một cặp cảm biến, đối với một hệ thống định vị nguồn âm hồn chỉnh, cần thiết phải có q trình tính tốn, lọc giá trị phù hợp theo các giải pháp đã trình bày trong mục 2.2.1.3.
2.2.3. Mơ phỏng đánh giá giải pháp nâng cao chất lượng ước tính khácbiệt thời gian đến biệt thời gian đến
2.2.3.1. Phương pháp mô phỏng đánh giá
Để đánh giá hiệu quả của phương pháp được đề xuất, một chương trình mơ phỏng trên Matlab được xây dựng. Trên cơ sở triển khai công thức (2.25) với tín hiệu đã được số hóa thu được trên cảm biến thứ i và cảm biến thứ j, đã được phân tách thành các cửa sổ sau khi phát hiện sự kiện âm thanh:
Trong đó:
rx1x2
−1 Xi(f ) [Xj(f )]∗ |Xi(f ) [Xj(f )]∗|
Σ (2.33)
Xi(f ) = Fxi(t) là biến đổi Fourier của tín hiệu thu được trên cảm
biến thứ i;
Xj(f ) = Fxj(t) là biến đổi Fourier của tín hiệu thu được trên cảm
biến thứ j;
Xi∗(f ) và Xj∗(f ) là liên hiệp phức của Xi(f ) và Xj(f );
Dựa trên cơng thức (2.33), mơ hình mơ phỏng được xây dựng như trên hình 2.25. Trước hết, tín hiệu có tồn tại sự kiện âm thanh trên một cặp cảm biến thứ
X +
X +
Tạp âm Suy giảm tín hiệu
Nạp tín hiệu trên các cảm biết, thiết lập thời gian trễ
FFT FFT
IFFT Tính tốn hàm trọng số Tính tốn tương quan phổ năng lượng
Tính tốn sai số Xác định trễ thời gian đến
Sai số e
Hình 2.25. Các bước thực hiện thuật toán GCC-PHAT
i và thứ j được thiết lập từ tín hiệu gốc, trong đó có tỉ số SNR và khác biệt
thời gian đến τij của cặp tín hiệu này được thiết lập. Để ước tính khác biệt thời gian đến của tín hiệu trên hai cảm biến trước hết cần biến đổi tín hiệu sang miền tần số bằng thuật tốn FFT (Fast Fourier Transform), sau đó tính tương quan phổ năng lượng, bổ sung hàm trọng số trong miền tần số theo công thức (2.24). Biến đổi các giá trị thu được về miền thời gian theo thuật toán IFFT (Inverse Fast Fourier Transform), và xác định khác biệt thời gian đến τij của hai tín hiệu theo cơng thức (2.16). Cuối cùng thực hiện tính tốn khác biệt thời gian đến theo công thức (2.34):
2.2.3.2. Kết quả mô phỏng
ετ = ∥τij −
τ^ij∥ (2.34)
Tiến hành mơ phỏng với tín hiệu âm thanh là tiếng nổ đầu nịng của súng AK47, khác biệt thời gian tới được cố định tại giá trị 100ms, mức suy giảm tín hiệu và tạp âm được thiết lập tạo thành tỉ số SNR trong khoảng [0 ÷
+5.5]dB.
Với mỗi giá trị SNR mơ phỏng 1000 lần, sau đó tính tốn sai số khác biệt thời gian đến trung bình tương ứng.
phương pháp GCC-PHAT và phương pháp GCC-PHAT-β-TN được so sánh tại các mức SNR khác nhau. 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 -5.5 -5 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 SNR(dB)
Hình 2.26. Sai số ước tính khác biệt thời gian đến với hệ số β
Với phương pháp GCC-PHAT khi tỉ số SNR > −2, 5dB sai số ετ ≈ 0, tuy nhiên khi tỉ số SNR < −2, 5dB, sai số khác biệt thời gian đến ετ tăng nhanh. Điều này dẫn tới việc định vị nguồn âm trong trường hợp mơi trường có
nhiễu, tạp âm mạnh có sai số lớn.
So sánh với phương pháp GCC-PHAT phương pháp GCC-PHAT-β-TN cho thấy trong các điều kiện SNR khác nhau, phương pháp cải tiến đều có sai số nhỏ hơn, mặt khác, khả năng hoạt động của thuật toán GCC-PHAT-β-TN cũng được cải thiện trong điều kiện SNR nhỏ. Cụ thể khi tỉ số SNR > −4,
3dB sai
số ετ ≈ 0, khi tỉ số SNR < −4, 3dB sai số ετ 0, tuy nhiên vẫn nhỏ hơn rất
nhiều khi so sánh với phương pháp GCC-PHAT nguyên bản.
2.2.3.3. Kết quả thực nghiệm
Tương tự như chương trình mơ phỏng, áp dụng giải pháp được đề xuất lên dữ liệu thu được từ các cặp cảm biến trên thực địa ở các cự ly định vị khác nhau.
( m s)
rx x
1 8
TDOA True TDOA Est
Bảng 2.4. Sai số sai khác biệt thời gian đến cự ly 100m
ετ
(ms)
τ12 τ13 τ14 τ15 τ16 τ17 τ18
GCC-PHAT(ms) 0,023 0,025 0,021 0,023 0,016 0,018 0,016
GCC-PHAT-β(ms) 0,012 0,011 0.011 0,010 0,009 0,010 0,009
Tại cự ly 100 m kết quả được thể hiện trên bảng 2.4, trong đó giá trị sai số khác biệt thời gian đến của phương pháp GCC-PHAT truyền thống được so sánh với GCC-PHAT-β-TN. Có thể nhận thấy trong cả 07 cảm biến sai số của phương pháp được đề xuất đều nhỏ hơn so với GCC-PHAT nguyên bản, tuy nhiên giá trị được cải thiện là không nhiều.
GIA TRI HAM GCC-PHAT CU LY 500m
0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.04 0.02 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.1 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples Hình 2.27. Giá trị hàm GCC-PHAT ở cự ly 500m x x 1 2 r r x x 1 3 x x 1 4 r x x 1 5 r r x x 1 6 x x 1 7 r x x 1 8 r
rx x
1 7
TDOA True TDOA Est
TDOA Est rx x
1 8
TDOA True
Hiệu quả của giải pháp đề xuất chỉ được thể hiện một cách rõ ràng khi cự ly định vị xa hơn, trên hình 2.27 là giá trị của hàm rxixj (τ ) ở cự ly 500 m, có thể nhận thấy sự xuất hiện của các cực trị địa phương, thậm chí các cực trị này cịn lớn hơn giá trị ở vị trí chính xác, điều này dẫn đến việc ước tính khác biệt thời gian đến theo cơng thức (2.16) khơng chính xác. Tương tự của sai số khác biệt thời gian tới của phương pháp GCC-PHAT được thể hiện trên bảng 2.5 lớn hơn rất nhiều so với việc định vị ở cự ly gần.
GIA TRI HAM GCC-PHAT- CU LY 500m
0.4 0.2 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.2 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 2 1 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.5 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.4 0.2 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.05 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples 0.4 0.2 0 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 Samples Hình 2.28. Giá trị hàm GCC-PHAT-β-TN ở cự ly 500m
Với phương pháp GCC-PHAT-β-TN, kết quả ước tính khác biệt thời gian
x x 1 2 r r x x 1 3 x x 1 4 r r x x 1 5 x x 1 6 rx x 1 6 TDOA True TDOA Est r x1 7 r r x x 1 8
SAI SO UOC TINH TRE THOI GIAN DEN GCC-PHAT- THICH NGHI
GCC-PHAT GCC-PHAT- -ADAPTIVE
rx x
1 6
TDOA True TDOA Est
rx x
1 7
TDOA True TDOA Est
Bảng 2.5. Sai số sai khác biệt thời gian đến cự ly 500m
ετ
(ms)
τ12 τ13 τ14 τ15 τ16 τ17 τ18
GCC-PHAT(ms) 0,526 0,438 0,481 0,541 0,540 0,585 0,471
GCC-PHAT-β(ms) 0,024 0,022 0,016 0,028 0,024 0,021 0,027
đến tại cự ly 500 m có cải thiện đáng kể, 07 giá trị sai số ετ của phương pháp GCC-PHAT-β-TN đều có giá trị nhỏ hơn so với phương pháp GCC-PHAT truyền thống. Điều này cũng được thể hiện trên hình 2.28, giá trị hàm rxixj
của phương pháp GCC-PHAT-β-TN ở cự ly 500 m vẫn xuất hiện các cực đại địa phương do nhiễu tín hiệu nhưng các cực đại này có giá trị nhỏ và khơng ảnh hưởng tới việc ước lượng chính xác khác biệt thời gian đến.