基于热释电传感器的时间差测距改进算法

通过测量热释电信号峰—峰值的时间差,可以计算目标到探测器之间的距离。当目标人员垂直穿过热释电传感器探测视场时,能够很好地测得距离的大小。而对于目标人员斜切进入探测视场时,现有的方法就出现了较大的误差。因此,在实验的基础上,对原有测距算法进行改进和修正,实现了人员目标30 m范围内以60°角斜切进入探测视场的有效测量,拓宽了时间差法测距的适用范围,具有较好的应用价值与市场前景。     

一种小型动/静态双坐标感知系统结构设计

针对提高被动式热释电红外(PIR)传感器的探测距离和范围,提出动/静态双坐标感知系统理论,根据动/静态双坐标感知系统对动态目标实现一定距离内和全范围探测的要求,光学基准传递的要求,提出了小型动/静态双坐标感知系统的结构设计方案。该系统配用红外透镜作为其光学装置,在匀速转台的带动下,实现360°全范围探测红外信号,解决了PIR传感器探测距离和探测视场的矛盾,拓宽了PIR传感器的使用领域。经过实验验证,该系统结构设计合理。     

一种基于压缩感知的水下目标被动测距方法

基于目标空间域的稀疏性和聚焦波束形成的机理,提出了一种基于压缩感知的水下目标被动测距方法.首先,按照先方向后距离的方法对整个搜索空间进行网格划分;其次,根据球面波传播的均匀线列阵声纳接收数据模型,针对空间每个搜索方向按均匀距离间隔构造了每个方向上完备的阵列流形,并将其作为对应方向上压缩感知的感知矩阵,结合压缩感知理论数学模型,构建了对应方向上水下目标信号估计的凸优化模型;再次,采用基追踪算法对凸优化模型进行求解,计算出每个搜索方向、距离上目标信号的能量;最后,通过搜索整个空间的信号能量峰值,实现了水下目标被动测向与测距.仿真分析表明,该方法在距离估计上具有较高的聚焦性,可有效解决传统聚焦波束形成技术距离分辨率低的问题,能够实现对水下多个互不相干窄带目标信号的被动测向和测距.     

基于PT1000的冗余温度补偿型超声波测距传感器的设计

针对超声波在介质中传播速度易受到环境温度影响的问题,设计基于PT1000铂电阻温度补偿型超声波测距传感器.传感器基于PT1000铂电阻构成电桥电路,将温度变化转变为电压变化量,经16位A/D芯片模数转换后传给单片机,再依据铂电阻特性曲线进行比较、运算得出温度值,利用误差平均效应方法对四个相同结构冗余的铂电阻电桥测量数值进行平均计算得出最终温度值,进而得出此温度下的速度值;运用渡越时间检测法采集脉冲回波的时间,再利用距离公式计算则得出距离值.实验结果表明,采用PT1000补偿的测距传感器测量平均误差为0.001m,没有温度补偿测距传感器测量平均误差为-0.110m,采用DS18B20补偿测距传感器测量平均误差为0.010m.     

基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法

在惯性测量领域,单纯利用加速度二次积分的方法并不能准确感知目标对象移动的距离.加速度传感器在感知呈线性运动的目标对象时较为准确和实用,但在三维空间运动时它的坐标轴会随物体发生方向的改变而不断漂移.为解决该问题,提出了一种基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法(ADC-R),使用加速度传感器测量物体运动的加速度,作为计算位移的原始数据;采用手机陀螺仪传感器测量运动物体的角速度,并以旋转矢量传感器输出的数据作为参数把手机动态坐标系下测得的加速度值空间坐标转换到静态的参考坐标系下,然后进行数据融合完成角度补偿计算;最后根据物理学加速度和位移的关系运用数学积分方法和进一步修正误差的技术得到最终移动的距离.实验结果表明此方法在近距离测距方面精度较高,优于加速度积分算法和加速度与陀螺仪融合算法.     

基于虚拟仪器的超声信号测量及测距研究

为更好地进行目标探测,利用虚拟仪器技术设计了超声信号测量系统,介绍了系统的构成和各模块工作原理。测距是目标探测的关键技术,重点从信号处理的角度,在分析传统超声射程时间TOF测量算法的基础上,提出了两种基于包络的改进算法,并利用LabVIEW软件来实现。最后利用超声信号测量系统完成超声波信号的采集、存储,回波信号的特征和幅值分析、测距分析等实验,结果表明该系统能对超声信号进行直观信号分析处理,测距准确,为后期目标识别提供了基础平台。     

基于热释电红外传感器的车辆和人员分类

设计了一种应用于野外环境中的热释电红外系统,并创新性地提出用单热释电红外传感器节点进行车辆和人员的分类.分类算法利用信号的幅度、信号的持续时间、信号一阶差分值的绝对值的最大值作为特征向量,利用支持向量机（SVM）进行目标分类.在10,20 m处分类准确率分别可以达到93.5％,94.5％,并且针对10,20m的综合分类准确率可以达到92％.该系统扩展了热释电传感器的应用范围和应用场景,所用分类方法对于其他同类传感器系统具有一定的借鉴意义.     

相位比较法高精度超声测距研究

有别于通常的通过测量发射和接收到超声波时间差测距原理,提出了一种根据相位差比较法超声波测距的原理.用低频正弦信号调制超声波,通过测量发射端与接收端的低频正弦信号相位差来实现测量目标与发射机之间的距离.通过改变正弦信号波的频率,可以改变相位差对距离的细分尺度,从而可提高测量精度,并且可达到切换测距量程的目的.实验表明,该测距方法具有抗干扰能力较强、实时测量的特点;分别针对7 m和14 m的测距量程,测量精度分别为0.5 cm和1 cm,盲区小于7cm.     

基于压缩感知和WSNs的井下应急语音通信系统设计

考虑到井下应急救灾的需要,设计了一种基于压缩感知和无线传感器网络(WSNs)的矿井应急语音通信系统.根据语音信号的稀疏性,采用压缩感知的方法,对语音信号进行随机采样并传输,在Sink接收端,分别利用OMP算法和CoSaMP算法进行信号重构,对比仿真实验表明:CoSaMP重构效果较好.考虑到井下无线信号传输受限,进行了井下无线通信实验,表明在通信距离为20m情况下,可实时可靠地实现井下应急语音通信.     

一种仿生触须传感器的设计与分析

为了增强机器人对未知环境的感知与识别能力,设计了一种基于霍尔效应的仿生触须传感器。针对该传感器建立了触须感知模型,并在此基础上进行仿真实验,分析触须轴的不同材质和长度对触须传感器感知结果的影响。同时,提出了可通过触须的偏转幅度来估计目标物距离和角度位置的被动和主动感知方法。实验结果表明：利用该触须传感器能够快速、准确地感知外界环境信息。     

MEMS热电堆传感器的红外探测系统

为了实现远距离红外目标的运动和静止状态的识别,设计了基于热电堆红外传感器的红外探测系统,系统包括梯析(GRIN)透镜、微系统(MEMS)热电堆传感器、信号调理电路、数据采集电路和识别算法.探测结果表明:在相同光路系统的情况下,探测系统实现了比热释电系统更远的探测距离,实现了动态目标和静态目标的识别,并基于探测目标温度、辐射面积的区别,实现了人、车辆和其他红外目标的分类识别,可为红外目标的探测识别提供一种新的解决方案.     

具有抗环境热源干扰的热释电探测器的应用研究

热释电型探测器实际是一种对温度敏感的传感器.由于各种外界环境都可能产生一定的温度场变化,因此热释电型探测器难免受到外界干扰而引入误差.根据热释电敏感元件的探测原理,本文提出一种对正负脉冲信号和连续正负脉冲信号进行对称峰值检测的方法.若检测到的热释电信号为对称正负信号则表示被检测目标为动态热源,否则表示为静止热源.用这种方法对敏感元件的输出信号进行处理可以十分有效地消除位置固定(或移动速度很慢)的热源所产生的干扰.     

基于精细化梯度的传感器网络节点距离测量

定位在无线传感器网络中具有极其重要的作用,而距离测量往往是定位的前提、寻求低成本、低开销、高精度的分布式传感器网络节点距离测量算法是本文的主要目的.根据无线传感器网络最小跳数梯度场中节点精细化梯度值的分布特征,提出了一种基于精细化梯度的传感器网络节点距离测量方法DV-FGI.与DV-hop算法相比,DV-FGI保留了DV-hop算法低成本、低开销的优点,具有更高的测量精度,并将节点距离测量分辨率从节点有效通信半径提高至网络节点间距.理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果.     

基于微波传感器的道路拐角警示系统设计

为了减少道路拐角处交通事故发生的频率,设计了一种能够检测拐角两侧运动物体并且测量速度的警示系统.采用探测距离远、穿透性强、能够测量速度的多普勒微波传感器,产生的信号经过多级放大和滤波,采样后做快速傅立叶变换（FFT）计算出频率,进而计算出车辆和行人的速度;再通过LED显示屏发出适当的警示信号.实验结果表明：该系统探测距离超过40 m,速率检测范围达到0.5～ 73 km/h,能够有效起到警示作用,具有很高的使用价值.     

基于PIR Sensor的单目标跟踪系统的设计与实现

针对基于热释电红外传感器的人体跟踪系统在实际环境中,由于受环境噪声和硬件参数影响而误差较高的问题,本文提出了一种基于热释电红外传感器PIR Sensor(Pyroelectric Infrared Sensor)的高精度人体目标跟踪方案。该方案首先对检测区域内运动人体热辐射的红外信号特征进行了提取,然后利用PIR Sensor定位节点自身几何参数和探测数据,得到初步定位结果。最后通过Kalman滤波算法对初步定位结果进行滤波处理并更新目标的状态信息,实现对检测区域内人体目标的定位与跟踪。实验表明,该系统的跟踪误差与同类跟踪系统相比降低了71.96%,证明了该系统具有较高的跟踪精度。     

Evaluation of a Low-cost MEMS Accelerometer for Distance Measurement

This paper gives an evaluation of a low-cost MEMS accelerometer. The accelerometer is intended for the distance measurement of a mobile robot or platform in short duration. The distance traveled is obtained by double integration of the sensor signal with time. Bias offset drift exhibited in the acceleration signal is accumulative and the accuracy of the distance measurement can deteriorate with time due to the integration. This problem can be fixed by periodic recalibration with the help of external measurements on position, velocity and attitude. These external signals can be calculated by an inertial system. A Kalman filter can use the differences between these values to provide an optimum estimate of the system error. The random bias drift of the accelerometer was found by experiment to be 2.5 mg. The bias drift rate due to temperature was 0.108 g/s when the accelerometer was placed at room temperature. With proper compensation on gravitation, the accelerometer can be a viable solution as a short duration distance-measuring device for a mobile robot.     

基于MSP430的车载雷达测速测距系统

为解决大雾沙尘暴等恶劣天气条件下交通事故频发以及汽车无法上高速公路的难题,提出一种基于MSP430单片机的车载雷达测速测距系统。该系统以16位超低功耗微处理器MSP430F436为核心,通过检测微波雷达传感器输出混频信号的频率和幅值,获取与前方目标车辆的相对速度和距离值并对其进行实时显示。当检测值超过阈值时该系统发出光声报警,在反应时间内警示驾驶员采取安全措施,从而避免与前方的目标车辆相撞。实验测试结果表明,该系统具有测量精度高、量程宽、功耗低等优点。