波领域具有强大的功能、丰富的模板支持和高效准确的仿真能力的EDA软件,包括从频域和时域电路仿真到电磁场仿真的全套仿真技术。
利用ADS仿真软件对低噪声放大器电路进行仿真。仿真得到的低噪声放大器工作频率为1.3～1.8 GHz,NF<0.76 dB,Gain>30 dB 、输出驻波比:VSWRout≤2.1,输入驻波比:VSWRin≤1.7。其性能指标以及其曲线如图6～图9所示。
从图6中可以看出在1.3～1.8 GHz之间,两级放大器的增益大于设计指标要求的30 dB。
在两个稳定性测量方程 Mu 和 MuPrime下满足稳定性的要求。
从仿真结果看,基于ATF-54143射频晶体管实现的低噪声放大器具有宽的线性功率范围(比所测天线自带的低噪声放大器的线性功率范围宽30 dB左右)、大的功率增益(该放大器的增益与所测天线自带的低噪声放大器的增益加起来总增益在60 dB左右)、低的噪声系数(噪声系数与增益之比远小于所测天线自带的低噪声放大器的噪声系数与增益之比)和低的增益平坦度(0.1 dB)。
4 结 论
本文提出了在待测有源天线和测量仪器之间连接一个接口转换装置。该装置由SMA接头、低噪声放大器、直流电源隔离电路和防浪涌冲击电路构成。仿真表明,该低噪声放大器具有宽的线性功率范围、适宜的功率增益、最佳的噪声系数和低的增益平坦度。该接口转换装置能有效地完成在微波暗室里进行的卫星有源接收天线性能测试。
该接口转换装置还可用于实验室通过网络分析仪或频谱分析仪对类似卫星信号这样的微弱信号进行分析,具有一定的实用价值。
参考文献
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定位性能 篇4
带宽型业务一直是国际运营商各项增值业务和行业应用产品的基础, 在业务收入中占较大比重。分析报告显示未来5年带宽类业务收入总体趋势走势平稳, 但业务结构正在发生巨大转变:IP VPN和L2 VPN将替代传统电路出租业务, 成为未来带宽型业务的主流产品;而二层VPN相对于三层VPN具有安全性高、保密性高、组网灵活、转发效率高等优势, 深受中高端客户的青睐。但另一方面, 由于其二层的组网方式, 缺乏故障管理和性能监测机制, 运营商在推广二层VPN产品时, 受到运维难度大的制约, 影响市场的推广和商机。
随着以太VPN业务的不断发展, 标准化组织相继推出了802.1ag和Y.1731等以太网OAM机制, 使得二层VPN的质量监测和故障定位成为可能。本文将介绍二层VPN (包含VPLS、VLL) 业务及实现方式, 分析以太网OAM的技术原理及实现机制, 并在此基础上给出二层VPN产品运营中的故障定位与性能监测部署方案。
1 二层VPN业务与实现方式
1.1 二层VPN业务介绍
目前运营商提供的二层VPN业务, 都是基于MPLS的解决方案, 运营商可以在统一的MPLS网络提供基于不同媒介的二层服务, 按照MEF的标准, 二层VPN又分为以下两类:
VPLS:支持多点到多点拓扑, 只支持以太网类型接入;
V L L:支持点到点拓扑, 可以支持AT M、F R、VLAN、Ethernet、PPP等不同介质、不同协议的接入;
二层VPN业务与IP VPN非常相似, 都是基于运营商MPLS技术构建的用户VPN, 他们最大的区别在于L2 VPN可以把运营商网络模拟成二层的以太网交换机, 用户可以通过二层实现互通, 并且封装格式支持以太网封装、VLAN封装、Qin Q封装等形式。基于二层互联的VPN的一个最大优点是用户的私网路由不需要通告给运营商, 在网络规划部署和保密性能方面具有优势。
1.2 二层VPN业务实现方式 (如图1所示)
二层VPN的实现方式如下:
(1) 在承载网络启用MPLS和LDP协议, 在各PE路由器间建立MPLS LSP隧道;
(2) 采用Martini方案, 配置内层标签分发、交换协议, 在各PE路由器之间建立VC通道 (VC通道建立后就可实现VLL业务) ;
(3) 在PE与CE相连的接口上配置VPLS的封装方式, 形成跨各客户站点的业务桥接域;
(4) 具有桥接能力的PE路由器学到本地MAC地址, 并通过泛洪方式 (flooding) 传送到其它PE路由器;
(5) 每个PE路由器都针对不同的VPLS形成一个独立的基于MAC地址的转发表 (FIB) , 并实现基于该FIB表的报文转发。
1.3 接入网络侧 (CE-PE) 业务实现方式
客户CE接入运营商网络的方式有两种, 一是客户CE设备直接接入运营商网络PE路由器, 二是客户CE通过延伸交换机接入运营商网络PE路由器。
对于网络可靠性要求高的客户, 可根据当地网络条件, 将客户的一或两台CE路由器通过不同的电路连接到运营商网络上不同的PE路由器或延伸交换机。两条接入电路可以配置为主备方式, 即正常情况下二层VPN业务只在主电路上承载, 另一条电路作为备份, 在主电路中断时承载业务;也可以配置为负载分担方式, 即客户选择部分路由的二层VPN流量由双接入电路之一承载, 另外部分路由的二层VPN流量由另一电路承载, 其中任一条电路中断时, 流量自动迁移到另外一条电路。
2 二层VPN以太网OAM
2.1 以太网OAM的几个国际标准
OAM (Operations, Administration, and Mainte-nance) 即操作、管理和维护, 主要是通过故障检测、告警、定位和隔离等手段提高网络的运维水平。OAM技术在SDH和ATM中已取得成功的应用, 实践证明它能有效地降低运行维护成本, 最大限度地有效利用投资。随着电信管制政策的开放、电信竞争的引入与加剧, OAM技术受到工业界 (尤其是运营商) 的空前重视。
由于Ethernet的简单性、低成本、高可扩展性、对突发流量的很好支持等优势, 传统电信网络逐步向Ethernet发展, Ethernet取代传统电路已经是大势所趋。但是Ethernet网络相比SDH, 也有着很多不足, 其中的一个就是可管理性差, 这包括很多方面, 定位故障的手段不丰富, 定位故障的速度慢, 从而导致网络恢复时间慢, 维护成本高。
目前业界主要的以太网管理协议标准有2个:
(1) 802.1ag标准:IEEE提出, 为了解决Ethernet网络中的可管理性问题 (故障管理) , 引入如SDH中的故障管理性能。
(2) Y.1731标准:ITU基于802.1ag提出的补充, 主要增加的功能如performance monitor等, 更加全面地考虑了电信网络在性能监测方面的需求。
两者的主要功能模块和联系如图2所示:
2.2 IEEE 802.1ag标准
802.1ag是IEEE在标准制定过程中的编号, 该标准是对802.1Q协议的修订。IP层的ping和tracerout是针对IP地址进行工作的, 1ag则针对的是MAC地址, 它判断相应的MAC地址是否可达, 从而获得二层网络的相应工作状态和路径。
(1) 802.1ag的组成部分
IEEE802.1ag规范, 也称为连接故障管理 (CFM, Continuity Faulty Management) , 其相关组成如图3所示。
802.1ag由以下几部分组成:
(1) 维护域 (MD, Maintenance Domain)
802.1ag引入了一个非常重要的概念, 就是域, 它在逻辑上将网络从内到外划分为不同的层次, 称作维护域 (Maintenance Domain) , 维护域可以嵌套, 不能交叉, 这样, 在出现问题时, 可以通过问题所在的域的范围判断问题的归属。这个想法的目的是将运营商网络同用户网络隔离开, 或者说将网络在逻辑上同实际使用者对应起来, 从而产生清晰的界面。当出现问题时, 通过在不同域中的判断确定问题的具体位置。
如模型所示, 每个提供商都有一个operator域, 而服务提供商域将包含所有operator域。CFM只能在单个域里面交互信息。总共0~7级, 高级别的域可以穿越低级别的域, 建议的配置如下:
用户域–级别最高, 可管理的范围最大, 用户CE到CE, (级别5~7)
运营商域–范围为运营商PE到PE, (级别3~4)
区间操作域–有多运营商时可以区分不同运营商 (级别0~2)
(2) 维护点 (MP, Maintenance Point)
域的边界就是维护点, 即维护点确定了域。维护点有两类, 一类是位于MD的边缘, 称为维护端点 (Maintenance association End Point, MEP) ;另外一类则是中间节点, 称为维护中间点 (Maintenance domain Intermediate Point, MIP) 。维护点并不等同于设备节点, 只是在设备接口定义的一个参考点, 一般分为UP MEP和Down MEP。
MEP: (Maintenance end points) 维护端点, 是CFM面向内部的边界点, MEPs收发CFM消息帧, 它处理本级的CFM消息帧, 丢弃所有更低级别的CFM消息帧, 透传所有从专线端过来的更高级别的CFM消息帧。CFM和运行在UNI的面向内部的MEPs运行于运营商级别 (UPE-to-UPE) 。
MIP: (Maintenance intermediate points) 维护中间点, 处于域内部, 只回应CFM标记为traceroute and loopback的消息。MIPs转发从MEPs或MIPs来的CFM帧, 对任何帧只丢弃少量帧, 大部分进行转发。
(2) 802.1ag包括的协议
从OSI模型上来看, IEEE802.1ag属于“数据链路层”, 所以又称为“Service OAM”。802.1ag包括的3个协议相互配合, 用于以太网链路的故障管理。
(1) 连续性检查消息 (Continuity Check Message) :提供故障检测和通知功能。使用一个目的地址为组播MAC地址的报文是MEP周期性地发出的单向类似“Hello”报文或者“心跳”的消息。标准的时间间隔范围是3.33ms~10min。
(2) Loopback:和IP中的Ping类似, 发送单播LBM (LB Message) 后, 目的地会响应一个LBR (LB Reply) 消息。
(3) Linktrace:和IP中的Traceroute类似, 用于路径发现和故障定位。MEPs发送一个组播的LTM (Linktrace Message) , MIPs/MEPs响应一个LTR (Linktrace Reply) 。
2.3 ITU Y.1731标准:
Y.1731规范是由ITU组织提请的, 从规范上来说, IEEE802.1ag所规定的内容在该标准中都有包括, 同时又增加了更多的OAM消息组合, 包括故障告警 (AIS) , 远端失效告警 (RDI) , 锁信号 (LCK) , 测试信号, 自动保护切换 (APS) , 维护通信渠道 (MCC) , 试验 (EXP) , 供应商特定的 (VSP) 故障管理, 以及用于性能监视的丢包管理 (LM) 和延迟评估 (DM) 等。
Y.1731是功能全面的先进OAM协议, 其设计同时利用了IEEE和ITU在以太网和电信级OAM领域的经验。从测试方法的角度考虑, Y.1731的测试和802.1ag完全相同;从标准内容而言, ITU的Y.1731标准兼容IEEE的802.1ag标准, 进一步丰富了AIS、LCK、TEST等告警, 并且在其之上增加了三类功能:
(1) Loss Measure (LM)
(2) Delay Measure (DM)
(3) Frame loss measurement (ETH-LM) (规划中)
Y.1731标准可以较完备地提供链路时延、抖动、丢包、带宽、QOS等性能指标。
3 二层VPN业务网管与性能监控实现
目前主流的路由器和交换机厂家如思科、Juniper、华为、阿朗等, 都在最新软件版本中提供了对802.1ag标准的支持, 但是各厂家对Y.1731标准的支持情况各不相同, 也无法实现不同厂家之间的互通。而802.1ag标准提供的 (ETH-CC、ETH-LB、ETH-LT、ETH-RDI) 只能实现故障的告警和定位, 对于性能监控监测无法满足。如需对VPN电路实现端到端的性能监测, 通常是借助第三方厂家的探针解决方案。以下将详细介绍这两种部署方案。
3.1 使用设备802.1ag标准的部署方案
如图4所示, 只需在运营商设备和用户设备上开启CFM功能 (802.1ag) , 定义层级、域、MEP、MIP等信息即可方便的部署以太网监控方案。建议的部署方案如下:
(1) 用户CE间使用级别5, 高于运营商网络级别, 可以穿透运营商网络实现端到端的管理和监控;
(2) 运营商业务边缘PE间使用级别3;
(3) 存在多个运营商时, 不同区域运营商使用级别2;
(4) PE到CE间、NNI接口间等局部监控使用级别0
这样部署既解决了运营商、客户、区域提供商等多方对自有网络的监控, 也可以灵活实现对网络互联部分有效的监控, 配合网管系统的接口开发, 可以实现VPN链路的连通性、环回测试、远端故障告警等功能。
3.2 使用第三方厂家的探针解决方案
802.1ag的部署解决了二层VPN链路故障管理的问题。由于各厂家对Y.1731标准的支持情况不够理想, 无法实现对二层VPN链路性能监测的需求。因此, 实际运营中, 可以考虑部署第三方探针系统来实现对链路性能的监测。
此方案主要由核心控制平台及分别部署在PE侧和CE侧的探针组成, 探针分为主动探针和被动探针2种:
(1) 主动探针:可以主动发出测试帧, 通常部署在PE侧, 可供多个VPN共用;
(2) 被动探针:只能被动的返回测试帧, 本身不能发起测试帧, 通常部署在用户侧。
监控系统的组网模型如图5所示。
探针通过物理接口接入PE和CE, 所有探针和核心控制平台接入用于监控平台自身管理的三层VPN, 通过控制平台对各节点探针进行统一管理。当出现有监控需求的二层VPN业务时, 把相关的探针加入到此二层VPN即可。用户端CE侧探针可以串接在CE与PE设备之间、也可以下挂在用户设备。
如图部署以后, 只需在性能检测平台上定义基于客户的SLA项目, 就可以在PE侧的主动探针上发起时延、抖动、丢包、Qo S、带宽的测试, 并且得到返回值。第三方厂家的探针测试方案, 主要也是基于以太网OAM的Y.1731标准, 有主动探针发出包含各项测试内容的LOOPBACK帧, 源目MAC分别是主动探针设备和被动探针设备;被动探针在收到测试帧以后, 直接把测试帧源目MAC互换, 返回测试帧;主动探针设备收到以后, 就可以根据测试帧里面的信息得出各项测试指标, 包括链路时延、抖动和丢帧及吞吐量。
需要说明的是, 在面向大客户提供的SLA测试方案中, 还可以通过定义不同测试帧长度、测试帧数量、测试间隔, 配合呈现模块将不同区间如PE到PE间、PE到CE间叠加, 就可以得到任意端到端的指标。
4 结束语
现网部署时, 通常需要在开启设备的CFM (802.1ag标准) 功能的同时叠加第三方的探针设备, 使用Y.1731标准来监测链路的各项性能, 从而实现对业务端到端的故障定位和性能监测管理。
理论上, CFM和APS结合起来应用才能完整地提供对一个网络的管理和保护, 前者发现, 定位报告故障, 后者快速反应, 对故障通道进行保护切换。
摘要：国际通信运营商的带宽类业务向VPN、以太网方向演进, 基于MPLS的二层VPN发展迅速, 促进了运营商对二层VPN链路故障检测与性能监测的需求, 也对电信运营商承载网络的网管提出了全新的挑战。对电信运营商以太网OAM的实现进行了分析, 提出了构建融合的网管与性能监测平台方案, 实现对用户承诺服务水平等级SLA的在线监测要求。
关键词：二层VPN,Ethernet OAM 802.1ag,Y.1731
参考文献
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定位性能 篇5
北斗卫星的导航系统简称是北斗系统,英文的缩写是BDS。北斗卫星的导航系统是我国自主研发创建的、可独立运行的,并且与世界上其他卫星系统兼容共用的全球的卫星导航系统,可以在全球范围内,全天候的为各种用户进行高精确度、高效率、高可靠性的定位、导航、授时的服务。自2012年以来北斗卫星系统的覆盖地区由原来的东经的84度-160度扩大到了现如今的东经的55度-180度,系统的定位精确度也不断提高,由过去的水平25米,高度的30米到现在的水平10米,高程10米。可以说到目前为止,中国的北斗的定位系统已经基本建好,可以独立的为中国以及周边地区提供卫星的导航定位的授时服务。中国的北斗卫星的导航系统在总体性能上与美国的GPS的性能相当。而且,我国的北斗卫星的导航系统也在积极的与美国的GPS等定位系统兼容共用。
二、北斗卫星的导航系统所用到的技术介绍
北斗卫星的定位原理,北斗卫星的导航系统是由35颗卫星在距离地球两万多千米的高空中,用固定不变的周期来环绕地球进行运行,保证在任何时间、任何地点地球上都可以同时发现观测到四颗以上的卫星。北斗卫星的接收机通常情况下可以锁定四颗或更多的卫星。这个时候,卫星的接收机可以按按卫星星座的分布状况划分许多组,每个组四颗,然后运用算法挑选一个误差最小一组来进行定位,从而可以提高定位的精确度。北斗卫星的定位使用的是到达时间差即时延的概念。通过对每一颗卫星精确的定位与不断的发送卫星上的原子钟所形成的导航消息从而取得从卫星到接收机之间的到达的时间差。
北斗卫星的导航原理是距离北斗卫星的轨道的位置与系统的时间。在地面建立的主控站和运控段的同时行动,每天至少一次的对每一颗卫星进行输入校正的数据。输入的数据有:星座当中每一颗卫星轨道的位置的测定与星上的时钟校正。所输入的校正的数据都是通过复杂的模型来进行计算得出的,一般几个星期之内是有效的。北斗卫星的定位导航的系统时间是和卫星上的原子钟与铷原子的频率要保持一致的。北斗卫星的导航原理是卫星到用户之间距离的测量是根据卫星发出信号的时间和到达的接收机时间的差距得出的,这就是伪距。而为了计算用户的具体位置与接收机的时间差,至少需要通过四颗卫星的信号进行计算。因为卫星的运行轨道和卫星的时钟会存在偏差,这使得民用的卫星定位的精确度很差。所以为了提高卫星定位的精度,我们通常采用差分的定位技术。这种查分的定位技术可以大大的提高卫星导航系统的定位精确度,从而提高对用户的高质量服务。
三、北斗导航定位的性能分析
1、单点的定位。北斗卫星的导航定位性能中的单点定位是通过对北斗卫星的误差模拟改正,作出评价。从而提高北斗卫星导航定位的水平的精度、高程的精度以及三维位置的精度。2、伪距差分的定位。伪距差分的定位是一种差分定位方法,也是现今为止应用最为广泛的一种技术。在北斗卫星的基准站中可以观察所以卫星,通过基准站中已知的坐标和各个卫星的坐标,可以求出每颗卫星在每一时刻与基准站的距离。再通过和测量到的伪距进行比较,得出伪距后改成正数,再将这个数据传输到用户的接收机上,这种差分,可以提高定位的精确度。3、载波相位差分定位。北斗卫星的载波相位差分定位,是实时的处理两个测站的载波相位的观测量的差分的定位方法。在使用的过程中将基准站所采集的载波的相位发送到用户的接收机上,接着再进行求差来解算坐标。卫星的载波相位的差分定位可以使得定位的精确度大大提高。这一技术大量的应用在动态的需要极高精确度的地方。
四、小结
北斗区域的卫星的导航系统在2012年的12月27日正式宣布运行,之后为亚太地区的用户提供了精确的独立的卫星导航的定位高质量服务,同时加强了亚太地区卫星的导航定位系统服务的高精确度、独立性和可信赖性。在2014年的11月17日到21日的国际会议中,联合国的负责设立国际海运的标准的一个国际性的组织——海上安全委员会,在这一会议中中国的北斗卫星的导航定位系统被正式的纳入到了全球的无线电的导航系统中。这充分说明了,我国综合实力国际地位的提高。我国的北斗卫星导航定位系统成为继美国GPS系统与俄罗斯的格洛纳斯系统之后的第三个国际认定的海上的卫星导航定位系统。一位专门的研究中国的太空项目与信息化战争的美国加州大学的专家凯文·波尔彼得说到,这一举措是对北斗卫星导航定位系统能够在它所覆盖的范围之内提供高精确度的定位服务的认可。
参考文献
定位性能 篇6
一般情况下,利用多传感器对目标进行定位可以提高定位的速度和精度[1,1];加之无源定位本身具有较多优点[2,3,2,3],因而多站无源定位在军事及民事等方面均具有广泛的应用[4,4]。研究表明,在多站三角定位中其精度除了与测量精度、站址误差有关外,同时还与传感器和目标之间的相对几何位置有关[5,5]。该因素主要体现在传感器之间关于目标的夹角上,且对多站定位精度有着重要影响[6,7,6,7]。具体可以表述为:当两传感器之间的夹角过大(趋于π)或过小(趋于0)时,双站系统无法获得较好的定位精度;只有当夹角满足一定范围时,双站系统才具有比较理想的精度。
多站系统是由多个双站系统组成的,因此上述影响对于多站系统而言同样存在。但是,我们更关心的是夹角对多传感器所组成的整个系统的影响;以及影响的结果是否仍然满足多站定位的目的,即一般情况下只要增加传感器系统的定位精度即会得到提高。在估计理论中,后一问题实质上与定位算法的一致性有关。一致性表示如果算法利用的量测值越多,则算法的估计精度越好[8]。文献[9]利用定位误差协方差指出多站LS(Least Square)定位算法具有非一致性,这表明增加传感器时该算法的定位精度未必得到提高;虽然很多文献均指出ML(Maximum Likelihood)算法具有估计的一致性[3,4],但在多站无源定位中还未见具体分析;文献[12]通过EKF(Extended Kalman Filter)算法对目标进行无源跟踪,指出由于缺乏内在的机制无法保证该算法获得一致性估计;但可以通过选择较好的初始值或再线性化等方法以提高该算法的稳定性。
本文利用多站三角定位中的样本均值对上述问题展开研究。如果样本均值具有估计的一致性,则增加传感器数量时样本均值的定位精度必然得到提高;这恰好符合多站定位的目的。通过本文的分析可知,样本均值是一种非一致性估计;但可以通过合理配置或选择传感器使得其近似具有一致性。
1 样本均值的一致性
在全局坐标系下共有n个固定传感器Si=(x i,yi)T,在某一时刻测得目标XT=(xT,yT)T的方位角为θi;假设各方位角测量误差θi～相互独立,且～N(,0σ2θi)。由三角定位法可知,Si、Sj的方位线在二维平面内会获得一交点Xij=(xij,yij)T,其坐标为
其中
若所有传感器的方位线均相交,则n个传感器共有Cn2=N个交点。将交点均值记为其中
对式(1)求θi、θj的全微分,有
其中
假设足够小,则在式(3)中有成立,并将该式近似作为ijX的定位误差ijdX。即
对该式取均值,有E[Xij]=XT。因此在式(2)中有
该式表明在测量误差足够小的情况下,多站三角定位中的样本均值是目标位置真值的无偏估计。此时由式(3)可得Xij的估计方差Dij为
下面计算式(2)的均方误差。由该式可得X的定位误差为
同时由式(5)可知,X的均方误差即为其定位误差协方差。经推导可得
其中
其中C为交点中各分量的协方差。根据一致性的定义,若
则表明式(2)具有估计的一致性[8]。由于式(8)由交点方差和交点间的协方差共同构成,因此上式的成立需要满足两个条件[6]:(a)各样本点间统计不相关,即C=0;(b)各样本点的方差均为有限值,因此有
且将该式称为样本均值具有一致性的切比雪夫条件。下面对上述两个因素分别进行讨论。
1.1 交点间的相关性
在N个交点中任取两个Xij、Xuv,则二者之间的相关性可以表示为
其中
其中
因此由式(14)、式(15)可知,在多站三角定位中各交点间的相关性取决于交点间所用量测是否存在重复。如果没有重复,则两交点间相互统计不相关(如式(15)中第一种结果所示);否则,两交点间具有相关性(如后面四种结果所示)。
以四站为例,其交点间的相关性如图1所示。由图可知,只要两交点位于一条方位线上(如X12、X13),由于其利用了相同的传感器量测(1θ),二者之间即是相关的;相反,若两交点不位于一条方位线上(如X14、X23),由于其没有利用共同的量测,二者之间即是不相关的。一种直观的度量方法是相关交点间可以沿着方位线直线可达,而不相关交点间并不能直线可达。同时由该图可知,在多站三角定位中相关交点的数量要明显多于不相关交点的数量。
1.2 切比雪夫条件
将Si、Sj的方位线夹角记为θj-θi=Δθij。当Δθij接近0或π时,在式(3)中有
因此在式(6)中同样有
该式表明如果两传感器间的夹角接近0或π,则两传感器对应交点的方差无穷大(同样的结论可见文献[[5]]图2或文献[[7]]第1节的分析)。当定位系统中的传感器固定以后,由于目标的出现位置具有随机性,因此无论传感器怎样配置均可能导致上述情况的发生,尤其是当传感器数量较多或多目标情况下。这表明多站三角定位法无法保证各个交点均具有有限的方差,因此式(13)的切比雪夫条件无法得到满足。
综上所述,由于交点间的相关性及过大和过小夹角对交点方差的影响,使得式(12)并不成立。因此,多站三角定位中的样本均值是一种非一致性估计。这表明在多站系统中增加传感器时,样本均值的定位精度并不一定得到提高。该结论回答了引言中关于夹角对多站定位精度的影响结果问题。同时结合式(16),可知在式(8)中有
该式表明在多站三角定位中,只要有一个夹角接近0或π即可导致交点均值的误差协方差急剧变差,因此定位精度会严重降低。该结论回答了引言中关于夹角对多站整个系统的影响这一问题。
2 一致性的条件分析
针对样本均值非一致性的事实,有必要研究其在何种条件下能够近似达到估计的一致性,以达到多站定位的目的。由1.1节的分析可知,当传感器的方位线确定以后,各交点间的相关性将无法改变;因此要使得样本均值具有一致性,只能对切比雪夫条件进行研究。由式(17)可知,导致交点方差变差的原因是交点的夹角接近0或π;反之,如果通过合理配置或选择传感器,使得所有夹角均能够满足一定定位精度要求的不接近0和π的夹角范围,即
则可以使得夹角所对应的交点均具有有限的方差,因此切比雪夫条件得到满足;与此同时,式(15)中各交点间的协方差同样为有限值。因此由式(12)可知,样本均值在所有交点的夹角均满足式(19)的条件下,在部分交点相关的情况下可以近似获得估计的一致性。
下面讨论式(19)夹角范围的确定方法。由式(6)可得双站系统的GDOP(Geometric Dilution of Precision)为
其中
给定双站所允许的定位精度上限0G(即最差定位精度),并代入上式中,有
同时定义
联合以上两式即可得到式(19)的夹角范围,并将Δθup、Δθlow分别称之为夹角的上、下门限。由以上两式可知,在G0一定的情况下,夹角上、下门限随着传感器位置及测量精度的变化而相应改变。因此在实际应用的某些场景中,该门限值可以根据经验粗略地选取。
3 特别说明
3.1 一致性与定位精度的关系
样本均值达到一致性的条件也可以表述为在原所有夹角均满足式(19)的前提下,当增加传感器时新增夹角同样需要满足式(19)。客观而言,该条件在实际应用中很难满足,尤其是当传感器数量较多或多目标情况下。但需要指出的是,一致性是一个要求很严格的概念,即只要增加样本数量估计的精度一定得到提高,直至样本数量遍历所有可能的情况[4];对于增加样本数量时精度时高时低、保持不变或一直降低的情况均属于非一致性的范畴。然而在多站无源定位中传感器的数量总是有限值,因此无需考虑传感器数量较大的情况。这表明在传感器数量为有限值时,如果增加传感器时算法的定位精度能够得到提高,即使该算法具有非一致性也是可以接受的。
换言之,一致性是针对所有传感器数量而言的全局概念,而定位精度只是针对特定传感器数量时的局部概念。在多站三角定位中虽然交点均值具有非一致性,但这并不影响其在局部传感器数量范围内增加传感器时定位精度的提高。在此需指出的是,上述分析并不表明对于一致性的研究没有意义;相反,该研究可以明确增加传感器时系统的定位精度为何会降低,并由此指导怎样配置新增传感器系统的精度才会得到提高。结合本文的分析,增加传感器时样本均值的定位精度有如下变化:
(a)如果增加的夹角均满足式(19),则样本均值的定位精度会得到提高;
(b)如果增加的夹角均不满足式(19)或只有部分满足,但原所有传感器间的夹角均满足式(19),可知样本均值的定位精度会降低;
(c)在上一情况中,如果原传感器间的夹角也部分满足式(19),定位精度是否提高具有不确定性;其结果取决于原过大或过小夹角与新增过大或过小夹角在数量与数值上的对比。
3.2 传感器最佳配置与式(19)之间的矛盾特性
本文及文献[5,6,7]]的研究均表明,在多站无源定位中不同的传感器配置形式会获得不同的定位精度。因此为了提高定位精度,可以研究多传感器的最佳配置形式。文献[14-15]的研究表明,当多站呈以目标位置为中心的正多边形,即各传感器间等夹角均匀分布于目标周围时,多站系统可以获得最佳的配置形式。文献[15]给出了最佳配置时的GDOP表达式:
显然,当传感器呈最佳配置时系统具有估计的一致性;此时传感器间夹角越小系统的定位精度越高。但由式(19)可知,样本均值只有在所有夹角均满足一定范围的条件下才具有一致性。上述矛盾特性实质上与传感器的配置形式有关。在不规则配置中,夹角不能过小是为了避免对应交点的方差无穷大;然而在规则的配置形式中,传感器间夹角越小意味着有更多的传感器位于以目标位置为圆心的圆周上,因此可以获得更好的定位精度。该矛盾特性反映了从混沌到有序的本质变化。
4 仿真实例
本节主要验证样本均值的非一致性以及达到一致性的条件。为了对该问题的说明具有普遍性,考虑多固定传感器对运动目标的定位场景。取传感器数量n=6,且各传感器测角精度均为σθ=0.5°;目标沿坐标系y=45 km方向运动,且横轴运动区域为(-70,-20)km;分三种情况进行仿真:1)利用S1-S4;2)利用S1-S5;3)利用S1-S6。传感器位置和目标航迹如图2所示。根据文献[6]]的仿真结果,取Δθup=160°、Δθlow=40°作为式(19)中的夹角门限。用样本均值的RMS(Root-mean Square)衡量定位精度,Monte Carlo仿真1 000次,每次仿真100步。由图3可知:
a)比较情况1)、2),由于情况2)中增加的S5与原S3相对于目标的夹角过小(其均值约为4.2°),导致样本均值的定位精度较情况1)严重降低;在当前仿真条件下,降低约1 000 m;该结果验证了多站三角定位中样本均值的非一致性;同时表明导致其非一致性的原因是由于增加的夹角接近0或π。
b)比较情况2)、3),由于增加的S6与原所有传感器均呈一定角度,使得样本均值的定位精度较情况2)有明显提高,在当前仿真条件下提高约400 m。该结果验证了样本均值达到一致性条件的分析(局部传感器数量范围内),即增加的夹角均满足式(19)所确定的范围。
结束语
定位性能 篇7
声源定位技术是通过声学传感装置接收声波, 再利用电子装置将声信号进行转化处理,以此实现对声源位置进行探测、识别并对目标进行定位及跟踪的一门技术[1]。在声测定位中麦克风阵列定位因为定位精度高,空间算法简便,在声测定位中得到越来越多的应用。麦克风阵列的布局影响算法的简便与定位精度,目前通用的几种阵列分别是直线阵、 圆阵、双直角三角形阵、四方阵、正四面体阵、立体五元阵等,其中直线阵由于其维度小,容易部署得到广泛应用,本文采用线性麦克风阵列的Kinect进行四通道音频采集。
不同时延估计算法,在降低复杂度、简化硬件实现、以及精确度等方面有着各自的优点。在不同信噪比环境下不同时延估计算法适用性也会受影响。 本文从峰值锐化和信噪比两方面分别利用MATLAB仿真和实测实验比较了互相关、相位变换、极大似然和平均平方差函数四种时延估计方法在声源定位中的适用性研究,以获取精确时延。
1 Kinect的音频采集系统
Kinect是微软公司基于XBOX 360和Windows PC机的视频游戏控制台开发的一款运动传感输入设备[2]。是目前世界上唯一一款较为成熟的商业人体动作感知设备,目前大量的应用在体感游戏上[3]。
Kinect的开发环境是开源的,微软没有对Ki- nect的输出做任何加密,因此开发者可以开发基于Kinect的各种应用[4]。正是它的人机交互式方式以及开放式的开发环境,使得Kinect很快在全球得到广泛应用。如今在医疗、教育、三维人体建模等领域都得到了许多富有创意的新运用。
Kinect由四个麦克风组成的直线型麦克风传感器阵列有着先进的音效功能: 包括抑制噪音与回音消除功能、可透过音波形式辨识声音来源,并且能与Windows语音识别API整合。更能进行声源定位和环境噪声抑制。如图1所示,它的四个麦克风非均匀排列在Kinect的两侧,通道1的麦克风在左侧,距离中心11.3cm,另外三个麦克风在右侧,距离中心分别为3.6cm、7.6cm和11.3cm。四个麦克风离原点的高度均为2cm。
利用微软已经发布的开源驱动程序在16k Hz的采样率下采集了四信道16位音频如图2所示,是Kinect采集到音频,利用Audacity音频软件打开,四个信道采集到的信号波形相似,但由于位置不同录音时存在时延,波形细节上仍存在着不同。分别导出四个信道的音频并读入MATLAB中进行处理。
2声源定位时延算法
不同时延估计算法,在降低复杂度、简化硬件实现、以及精确度等方面有着各自的优点。本文讨论了四种常见的时延估计方法,分别是互相关、相位变换、极大似然和平均平方差函数。
2.1互相关( CC)
估计时间延迟 τ 的一个常用方法是计算两个麦克风接收信号之间的互相关函数。然后找出相关函数输出的最大峰值。互相关的建模为:
2.2相位变换法( PHAT)
在实际环境中,由于噪声和混响的影响,相关函数的最大峰会被弱化,有时还会出现多个峰值,这些都造成了实际峰值检测的困难。广义互相关( GCC) 就是在功率谱域对信号进行加权,突出相关的信号部分而抑制受噪声干扰的部分,以便使相关函数在时延处的峰值更为突出[6]。广义互相关中的PHAT因为避免造成相关函数的峰值扩散的能力已经受到相当的重视。数学表达式为:
其中,Gr1r2(f) 是交叉谱的接收信号,φp(f) 是PHAT加权函数。根据上述公式( 3) 和( 4) 可知,交叉频谱除以 φp(f) 后幅度被分离,但是相位信息被保留下来。在理想情况下( 没有加性噪声) ,该处理器时延是一个 τ 函数。
2.3最大似然法( ML)
最大似然法是广义互相关中的另一种重要的方法,它给出了时延估计问题的最大似然解[7]。
最大似然法可以表示为:
其中,是幅度平方的相干性。φML(f) 是最大似然加权函数,在ML中包含,因此频带引入了较大的权重使得互相关一致连贯。
当SNR较低时,ML的加权函数 φML(f) 通过衰减在相关器中的光谱区域的反馈信号来提高时延估计的精确度。在信噪比较高的高斯白噪声环境和无混响( 单路径) 条件下,基于ML的时延估计是渐进无偏的,其估计方差接近理论最优。[7]
2.4平均平方差函数( ASDF)
ASDF的方法是基于在两个接收到的噪声信号之间找到最小误差平方,即信号1进行延迟与信号2相减,计算两个接收信号间的最小误差平方,并将这个位置值作为估计时延。其数学表达式可表示为:
基于ASDF估计的优点主要在于它在含噪音的情况下能够不直接关联就得出正确的时延估计。很明显,ASDF不需要乘法,这是在其它方法中最显著的实用优点。另外,该技术不需要对输入谱的知识。
3时延算法适用性研究与仿真
3.1叠加高斯白噪声估计时延
采用一段干净的音频作为声源,选择100T作为实际时间延迟,其中T是源信号的采样周期。源信号延时100T后得到时延信号,将源信号与时延信号分别与高斯白噪声叠加得到混有高斯随机噪声的源信号和时延信号。使用CC,PHAT和ML方法对叠加高斯随机噪音的源信号和时延信号进行仿真,结果如图3 ( a ) 所示,在此仿真中,SNR值为8. 4047d B,很明显仿真得到的互相关峰值均出现在100T位置。在相同的条件下使用ASDF算法进行仿真,仿真结果如图3( b) ,y坐标是两个信号差的平方,而不是他们的互相关值的误差平方。显而易见的是对应于最小的时间间隔误差与实际时间延迟相同。
3.2实际噪声中估计时延
使用一段Kinect采集到的带有反射波等干扰的音频作为噪音,叠加到干净音频中。实际噪声环境中使用CC,PHAT和ML方法所得到的互相关值被绘制如图4( a) 所示。使用ASDF算法进行实际噪声时延仿真图如图4( b) 所示,可以看出在正确时延处,接收到的两噪声信号之间的误差平方最小。
3.3时延估计与信噪比关系
时延估计可能会面临房间混响、背景噪声和短期观察时间等实际问题。这些问题大部分可以理解为信号-噪声比( SNR) 低。低信噪比影响这些方法的性能甚至使得时延估计的结果变得不可靠。由于信噪比在时延估计中起着重要作用,SNR门限被认为是高和低信噪比之间的区分的标准。
在高斯随机白噪声下,实际的时间延迟值被设定为243T,在不同信噪比情况下使用CC,PHAT和ML计算时间延迟。通过改变源信号功率得到的各种SNR。结果如图5( a) 所示,x坐标表示各种SNR值,而y坐标给出了估计的时间延迟。该图显示, 当SNR低于特定阈值时估计的时间延迟变得不正确。在这种情况下,通过查仿真数据知用于CC, PHAT和ML的SNR阈值分别是- 14. 661d B, -10. 425d B,-6.6524d B。延迟时间设定为243T。使用ASDF算法在各种SNR情况下估计时间延迟,结果如图5( b) 所示。信噪比门限大约-14.661d B。
由上述可知,在高斯随机白噪声中,计算时延需要的信噪比门限比较低,然后在实际的定位中除了高斯白噪声外还会有反射波等干扰,在实际的噪音情况下仿真分析信噪比门限,如图6( a) 所示实际噪声中使用CC,PHAT和ML算法进行模拟仿真,它们的信噪比门限分别为: -3.0924d B,-17.072d B,-17. 072d B。使用ASDF算法重复上述步骤,得出ASDF的信噪比门限值,如图6( b) 所示,可以发现不同信噪比对时延的正确值的影响比较小,都挺接近正确时延,但是信噪比门限值较高为5.2021d B。
由图3( a) 和图4( a) 可知,模拟和实际噪声环境中互相关GCC的结果与CC的结果相比在时延的正确性上具有更尖锐的峰值( 仿真主要是PHAT和ML) 。在模拟和实际噪声环境中与其他GCC方法相比PHAT方法在锐化互相关峰值上具有更好的性能。 事实上,如果没有噪声,PHAT的交叉相关结果在正确的时间延迟上将是一个 δ 函数。从图3( b) 和图4 ( b) 可知,无论是在模拟还是实际噪声环境中,使用ASDF方法估计由于其尖锐的峰值很容易能得到时间延迟。然而,当信噪比降低这几种方法的性能变得很差。从图5、图6可知在模拟噪声条件下CC和ASDF有较小的SNR阈值,而PHAT在实际噪声环境下有最小信噪比门限。这表明,在模拟嘈杂环境的低信噪比条件下CC和ASDF比其他时延方法优越,而PHAT在实际环境中性能最佳。
3.4时延估计算法性能的实验验证
Kinect自身就带有消噪功能,用Kinect采集到的实际音频进行时延获取。在平面定位中三个麦克风就可以确定声源的位置,麦克风1和麦克风3以及麦克风4之间的距离相对较远,选择这三个麦克风用上述的三种方法对实际音频时延获取,从图12中可以看出,CC、PHAT和ML三种方法均可获取正确的时延,图7( a) 是麦克风1和3之间的时延为6个采样周期,图7( b) 是麦克风1和4之间时延为7个采样周期,而麦克风3和4之间时延如图7( c) 所示为1个采样周期。
4结束语
基于麦克风阵列的声源定位技术是目前研究的热门课题之一,可以广泛地应用于视频会议、语音控制系统及实际环境中的语音识别系统中。在模拟噪声环境中,由于计算简单,易于检测和信噪比门限小采用了ASDF方法。然而,在实际的噪声环境中, PHAT因为它在正确时延相关性上的峰化和信噪比门限小显得性能最佳。利用Kinect线性麦克风阵列采集定位能更有效地去除噪声,提高信噪比使得定位精度更高。
摘要：声源定位已广泛地应用于视频会议和语音控制系统中,针对传统的声源定位系统中采集电路采集到的声音信号易受噪音和混响的影响,提出采用运动传感输入设备Kinect中集成的小型线性麦克风阵列采集音频信号,通过Kinect采集四通道音频信号,并应用互相关(CC)、相位变换(PHAT)、最大似然估计(ML)和平均平方差函数(ASDF)等四种时延算法对采集的音频信号进行处理分析,从而获取时延实现声源的定位。另外,从信号-噪音比(SNR)、峰值锐化两个方面分别利用MATLAB仿真和实测实验比较了四种算法的性能。实验结果表明,利用Kinect线性麦克风阵列采集定位能更有效地去除噪声,提高信噪比,并且四种算法中相位变换法拥有尖锐的峰值和较低的信噪比门限,从而能够适用于声源定位中获取精确时延。
关键词：Kinect,线性麦克风阵列,互相关,相位变换,最大似然估计,平均平方差函数
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