[发明专利]一种消费级惯性传感单元环境噪声的估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理、数据处理应用领域，特别是涉及一种惯性传感单元环境噪声的估计方法。

背景技术

近年来，随着惯性技术和电子加工技术的发展，惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)的性价比不断提高，使得基于惯性导航的室内定位方案快速发展。运用惯性导航进行室内定位，主要包括步长计算、方向估计等技术。

按照步长-方向(Stride-Heading-System，SHS)的框架，人员行进过程可被分为单步运动，由单步步长和行进方向两个因素确定人员的位移。与采用战术级惯性传感单元(Tactical Inertial Measurement Unit，TIMU)的SHS框架不同，采用CIMU采集数据的误差常常会由于环境条件(电磁辐射等)出现数据激变。因此，数据采集后的噪声频谱估计及滤波处理对于获得良好的人员行进传感至关重要。此外，CIMU的加速度数据、角速度数据以及磁力数据所采用的传感原理不同，例如：加速度计可能采用真空压阻式、压电式以及电位器等多种方式。而角速度计和磁力计则可能采用陀螺仪等技术。不同的物理传感方式受到周围的环境条件影响不同。因此，如何对所采集的信号进行盲源分离，为不同的传感数据建立快速的噪声频谱估计，并对CIMU的传感信号进行滤波和校正是一个惯性导航系统中必须解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出了一种消费级惯性传感单元环境噪声的估计方法，针对消费级传感单元(Consumer-grade Inertial MeasurementUnit，CIMU)传感数据时的环境噪声，采用盲源分离BSS模型，快速完成对环境噪声频谱估计的方法。

一种消费级惯性传感单元环境噪声的估计方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、使用消费级惯性传感单元采集传感单元的信号，采集数据至少包括加速度、角速度；

步骤2、采用基本谐波盲源分离BSS模型实现源信号S和加性噪声N的分离处理：

定义源信号为s_k(t),k＝1,...,K，K为源数目，经线性瞬时系统混合，得到的混合信号为x_m(t),m＝1,…,M，M为混合信号的数目，混合信号x_m(t)表达式如下：

其中，a_m,k为混合系数，N_m(t)为第m个混合信号的加性噪声；将上式表示为矩阵形式，则有：

x(t)＝As(t)+N(t)

其中，s(t)为K×1维源信号向量，表示为s(t)＝[s₁(t),s₂(t),...,s_k(t)]^T；x(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_M(t)]^T为M×1维混合信号向量；N(t)＝[N₁(t),N₂(t),...,N_M(t)]^T为M×1维加性噪声矢量，A为M×K维混合矩阵；t表示是时间；

对上式做时频变换，得到混合信号的频域表达式：

X(τ,ω)＝AS(τ,ω)

将单源成分表示如下：

其中，τ₀表示某个源信号活跃的那一时刻，ω₀、c₀、分别表示单源成分频率、幅值、相位参数，将以上单源成分的表达式代入时频BSS模型，得到：

可见，单源时频点(τ₀,ω₀)上的混合时频向量X(τ₀,ω₀)与混合矩阵A第n个列向量a_n平行；找到所有的单源时频点，即确定整个混合矩阵A，用于信号恢复；

步骤3、采用短时傅立叶变换等时频分析工具对采集到的加速度、角速度信号进行频谱分析；短时傅里叶变换也叫短时谱(加窗的方式)，具体变换公式如下：

X_n(e^jw)中的下标n表示区别于标准的傅里叶变换，w(n-m)是窗口函数序列，w(n-m)中的n表示是关于n的离散函数，w表示是关于角频率w的连续函数；