本發明屬于智能輪椅技術領域，尤其涉及一種多功能輪椅的智能控制系統。

背景技術：

現有的輪椅，輪椅是康復的重要工具，它不僅是肢體傷殘者的代步工具，更重要的是使他們借助于輪椅進行身體鍛煉和參與社會活動。普通輪椅一般由輪椅架、車輪、剎車裝置及座靠四部分組成。手搖輪椅在普通輪椅基礎上，增加手搖裝置。包括行走的，爬樓的燈具是固定座椅方式的，不能平臥也不能直立升起，更不能旋轉。還沒有智能終端已解決更加超值的控制和服務，所以這種輪椅不會帶來進一步的方便那些需要深度幫助和更多功能的殘疾人員。

現有的輪椅結構簡單，智能化程度較低，安全性和可靠性較差。

技術實現要素：

本發明的目的在于提供一種多功能輪椅的智能控制系統，旨在解決現有的輪椅結構簡單，智能化程度較低，安全性和可靠性較差的問題。

本發明是這樣實現的，一種多功能輪椅的智能控制系統，所述多功能輪椅的智能控制系統包括：

行車記錄儀，用于記錄輪椅行駛途中的影像及聲音相關的信息；

語音控制模塊，用于輸入操作者的語音指令，并送至主控機進行處理，實現輪椅機械結構的語音控制；

距離感應模塊，用于檢測對象物的物理變化量，通過將該變化量換算為距離，來測量從傳感器到對象物的距離；

顯示終端，用于對主控機處理的信號顯示，供操作者參考；

主控機，與行車記錄儀、語音控制模塊、距離感應模塊、顯示終端有線通訊，實現行車記錄儀、語音控制模塊、距離感應模塊輸入信號的處理，并在顯示終端顯示。

進一步，所述主控機還設置有GPS模塊、4G模塊和WIFI模塊；GPS模塊實現輪椅的定位；4G模塊和WIFI模塊實現與其他終端的通訊。

進一步，所述WIFI模塊設置有信號相位計算模塊，所述相位計算模塊的相位計算方法包括：

第k通道第n路信號S_k.n(t)的表達式為：

S_k.n(t)＝exp j{ω₀(t+τ_k+nT_s)+1/2μ(t+τ_k+nT_s)²},k＝0,1,...；n＝0,1,2,...

其中，ω₀是輸出波形的初始角速度，t是時間，n表示每通道中路數的序號，μ表示調頻斜率，T_s是采樣周期，τ_k表示第k通道信號起始相位對應的時間差；

第k通道第n路信號的相位作如下變換：

令P_k.n＝μ(τ_k+nT_s)、Q_k.n＝ω₀(τ_k+nT_s)+1/2μ(τ_k+nT_s)²，則上式可化為：

其中為基準相位，當信號屬性參數固定時，P_k.n、Q_k.n為定值；其他路的波形輸出均看做在基本相位的基礎上增加一個偏移相位得到。

進一步，所述4G模塊設置有聯合估計單元，所述聯合估計單元的聯合估計方法包括：目標信號DOA估計、波達信號時延TD估計和多譜勒頻率fd估計三者聯合估計方法；

首先，對將陣列天線的接收到的能量衰減得非常厲害的非目標反射信號，經過小波分析的分解、自適應閾值選擇以及重構從而檢測和提取弱信號，所述小波分析將接收到的弱信號分成高頻部分和低頻部分，通過多層分解，重構時將每層的高頻部分按照不同的閾值進行取舍，超出閾值的部分取閾值，低于閾值的部分取實際的值；

第二步，對多普勒頻率進行估計：通過前期的弱信號檢測，對接收到的提高了信號的信噪比的目標反射信號中，含有的在頻率上有差別的多譜勒頻率信號，通過本地的正弦和余弦信號進行同步輸出并經過同步檢測電路接收信號進行正交運算，提取多普勒頻率；

具體為：經過正交推導以及電路濾波，多普勒頻率部分公式如(1)，

式中，fd＝(ω-ω0)/2π，包含多普勒頻率成分；

式中m表示信號在整個電路系統傳輸過程中的衰減因子，βj表示在空氣中的傳輸因子，ψ(θj)表示含有目標信號方向角的函數，ω表示接收到的含有多普勒頻率分量的目標反射信號的載波信號頻率，ω0表示載波頻率；

第三步，對DOA和時延進行聯合提取：利用已經提取的多普勒頻率以及ESPRIT算法中多普勒頻率與DOA、信號時延的聯合性進行矩陣變換和計算，從而提取出DOA和波達信號時延；

具體為：聯合估計DOA和TD中，利用的ESPRIT算法，最后推導公式如(2)，

Rxx-γRxy＝APAH-γAPφHAH＝AP(I-γφH)AH (2)

公式中Rxx表示陣列自協方差，Rxy表陣列互協方差，γ表示陣列信號對應的特征值，I表示單位矩陣，A表示方向矩陣，AH表示方向矩陣的希爾伯特矩陣，P表示信源部分的協方差矩陣，φH表示含有多普勒頻率成分的方向矩陣；

通過得到的多普勒頻率，然后利用ESPRIT算法進行參數配對即可得到DOA和TD。

進一步，所述主控機設置有數字調制信號模塊，所述數字調制信號模塊的數值調至信號方法包括：

步驟一，對接收信號s(t)進行非線性變換；按如下公式進行：

其中A表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數，f_c表示信號的載波頻率，表示信號的相位，通過該非線性變換后可得到：

步驟二，計算接收信號s(t)的廣義一階循環累積量和廣義二階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，識別出2FSK信號；計算接收信號的廣義循環累積量按如下公式進行：

與均為廣義循環矩，定義為：

其中s(t)為信號，n為廣義循環矩的階數，共軛項為m項；

接收信號s(t)的特征參數M¹的理論值具體計算過程如下進行：

經計算可知，對于2FSK信號，該信號的為1，通過最小均方誤差分類器將2FSK信號識別出來，該分類器的表達形式為：

式中為特征參數M¹的實際值；

步驟三，計算接收信號s(t)的廣義二階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，并通過檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數識別出BPSK信號和MSK信號；計算接收信號s(t)的廣義二階循環累積量按如下公式進行：

接收信號s(t)的特征參數M²的理論值具體計算公式為：

通過特征參數M²和檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數將BPSK信號與MSK信號識別出來；

檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數的具體方法如下：

首先搜索廣義循環累積量幅度譜的最大值Max及其位置對應的循環頻率α₀，將其小鄰域[α₀-δ₀,α₀+δ₀]內置零，其中δ₀為一個正數，若|α₀-f_c|/f_c＜σ₀，其中δ₀為一個接近0的正數，f_c為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為BPSK信號，否則繼續搜索次大值Max1及其位置對應的循環頻率α₁；若|Max-Max1|/Max＜σ₀，并且|(α₀+α₁)/2-f_c|/f_c＜σ₀，則判斷此信號類型為MSK信號；

步驟四，計算接收信號s(t)的廣義四階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，識別出QPSK信號、8PSK信號、16QAM信號和64QAM信號；計算接收信號s(t)的廣義四階循環累積量按如下公式進行：

接收信號s(t)的特征參數M³的理論值具體計算過程如下：

經過計算可知，QPSK信號的為1，8PSK信號的為0，16QAM信號的為0.5747，64QAM信號的為0.3580，由此通過最小均方誤差分類器將QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信號識別出來。

進一步，所述語音控制模塊設置有語音信號檢測單元，所述語音信號檢測單元的信號檢測方法包括：

第一步，將Reived_V1或Reived_V2中的射頻或中頻采樣信號進行N_FFT點數的FFT運算，然后求模運算，將其中的前N_FFT/2個點存入VectorF中，VectorF中保存了信號x2的幅度譜，x2是非零中頻的信號；

第二步，將分析帶寬Bs分為N塊相等的Block，N＝3，4，.....，每一個Block要進行運算的帶寬為Bs/N，設要分析帶寬Bs的最低頻率為FL，這里FL＝0，則塊nBlock，n＝1...N，所對應的頻率區間范圍分別是[FL+(n-1)Bs/N，FL+(n)Bs/N]，將VectorF中對應的頻段的頻率點分配給每個block，其中nBlock分得的VectorF點范圍是[S_n，S_n+k_n]，其中k_n表示每段分得的頻率點的個數，而表示的是起始點，fs是信號采樣頻率，round(*)表示四舍五入運算；

第三步，對每個Block求其頻譜的能量∑|·|²，得到E(n)，n＝1...N；

第四步，對向量E求平均值

第五步，求得向量E的方差和

第六步，更新標志位flag，flag＝0，表示前一次檢測結果為無信號，此種條件下，只有當σ_sum>K2時判定為當前檢測到信號，flag變為1；當flag＝1，表示前一次檢測結果為有信號，此種條件下，只有當σ_sum<K1時判定為當前未檢測到信號，flag變為0，K1和K2為門限值，由理論仿真配合經驗值給出，K2>K1；

第七步，根據標志位控制后續解調線程等是否開啟：flag＝1，開啟后續解調線程等，否則關閉后續解調線程。

本發明提供的多功能輪椅的智能控制系統，設置有行車記錄儀、語音控制模塊和距離感應模塊，提高了操作的可靠性，提高了輪椅的使用安全性；智能終端、語音控制模塊和距離感應模塊提高了輪椅的智能化水平，有利于提高輪椅行走時的安全性和可靠性。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的多功能輪椅的智能控制系統結構示意圖；

圖中：1、主控機；2、行車記錄儀；3、語音控制模塊；4、距離感應模塊；5、顯示終端。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

下面結合附圖對本發明的結構作詳細的描述。

如圖1所示，本發明實施例的多功能輪椅的智能控制系統包括：主控機1、行車記錄儀2、語音控制模塊3、距離感應模塊4、顯示終端5。

行車記錄儀2，用于記錄輪椅行駛途中的影像及聲音等相關的信息。

語音控制模塊3，用于輸入操作者的語音指令，并送至主控機1進行處理，實現輪椅機械結構的語音控制。

距離感應模塊4，用于檢測對象物的物理變化量，通過將該變化量換算為距離，來測量從傳感器到對象物的距離。

顯示終端5，用于對主控機1處理的信號顯示，供操作者參考；

主控機1，與行車記錄儀2、語音控制模塊3、距離感應模塊4、顯示終端5有線通訊，實現行車記錄儀2、語音控制模塊3、距離感應模塊4輸入信號的處理，并在顯示終端5顯示。

主控機1還設置有GPS模塊、4G模塊和WIFI模塊；GPS模塊實現輪椅的定位；4G模塊和WIFI模塊實現與其他終端的通訊。

進一步，所述WIFI模塊設置有信號相位計算模塊，所述相位計算模塊的相位計算方法包括：

第k通道第n路信號S_k.n(t)的表達式為：

S_k.n(t)＝exp j{ω₀(t+τ_k+nT_s)+1/2μ(t+τ_k+nT_s)²},k＝0,1,...；n＝0,1,2,...

其中，ω₀是輸出波形的初始角速度，t是時間，n表示每通道中路數的序號，μ表示調頻斜率，T_s是采樣周期，τ_k表示第k通道信號起始相位對應的時間差；

第k通道第n路信號的相位作如下變換：

令P_k.n＝μ(τ_k+nT_s)、Q_k.n＝ω₀(τ_k+nT_s)+1/2μ(τ_k+nT_s)²，則上式可化為：

其中為基準相位，當信號屬性參數固定時，P_k.n、Q_k.n為定值；其他路的波形輸出均看做在基本相位的基礎上增加一個偏移相位得到。

進一步，所述4G模塊設置有聯合估計單元，所述聯合估計單元的聯合估計方法包括：目標信號DOA估計、波達信號時延TD估計和多譜勒頻率fd估計三者聯合估計方法；

首先，對將陣列天線的接收到的能量衰減得非常厲害的非目標反射信號，經過小波分析的分解、自適應閾值選擇以及重構從而檢測和提取弱信號，所述小波分析將接收到的弱信號分成高頻部分和低頻部分，通過多層分解，重構時將每層的高頻部分按照不同的閾值進行取舍，超出閾值的部分取閾值，低于閾值的部分取實際的值；

第二步，對多普勒頻率進行估計：通過前期的弱信號檢測，對接收到的提高了信號的信噪比的目標反射信號中，含有的在頻率上有差別的多譜勒頻率信號，通過本地的正弦和余弦信號進行同步輸出并經過同步檢測電路接收信號進行正交運算，提取多普勒頻率；

具體為：經過正交推導以及電路濾波，多普勒頻率部分公式如(1)，

式中，fd＝(ω-ω0)/2π，包含多普勒頻率成分；

式中m表示信號在整個電路系統傳輸過程中的衰減因子，βj表示在空氣中的傳輸因子，ψ(θj)表示含有目標信號方向角的函數，ω表示接收到的含有多普勒頻率分量的目標反射信號的載波信號頻率，ω0表示載波頻率；

第三步，對DOA和時延進行聯合提?。豪靡呀浱崛〉亩嗥绽疹l率以及ESPRIT算法中多普勒頻率與DOA、信號時延的聯合性進行矩陣變換和計算，從而提取出DOA和波達信號時延；

具體為：聯合估計DOA和TD中，利用的ESPRIT算法，最后推導公式如(2)，

Rxx-γRxy＝APAH-γAPφHAH＝AP(I-γφH)AH (2)

公式中Rxx表示陣列自協方差，Rxy表陣列互協方差，γ表示陣列信號對應的特征值，I表示單位矩陣，A表示方向矩陣，AH表示方向矩陣的希爾伯特矩陣，P表示信源部分的協方差矩陣，φH表示含有多普勒頻率成分的方向矩陣；

通過得到的多普勒頻率，然后利用ESPRIT算法進行參數配對即可得到DOA和TD。

進一步，所述主控機設置有數字調制信號模塊，所述數字調制信號模塊的數值調至信號方法包括：

步驟一，對接收信號s(t)進行非線性變換；按如下公式進行：

其中A表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數，f_c表示信號的載波頻率，表示信號的相位，通過該非線性變換后可得到：

步驟二，計算接收信號s(t)的廣義一階循環累積量和廣義二階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，識別出2FSK信號；計算接收信號的廣義循環累積量按如下公式進行：

與均為廣義循環矩，定義為：

其中s(t)為信號，n為廣義循環矩的階數，共軛項為m項；

接收信號s(t)的特征參數M¹的理論值具體計算過程如下進行：

經計算可知，對于2FSK信號，該信號的為1，通過最小均方誤差分類器將2FSK信號識別出來，該分類器的表達形式為：

式中為特征參數M¹的實際值；

步驟三，計算接收信號s(t)的廣義二階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，并通過檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數識別出BPSK信號和MSK信號；計算接收信號s(t)的廣義二階循環累積量按如下公式進行：

接收信號s(t)的特征參數M²的理論值具體計算公式為：

通過特征參數M²和檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數將BPSK信號與MSK信號識別出來；

檢測廣義循環累積量幅度譜的譜峰個數的具體方法如下：

首先搜索廣義循環累積量幅度譜的最大值Max及其位置對應的循環頻率α₀，將其小鄰域[α₀-δ₀,α₀+δ₀]內置零，其中δ₀為一個正數，若|α₀-f_c|/f_c＜σ₀，其中δ₀為一個接近0的正數，f_c為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為BPSK信號，否則繼續搜索次大值Max1及其位置對應的循環頻率α₁；若|Max-Max1|/Max＜σ₀，并且|(α₀+α₁)/2-f_c|/f_c＜σ₀，則判斷此信號類型為MSK信號；

步驟四，計算接收信號s(t)的廣義四階循環累積量通過計算接收信號s(t)的特征參數和利用最小均方誤差分類器，識別出QPSK信號、8PSK信號、16QAM信號和64QAM信號；計算接收信號s(t)的廣義四階循環累積量按如下公式進行：

接收信號s(t)的特征參數M³的理論值具體計算過程如下：

經過計算可知，QPSK信號的為1，8PSK信號的為0，16QAM信號的為0.5747，64QAM信號的為0.3580，由此通過最小均方誤差分類器將QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信號識別出來。

進一步，所述語音控制模塊設置有語音信號檢測單元，所述語音信號檢測單元的信號檢測方法包括：

第一步，將Reived_V1或Reived_V2中的射頻或中頻采樣信號進行N_FFT點數的FFT運算，然后求模運算，將其中的前N_FFT/2個點存入VectorF中，VectorF中保存了信號x2的幅度譜，x2是非零中頻的信號；

第二步，將分析帶寬Bs分為N塊相等的Block，N＝3，4，.....，每一個Block要進行運算的帶寬為Bs/N，設要分析帶寬Bs的最低頻率為FL，這里FL＝0，則塊nBlock，n＝1...N，所對應的頻率區間范圍分別是[FL+(n-1)Bs/N，FL+(n)Bs/N]，將VectorF中對應的頻段的頻率點分配給每個block，其中nBlock分得的VectorF點范圍是[S_n，S_n+k_n]，其中k_n表示每段分得的頻率點的個數，而表示的是起始點，fs是信號采樣頻率，round(*)表示四舍五入運算；

第三步，對每個Block求其頻譜的能量∑|·|²，得到E(n)，n＝1...N；

第四步，對向量E求平均值

第五步，求得向量E的方差和

第六步，更新標志位flag，flag＝0，表示前一次檢測結果為無信號，此種條件下，只有當σ_sum>K2時判定為當前檢測到信號，flag變為1；當flag＝1，表示前一次檢測結果為有信號，此種條件下，只有當σ_sum<K1時判定為當前未檢測到信號，flag變為0，K1和K2為門限值，由理論仿真配合經驗值給出，K2>K1；

第七步，根據標志位控制后續解調線程等是否開啟：flag＝1，開啟后續解調線程等，否則關閉后續解調線程。

以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。