一种基于声音的投掷物自动报靶系统及报靶方法与流程

本发明属于基于位置的服务领域，尤其涉及一种基于声音的投掷物自动系统及报靶方法。

背景技术：

目前国内外民用及军用自动报靶系统，大多数是针对轻型武器的射击靶，且绝大部分仅适用于室内环境。针对武警手雷训练而设计的自动报靶系统，国内外媒体及期刊文献均未见报道，尚属空白。与射击靶的自动报靶系统所不同的是，手雷训练的靶场无固定目标，一般为地面标志物或标志区域，且使用训练仿真弹，无法留下明显的弹坑或弹眼等明显标志痕迹。同时，对于硬质训练场地，仿真手雷着地反弹会带来跳动，投掷完成后的观测弹着点并非其真实位置。这些都为测定手雷落点带来了巨大的挑战。手雷训练中多采用人工报靶的形式，存在诸多缺点，如工作量大、安全性低、报靶误差度较大、报靶率低等。

目前国内外的射击靶自动报靶系统，从技术种类可以分为基于图像处理技术的自动报靶系统、光电类自动报靶系统、双层点击短路采样系统等。而将射击靶自动报靶技术应用到手雷投掷训练自动报靶中，均存在一定的局限性。双层电极短路采样系统，即电子地毯，在靶场面积较大时，其重量较大，不便于快速部署，且经训练手雷反复撞击后，容易发生线路损坏，维护成本较高。光电定位坐标技术需要大量的光电传感器，安装和使用成本都很高，且要求靶场平整度较高，场地适应性较差，不方便部队的野外机动训练。基于图像的自动报靶系统，需要对摄像头位置进行标定后才能使用，并且为了获取较高的报靶精度，摄像头位置需要架设在较高的位置，体积也较大，容易在训练中被击中而发生损毁。同时，对于硬质地面，由于无法留下明显的弹着点，这为图像识别带来了很大的困难，而对于沙质地面，其识别难度会更高，成本也会急剧升高。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于声音的投掷物自动系统及报靶方法，报靶精度高、响应速度快，并具有适应能力强、携带轻便、布设快捷、抗干扰能力强、成本低、功耗低和信息化程度高等特点，可以显著提高武警部队日常训练以及复杂场景的训练效率及训练效果。具体技术方案如下：

一种基于声音的投掷物自动报靶系统，其特征在于，所述系统包括目标靶、声音采集节点、无线网络、无线网关节点以及系统终端，其中：

所述目标靶由不少于4块的相同尺寸正多边形空心板组成，所述的空心板的一面或两面绘制相同的图案，使得所有的空心板拼接成一个靶标图案；所述目标靶用于作为训练手雷/手榴弹等投掷物投掷训练中的靶标，同时对投掷物落点声音进行增强，并限定落点声音的频谱范围；

所述声音采集节点包括微处理单元、声信号传感器、信号采集模块、存储单元、无线通信模块及电源模块；所述声音采集节点安装于所述目标靶的四周，用于监测和采集目标靶区域的碰撞声音，并对碰撞事件进行落地时刻估计，并将估计结果通过无线网络传输至无线网关节点；

所述无线网络用于传输系统控制指令，以及各声音采集节点落地时刻估计结果传输；

所述无线网关节点与所述系统终端相连接，向所述无线网络转发来自所述系统终端的系统控制指令，并向所述系统终端转发来自所述无线网络的落地时刻估计结果；所述无线网关节点包括微处理单元、串口通信模块、无线通信模块以及电源模块；

所述系统终端安装有上位机软件，用于控制系统运行，并接收各声音采集节点落地时刻估计结果，进而计算到达时间差，并利用基于最小二乘的到达时间差定位算法对有效事件进行定位及显示。

进一步地，所述的正多边形空心板选自木板、塑料板或金属板中的一种。

进一步地，所述的正多边形为正三角形、正方形、五边形、六边形。

进一步地，所述系统控制指令包括系统运行、系统暂停、系统停止和时钟同步。

一种采用上述任一项所述的基于声音的投掷物自动系统的报靶方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：利用至少4块正多边形空心板拼接成投掷目标靶，并在目标靶四周布设声音采集节点，并建立相对位置坐标系，测量并记录各声音采集节点的坐标值；布设无线网关节点，并通过无线网关节点组建无线网络；

步骤2：系统终端的上位机软件记录步骤1中声音采集节点的坐标值以建立相对位置坐标系；系统终端通过串口通信模块向无线网关节点发送系统控制指令；

步骤3：无线网关节点接收到步骤2中系统终端的系统控制指令后，对其进行解析并封装成数据帧，通过步骤1中所搭建的无线网络，对系统进行广播；各声音采集节点在接收到运行命令后，打开声信号传感器开始采集声信号，并开启信号处理流程，对所有采集到的声音事件进行识别、落地时刻估计；各声音采集节点将本机id、目标落地时刻及本地时间戳封装成数据帧，并把采集到的原始数据存储至本地存储单元；

步骤4：声音采集节点通过步骤1所搭建的无线网络，将步骤3中得到的由本机id、目标落地时刻及本地时间戳封装成的数据帧发送至无线网关节点；无线网关节点通过串口通信模块将其转发给系统终端；

步骤5：系统终端的上位机软件通过步骤4接收的各声音采集节点所得到的目标落地时刻估计结果及本地时间戳信息，进而计算到达时间差tdoa，并利用基于最小二乘的到达时间差定位算法对有效事件进行定位及显示。

进一步地，所述的步骤3中的声音采集节点的本地时间戳信息由其内部的定时器提供；所述的系统控制指令包括系统运行、系统暂停、系统停止和时钟同步，各声音采集节点在接收到系统暂停指令后，关闭声信号传感器及声信号处理流程；各声音采集节点在接收到系统停止指令后，关闭声信号传感器及声信号处理流程，关闭本地存储单元存储；各声音采集节点在接收到系统时钟同步指令后，将本地计时器中的数值置零。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明利用声音对弹着点进行定位，将无线传感器网络与被动声定位相结合，在目标靶边界布设声音采集节点，通过采集、测量训练手雷的落点声音到达各节点的到达时间差，来对弹着点的位置进行测算；通过对落点声音进行辨识，能够有效排除人声、风声、动物声音、机械声音等干扰；并通过声信号进行时钟同步，能够进一步降低系统硬件复杂度，提高系统稳定性和可靠性。各节点仅由微处理器、无线传输模块、声信号传感器、信号采集模块及存储单元组成，成本较低、功耗低、体积小、布设快捷方便、携带方便。

同时本发明的报靶系统适应度高、携带轻便、布设快捷、抗干扰能力强、成本低、功耗低、响应速度快、报靶精度高，能够提高武警部队日常训练的信息化程度、训练效率及训练效果。

附图说明

图1为本发明的系统工作流程图；

图2为本发明的系统架构及节点布局图；

图3为声音采集节点结构原理框图；

图4为原始声信号滤波前后对比图；

图5为系统定位结果分布图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，将结合附图对本发明作进一步地详细描述。这种描述是通过示例而非限制的方式介绍了与本发明的原理相一致的具体实施方式，这些实施方式的描述是足够详细的，以使得本领域技术人员能够实践本发明，在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以使用其他实施方式并且可以改变和/或替换各要素的结构。因此，不应当从限制性意义上来理解以下的详细描述。这里以zigbee无线网络及zigbee无线网关节点为例，进行说明。

一种基于声音的投掷物自动报靶系统，如图2所示，包括目标靶、声音采集节点、无线网络、无线网关节点以及系统终端，其中：

目标靶由16块的相同尺寸正方形空心板(如木板、塑料板或金属板)组成，板的一面或两面绘制相同的图案，使得所有的板拼接成一个靶标图案；目标靶用于作为训练手雷/手榴弹等投掷物投掷训练中的靶标，同时对投掷物落点声音进行增强，并限定落点声音的频谱范围；

声音采集节点包括单片机、麦克风、a/d芯片、sd卡、无线通信模块及电源模块；声音采集节点安装于所述目标靶的四周，用于监测和采集目标靶区域的碰撞声音，并对碰撞事件进行落地时刻估计，并将估计结果通过zigbee无线网络传输至zigbee无线网关节点；如图(3)所示为声音采集节点结构原理框图。

zigbee无线网络用于传输系统控制指令以及各声音采集节点落地时刻估计结果传输；其中，系统控制指令包括系统运行、系统暂停、系统停止以及时钟同步指令；

zigbee无线网关节点与系统终端相连接，向无线网络转发来自系统终端的系统控制指令，并向系统终端转发来自zigbee无线网络的落地时刻估计结果；zigbee无线网关节点包括单片机、串口通信模块、zigbee无线通信模块以及电源模块；

系统终端(如个人电脑、工控机以及笔记本)安装有上位机软件，用于控制系统运行，并接收各声音采集节点落地时刻估计结果，进而计算到达时间差tdoa，并利用基于最小二乘的到达时间差定位算法对有效事件进行定位及显示。

本发明的基于声音的投掷物自动报靶系统报靶方法，具体工作流程如图1所示，系统上电运行后，zigbee无线网关节点首先发起组网命令，各声音采集节点按照zigbee协议加入网络。系统终端的上位机软件将系统控制指令打包成控制数据帧发送给zigbee无线网关节点；zigbee无线网关节点将指令进行解析后分发给各声音采集节点；各声音采集节点打开麦克风，开启声信号采集流程，开启信号处理流程，并将本地id、落地时刻估计结果及本地时间戳打包成数据帧，发送给zigbee无线网关节点；系统运行后，系统终端发送系统时钟同步指令给zigbee无线网关节点；zigbee无线网关节点对网络广播系统时钟同步指令，各声音采集节点接收到该指令后，清空本地定时器；系统终端的上位机软件周期性发送时钟同步指令，同时接收各节点的落地时刻值，在计算tdoa值后，进行定位计算后显示在界面上。

具体步骤如下：

1.如图(2)所示拼接目标靶，并在目标靶四周布设声音采集节点，并建立相对位置坐标系，测量并记录各节点的坐标值；布设无线网关节点，系统选用zigbee协议组建网络，并通过无线网关节点组建该无线网络；

2.系统终端的上位机软件记录步骤1中的各声音采集节点坐标值以建立相对位置坐标系；系统终端通过rs232串口通信模块向无zigbee线网关节点发送系统控制指令；系统控制指令包括系统运行、系统暂停、系统停止和时钟同步指令。

3.无线网关节点接收到步骤2中系统终端的系统控制指令后，对其进行解析并封装成数据帧，通过步骤1中所搭建的无线网络，对系统进行广播；各声音采集节点在接收到运行命令后，打开麦克风开始采集声信号，并开启信号处理流程，对所有采集到的声音事件进行识别、落地时刻估计；各声音采集节点将本机id、目标落地时刻及本地时间戳封装成数据帧，并把采集到的原始数据存储至本地sd卡；声音采集节点的本地时间戳信息由其内部的定时器提供；各声音采集节点在接收到系统暂停指令后，关闭麦克风及声信号处理流程；各声音采集节点在接收到系统停止指令后，关闭麦克风及声信号处理流程，关闭本地sd卡存储；各声音采集节点在接收到系统时钟同步指令后，将本地计时器中的数值置零；

这里的信号处理算法包括f.i.r滤波、基于短时能量检测及短时过零率的有效事件检测、基于能量阈值的时域落地时刻估计算法；

f.i.r滤波的滤波器为带通滤波器，其通带频率为[200,1000]hz，低频截止频率为150hz，高频截止频率为1500hz；如图(4)所示为原始声信号滤波前后对比图。

将原始声音信号序列记作x(n),n＝1,2,...,n，所述基于短时能量检测表达式为：i＝1,2,3,…n，n为数据帧长度，n＝4096。其中为短时能量，所选取短信号长度s＝100，为长时能量，所选取长信号长度l＝500。

由于手雷落点声音为脉冲式的突发事件，ri对于这种突发事件具有很好的表现力。

所述短时过零率表达式为：

其中，n为数据帧长度，sgn[]为符号函数，t为阈值。zn的值越小其越接近于谐波，其为有效事件的概率越高，通过短时能量及短时过零率综合判断事件是否有效。

所述基于能量阈值的时域落地时刻估计算法，其表达式为为信号波形的归一化形式，pthd为一个固定阈值，根据实验结果，pthd＝0.1。即将归一化波形后，信号波形能量最先到达信号最大值0.1倍的点作为落地时刻估计值。

4.各声音采集节点通过步骤1所搭建的无线网络，将步骤3中得到的节点id、落地时刻估计结果及本地时间戳信息发送至zigbee无线网关节点；zigbee无线网关节点通过串口通信模块将其转发给系统终端；

5.系统终端的上位机软件通过步骤4接收的各声音采集节点所得到的目标落地时刻估计结果及本地时间戳信息，进而计算到达时间差tdoa，并利用基于最小二乘的到达时间差定位算法对有效事件进行定位及显示。

所述基于到达时间差tdoa的定位算法，[xj,yj]^t，j＝1,2,...,8为以直接点坐标，[x,y]^t为事件发生地点坐标，dij表示节点i与节点j之间的距离，其计算公式为：

其中，c为声音传播速度，δtij为目标落地到达节点i与节点j间的到达时间差，其计算公式为：

δtij＝|ti+ti-tj-tj|

其中，ti为节点i所得到的目标落地时刻估计结果，tj为节点j所得到的目标落地时刻估计结果，ti为节点i的时间戳信息，tj为节点j的时间戳信息。

利用基于最小二乘定位原理

估计出用户的位置

如图(5)所示为系统定位结果分布图；图中黑点为40次定点实验的定位结果，具有良好的集中度。实验表明，本发明所提供的系统与方法，使得手雷落点野外环境的定位精度小于20cm，算法稳定性及鲁棒性都较好。