[发明专利]一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法

权利要求书

1.一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

系统部署和初始化；

传感器节点对目标声学信号进行压缩采集和上传；

根据上传数据和采集方法，在融合中心段进行信号重构；

根据传感器节点的位置形成多个虚拟的声阵列；

根据虚拟声阵列中各阵元的信号相位差，估计声信号的到达方向角；

根据多个虚拟声阵列位置及方向角估计，完成目标定位。

2.根据权利要求1所述一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位系统，其特征在于，所述步骤（2）包括以下子步骤

（1）根据定位目标的声音信号特征，根据压缩感知理论，针对声信号在傅里叶空间中的稀疏性，获取目标声信号的稀疏度r作为先验知识，并确定随机采样参数                                                ，其中采样点数为；

（2）根据目标信号的先验知识确定随机稀疏采样的平均频率，设传统的基于奈奎斯特采样的采样频率为采样点数为，则本方法的采样频率为；

（3）根据随机采样参数，构建相应的观测矩阵，并根据压缩感知理论对原始信号通过观测矩阵进行随机投影；具体为：随机选取满足高斯随机分布的m×n维随机观测矩阵，仅保留其中的列将其余的列置零，从而克服了原来的基于奈奎斯特采样的随机投影环节对硬件随机数生成器及其同步精度的要求；

（4）根据观测矩阵对声学信号进行稀疏采样，并直接将降维的采样数据从本地数据传输到信号重构端，具体为：根据子步骤（3）的观测矩阵设计，让A/D工作在低速采样状态，将采样信号乘以随机观测矩阵，从而得到长度为m的测量值；同时为保证采样时间间隔小于A/D的采样保持时间，可以选取满足均匀分布的随机采样，其余非采样时间的采样值置零，最后得到长度为n且其中有m个非零值的采样信号；采样间隔为满足的高斯分布，在时刻时进行采样，，，其中为满足的高斯分布，的期望值代表不同稀疏度情况下的平均稀疏采样间隔；使得从而保证A/D的正常工作，实现满足高斯分布的均匀降速采样，为A/D转换器的数模转换时间。

3.根据权利要求1所述一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法，其特征在于，所述步骤（3）具体为，根据虚拟无线阵列阵元采集并发送到数据重构端的稀疏采样数据，通过求解L1凸优化问题，实现信号的高效重构；在具体声阵列信号重构中，利用声学信号在频域上的稀疏性，利用OMP算法计算复杂度小的优点实现声信号的快速重构。

4.根据权利要求1所述一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法，其特征在于，所述步骤（4）具体为，根据当前时刻成功上传数据的传感器节点的位置，在同簇节点中选取若干节点组成一个虚拟声阵列，多个簇形成由多个虚拟声阵列组成的系统。

5.根据权利要求1所述一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法，其特征在于，所述步骤（5）具体为，通过各阵元接收到的声信号的相位差可以估算目标声源到达阵列的方向角；具体的实现可通过阵列信号处理技术完成，利用经典的MUSIC算法实现信号到达角度的估计，针对OMP算法在信号重构中存在重构失败的问题，在同一个簇中通过比较各阵元间信号的相似性，识别重构失败的阵元并自适应地剔除阵元，最后将重构成功的阵元组成新的无线随机阵列进行信号到达角度的估计。

6.根据权利要求1所述一种基于信号相位差的无线声传感器网络目标定位方法，其特征在于，所述步骤（6）具体为，根据步骤4中得到的虚拟声阵列位置及步骤5中得到的方向角估计，形成与传统声阵列网络定位系统相似的定位模型，并利用基于方向角的目标伪线性定位算法可得目标位置估计。