基于DSP技术的智能声波测距系统设计

陈颂韶

【摘 要】超声波指超出人类听觉范围的声波，具有测距精度高、指向性强等特征，作为涉及物理学、电子学、材料科学等多门学科的一项常用技术，如今超声波在测距系统中得到了广泛的应用。文章从超声波测距原理入手，分析了测距误差，探讨了基于DSP技术的智能声波测距系统硬件与软件设计，以期为相关人员的研究提供参考。

【关键词】DSP;超声波;测距系统;精确度

【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）12-0044-03

0 引言

随着我国科学技术的不断发展，测距手段越来越先进且多样化，与此同时，测距手段在作业过程中的各种局限性逐渐显现。此外，人们对测距设备使用中的安全性也提出了更高的要求。超声波测距技术凭借指向性强、防雾性、防尘性及非接触式等一系列优点受到人们的推崇和广泛应用。近年来，研究人员针对超声波测距技术展开了广泛研究，而作为超声波测距技术研究的一条新思路，改良超声波测距技术对促进测距仪的发展有着十分重要的意义[1]。如今，我国相关领域的研究人员针对超声波测距系统展开了大量的研究，但测距范围仍面临一定限制，主要集中在3～12 m的范围。一些发达国家生产的超声波传感器的测量距离已达到30 m，但是此类传感器十分昂贵，难以实现全面推广。对于超声波测距系统的研究，要求参考数值误差必须控制在毫米级以内，而通过相关算法可有效提升超声波测距系统的精确度。本文将对基于DSP技术的智能声波测距系统设计进行研究和分析。

1 超声波测距原理概述

超声波测距系统的工作原理为超声波发射装置向某一确定的方向发送超声波，并开始计时，超声波在触及障碍物后会返回至超声波接收装置以一个反射波，随即完成计算，将两个波发出和返回的相差时间计为t，结合速度距离公式，依据超声波的传播速度与时间t，可以计算得出超声波发射部位与对应测量障碍物之间的距离，即S=340 t/2。超声波测距系统的精确度受到超声波振幅、仪器灵敏度、发射模式、入射及反射角度等一定程度的影响[2]。为了提升超声波测距系统测量覆盖范围和缩小测量误差，可以采用将一组超声波换能器逐一用作多个超声发射/接收器设计的方法。超声波是频率超出人耳听觉的弹性机械波，其声速受传播介质温度一定程度的影响，不同温度下的超声波声速见表1。在开展距离障碍物的距离测量过程中，若传播介质的温度未发生很大的变化，则可将超声波的声速基本认为在传输时没有发生变化，只需要测得超声波往返障碍物的时间，便可获取距离障碍物的实际距离[3];分别得出两个计算公式：

H=Scosθ

θ=arctan（L/H）。

其中，H为发射到障碍物的实际距离，L为两个探头之间中心距离的一半。仅需精确获得超声波发出并返回信号的时间t，即可计算出超声波信号发射源与障碍物之间的距离H。需要注意的是，倘若测距精度要求十分高，则应当引入温度补偿方法进行校正。等到超声波声速确定后，再测量超声波往返的时间间隔，计算得到距离。

2 测距误差分析

2.1 超声波发生器的发散角和障碍物形状

超声波发射器发出的超声波与障碍物相遇情况如图1所示。当超声波能量不变时，超声波发射器发散角越大，则能量越分散，作用距离越短，抗干扰能力也越弱，因此为了获取较强的回波信号，应采用发射角相对小的探头。如果两个并非处在同一平面上，超声波路程产生误差，则势必影响测距精度，因此要尽可能地防止测量过程中遇到此类结构和形态的障碍物。

2.2 外部温度

如前文所述，超声波声速与外部温度有着密切联系，在测距时应当考虑温度补偿问题。结合相关研究发现，超声波声速与温度变化呈负相关关系，也就是外部环境每上升1 ℃，则超声波声速会降低0.607 m/s[4]。空气中超声波声速v与外部环境（T）之间的关系，可表示为v=331.4≈331.4+0.607 T，由此表明，若超声波测距系统在不同外部温度环境中运行时，超声波声速也不尽相同，这会引发一定的测距误差。

2.3 渡越时间

回波信号可能受一系列环境耦合噪声，超声波测距系统中对回波信号始点的识别尤为关键。一些研究人员针对超声波信号耦合噪声的处理开展了研究，提出了反馈神经网络法、设计滤波法等处理方法，但这些处理方法只适用于单时域分析信号[5]。由于一些高频超声波的耦合噪声会出现较大的变化，所以上述方法并不适用。依托诸如TMS320F28335硬件乘法器和浮点控制器的优点，通过小波阈值变换算法开展滤波，它作为一种时域与频域相结合的信号处理方法，可有效提升信号的信噪比，进而实现对回波信号的精确采集[6]。

3 基于DSP技术的智能声波测距系统硬件与软件设计

3.1 系统总体设计

本文设计的系统选取TMS320F28335为主控芯片的DSP（Digital Signal Processing）信号处理系统，凭借其可靠的浮点计算优势，可有效满足系统的一系列功能要求。结合多元化的外围资源接口，设计了超声波测距、电源、LCD显示、报警等各大功能模块。系统总体设计结构如图2所示。

3.2 DSP简介

DSP技术是一门涉及多个学科领域且广泛应用于各种领域的新兴学科，20世纪60年代以来，伴随网络信息技术的不断发展，DSP技术应运而生并得到迅猛发展。近年来，DSP技术在通信等領域得到广泛应用。DSP技术是依托计算机或者专用处理设备，通过数字形式对信号开展采集、变换、滤波、增益等处理，以获取可满足人们实际需求的信号形式[7]。作为将信号以数字方式进行表示并处理的技术，旨在对现实生活的连续模拟信号予以测量或者滤波。在开展数字信号处理前，应将信号由模拟域转化至数字域，一般经由模拟转换器实现。DSP技术具备高效灵活、抗干扰性强、造价低、设备尺寸小等一系列优点，这些都是模拟信号处理技术和设备难以比拟的。

3.3 系统硬件设计

首先，超声波发射与接收电路设计。在现如今的工业领域，普遍采用频率为40 kHz 的超声波。究其原因在于，在40 kHz，超声波发出的超声能量可达到最强，并在中心频率40 kHz两侧呈现不断下降的趋势，在相同的前提下，驱动电压与超声能量呈正相关关系，由此说明可适当提升驱动电压以提升测量距离。为满足系统需求，有针对性地设计单脉冲发射电路，主要由脉冲发生器、放大电路构成，由DSP传输的方波信号经PNP型晶体管放大，并通过变压器芯片提升驱动电压，使超声波换能器形成超声波信号。超声波信号在空气中传播和触及障碍物后的回波信号强度会逐步缩减，同时在外部环境影响下，会出现强度失稳情况。为实现良好的回波信号采集效果，引入超声波专用芯片TL852，其运行频率在20～90 kHz，可满足系统40 kHz的超声波信号，诸如回波信号滤波、放大、增益等一系列功能[8]。超声波接收器频率-灵敏度特性受输出电阻一定程度的影响，若输出电阻大于超声波传感器阻抗，则频率特性极可能出现共振现象，进而会让超声波接收器灵敏度出现明显提升情况;而在输出电阻相对小时，则对应的接收器频率特性曲线会趋于平滑，灵敏度下降。为提升超声波接收器的灵敏度，可调整对应参数，使超声波接收器的工作状态与高输入电阻匹配的前端放大器运行状况相统一，进而保证超声波传感器的灵敏度。

其次，温度补偿电路设计。温度补偿电路选取数字温度传感器DS18820对外部温度开展檢测，其具备操作便捷、耗能低等优点，可以实现对超声波传播速度的温度补偿，提升测距精度。

最后，小波阈值去噪子程序设计。小波去噪包括有极大值去噪法、阈值去噪法等一系列方法。基于DSP技术的小波去噪，由于阈值去噪法计算量偏小，并可保持信号奇异性，因此采用小波阈值去噪法对回波信号进行处理。超声波测距系统中，如果测距相对远时，回波信号强度会明显减弱，所以要进行放大电路处理，经由放大电路处理后耦合噪声亦会放大，会对信噪比带来不利影响。如前文所述，针对超声波信号耦合噪声的处理，通常采用反馈神经网络法、设计滤波法等处理方法，但这些方法仅适用于单时域分析信号。小波阈值去噪法是一种多通道带通滤波器，可同时实现对时域、频域中回波信号的有效处理，并且其可实现对噪声的全面抑制，使原始信号获得全面保留，减少信号的最大均方误差，还不会产生附加的振荡信号，最终实现良好的超声波信号耦合噪声处理效果。

3.4 系统软件设计

本系统软件设计基于C语言的开发环境，中控系统装置于汽车中，超声波传感器可装置于汽车的各个视野盲区部位。超声波的道路边缘检测，依据相关规定，三级以上多车道公路每条车道宽度通常在330～375 cm，小型轿车宽度通常在150～200 cm，车辆定位导航系统对车辆横向定位精度的要求远在纵向定位精度之上，依托道路边缘数据与车道线检测数据的有效结合，对车道外环境的干扰进行滤除，各组超声波传感器平行安装于汽车的左右两侧。超声波传感器获取的信息为传感器安装部位到道路边缘的距离。所以，系统不仅可以在停车期间测距避障，还可以在行车过程中检测汽车两侧与相邻车辆的距离，进一步为汽车驾驶路线规划调整提供依据。

4 结语

本文对基于DSP技术的智能声波测距系统设计进行了探讨，和以往功能趋于单一、算法存在局限性的单片机相比较，基于DSP技术开展智能声波测距系统设计，可提高数字信号处理能力和事件管理能力，以此确保超声波测距系统的精确度，尽可能缩减测距误差，同时系统中设计的温度补偿电路也可有效缩减测距误差，进一步提升超声波测距系统的精确度。

参 考 文 献

[1]王建宇.基于物联网的汽车智能测距系统的设计与实现[J].现代电子技术，2015，453（22）：94-98.

[2]杨庆凤，王翠红，辛玉红，等.基于DSP的超声波测距智能划线车定位系统的研究[J].机械设计与制造工程，2017（46）：90-92.

[3]MISRA A，KARTIKEYAN B，GARG S.Wavelet ba-

sedSAR data denoising and analysis[C]//IEEE Inter-

national Advance Computing Conference（IACC），2014：

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[4]张磊，董改花，贾利英，等.基于DSP的超声波测距模块标准化SCI接口设计[J].机械工程与自动化，2018（5）：188-189.

[5]WANG J F.A wavelet denoising method based on theimproved threshold function[C]//International Wa-

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[6]李修权，刘杰，黑创，等.基于STM32的超声波精确测距系统设计[J].长江大学学报（自然科学版），2018（17）：29-32.

[7]简远鸣.基于DSP的智能测距系统设计[J].中国新通信，2020（3）：124-124.

[8]侯文静，杨广东.基于DSP的智能车控制系统设计[J].信息技术与信息化，2020（5）：240-241，245.