TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 12, Decembe r   2014, pp. 82 1 7  ~ 822 8   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i12.46 40          8217     Re cei v ed O c t ober 1 0 , 201 3; Revi se d Septem ber 10,  2014; Accept ed Octo ber 1 9 , 2014   Chaotic Binary Modulation Excitation Sequences for  Multichannel Ultrasonic Ranging System       Yao Zhenjin g, Yang Jingsong   Dep a rtment of Disaster Prev e n tion Instrume nt, Institute of  Disaster Prev e n tion,    Sanh e He bei,  065 20 1, Chin a       A b st r a ct  Ultraso nic cro sstalk often causes fals e time- o f-flig ht (TOF ) in distance me asur ement. T h e   excitatio n  se q uenc es w i th g ood c o rre latio n  char acteri sti cs, i.e., sharp  autoc orrel a tio n  an d flat cr o ss- correlati on, ca n hel p avoi d crosstal k betw een  mu lticha n nel u l trason ic  sensors. A crosstalk eli m in a t io n   meth od  by usi ng the  opti m a l  bin a ry excitati on se que nc es  mo du lated w i t h  cha o tic cod e s, w h ich inclu d es   chaotic b i nary  amplit ude sh ift keying (c-BA SK), chaot ic bi nary ph ase shi ft keying (c-BPSK) and cha o tic   bin a ry frequ en cy shift keying  (c-BF SK), is  prop osed  in  th is pap er. T he selecti on of th e opti m a l  cha o tic   initia l v a lu es w i th the  b e st ec ho c o rrel a tio n   character i stics is  rea l i z e d  by ado ptin g  a   g e netic alg o rith m.  A   squar e  w a ve is u s ed  a s  the   ca rrie r  o f  the  ch ao ti c  b i n a r y  mo du la tio n   meth od s in  o r d e r   to  re du ce  ha rdwa re  cost. H o w e ve r, it co ul d s u ffer  fro m  th e d e cr e a se d  en erg y  ef fici ency  ca us e d  by  mis m atch i ng s p ectru m  w i t h   ultr aso n i c  r a n g i n g  sy ste m . T h e  par a m eters   of th e c h aoti c   bi nar y  mod u l a t i o n   meth ods  a r e c onf ig ur ed  to   make their central fr equency and bandwidt h m a tc hed with  that of  the  ultr asonic rang ing system  very  well.  Experiments have been conducted us ing  an ultras onic r anging system t hat consists of  eight-channel  SensC o mp  60 0 seri es i n stru me nt-gra de  el ectrostati c se n s ors excite d  w i th chaotic  b i nary s e q uenc es.   Experimental r e sults show that  the c-BFSK outperfor m s the c-BASK and  c-BPSK in term s of the ener gy   efficiency, e.g.,  0.350 8  vs. 0.336 5  and 0. 32 79 , respectivel y . And the  opti m i z e d  c-BF SK  sequ enc e   also h a s the be st echo correl a tion char acteris t ics  amo ng the  chaotic b i n a ry mo du latio n  seq uenc es.    Ke y w ords :  u l trasonic cr oss t alk, bin a ry  mo du latio n , c haotic s e ri es, ener gy  effici ency, corre lati on   character i stic     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion   Ultrasonic  sensors have been exten s ivel y applie d on rescue  robot for  distance   measurem ents,  thanks  to  t heir low price  and simp le  hardwa r e interface. To obtain 360-degree  panorama  distance informa t ion, multichannel ultrasoni c se nso r s  co mposing a  rin g  are  require d in   a rescue rob o t  [1]. One problem with these simult aneo usly working  senso r s in a  ring is ultrason ic   crosstalk, in  which o ne ultrasoni c se nsor re ceiv es e c ho tran smitted by anothe r ultrasoni c  sensor  [2]. Generally, ultrasonic receiver can n o t disti nguish whether the  received echo from its own  transmissio n  or not, so the   incorre ct time -of-flight (TO F ) measurem ents often occur.   The effective  cro sstalk  elimination method is  to giv e  each  ultrasonic se nso r   a unique  excitation signature in the transmission  and t hen id entify  the signature usin g a co rrelation  technique in the receiver. Jörg and Berg [3] were  the first to give  a recogni za ble signature  of  each sen s or i n  the transmission using p s eudor andom  code and frequency modu lation.  And th en   in the receivin g circuit, the ident ification of the transmitted sou r ce  se nsor  wa s by  a matched filter.  Subsequently, some rese arche r s have  applied di fferent code s  and modulation schem es to   constru c t excitation sequences a s  a transmission signature to solve the ultr asonic  cro sst alk  problem. Barker code s [4] were used  to a v oi d crosstalk in ultrasoni c  system, although  the   available Barker  code s lim it their application. In  ultrasonic distance m easureme n t system, G o lay  codes [5-7]  were a pplied  to restrain  crosstalk and  increa se the  signal-to-noi se ratio. But the   realization  co mplexity of Golay code s re stricts t heir a pplication. The binary-code d frequen cy shift  keying (BFSK) signal and  binary-code d phase shi ft keying (BPSK) signal [8]  were applied  to   drive multiple  piezoelectric ultrasonic se nsors wi th na rrow b a ndwid t h. In reference [9] and [10],  BPSK modul ation was both used to construct the tr a n smission signals of  ultrasonic system.  But  they adopted  different code s to mod u late, i.e., Al va r e z  et al . [9] used  compleme ntary sequ ence s   codes a nd Iwa s aw a   et al . [10] applied M sequen ce. Chaotic code s having sharp  autocorrelatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  8217 – 82 28   8218 function and f l at cross-correlation function are  se ns itive to small changes in the  initial conditions  and in p a ra meter values. Therefore, Fortuna  et  al . [11] exploited chaot ic pulse  po sitio n   modulation (CPPM) to e x cite the  ultr asonic se nso r  to eliminate crosstalk and improve the   efficiency of ultrasonic system. Yao  et al . [12] proposed ch aotic pu lse po sition–width modula t ion  (CPPWM)  se quence s  to construct short  digital exci tation sequen ce s to trigger ultrasoni c sen s o r s.  Meng  et al . [13] used a gen etic algorithm (GA) to  optimize sho r t CPPM and pse udorandom P P M  triggering se q uence s  in o r d e r to minimize the maximal side-lobe  of autocorrelatio n  and the p e a k   of cross-co rre lation function .    As we kno w , ultrasonic senso r s  work like band-pass filters and have bell-shaped   magnitude spectrum. If the spe c trum  of the ex cited seq uence  does not m a tch that of  th e   ultrasonic se nsor, some of  the excita tio n  energy  can not be transmitted by the  ultrasonic system  which de crea ses the energ y  efficiency.  Pollatowski  and Ermert [14] used transm i tter signals with  a con s tant amplitude level and nonline a r frequen cy  modulation to match the spectrum of th eir   ultrasonic system.  Meng  et al . [15]  adopted spe c trum optimization of a  CPPM excitation  sequen ce to  improve en ergy efficiency. Yao  et al . [12] used n ondominated  sorting ge n e tic   algorithm II to  optimize both pulse perio ds and dut y ratio of the CPPWM excitation seque nce s  in  order to maximize echo en ergy  simultaneously on the  basis of a be st correlation chara c teristics.  To our kno w l edge, not many researche r s di scuss rej e cting cro sst alk in a multichannel  ultrasonic  ra nging system  based  on the binary ex citation seque nces m odulated with ch a o tic   cod e s t o  dri v e elect r o s t a t i c sen s o r s.   M o r eover, fewer  research er s  debate t he parameters  configuration  method for binary modulation exci tation sequen ces to make their  central frequen cy  and bandwidt h  matched that of the ultrasonic syst em. This paper aims to exploit  the nove l   crosstalk  elimination method by  applying chaotic binary modulat ion excitation sequence s   which   includes  c h aotic  binary amplitude shift k e ying (c -B ASK), c haotic  binary phas e  shift k e ying (c- BPSK), and  chaotic bi nary frequency  shift keying  (c -BFSK).  A square  wave i s  used  as t he  carrie r  wave of  the chaotic binary modulati on methods in order to reduce  hardware  cost.  However, it could suffer from the decre ased en er gy  efficiency cau s ed by mism atching spe c trum  with ultrasoni c system. To improve energy effi ciency, the parameters of the chaotic bi nary  modulation methods are  co nfigured to make t heir  central frequen c y and band width matched th at  of the ultrasonic system  very well. The  chaotic initia l val ues are optimized by applying GA to   achieve the  optimal corre lation c h a r a c t e ri st i cs.  T he  u l t r a s o n i c sy stem that co nsi s ts of eig h t- cha nnel  Se n s Comp  6 00 seri es  i n stru ment-g rad e  electrostati c sen s o r s wa s  desig ned a n d   recomme nde d  the be st ch aotic bina ry modulatio n  a ppro a ch  fo r electrostati c ultrasoni c se nso r   via experime n ts.  The remaind e r of this pap er is organize d as  follows.  Section II presents the prin ciple of  chaotic binary modulation  excitation s equence.  Th e correlation  chara c teristics and ene rgy  efficiency are explained in section III. Se ction IV  introd uces the paramete r configuration methods  of the binary  modulation and the GA-based optimiz ation of the excitation sequences. Section V  shows the experiments an d discussion, follo wed by  the conclusio n s in section VI.      2.  The Principle of Ch aotic  Bina r y  Modulation Excita tion Sequen c e   2.1. Chao tic  Co d e s   Chaotic code s had been u s ed to construct ex citation  sequence because of th eir good   correlation ch aracteristics (i.e. sharp autocorrelati on function and flat cross-corre lation functio n ).  Moreover, they are sen s itive to small ch anges in  the i n itial conditions and in p a rameter values. In   this paper, the Ulam–von Neumann tra n sformation [ 16] was used  to generate chaotic cod e s as  follows :     , 2 , 1 , 1 , 1 , 2 1 2 1 i y y y i i i         ( 1 )     Binary chaotic codes were  generated by the following  formula,     , 2 , 1 , 0 1 0 0 sgn i y y y i i i         ( 2 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha o tic Bina ry Modul ation  Excitation Se quen ce s for  Multicha nnel  Ultra s oni c…  (Yao Zhenji n g )   8219 2.2.  Binar y  Modulation Sche me  The bi nary m odulatio n techniques incl u de  bi nary am plitude shift keying  (BASK),  binary  freque ncy shi ft keying (BF SK) and bina ry pha se sh ift keying (BPS K), which ha ve two states of  amplitude, freque ncy a n d  pha se, respectively.  In the propo sed chaoti c  b i nary mo dula t ion   approac h , the variation of amp litude,  frequenc y   and  phas e  are on t h e basis of  chaot ic codes.      2.2.1.  Determinatio n of carrier s i gnal  In traditional  approa ch, a  sinu soi dal si g nal is g ene ral l y used a s  th e ca rri er  sign al of the  binary mod u l a tion techni q ue. Since th e hard w a r e i m pleme n tatio n  of a square wave is m u ch   easi e r tha n  a  sinu soid al wave, the following  squ a re wave  q ( t ) is  a dopted a s  the  carrie r si gnal  of  cha o tic bin a ry modulation  seq uen ce s,        , 2 , 1 , 0 , 1 2 1 0 2 1 1 n T n t T n T n t nT t q c c c c ,               (3)    Whe r e  c T  is the period of the  squ a re  wave.   The sq ua re wave   t q  can be repre s e n ted a s  a Fou r ier  se ries,        t T k k t q c k 1 2 2 sin 1 2 2 2 1 0   .              ( 4 )     From th e ab ove expressi on, we  can f i nd that the  squ a re  wave  is a  co mpo s ite of a   dire ct-curre nt compo nent  and odd  harm oni c  co mpone nts. In all of th e odd ha rm onic  comp one nts,  the ene rgy of the funda mental ha rm onic i s  the hi ghe st. Becau s e the ult r a s onic  system  works as a pa ss-ba nd filter, only the  odd ha rm onic  comp on ents withi n  the pass-ban d of  the ultrasoni c syste m  are receiv ed. Therefore, to  obtain the highe st ene rgy efficiency,  the   spe c tru m  of fundam ental h a rmo n ic mu st  matc h with t hat of the ultraso n ic  syste m .     2.2.2. c-BAS K   In BASK, the amplitude of  a fi xed-frequency carrier wave  i s  changed with  each  symbol  of bas e -band s i gnal. For t he  c - BASK, the binary  c h aotic  c o des were  us ed  as   the bas e -band   signal. Mathematically, the form  for c-BASK sequence can be  written as:        t T k k t c t X c k BASK 1 2 2 sin 1 2 2 2 1 0 ,       ( 5 )     Whe r e   t c  is binary cha o tic code s used to cha nge t he a m plitude of carri er si gnal.  And the value   of   t c  is either 1  or 0.     2.2.3. c-BPS K   In BPSK, the  phase  of a  const ant amplit ude and  frequency  ca rrier signal  alters between  zero and  .  The symb ols “1” and  “0” are rep r e s e n ted by zero  and   of carrie r  sig nal,  respectively. With c-BPSK, the chaotic  informat ion is contai ned i n  the  instantaneous phase of  the modulate d  carrie r sig n a l. The c-BP SK is given by the followin g  formula:         s c k BPSK iT c t T k k t X - 1 1 2 2 sin 1 2 2 2 1 0        ( 6 )          Whe r e  s T   is the symbol  width of bas e-band  signal. I n  c-BPSK, the base-band signal is the  binary chaoti c  co de s.    2.2.4. c-BFSK  BFSK transm i ts the inform ation usin g di fferent  ca rrie r  frequen cie s  to represe n t symbol  states.  The  a m plitude  rem a ins un ch ang ed. In BFSK,   the symb ols “1” a nd  “0 ” a r e  rep r e s e n ted  by  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  8217 – 82 28   8220 the carrie r freque nci e s  1 f  and  2 f , res p ec tively. For the  c -BFSK, the value of   binary cha o tic  cod e s, eith er 1 or 0, is d e termin ed u s ing (1)  and  (2). Mathe m at ically this is  written  by the  following:             0 , 1 2 2 sin 1 2 2 2 1 1 , 1 2 2 sin 1 2 2 2 1 2 0 1 0 t c t f k k t c t f k k t X k k BFSK       ( 7 )       3.  The Cor r elation Chara c te ri stics and E n erg y  Efficienc y   3.1. Correla tion  Char acteristi cs   Correl ation chara c te risti c s   [15] in clud e t he a u tocorrel ation fun c tion  and  cro s s-co rrel a tion  function. In the ultrasoni c rangin g  syste m , the autoc orrelation fun c tion of the  i th  e c ho  s e qu en c e   is defined as  follows:      M i     m m R m x x m R ii m N n i n i m n ii , , 2 , 1 , 0 0 1 0 ,        ( 8 )     Whe r e  M   is the cha nnel  nu mber of ult r a s oni c sy stem ,  i n x  and  i m n x  are t he  n th an d ( m + n )th  sampli ng  dat a poi nt of the   i th  ec ho s e quenc e , res p ec tively,  N  i s  t he total  num ber of  sampl e s i n   the ech o  se q uen ce.   The definitio n  of the cro s s- correl ation fu nction of the  i th and  j th  ec ho  s e qu e n c e s   is given  as  follows :       j i M j M i     m m R m x x m R ij m N n j n i m n ij , , 1 , , 1 , 0 0 1 0       ( 9 )     Whe r e  j n x  is  the  n th samplin g  data point of the  j th echo  seque nce.  The excitation seque nces with bet ter corr elation cha r acte ristics, i.e., sharp e r  autocorrelatio n  and flatter cross-co rrelati on,  have better crosstalk rejection ability.      3.2. Energ y   Efficienc y   Becau s e   the ultrasoni c se nso r   h a s a  b and-pa ss  sp e c trum, the  ex citation e nerg y  can b e   transmitted by the ultraso n ic sy st em when sp ect r a of the excita tion seq uen ce s match  with that  of the ultraso n ic sen s or. T he sp ectrum  of the  triggered se que nce whi c h mismat che s  with tha t  of  the ultrasoni c system can  decre a s e the  energy effici ency. The “e nergy efficie n c y” mea n s th e   ratio between  the energy of  the echo  a n d  that of the excitation sequ ence   [15].  The ene rgy e fficiency   is defined a s :    T R E E ,               ( 1 0 )     N i i R R X R E 1 2 1 ,           ( 1 1 )     N i i T T Y R E 1 2 1 ,           ( 1 2 )     Whe r e  T E  and  R E  are the  ene rgies  of the e x citation  an d  ech o  sequ e n ce s, re sp ect i vely;  T R   and  R R  are the  equivalent re sista n ce of the tran sm itting  and re ceivin g circuit s , re spectively;  i X   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha o tic Bina ry Modul ation  Excitation Se quen ce s for  Multicha nnel  Ultra s oni c…  (Yao Zhenji n g )   8221 and  i Y  are the   i th sampli ng  data of exci tation and  e c ho  se que nces, re sp ectiv e ly;  N is the  numbe r of sa mples.   Be c a us e  T R  and   R R  a r e  different , the efficie n cy ratio   exp r e s sed  as follo ws is u s ed  to  comp are the energy efficie n cy  of two excitation sequ ences:     2 1 ,            ( 1 3 )     Whe r e  1  and  2  are the en erg y  efficiencie s  of tw o excitation se que nce s , re spe c tively.      4.  The Parame ter Co nfigur ation Metho d  of  the Ch aotic Bina r y  Modulation  Excitation  Sequenc e   The spe c tru m  of cha o tic binary mo d u lation sequ ence with  square carrier wave is  different with  that of sinu so id ca rrie r  wave. T he ch aoti c  bina ry mod u lation sequ e n ce  with squ a re  carrie r wave  has  a direct -current compo nent an d ha rmonic  co mpo nents. T o  imp r ove the e n e r gy  efficien cy  of excitation se quen ce,  the  harm oni c  co mpone nts wi th  highe r  e n e rgy sho u ld be   adju s ted i n  th e pa ss-b and   of the ult r a s o n ic  syste m , which  can  en sure th e  spe c t r um  of excitat i on   seq uen ce ma tche s with tha t  of the ultrasonic  system.   The power spectral density of the c-BASK ex citation sequence is ex pressed as f o llows:                     0 2 2 2 1 2 1 2 1 2 8 1 1 2 1 2 sin 1 2 1 2 sin 1 2 8 8 1 sin 8 BASK k c c s c s c s c s c s s s s f k f f k f k T f k f T f k f T f k f T f k f k T f fT fT T f P    (14 )     And the power s p ec tral dens i ty of the c - BPSK exc i tation s e quenc e  is  the following:              0 2 2 BPSK 1 2 1 2 sin 1 2 1 2 sin 1 2 2 2 1 k s c s c s c s c s T f k f T f k f T f k f T f k f k T f P     ( 1 5 )     From  (14 )  a nd (1 5), we  can find th at the cha n ge tend ency  of amplitud e amon g  freque ncy ra nge     s c s c f f k f f k 1 2 , 1 2  at different value s  of  k  is simila r. The highe st  amplitude  ap pears in freq uen cy ran ge  s c s c f f f f , . In other wo rds, the mo st energy of the   c-BASK and  c-BPSK sequences i s  fo cused i n  fre quency range  s c s c f f f f , . Therefo r e, the  bandwidth of  c-BASK and  c-BPSK are about  s s T f B B 2 2 BPSK BASK .  For the c-B ASK and c-BPSK excitation se quences, the  carri er frequency   c f  and   band width  BPSK BASK B B  are dete r min e d  by the ce ntral fre quen cy  of the ultra s onic  sen s o r   and  the symbol wi dth of base - b and sig nal  s T , r e sp ectively. The ca rrie r  fre quen cy is set  to the central   freque ncy of  the ultra s o n ic  sen s o r   gene rally. It is a s sume d that the  symbol  widt h is , 2 , 1 , n f n T c s ,  n f T B B B c s 2 2 BPSK BASK sonar , where  sonar B  is the bandwi d th of th e   ultrasoni c se nso r .  The po we r sp ectral d e n s ity of the c-BFSK excitation seque nce is gi ven as follo ws:                                 0 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 8 1 1 2 1 2 1 2 8 1 1 2 1 2 sin 1 2 1 2 sin 1 2 8 1 2 1 2 sin 1 2 1 2 sin 1 2 8 2 1 BFSK k s s s s s s s s s s f k f f k f k f k f f k f k T f k f T f k f T f k f T f k f k T T f k f T f k f T f k f T f k f k T f P     ( 1 6 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  8217 – 82 28   8222 To ma ke mo st of the en e r gy of the  c-BF SK sequ e n ce to  be fo cuse d in the freque ncy  band of the ul traso n ic  sen s or, the param eter setti ng s  are dete r min ed by the followin g  formul as:       2 1 2 2 2 1 1 1 sonar 2 1 2 1 2 1 1 , 1 min , 2 2 s s s s s s s c T T f T n f T n f B f f f f f f f f f ,             ( 1 7 )     W h er e  1 s T  and  2 s T   are  the  symb ol wi dths of t he  “1” an d  “0 ”  symbol s, re spe c tively. Consi deri n g   that the n u m ber  of the  sq uare  carrie rs  sh o u ld  be int egral  withi n  a  symbol  wi dth,  1 n  an d  2 n  are   positive integ e rs. Also, the symbol wi dth s  of  the “1” a nd “0 ” are a li ttle bit different.      5.  The GA-ba s e d Optimiza tion of the  Ch aoti c Bin a r y   Modulation  Excitatio n  Sequen c e   Given the length of the chaotic bin a ry  m odulation  excitation se quen ce, sym bol width   and carrier f r equ en cy, a GA is use d  to optimiz e the ch aotic i n itial values  to get the best  correl ation  chara c te risti c s (i.e., sha r p e st a u to correlation  and  flattest cro s s-correl ation).   The  pro c ed ure is  pre s ente d  in the followi ng steps.   Step 1: The  initial paren t populatio n  Q P A  is produ ce d  rand omly, whe r e  P  is   th e   popul ation si ze and  Q  is the length of float chao tic initial values. Let  P  = 100,  M Q   (co r respon din g  to M  chaotic i n itial values for  M  chan nel ul traso n ic  syste m ), and th e  maximum   gene ration n u m ber i s  set to  100.  Step 2: The  obje c tive-fun ction valu es  of individual s are  ord e re d  and the n  m appe d to  fitness value s . Th en  a  col u mn ve ctor o f  fitnes s valu es i s   retu rne d . An o b je ctive functio n   ObjV   defined a s  fol l ows:     x c a R R ObjV ma - max - , max :         ( 1 8 )      δ ,...N m M i m R R ii a 1 0 , , , 1 , max : max -      ( 1 9 )      j i M j M i N ,... , , m m R R ij c , , 1 , , 1 , 1 2 2 1 0 , max : max -    (20 )     Whe r e  max - a R  is  th e ma xima l s i de - l o b e  a m ong   M  auto c orrelation fun c tions,  max c R  is the  maximal   pea k amon g   2 1 - M M cro s s-co rrelat ion functio n s.   Step 3: The selectio n prob ability of individual s is  set to 0.9, and th e sele cted i n dividual s  are return ed to the new p o pulation.   Step 4: Th e  cro s sove r a n d  mutation  o perato r s a r e  use d  to  gene rate the  ne w  child ren   popul ation.   Step 5: The  o ffspring  po pul ation is comb ined  with the   curre n t gen eration po pulati on an d  sele ction  is p e rform ed to  set the in divid uals for th e n e xt gene ratio n . Since  all t he p r eviou s   and   curre n t be st i ndividual s a r e add ed to  th e pop ulation,   elitism i s  e n sured.  Re peat  Step 2 to Ste p  5  until the maximum gen erati on numb e r i s  rea c he d.      6.  Experiments  and Discu s s ion  6.1. Experimenta l   Setup  The eight-cha nnel ultrasoni c ranging  system  was u s ed  in our experiments. Each channel   of the ultrasonic ranging  system  has the same hardwa re re alization. Fig u re 1 sho w s the   hardwa r e  real ization schem atic diagram f o r one   cha n n e l ultrasonic ranging syste m . The cha o tic   binary modul ation sequen ce was  sent  from the fie l d  p r o g r a mmin g  g a t e  a r r a y ( F PG A) . Af te r   power ampli f ying, the u l traso n ic  se nso r  wa s triggered to tran smit ultra s ou nd. In our  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha o tic Bina ry Modul ation  Excitation Se quen ce s for  Multicha nnel  Ultra s oni c…  (Yao Zhenji n g )   8223 experim ents,  a SensCom p  600 se ri e s  instru ment-grade ele c tro s t a tic se nsor was u s ed a s  b o th   transmitter a nd re ceiver.  After band-pa ss filterin g,  automatic gai n  amplification  and sha p ing,  the   polarity co rre l ation betwe e n  the binary  ech o  se quen ce an d a ref e ren c e e c h o  sequ en ce was   carrie d o u t. The referen c e  ech o   seq uen ce  wa s  re cod ed fro m  a n  a c rylic bo ard p l ace d  4 0   cm i n   front of the ul traso n ic  se nsor. He re it sh ould  be n o te d that the em itted pulse  se quen ce a nd i t s   ech o  sequ en ce a r e  different owi ng to  the filt ering  effect of th e ultra s oni c  sen s o r , so the  correl ation ch ara c teri stics  betwe en the excitati on se quen ce an d its own e c ho  is poo r. That is  why we did not  u s e  th e emission   seq uen ce as  th e  refere nce to  cal c ul ate the  correlatio n  cha r a c teri stics. Actually, si milar correlati on  processin g  method  wa s also ad opte d  by Jörg  et al .  [17], where the echo in ste ad of  the emi tted pulse  se quen ce  wa s  use d  as th e referen c e. L a stly,  the di stan ce  cal c ulatio n  was i m plem ent ed if th e  e c h o  sequ en ce  wa s  re cog n ized to  be  fro m  its  own sen s o r   transmi ssion.       Figure 1. The  hard w a r e re alizatio n sche matic diag ra m for one cha nnel ultra s o n i c  ran g ing  sy st em       6.2.  The Spec tru m  of the Ultr asonic Rang ing Sy stem  The p u rp ose  of this  exp e rime nt is to   figure  out t he u s abl e freque ncy b a n d  of the  Senscom p  600 elect r o s ta tic ultrasoni c rangin g   system. In this  experim ent, each excitation  s e quenc e  included ten  50%-duty- c y c l e rec t angle puls e s  with  s a me frequency. The f r equency  rang e wa s fro m  20 kHz to 100 kHz, the interval  wa s 0 . 5 kHz. The e x citation se qu ences  were the  binary se que nce s .  Th en a ll  the corre s p ondin g   e c ho  seq uen ce s were sa mple d whi c h refle c ted  from an a c ryli c boa rd pla c e d  40 cm in fro n t of ultrasoni c se nsor.    Thro ugh cal c ulating  the en ergie s  of  the ex citation  se quen ce s a nd  ech o  sequ en ce s, the  spe c tru m  of the ultra s o n ic  rangi ng  syste m  is sh ow n i n  Figure 2. From this expe riment, it can  be   found that  ultrasoni c rangi ng sy st em h a s  its  own cen t ral freq uen cy . The central  freque ncy  an d   the frequ en cy band of the  ultrasonic  sy stem are abo ut 55 kHz a n d  [40, 70]  kHz, re spe c tively.  T h e  nearer i s  the excitation seq uen ce f r equ en cy to  the ce ntral fre quen cy, the less is the e c ho   sign al attenu ation. The  further i s  the  ex citation  se qu ence fre que n c y to the  cent ral frequ ency,  the   more i s  the e c ho  sign al attenuatio n.        Figure 2. The  Spectru m  of the ultrasoni c rangin g  syst em      6.3.  Experimenta l  Results a n d Discus s io n  For ea ch cha o tic  bi nary  m odulatio n  seq uen ce,  ei ght cha o tic co de seri es  were use d   to   con s tru c t  eig h t ch ann els o f  excitation  seque nces,  re spe c tively. T he le ngth  of t he  cha o tic  bi nary  modulatio n e x citation se q uen ce is  set  to 2 ms. Usin g the GA optimization  algo rithm, after 1 0 0   generations of  selection,  crossover  and mutation,  the optim ized results for the  c-BASK, c-BFSK  20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 （） Freq u e n c y k H z A m p litu d e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  8217 – 82 28   8224 and c-BPSK  sequences were  4735 . 0 c BASK ObjV ,  3379 . 0 c BFSK ObjV  an d  3666 . 0 c BPSK ObjV ,  r e spec tively.     6.3.1.  The Spec tru m  and Echo Analy s is of Chao tic Bina r y  Modulation Sequenc e s   Figure 3(a), 4(a) and 5(a) show that  the c-BASK, c-BPSK and c-BFSK excitation  seq uen ce s  whe n  the  chaotic initial  value s   a r e   optimized based on G A ,  respe c tively.  In  subfig ure s   (b ) of Figu re 3 - 5, the bla ck lines  a r e th e sp ectra of  the ch aotic  b i nary mo dula t ion   excitation se quen ce s in F i gure 3 ( a ) , 4(a) and 5 ( a ) , and the re d lines a r e the  spe c tru m  of the   ultrasoni c ra nging  syste m . As sh own i n  Figu re  3( b ) , there  is  si gnifica nt am ount of  spe c tral  distrib u tes in  the frequen cy band [1, 40] kHz as  well as in the freque ncy ba nd [40, 70] kHz,   whi c h is th e pass-ban d of  the ultrasoni c ra ngin g   sy stem. In othe r wo rd s, the  spe c tru m  of c- BASK excitati on sequence mismat ches  with that of the ultrasoni c ranging system, t he  ex ci t a ti on   energy in freq uency band  [1, 40] kHz ca nnot be tr an smitted by the ultrasonic  system. Compare d   to the c - BASK, c - BPSK in  Figure 4(b) pres ents  that th ere is  more  spec tral dis t ributes  in the pas s - band of the u l trasonic  rang ing system (i. e ., [40,  70] kHz), but  som e  excitation energy is  still in   frequency ba nd [1, 40] kHz whi c h i s  no t in the  pass-band of the u l trasoni c rang ing  system. As  sh o w n  i n  F i g u re  5 ( b ) ,  there is more e n e rgy of c-BF SK sequen ce  distribute s  i n  the freque ncy  band of  the ul trasonic  rangi ng sy stem than that of  c-B ASK and  c- B PSK sequences, at the same   time, there is less ene rgy  of c-BFSK  seq uen ce  di stributes i n  th e out-b and  o f  the ultraso n ic   rangi ng  syste m . Therefo r e,  in three  chao tic bina ry mo dulation ex citation se que n c e s , the c-BF SK  excitation seq uen ce mo st spectrally matc he s with the  ultrasoni c ra n g ing sy stem.  Figure 3(c), 4(c) and 5(c) illustrate the  correspondi ng echo s equences of c-BASK, c - BPSK and  c-BFSK excitation  sequences,  respectivel y . All the echo  sequences were  reflect ed  from an ob st acle pla c e d  4 0  cm in front  of the ultrasonic  sen s o r . The sa mple  perio d wa s  1 μ s .  The c-BFSK method in Figure 5c p r odu ce s the  highe st echo  amplitude o f  0.9 V at s o me   sampli ng tim e  and mo st e c ho a m plitud e of [0.6, 0.8] V caused by  the matche d  spe c tra b e tween   the excitatio n  se que nce a n d  ultra s o n ic rangin g   syste m . As in dicated in  Figu re   4(b )  a nd  5(b ) ,  the   echo amplitude in c-BASK  and c-BPSK  are less th an that of the  c-BFSK in Figure 3(b). Among   three  ch aotic bina ry mod u lation  seq u ences, th e c-BFSK sh ows the  be st result, i.e., e c h o   amplitude of  0.9 V due to excellent m a tchin g   sp ect r a between t he excitation  sequ en ce a n d   ultrasoni c ra n g ing sy stem as sho w n in  Figure 5(b ) .           Figure 3. Optimized  c-BAS K sequence: (a) opti mized c-BASK sequence, (b ) the  spectrum of  (a), (c) the  co rre sp ondi ng e c ho  seq uen ce        Figure 4. Optimized  c-BPS K sequence: (a) opti mized c-BPSK sequence, (b ) the  spectrum of  (a), (c) the  co rre sp ondi ng e c ho  seq uen ce  0 500 10 00 1 500 2 000 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 Ti m e  ( μ s) Am p l i t ud e  ( V ) 0 20 40 60 80 10 0 0 50 0 10 00 15 00 20 00 25 00 30 00 35 00 F r e que nc y ( k H z ) A m p lit u d e 0 50 0 1000 1 500 20 00 -0. 8 -0. 6 -0. 4 -0. 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 Ti m e  ( μ s) A m p lit u d e (V ) 0 500 10 00 1 500 2 000 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 Ti m e  ( μ s) A m p lit u d e (V ) 0 20 40 60 80 100 0 50 0 100 0 150 0 200 0 F r e que n c y ( k H z ) A m p lit u d e 0 50 0 1 000 15 00 2000 -0. 8 -0. 6 -0. 4 -0. 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 Ti m e  ( μ s) A m p lit u d e (V ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Cha o tic Bina ry Modul ation  Excitation Se quen ce s for  Multicha nnel  Ultra s oni c…  (Yao Zhenji n g )   8225     Figure 5. Optimized  c-BFS K  seque nce: (a) o p ti mize d c-BFSK sequ ence, (b) the  spe c tru m  of  (a), (c) the  co rre sp ondi ng e c ho  seq uen ce      To quantitati v e comparison ,  the echo energies  of   the c-BASK, c-BFSK and c-BPSK  excitation  se quen ce s  co rresp ondi ng to  Figu re 3 - 5  a r e li sted in  T able 1.  Fro m  Table  1, we  can  see that the echo energy of t he c-BFSK excitation si gnal is be tter t han that of the c-BPSK and c- BASK signal s. It can be  also found  that the energi es of the thr ee excitation s equences were  different. Both the ec ho and the exc i tation energ ies  of the c - BASK s e quenc e s  are the s m allest.    The e nergy  efficien cie s  o f  the thre e chaot ic bina ry  modul ation  seq uen ce s a r e al so   cal c ulated based Equation ( 10)-(13). T he energy efficienci es of the c-BASK, c-BFSK and  c - BPSK excitation sequences corresponding to Figure  3-5 are illustrated in Table 1. It can be   found that th e ene rgy effi cien cy of the  c-BFSK ex citation sequ en ce i s  bette r than that of th e c- BPSK and c-BASK sequences.       Table1. The ec ho energies  of c - BASK,  c - BFSK and c - BPSK exc i t a tion s e quenc es  Excitation Seque nces  BASK  BFSK  BPSK  Excitation Seque nces Energ y   ( μ s V 2 )  498.0000  1022.0000  1003.0000   Echo Energ y   ( μ s V 2 )  167.5800  358.4800   328.8600   Energ y  efficiency  0.3365  0.3508  0.3279       6.3.2.  The Cor r elation Chara c te ristic An aly s is of Chao tic  Binar y  Mod u lation Sequ ences   Figure 6-7  show the correl ati on charact e risti c  of c-B ASK  without optimization and after  optimizatio n, i.e., correlati on c haracte ri stic in clud es  the auto c or re lation functio n s of two echo   s e quenc e s   and the crossc orrelati on func tion. A s   s h own in  Figu re 6-7, the optimiz e d c-BASK   seq uen ce s  h a ve lo wer si d e -lob e of  ech o  auto c o r rela tion fun c tion s than th at of t he u noptimi z e d   c-BASK sequences, i.e., 0. 33 vs 0.58.  Moreover,  the c-BASK sequence afte r optimization also  has lower peak of echo  crossc orrel a tion function than that  of the c-BASK sequence  without  optimizatio n, i.e., 0.39 vs 0.51. Th e  comp ari s on  results b e twee n the o p timized  c-BFSK   seq uen ce s a nd the  uno ptimized  c-BFS K  seq uen ce s are  p r esent ed in  Figu re  8-9. F r om  th ese   figure s , we can find that the side -lob e of echo a u tocorrelation fun c ti ons of the opt imized  c-BFS K   seq uen ce s i s  abo ut 0.1 4  l o we r th an th at of the  un o p timized   c-B F SK se que nces. An d the  p eak  of ech o  cro s scorrelatio n  functio n  of th e opt imized  c-BFSK se que nce s  i s  ab out  0.1 lower th an   that  of  the  unoptimi z ed  c-BFSK se q uen ce s.  Fig u re s 10-11  demon strate   the co rrela t io n   characteri stic of c-BPSK without optimization and  after optimization. As indicat ed in Figure 10- 11, the side-l obe of echo  autocorrelation functions of  the  optimized c-BPSK se quences is about  0.1 lowe r than that of the unopti m ized  c-BP SK seque nces. And the  peak of e c ho  crosscorrelati on function of the optimized  c- BPSK  sequences is  about  0.08 l o wer than that  of  the unoptimi z ed c-BPSK sequences.   Compari s on  with the opt imized  c-BA SK and  c-BPSK sequences, the correlation  characteri stic of the optimiz ed  c-BFSK sequence i s  lower t han that of c-BASK and c-BPSK, i.e.,  the optimized  c-BFSK  seq uen ce h a s th e lowest  side -lobe  of echo  autocorrelati on fun c tion s  and  the lowest  p eak  of e c ho  crosscorrel a tion f unctio n . In other word s, the o p t imized  c-BF SK  seq uen ce h a s  the be st echo  co rrel a tion ch ara c te ri stics amo ng  the cha o tic b i nary mod u la tion   seq uen ce s.   0 500 10 00 1 500 2 000 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 Ti m e  ( μ s) A m p lit u d e (V ) 0 20 40 60 80 100 0 50 0 100 0 150 0 200 0 250 0 300 0 F r e que n c y ( k H z ) A m p lit u d e 0 50 0 1000 1 500 20 00 -0. 8 -0. 6 -0. 4 -0. 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 Ti m e  ( μ s) A m p lit u d e (V ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  8217 – 82 28   8226   (a)     (b)     (c )     Figure 6. The correlation charac teristi c  of c-BASK without optim ization: (a) the normali z ed  autocorrelatio n  of echo  seq uen ce 1, (b ) the nor mali ze d autocorrelat i on of  ech o  seque nce 2, (c)  the norm a lize d  cro sscorrel a tion of ech o  seq uen ce 1 a nd 2          (a)     (b)     (c )     Figure 7. The c o rrelation charac teris t ic  of  c - BASK after optimiz ation: (a) the normaliz ed  autocorrelatio n  of echo  seq uen ce 1, (b ) the nor mali ze d autocorrelat i on of  ech o  seque nce 2, (c)  the norm a lize d  cro sscorrel a tion of ech o  seq uen ce 1 a nd 2          (a)     (b)     (c )     Figure 8. The  correlatio n chara c te risti c  of c- BFSK wit hout optimiza t ion: (a) the n o rmali z e d   autocorrelatio n  of echo  seq uen ce 1, (b ) the nor mali ze d autocorrelat i on of  ech o  seque nce 2, (c)  the norm a lize d  cro sscorrel a tion of ech o  seq uen ce 1 a nd 2          (a)     (b)     (c )     Figure 9. The  correlatio n chara c te risti c  of  c-BFSK after optimi z atio n: (a) the no rmalize d   autocorrelatio n  of echo  seq uen ce 1, (b ) the nor mali ze d autocorrelat i on of  ech o  seque nce 2, (c)  the norm a lize d  cro sscorrel a tion of ech o  seq uen ce 1 a nd 2   0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm a l ize d  au t o co rre lat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm a l ize d  au t o co rre lat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o r m ali z ed  c r os s c or re l a t i on 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alized  au t o c o rr elat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alized  au t o c o rr elat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alize d  cr os s c o r r e lati o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alized  au t o c o rr elat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm a l ize d  au t o co rre lat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a   N o r m ali z ed  c r os s c or re l a t i on 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm a l ize d  au t o co rre lat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alized  au t o c o rr elat i o n 0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 3 3. 5 4 x 1 0 4 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1 S a m p lin g  d a t a N o rm alize d  cr os s c o r r e lati o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.