一種室內(nèi)的定位方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及信息處理和室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種室內(nèi)的定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)有紅外線技術(shù)、藍(lán)牙技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)、wifi技術(shù)、zigbee技術(shù)，uwb技術(shù)和超聲波技術(shù)等，其中定位精度最高的技術(shù)是uwb和激光技術(shù)，但uwb成本太高，激光則容易被遮擋。目前室內(nèi)定位系統(tǒng)多采用rf或聲音信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)定位，但在復(fù)雜環(huán)境下，這些信號(hào)都存在著嚴(yán)重地多徑效應(yīng)，請(qǐng)參閱附圖1，附圖1舉例說(shuō)明了多徑效應(yīng)的產(chǎn)生過(guò)程；信號(hào)的多徑效應(yīng)嚴(yán)重地干擾了距離的計(jì)算，導(dǎo)致在復(fù)雜環(huán)境下的定位精度普遍不高；為了減弱多徑效應(yīng)，現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)大都要求空曠的室內(nèi)環(huán)境，而現(xiàn)實(shí)中，我們的應(yīng)用場(chǎng)景都會(huì)有很多障礙物，所以這導(dǎo)致了室內(nèi)定位技術(shù)還遲遲沒(méi)有大范圍地應(yīng)用于我們的生活中；同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中，由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變，干擾因素較多，信號(hào)的檢測(cè)也成為一種挑戰(zhàn)，而且即使成功地檢測(cè)到了需要定位的信號(hào)，由于多徑效應(yīng)的影響，要想精確地估計(jì)時(shí)延也成為一種難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種室內(nèi)的定位方法，包括如下步驟：

s1.接收步驟，接收探頭采集的腳步聲振動(dòng)信號(hào)；

s2.檢測(cè)步驟，采用swim模型檢測(cè)腳步聲振動(dòng)信號(hào)并校正；

s3.估計(jì)步驟，采用pcc算法來(lái)估計(jì)時(shí)延；

s4.處理步驟，根據(jù)定位算法求出目標(biāo)精確位置。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述s2.檢測(cè)步驟包括：

s21.接收頭接收到腳步聲振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行維納濾波；

s22.計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的短時(shí)能量；

s23.用基于短時(shí)能量的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)法來(lái)初步檢測(cè)出腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)；

s24.結(jié)合腳步聲間隔，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)；

s25.對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述s3.估計(jì)步驟包括：

s31.檢測(cè)出腳步聲振動(dòng)信號(hào)x的各個(gè)峰值，并找出第一個(gè)峰值的位置，記為p1；

s32.找出另一個(gè)接收頭接收到的同一個(gè)腳步聲x'的第一個(gè)峰值的位置，記為p2；

s33.取p1和p2中的較小值，記為pmin；

s34.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)x從p1向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p1-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p1組成信號(hào)1，記為sig1；

s35.對(duì)x'從p2向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p2-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，再向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p2組成信號(hào)2，記為sig2；

s36.分別求出sig1和sig2的長(zhǎng)度，記為l1、l2，l1、l2中較大的值記為lmax；

s37.對(duì)sig1向后補(bǔ)(lmax-l1)個(gè)零，對(duì)sig2向后補(bǔ)(lmax-l2)個(gè)零，用于對(duì)齊sig1和sig2的長(zhǎng)度；

s38.利用gcc對(duì)sig1和sig2進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述s4.處理步驟包括：

s41.通過(guò)s3.估計(jì)步驟求出腳步聲振動(dòng)信號(hào)到達(dá)三個(gè)或三個(gè)以上接收頭的時(shí)間差；

s42.利用到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行定位的算法計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的精確坐標(biāo)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述步驟s23中，包括：

s231.設(shè)置噪音短時(shí)能量的最大值為能量的低門(mén)限，設(shè)置腳步聲能量最大值的1/2為能量的高門(mén)限；

s232.設(shè)置兩個(gè)參數(shù)：靜音的最長(zhǎng)長(zhǎng)度和信號(hào)的最短長(zhǎng)度；

s233.整個(gè)端點(diǎn)檢測(cè)分為4段:靜音段、過(guò)渡段、信號(hào)段、結(jié)束；

s234.程序用一個(gè)變量status表示當(dāng)前所處狀態(tài)；

s235.信號(hào)的初始段為靜音段，如果短時(shí)能量超過(guò)了低門(mén)限，就開(kāi)始標(biāo)記起點(diǎn)，進(jìn)入過(guò)渡段；

s236.在過(guò)渡段中，不能確信處于信號(hào)段，若有短時(shí)能量回落到低門(mén)限以下，且超過(guò)最大靜音長(zhǎng)度，則恢復(fù)到靜音狀態(tài)；

s237.如果過(guò)渡段中有超過(guò)高門(mén)限，則確信進(jìn)入信號(hào)段；

s238.如果最終分段的長(zhǎng)度小于最小信號(hào)長(zhǎng)度，則認(rèn)為是噪聲并舍棄；

s239.切出來(lái)的第一個(gè)和最后一個(gè)采樣點(diǎn)，標(biāo)記為x0和x′0；

s2310.切出第二個(gè)腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)，標(biāo)記為x1和x′1；同時(shí)得到前兩個(gè)腳步聲的間隔d1(d1＝x1-x'0)；

s2311.得到i+1個(gè)腳步聲的起點(diǎn)xi、終點(diǎn)x′i及其間隔di+1，其中i≥0；

在所述步驟s24中，結(jié)合腳步聲間隔di+1，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)為yi(i≥2)，其調(diào)整公式如下：

yi＝mi-1x′i+ni-1di-1(2)

mi-1＝(1/2)^i(3)

mi+ni＝1(4)

其中，m和n是權(quán)重，i是步數(shù)為1的遞增函數(shù)，每次切斷時(shí)增加1，因?yàn)槿诵凶卟⒉皇墙^對(duì)勻速的，而最新的腳步聲間隔能更好的預(yù)測(cè)下一個(gè)腳步聲的間隔，所以我們選擇ema函數(shù)來(lái)計(jì)算di，如公式(5)所示，同時(shí)因?yàn)樵酵?，速度越是穩(wěn)定可靠，隨著ema的迭代過(guò)程，m的比例按指數(shù)衰減模型快速減少；

在所述步驟s25中，對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，因?yàn)楫?dāng)行人突然大幅度改變行走速度時(shí)，比如從走的狀態(tài)變成跑步，分段會(huì)造成偏差，所以當(dāng)人突然大幅度改變行走速度時(shí)，我們讓m和n恢復(fù)初始值，并開(kāi)始重新使用指數(shù)增長(zhǎng)模型分配m和n的權(quán)重。

本發(fā)明還提供了一種室內(nèi)的定位系統(tǒng)，包括：

接收模塊，用于接收探頭采集的腳步聲振動(dòng)信號(hào)；

檢測(cè)模塊，用于采用swim模型檢測(cè)腳步聲振動(dòng)信號(hào)并校正；

估計(jì)模塊，用于采用pcc算法來(lái)估計(jì)時(shí)延；

處理模塊，用于根據(jù)定位算法求出目標(biāo)精確位置。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述檢測(cè)模塊包括：

第一檢測(cè)模塊，用于接收頭接收到腳步聲振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行維納濾波；

第二檢測(cè)模塊，用于計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的短時(shí)能量；

第三檢測(cè)模塊，用于用基于短時(shí)能量的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)法來(lái)初步檢測(cè)出腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)；

第四檢測(cè)模塊，用于結(jié)合腳步聲間隔，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)；

第五檢測(cè)模塊，用于對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述估計(jì)模塊包括：

第一估計(jì)模塊，用于檢測(cè)出腳步聲振動(dòng)信號(hào)x的各個(gè)峰值，并找出第一個(gè)峰值的位置，記為p1；

第二估計(jì)模塊，用于找出另一個(gè)接收頭接收到的同一個(gè)腳步聲x'的第一個(gè)峰值的位置，記為p2；

第三估計(jì)模塊，用于取p1和p2中的較小值，記為pmin；

第四估計(jì)模塊，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)x從p1向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p1-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p1組成信號(hào)1，記為sig1；

第五估計(jì)模塊，用于對(duì)x'從p2向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p2-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，再向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p2組成信號(hào)2，記為sig2；

第六估計(jì)模塊，用于分別求出sig1和sig2的長(zhǎng)度，記為l1、l2，l1、l2中較大的值記為lmax；

第七估計(jì)模塊，用于對(duì)sig1向后補(bǔ)(lmax-l1)個(gè)零，對(duì)sig2向后補(bǔ)(lmax-l2)個(gè)零，用于對(duì)齊sig1和sig2的長(zhǎng)度；

第八估計(jì)模塊，用于利用gcc對(duì)sig1和sig2進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述處理模塊包括：

第一處理模塊，用于通過(guò)估計(jì)模塊求出腳步聲振動(dòng)信號(hào)到達(dá)三個(gè)或三個(gè)以上接收頭的時(shí)間差；

第二處理模塊，用于利用到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行定位的算法計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的精確坐標(biāo)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述第三檢測(cè)模塊包括：

第一檢測(cè)處理單元，用于設(shè)置噪音短時(shí)能量的最大值為能量的低門(mén)限，設(shè)置腳步聲能量最大值的1/2為能量的高門(mén)限；

第二檢測(cè)處理單元，用于設(shè)置兩個(gè)參數(shù)：靜音的最長(zhǎng)長(zhǎng)度和信號(hào)的最短長(zhǎng)度；

第三檢測(cè)處理單元，用于整個(gè)端點(diǎn)檢測(cè)分為4段:靜音段、過(guò)渡段、信號(hào)段、結(jié)束；

第四檢測(cè)處理單元，程序用一個(gè)變量status表示當(dāng)前所處狀態(tài)；

第五檢測(cè)處理單元，信號(hào)的初始段為靜音段，如果短時(shí)能量超過(guò)了低門(mén)限，就開(kāi)始標(biāo)記起點(diǎn)，進(jìn)入過(guò)渡段；

第六檢測(cè)處理單元，在過(guò)渡段中，不能確信處于信號(hào)段，若有短時(shí)能量回落到低門(mén)限以下，且超過(guò)最大靜音長(zhǎng)度，則恢復(fù)到靜音狀態(tài)；

第七檢測(cè)處理單元，如果過(guò)渡段中有超過(guò)高門(mén)限，則確信進(jìn)入信號(hào)段；

第八檢測(cè)處理單元，如果最終分段的長(zhǎng)度小于最小信號(hào)長(zhǎng)度，則認(rèn)為是噪聲并舍棄；

第九檢測(cè)處理單元，切出來(lái)的第一個(gè)和最后一個(gè)采樣點(diǎn)，標(biāo)記為x0和x′0；

第十檢測(cè)處理單元，切出第二個(gè)腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)，標(biāo)記為x1和x′1；同時(shí)得到前兩個(gè)腳步聲的間隔d1(d1＝x1-x'0)；

第十一檢測(cè)處理單元，得到i+1個(gè)腳步聲的起點(diǎn)xi、終點(diǎn)x′i及其間隔di+1，其中i≥0；

在所述第四檢測(cè)模塊中，結(jié)合腳步聲間隔di+1，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)為yi(i≥2)，其調(diào)整公式如下：

yi＝mi-1x′i+ni-1di-1(2)

mi-1＝(1/2)^i(3)

mi+ni＝1(4)

其中，m和n是權(quán)重，i是步數(shù)為1的遞增函數(shù)，每次切斷時(shí)增加1，因?yàn)槿诵凶卟⒉皇墙^對(duì)勻速的，而最新的腳步聲間隔能更好的預(yù)測(cè)下一個(gè)腳步聲的間隔，所以我們選擇ema函數(shù)來(lái)計(jì)算di，如公式(5)所示，同時(shí)因?yàn)樵酵螅俣仍绞欠€(wěn)定可靠，隨著ema的迭代過(guò)程，m的比例按指數(shù)衰減模型快速減少；

在所述第五檢測(cè)模塊中，對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，因?yàn)楫?dāng)行人突然大幅度改變行走速度時(shí)，比如從走的狀態(tài)變成跑步，分段會(huì)造成偏差，所以當(dāng)人突然大幅度改變行走速度時(shí)，我們讓m和n恢復(fù)初始值，并開(kāi)始重新使用指數(shù)增長(zhǎng)模型分配m和n的權(quán)重。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的高精度室內(nèi)定位，定位精度高達(dá)7cm；提出的腳步聲檢測(cè)方法(swim模型)可以在不需要事先訓(xùn)練的情況下，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的腳步聲振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)與校正，檢測(cè)準(zhǔn)確度高達(dá)98％；提出的時(shí)延估計(jì)算法(pcc),解決了廣義互相關(guān)法(gcc)由于多徑效應(yīng)而時(shí)延估計(jì)誤差較大的問(wèn)題。

附圖說(shuō)明

圖1是多徑效應(yīng)的產(chǎn)生過(guò)程示意圖。

圖2是腳步聲振動(dòng)信號(hào)的各個(gè)峰值圖。

圖3是通過(guò)人的腳步聲振動(dòng)信號(hào)在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下的室內(nèi)定位方法原理圖。

具體實(shí)施方式

如圖3所示，在本發(fā)明中，在室內(nèi)地面四周布置三個(gè)或者三個(gè)以上接收探頭，本發(fā)明公開(kāi)了一種室內(nèi)的定位方法，包括如下步驟：

s1.接收步驟，接收探頭采集的腳步聲振動(dòng)信號(hào)；

s2.檢測(cè)步驟，采用swim模型檢測(cè)腳步聲振動(dòng)信號(hào)并校正；

s3.估計(jì)步驟，采用pcc算法來(lái)估計(jì)時(shí)延；

s4.處理步驟，根據(jù)定位算法求出目標(biāo)精確位置。

在所述s1.接收步驟中，腳步聲振動(dòng)信號(hào)包括人的腳步聲振動(dòng)信號(hào)、動(dòng)物的腳步聲振動(dòng)信號(hào)、人造機(jī)器產(chǎn)生的腳步聲振動(dòng)信號(hào)。

接收探頭可以為地震檢波器geophone或者其他振動(dòng)信號(hào)傳感器。

在實(shí)際應(yīng)用中，本發(fā)明的室內(nèi)環(huán)境的定位方法及系統(tǒng)可部署在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的地面上。

swim模型：自適應(yīng)權(quán)重增加模型walkingspeedbasedadaptiveweightincrementmodel(swim)。

pcc算法：最大值互相關(guān)算法peakcrosscorrelation(pcc)。

布置地震檢波器geophone，包括：

在地面的四周布置三個(gè)geophone；

geophone的下一級(jí)接信號(hào)放大器用于放大geophone采集到的腳步聲振動(dòng)信號(hào)；

信號(hào)放大器的下一級(jí)接ad模數(shù)轉(zhuǎn)換器用于把采集到的腳步聲振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)；

ad模數(shù)轉(zhuǎn)換器的下一級(jí)接樹(shù)莓派，用于控制采集和保存腳步聲振動(dòng)信號(hào)。

所述s2.檢測(cè)步驟包括：

s21.接收頭接收到腳步聲振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行維納濾波；

s22.計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的短時(shí)能量，短時(shí)能量的計(jì)算公式如下：

s23.用基于短時(shí)能量的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)法來(lái)初步檢測(cè)出腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)；

s24.結(jié)合腳步聲間隔，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)；

s25.對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。

所述s3.估計(jì)步驟包括：

s31.檢測(cè)出腳步聲振動(dòng)信號(hào)x的各個(gè)峰值，如附圖2，并找出第一個(gè)峰值的位置，記為p1；

s32.找出另一個(gè)接收頭接收到的同一個(gè)腳步聲x'的第一個(gè)峰值的位置，記為p2；

s33.取p1和p2中的較小值，記為pmin；

s34.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)x從p1向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p1-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p1組成信號(hào)1，記為sig1；

s35.以同樣方法對(duì)x'從p2向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p2-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，再向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p2組成信號(hào)2，記為sig2；

s36.分別求出sig1和sig2的長(zhǎng)度，記為l1、l2，l1、l2中較大的值記為lmax；

s37.對(duì)sig1向后補(bǔ)(lmax-l1)個(gè)零，對(duì)sig2向后補(bǔ)(lmax-l2)個(gè)零，用于對(duì)齊sig1和sig2的長(zhǎng)度；

s38.利用gcc對(duì)sig1和sig2進(jìn)行時(shí)延估計(jì)，時(shí)間差記為△t1；

s39.以同樣的方法，我們可以估計(jì)出該腳步聲到達(dá)geophone1和geophone3的時(shí)間差，記為△t2。

所述s4.處理步驟包括：

s41.通過(guò)s3.估計(jì)步驟求出腳步聲振動(dòng)信號(hào)到達(dá)三個(gè)或三個(gè)以上接收頭的時(shí)間差；

s42.利用tdoa、toa三點(diǎn)定位算法，或者其他利用到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行定位的算法計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的精確坐標(biāo)。

在所述步驟s23中，包括：

s231.設(shè)置噪音短時(shí)能量的最大值為能量的低門(mén)限，設(shè)置腳步聲能量最大值的1/2為能量的高門(mén)限；

s232.設(shè)置兩個(gè)參數(shù)：靜音的最長(zhǎng)長(zhǎng)度和信號(hào)的最短長(zhǎng)度；

s233.整個(gè)端點(diǎn)檢測(cè)分為4段:靜音段、過(guò)渡段、信號(hào)段、結(jié)束；

s234.采集到的腳步聲振動(dòng)信號(hào)的開(kāi)始為靜音段，程序用一個(gè)變量status表示當(dāng)前所處狀態(tài)；

s235.信號(hào)的初始段為靜音段，如果短時(shí)能量超過(guò)了低門(mén)限es，就開(kāi)始標(biāo)記起點(diǎn)，進(jìn)入過(guò)渡段；

s236.在過(guò)渡段中，不能確信處于信號(hào)段，若有短時(shí)能量回落到低門(mén)限es以下，且超過(guò)最大靜音長(zhǎng)度sm，則恢復(fù)到靜音狀態(tài)；

s237.如果過(guò)渡段中有超過(guò)高門(mén)限eh，則確信進(jìn)入信號(hào)段；

s238.如果最終分段的長(zhǎng)度小于最小信號(hào)長(zhǎng)度lm，則認(rèn)為是噪聲并舍棄；

s239.切出來(lái)的第一個(gè)和最后一個(gè)采樣點(diǎn)，標(biāo)記為x0和x′0；

s2310.切出第二個(gè)腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)，標(biāo)記為x1和x′1；同時(shí)得到前兩個(gè)腳步聲的間隔d1(d1＝x1-x′0)；

s2311.得到i+1個(gè)腳步聲的起點(diǎn)xi、終點(diǎn)x′i及其間隔di+1，其中i≥0。

在所述步驟s24中，結(jié)合腳步聲間隔di+1，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)為yi(i≥2)，其調(diào)整公式如下：

yi＝mi-1x′i+ni-1di-1(2)

mi-1＝(1/2)^i(3)

mi+ni＝1(4)

其中，m和n是權(quán)重，i是步數(shù)為1的遞增函數(shù)，每次切斷時(shí)增加1，因?yàn)槿诵凶卟⒉皇墙^對(duì)勻速的，而最新的腳步聲間隔能更好的預(yù)測(cè)下一個(gè)腳步聲的間隔，所以我們選擇ema函數(shù)來(lái)計(jì)算di，如公式(5)所示，同時(shí)因?yàn)樵酵?，速度越是穩(wěn)定可靠，隨著ema的迭代過(guò)程，m的比例按指數(shù)衰減模型快速減少。

在所述步驟s25中，對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，因?yàn)楫?dāng)行人突然大幅度改變行走速度時(shí)，比如從走的狀態(tài)變成跑步，分段會(huì)造成偏差，所以當(dāng)人突然大幅度改變行走速度時(shí)，我們讓m和n恢復(fù)初始值，并開(kāi)始重新使用指數(shù)增長(zhǎng)模型分配m和n的權(quán)重。

對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。為了判斷行人是否突然大幅度改變行走速度導(dǎo)致切斷失誤，我們引入向量而一個(gè)人的步幅一般不超過(guò)一米，所以把腳步聲間距設(shè)成一個(gè)向量模長(zhǎng)為1，如果定位的預(yù)測(cè)坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)的歐拉距離ed大于時(shí)，則認(rèn)為行人突然大幅度改變行走速度，重新分配m、n的權(quán)重，恢復(fù)初始值。歐式距離的計(jì)算公式如下：

本發(fā)明還公開(kāi)了一種室內(nèi)的定位系統(tǒng)，包括：

接收模塊，用于接收探頭采集的腳步聲振動(dòng)信號(hào)；

檢測(cè)模塊，用于采用swim模型檢測(cè)腳步聲振動(dòng)信號(hào)并校正；

估計(jì)模塊，用于采用pcc算法來(lái)估計(jì)時(shí)延；

處理模塊，用于根據(jù)定位算法求出目標(biāo)精確位置。

所述檢測(cè)模塊包括：

第一檢測(cè)模塊，用于接收頭接收到腳步聲振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行維納濾波；

第二檢測(cè)模塊，用于計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的短時(shí)能量，短時(shí)能量的計(jì)算公式如下：

第三檢測(cè)模塊，用于用基于短時(shí)能量的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)法來(lái)初步檢測(cè)出腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)；

第四檢測(cè)模塊，用于結(jié)合腳步聲間隔，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)；

第五檢測(cè)模塊，用于對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。

所述估計(jì)模塊包括：

第一估計(jì)模塊，用于檢測(cè)出腳步聲振動(dòng)信號(hào)x的各個(gè)峰值，如附圖2，并找出第一個(gè)峰值的位置，記為p1；

第二估計(jì)模塊，用于找出另一個(gè)接收頭接收到的同一個(gè)腳步聲x'的第一個(gè)峰值的位置，記為p2；

第三估計(jì)模塊，用于取p1和p2中的較小值，記為pmin；

第四估計(jì)模塊，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)x從p1向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p1-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p1組成信號(hào)1，記為sig1；

第五估計(jì)模塊，用于對(duì)x'從p2向前取n個(gè)點(diǎn)，并向前補(bǔ)(p2-pmin)個(gè)零進(jìn)行時(shí)間同步，再向后取n'個(gè)點(diǎn)，與p2組成信號(hào)2，記為sig2；

第六估計(jì)模塊，用于分別求出sig1和sig2的長(zhǎng)度，記為l1、l2，l1、l2中較大的值記為lmax；

第七估計(jì)模塊，用于對(duì)sig1向后補(bǔ)(lmax-l1)個(gè)零，對(duì)sig2向后補(bǔ)(lmax-l2)個(gè)零，用于對(duì)齊sig1和sig2的長(zhǎng)度；

第八估計(jì)模塊，用于利用gcc對(duì)sig1和sig2進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。

所述處理模塊包括：

第一處理模塊，用于通過(guò)估計(jì)模塊求出腳步聲振動(dòng)信號(hào)到達(dá)三個(gè)或三個(gè)以上接收頭的時(shí)間差；

第二處理模塊，用于利用到達(dá)時(shí)間差進(jìn)行定位的算法計(jì)算出腳步聲振動(dòng)信號(hào)的精確坐標(biāo)。

所述第三檢測(cè)模塊包括：

第一檢測(cè)處理單元，用于設(shè)置噪音短時(shí)能量的最大值為能量的低門(mén)限，設(shè)置腳步聲能量最大值的1/2為能量的高門(mén)限；

第二檢測(cè)處理單元，用于設(shè)置兩個(gè)參數(shù)：靜音的最長(zhǎng)長(zhǎng)度和信號(hào)的最短長(zhǎng)度；

第三檢測(cè)處理單元，用于整個(gè)端點(diǎn)檢測(cè)分為4段:靜音段、過(guò)渡段、信號(hào)段、結(jié)束；

第四檢測(cè)處理單元，程序用一個(gè)變量status表示當(dāng)前所處狀態(tài)；

第五檢測(cè)處理單元，信號(hào)的初始段為靜音段，如果短時(shí)能量超過(guò)了低門(mén)限，就開(kāi)始標(biāo)記起點(diǎn)，進(jìn)入過(guò)渡段；

第六檢測(cè)處理單元，在過(guò)渡段中，不能確信處于信號(hào)段，若有短時(shí)能量回落到低門(mén)限以下，且超過(guò)最大靜音長(zhǎng)度，則恢復(fù)到靜音狀態(tài)；

第七檢測(cè)處理單元，如果過(guò)渡段中有超過(guò)高門(mén)限，則確信進(jìn)入信號(hào)段；

第八檢測(cè)處理單元，如果最終分段的長(zhǎng)度小于最小信號(hào)長(zhǎng)度，則認(rèn)為是噪聲并舍棄；

第九檢測(cè)處理單元，切出來(lái)的第一個(gè)和最后一個(gè)采樣點(diǎn)，標(biāo)記為x0和x′0；

第十檢測(cè)處理單元，切出第二個(gè)腳步聲的起點(diǎn)和終點(diǎn)，標(biāo)記為x1和x′1；同時(shí)得到前兩個(gè)腳步聲的間隔d1(d1＝x1-x'0)；

第十一檢測(cè)處理單元，得到i+1個(gè)腳步聲的起點(diǎn)xi、終點(diǎn)x′i及其間隔di+1，其中i≥0。

在所述第四檢測(cè)模塊中，結(jié)合腳步聲間隔di+1，分配權(quán)重來(lái)重新調(diào)整腳步聲的起點(diǎn)為yi(i≥2)，其調(diào)整公式如下：

yi＝mi-1x′i+ni-1di-1(2)

mi-1＝(1/2)^i(3)

mi+ni＝1(4)

其中，m和n是權(quán)重，i是步數(shù)為1的遞增函數(shù)，每次切斷時(shí)增加1，因?yàn)槿诵凶卟⒉皇墙^對(duì)勻速的，而最新的腳步聲間隔能更好的預(yù)測(cè)下一個(gè)腳步聲的間隔，所以我們選擇ema函數(shù)來(lái)計(jì)算di，如公式(5)所示，同時(shí)因?yàn)樵酵?，速度越是穩(wěn)定可靠，隨著ema的迭代過(guò)程，m的比例按指數(shù)衰減模型快速減少。

在所述第五檢測(cè)模塊中，對(duì)swim模型進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，因?yàn)楫?dāng)行人突然大幅度改變行走速度時(shí)，比如從走的狀態(tài)變成跑步，分段會(huì)造成偏差，所以當(dāng)人突然大幅度改變行走速度時(shí)，我們讓m和n恢復(fù)初始值，并開(kāi)始重新使用指數(shù)增長(zhǎng)模型分配m和n的權(quán)重。

本發(fā)明通過(guò)地震檢波器采集人走路的腳步聲振動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)人的定位。腳步聲振動(dòng)沿著地面?zhèn)鞑?，不?huì)像在空氣中傳播時(shí)遇到家具等障礙物而產(chǎn)生多徑反射影響定位效果。為了達(dá)到精準(zhǔn)定位，本發(fā)明設(shè)計(jì)了swim模型來(lái)檢測(cè)腳步聲，并設(shè)計(jì)了pcc算法估計(jì)時(shí)延并定位。

以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說(shuō)明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。