用音频信号实现无线传感器网络节点间距测量

　　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系统。本系统包括dsPIC6014A微控制器、512 KB的SRAM，2.4 G波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。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，节点利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，用幅度检测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30 m，误差小于3.5%。

　　1 引 言

　　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系统。本系统包括dsPIC6014A微控制器、512 KB的SRAM，2.4 G波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。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，节点利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，用幅度检测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30 m，误差小于3.5%。

　　节点间隔距离测量所利用的参量主要有：

　　接收信号强度(RSS)、信号时间差(TPOA)、角度量(AOA)/信号到达方向(DOA)。其中，对RSS和射频加超声波测距的研究较多。射频信号的传播衰减和众多参数相关，如初始发射功功率、天线距离地面的高度、反射、载波频率等等，不进行校验时，误差可能超过50%。射频加超声波定位采用的超声波频率为40kHz，存空气中的衰减特性决定了测距距离一般不超过10 m，方向性强，适合室内使用。声波在空气巾的衰减随着频率的降低而减少，在数kHz时，利用低成小的商业音频收发技术就能实现数十米范围内的距离测量，是一种实现远距离高精度定位的有效技术。文献[1，6]介绍了利用伪随机码+DSP相关处理实现厘米级的声源定位精度，系统结构复杂。文献[5]的工作与本论文研究工作相近，采用通用的Mica2节点平台，用大功率声发射器及模拟锁相环实现了音频测距信号检测。

　　比较成熟并已经商业化的节点是由美国加州大学伯克利分校研制的Mica系列和Telos节点。这些节点仅提供了一个基本硬件平台，必须采用专用接口板才能实现其他功能的扩展。本论文研究目的是探索一种可以在野外使用，具有远距离高精度自定位的节点硬件系统。设计一种全新的节点结构。

　　2 节点硬件系统设计

　　基于上述考虑，实现的节点结构如图1所示。节点采用Microchip公司的dsPIC6014A单片机，它内置了12位ADC和8 KB的RAM，16位的指令操作和I/O控制，支持C语言编程和部分DSP功能，时钟、功耗控制灵活，能在3～5 V的电压范围工作，3.3V时的最高运行速度20 MIPS。节点配置了一片512KB的SRAM。dsPIC6014A的一个16位端口被用作SRAM地址总线的低位，高3位由另外的3个I/O位控制，8个子存储空间被用于保存采集到的音频信号数据和进行数字信号处理时的临时数据。

　　射频收发模块采用nRF24L01，通过SPI接口和CPU进行数据交换。音频信号发生器采用市售标准的压电蜂呜器，经过对自然界的噪声频谱测试及统计分析，发现多数的音频信号频率集中在20～3000 Hz，因此，蜂鸣器的中心频率选择为3000 Hz，声压大于90 dB。音频接收传感器为驻极体式麦克风，两级放大器增益约60 dB，为了提高抗干扰能力，节点中增加了一个中心频率为3000 Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器，电路结构如图2所示。电路实测结果：中心频率3000 Hz，-3 dB带宽约为987 Hz。

　　节点采用1节3.7 V锂离子可充电电池作为电源，在休眠期内关闭一切不工作单元的电源供给以实现节能。一个由RTC(实时时钟)控制的电源管理单元进行各级电源分配和管理。系统上电后，电源管理单元被置为有效状态，CPU对RTC进行唤醒时刻设置，工作完成后，CPU关闭电源管理单元输出，此时只有RTC和电源管理单元在工作，功耗为12 μW，当预定的唤醒时刻到来时，RTC输出一个中断信号，开启电源，节点进入工作状态，如此重复，实现了节点工作和休眠周期的控制。节点的独特之处是通过利用RTC所具有的数分钟到数天时间的定时中断设置功能实现了节点的运行与休眠周期灵活控制，实现了低功耗设计。

　　在室外利用音频信号测距时，大气温度、风速及风向对声速有一定的影响，节点上实现风速测量目前还存在较大的技术障碍，低风速时温度的影响是主要的，这里采用公式c=331.4+0.6T来补偿声速，式中T为大气温度(℃)。温度传感器为Maxim公司的DS1624，具有标准的I2C接口。

　　3 测距信号到达时刻算法

　　本文提出了一种基于数字整流处理的测距信号TOA估计方法，其基本原理是通过对测距信号进行数字信号处理，获取具有较高信噪比的测距信号幅值变化信息，再通过幅度变化趋势分析实现TOA的估计。它包括以下处理过程：

　　(1)测距信号的信噪比。测距信号可以表述为：f(t)=Av+Assin(ωst+φs)+N(t)，Av为信号采集后产生的直流分量，N(t)为随机分布的噪声。根据信号分析理论，提高信噪比可以采用数字滤波或者多次采样累加后求平均值的方法。考虑到节点的运算能力及硬件结构，采用4次采样再求平均值的方法。

　　(2)去除直流分量。对f(t)求平均值Av，再进行减法处理，滤除信号中的直流分量，使之成为交流信号j(t)，音频测距信号是交流信号，滤除直流分量有利于后续处理过程中分离出较大的测距信号幅度。

　　(3)数字全波整流。经过(2)处理后的信号是正负变换的双极性信号，再进行z(t)=| j(t) |处理，即数字全波整流，变换为正的单极性信号。

　　(4)低通滤波。利用二阶IIR低通滤波器对z(t)进行数字滤波处理，得到一个与z(t)包络线相似的信号b(t)。

　　(5)对b(t)进行幅值变化趋势分析。在测距信号开始出现的数据段，相邻数据点的幅值差较大，而且是连续递增的(通过试验可以确定连续递增的最小数据个数)，找出幅度连续增加的起始点n(i)，即为信号到达时刻点，如图3所示。

　　4 试验结果

　　试验用的测距信号为单频率正弦信号，频率为3000 Hz，采样频率23.8 kHz，采样长度为 4096点(12位ADC)。图3是原始信号波形及数据处理过程中的数据波形。对于原始信号，直接利用信号的幅度或者频率来判别测距信号的起始点存在很大误差或者无法识别，而利用本文所述的方法可以获得精度较高的信号起始点。在系统时钟为10 MHz时，整个计算过程约耗时1.5 s，可以满足静态或者慢速移动节点的定位需求，在30 m处的测距最大误差约3.5%。

　　5 结 论

　　实现了一种具有音频定位功能的无线传感器网络节点，它具有独立的RTC+电源管理单元设计，实现了低功耗休眠，可以实现30 m远的节点间距测量。提出用单片机实现的测距信号TOA估计方法，可以获得较高的到达时刻估计精度，为实现高精度的节点定位提供了一种有效的方法。该节点可用于构建应用于森林、农田等远距离节点间距的无线网络。