本發(fā)明屬于顯示器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高沉浸度頭部顯示器控制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著大屏幕智能手機(jī)、智能電視、高清電視等逐步普及，使高清視頻資源日益增多。計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等虛擬現(xiàn)實(shí)核心技術(shù)以及VR設(shè)備的顯示、算法、交互技術(shù)的發(fā)展。顯示器分辨率提升、顯卡渲染效果和3D實(shí)時(shí)建模能力等原有技術(shù)的快速提升帶來(lái)了VR設(shè)備的輕量化、便捷化和精細(xì)化，從而大幅提升了VR設(shè)備的體驗(yàn)，虛擬現(xiàn)實(shí)商業(yè)化、平民化有望得以實(shí)現(xiàn)。高刷新率、高分辨率的顯示系統(tǒng)VR頭盔顯示器的圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)放大，投射到眼睛中，為防止屏幕出現(xiàn)紗窗效果(紗窗效果指圖像放大后，可以看到一粒粒的像素，猶如通過(guò)紗窗看物體一樣)，分辨率必須夠高。高分辨率與高刷新率是相互矛盾的，高分辨率帶來(lái)的是高數(shù)據(jù)量，也就影響到刷新率的提高，因此，選擇一個(gè)合適的參數(shù)對(duì)VR頭盔顯示器的性能影響非常關(guān)鍵。
綜上所述，現(xiàn)有的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)大部分都只是提供立體視覺(jué)，而沒(méi)有將用戶(hù)的動(dòng)作反饋回虛擬場(chǎng)景，用戶(hù)只能被動(dòng)的觀看場(chǎng)景，沒(méi)有互動(dòng)性，沉浸感低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種高沉浸度頭部顯示器控制系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中沒(méi)有將用戶(hù)的動(dòng)作反饋回虛擬場(chǎng)景，用戶(hù)只能被動(dòng)的觀看場(chǎng)景，沒(méi)有互動(dòng)性，沉浸感低的問(wèn)題。
本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種高沉浸度虛擬現(xiàn)實(shí)頭部顯示器控制系統(tǒng)，所述高沉浸度頭部顯示器包括：
中央處理器，用于協(xié)助FPGA模塊進(jìn)行圖像信息的處理；
3D處理模塊，用于對(duì)圖像進(jìn)行3D處理；
視頻模塊，用于輸入視頻信息；
FPGA模塊，與中央處理器、3D處理模塊、視頻模塊和SDRAM無(wú)線連接；用于實(shí)現(xiàn)3D處理模塊、視頻模塊與數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊之間的視頻信息交換；
SDRAM，用于實(shí)現(xiàn)視頻信息自由指定地址進(jìn)行讀寫(xiě)；
數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊，與FPGA模塊有線連接；用于實(shí)現(xiàn)視頻系的數(shù)模轉(zhuǎn)換；
顯示模塊，與數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊有線連接；用于對(duì)數(shù)模轉(zhuǎn)換的視頻信息進(jìn)行顯示。
進(jìn)一步，所述中央處理器設(shè)置有能量檢測(cè)模塊，所述能量檢測(cè)模塊的能量檢測(cè)方法包括：
第一步，將Reived_V1或Reived_V2中的射頻或中頻采樣信號(hào)進(jìn)行NFFT點(diǎn)數(shù)的FFT運(yùn)算，然后求模運(yùn)算，將其中的前NFFT/2個(gè)點(diǎn)存入VectorF中，VectorF中保存了信號(hào)x2的幅度譜；
第二步，將分析帶寬Bs分為N塊相等的Block，N＝3，4，.....，每一個(gè)Block要進(jìn)行運(yùn)算的帶寬為Bs/N，設(shè)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(duì)應(yīng)的頻率區(qū)間范圍分別是[FL+(n-1)Bs/N，F(xiàn)L+(n)Bs/N]，將VectorF中對(duì)應(yīng)的頻段的頻率點(diǎn)分配給每個(gè)block，其中nBlock分得的VectorF點(diǎn)范圍是[Sn，Sn+kn]，其中表示每段分得的頻率點(diǎn)的個(gè)數(shù)，而表示的是起始點(diǎn)，fs是信號(hào)采樣頻率，round(*)表示四舍五入運(yùn)算；
第三步，對(duì)每個(gè)Block求其頻譜的能量Σ||2，得到E(n)，n＝1...N；
第四步，對(duì)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(biāo)志位flag，flag＝0，表示前一次檢測(cè)結(jié)果為無(wú)信號(hào)，此種條件下，只有當(dāng)σsum>K2時(shí)判定為當(dāng)前檢測(cè)到信號(hào)，flag變?yōu)?；當(dāng)flag＝1，表示前一次檢測(cè)結(jié)果為有信號(hào)，此種條件下，只有當(dāng)σsum<K1時(shí)判定為當(dāng)前未檢測(cè)到信號(hào)，flag變?yōu)?，K1和K2為門(mén)限值，由理論仿真配合經(jīng)驗(yàn)值給出，K2>K1；
第七步，根據(jù)標(biāo)志位控制后續(xù)解調(diào)線程等是否開(kāi)啟：flag＝1，開(kāi)啟后續(xù)解調(diào)線程等，否則關(guān)閉后續(xù)解調(diào)線程。
進(jìn)一步，所述視頻模塊對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取在f＝0的截面按以下進(jìn)行：
時(shí)頻重疊MASK的信號(hào)模型表示為：
其中，N為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量個(gè)數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量，表示為式中Ai表示信號(hào)分量的幅度，ai(m)表示信號(hào)分量的碼元符號(hào)，p(t)表示成型濾波函數(shù)，Ti表示信號(hào)分量的碼元周期，fci表示信號(hào)分量的載波頻率，表示信號(hào)分量的相位；
MASK信號(hào)的循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜表示為：
其中，y(t)表示MASK信號(hào)，α是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號(hào)的載波頻率，T是信號(hào)的碼元周期，k為整數(shù)，Ca,3表示隨機(jī)序列a的三階累積量，δ()是沖激函數(shù)，P(f)是成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：
對(duì)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜取f＝0截面得到：
循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜滿(mǎn)足線性疊加性，則時(shí)頻重疊MASK信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的表達(dá)式為：
其中，是常數(shù)，與第i個(gè)信號(hào)分量的調(diào)制方式有關(guān)，Ti是第i個(gè)信號(hào)分量的碼元周期；
截取其在f＝0的截面：
對(duì)于時(shí)頻混疊信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f＝0，在α＝fc處存在峰值，并攜有信號(hào)的載頻信息。
進(jìn)一步，所述視頻模塊設(shè)置有數(shù)字調(diào)制信號(hào)計(jì)算單元；所述數(shù)字調(diào)制信號(hào)單元計(jì)算數(shù)字調(diào)制信號(hào)的分?jǐn)?shù)低階模糊函數(shù)按以下步驟進(jìn)行：
接收信號(hào)y(t)表示為：
y(t)＝x(t)+n(t)
其中，x(t)為數(shù)字調(diào)制信號(hào)，n(t)為服從標(biāo)準(zhǔn)SαS分布的脈沖噪聲。針對(duì)MASK和MPSK調(diào)制，x(t)的解析形式表示為：
其中，N為采樣點(diǎn)數(shù)，an為發(fā)送的信息符號(hào)，在MASK信號(hào)中，an＝0，1，2，…，M-1，M為調(diào)制階數(shù)，在MPSK信號(hào)中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脈沖，Tb表示符號(hào)周期，fc表示載波頻率，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。針對(duì)MFSK調(diào)制,x(t)的解析形式表示為：
其中，fm為第m個(gè)載頻的偏移量，若MFSK信號(hào)載頻偏移為Δf，則fm＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。
用以下特征函數(shù)來(lái)描述其分布特性：
其中
α(0＜α≤2)為特征指數(shù),γ為分散系數(shù)，β為對(duì)稱(chēng)參數(shù)，ζ為位置參數(shù)。當(dāng)ζ＝0，β＝0且γ＝1時(shí)，該分布稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)SαS分布；
數(shù)字調(diào)制信號(hào)x(t)的分?jǐn)?shù)低階模糊函數(shù)表示為：
其中，τ為時(shí)延偏移，f為多普勒頻移，0＜a,b＜α/2。x*(t)表示x(t)的共軛。當(dāng)x(t)為實(shí)信號(hào)時(shí)，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；當(dāng)x(t)為復(fù)信號(hào)時(shí)，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p-1x*(t)，該非線性運(yùn)算只改變信號(hào)的幅度信息，保留其頻率和相位信息，有效抑制脈沖噪聲。
本發(fā)明提供的高沉浸度頭部顯示器控制系統(tǒng)，360度全景視角，可跟隨用戶(hù)同步轉(zhuǎn)動(dòng)。虛擬現(xiàn)實(shí)通常是用戶(hù)置身于虛擬的場(chǎng)景中，因此，用戶(hù)體驗(yàn)應(yīng)該是360度全景無(wú)死角的。當(dāng)用戶(hù)在虛擬場(chǎng)景中轉(zhuǎn)身或轉(zhuǎn)頭時(shí)，通過(guò)陀螺和地磁傳感器計(jì)算出頭盔顯示器的方位，從而改變用戶(hù)在場(chǎng)景中的視角，提高用戶(hù)的沉浸感和互動(dòng)性。
附圖說(shuō)明
圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的高沉浸度頭部顯示器控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
圖中：1、中央處理器；2、3D處理模塊；3、視頻模塊；4、FPGA模塊；5、SDRAM；6、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊；7、顯示模塊。
具體實(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。
如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的高沉浸度頭部顯示器控制系統(tǒng)包括：中央處理器1、3D處理模塊2、視頻模塊3、FPGA模塊4、SDRAM 5、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊6、顯示模塊7。
中央處理器1，用于協(xié)助FPGA模塊4進(jìn)行圖像信息的處理。
3D處理模塊2，用于對(duì)圖像進(jìn)行3D處理；
視頻模塊3，用于輸入視頻信息。
FPGA模塊4，與中央處理器1、3D處理模塊2、視頻模塊3和SDRAM 5無(wú)線連接；用于實(shí)現(xiàn)3D處理模塊2、視頻模塊3與數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊6之間的視頻信息交換。
SDRAM 5，用于實(shí)現(xiàn)視頻信息自由指定地址進(jìn)行讀寫(xiě)。
數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊6，與FPGA模塊4有線連接；用于實(shí)現(xiàn)視頻系的數(shù)模轉(zhuǎn)換。
顯示模塊7，與數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊6有線連接；用于對(duì)數(shù)模轉(zhuǎn)換的視頻信息進(jìn)行顯示。
進(jìn)一步，所述中央處理器設(shè)置有能量檢測(cè)模塊，所述能量檢測(cè)模塊的能量檢測(cè)方法包括：
第一步，將Reived_V1或Reived_V2中的射頻或中頻采樣信號(hào)進(jìn)行NFFT點(diǎn)數(shù)的FFT運(yùn)算，然后求模運(yùn)算，將其中的前NFFT/2個(gè)點(diǎn)存入VectorF中，VectorF中保存了信號(hào)x2的幅度譜；
第二步，將分析帶寬Bs分為N塊相等的Block，N＝3，4，.....，每一個(gè)Block要進(jìn)行運(yùn)算的帶寬為Bs/N，設(shè)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(duì)應(yīng)的頻率區(qū)間范圍分別是[FL+(n-1)Bs/N，F(xiàn)L+(n)Bs/N]，將VectorF中對(duì)應(yīng)的頻段的頻率點(diǎn)分配給每個(gè)block，其中nBlock分得的VectorF點(diǎn)范圍是[Sn，Sn+kn]，其中表示每段分得的頻率點(diǎn)的個(gè)數(shù)，而表示的是起始點(diǎn)，fs是信號(hào)采樣頻率，round(*)表示四舍五入運(yùn)算；
第三步，對(duì)每個(gè)Block求其頻譜的能量Σ||2，得到E(n)，n＝1...N；
第四步，對(duì)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(biāo)志位flag，flag＝0，表示前一次檢測(cè)結(jié)果為無(wú)信號(hào)，此種條件下，只有當(dāng)σsum>K2時(shí)判定為當(dāng)前檢測(cè)到信號(hào)，flag變?yōu)?；當(dāng)flag＝1，表示前一次檢測(cè)結(jié)果為有信號(hào)，此種條件下，只有當(dāng)σsum<K1時(shí)判定為當(dāng)前未檢測(cè)到信號(hào)，flag變?yōu)?，K1和K2為門(mén)限值，由理論仿真配合經(jīng)驗(yàn)值給出，K2>K1；
第七步，根據(jù)標(biāo)志位控制后續(xù)解調(diào)線程等是否開(kāi)啟：flag＝1，開(kāi)啟后續(xù)解調(diào)線程等，否則關(guān)閉后續(xù)解調(diào)線程。
進(jìn)一步，所述視頻模塊對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取在f＝0的截面按以下進(jìn)行：
時(shí)頻重疊MASK的信號(hào)模型表示為：
其中，N為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量個(gè)數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量，表示為式中Ai表示信號(hào)分量的幅度，ai(m)表示信號(hào)分量的碼元符號(hào)，p(t)表示成型濾波函數(shù)，Ti表示信號(hào)分量的碼元周期，fci表示信號(hào)分量的載波頻率，表示信號(hào)分量的相位；
MASK信號(hào)的循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜表示為：
其中，y(t)表示MASK信號(hào)，α是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號(hào)的載波頻率，T是信號(hào)的碼元周期，k為整數(shù)，Ca,3表示隨機(jī)序列a的三階累積量，δ()是沖激函數(shù)，P(f)是成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：
對(duì)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜取f＝0截面得到：
循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜滿(mǎn)足線性疊加性，則時(shí)頻重疊MASK信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的表達(dá)式為：
其中，是常數(shù)，與第i個(gè)信號(hào)分量的調(diào)制方式有關(guān)，Ti是第i個(gè)信號(hào)分量的碼元周期；
截取其在f＝0的截面：
對(duì)于時(shí)頻混疊信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f＝0，在α＝fc處存在峰值，并攜有信號(hào)的載頻信息。
進(jìn)一步，所述視頻模塊設(shè)置有數(shù)字調(diào)制信號(hào)計(jì)算單元；所述數(shù)字調(diào)制信號(hào)單元計(jì)算數(shù)字調(diào)制信號(hào)的分?jǐn)?shù)低階模糊函數(shù)按以下步驟進(jìn)行：
接收信號(hào)y(t)表示為：
y(t)＝x(t)+n(t)
其中，x(t)為數(shù)字調(diào)制信號(hào)，n(t)為服從標(biāo)準(zhǔn)SαS分布的脈沖噪聲。針對(duì)MASK和MPSK調(diào)制，x(t)的解析形式表示為：
其中，N為采樣點(diǎn)數(shù)，an為發(fā)送的信息符號(hào)，在MASK信號(hào)中，an＝0，1，2，…，M-1，M為調(diào)制階數(shù)，在MPSK信號(hào)中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脈沖，Tb表示符號(hào)周期，fc表示載波頻率，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。針對(duì)MFSK調(diào)制,x(t)的解析形式表示為：
其中，fm為第m個(gè)載頻的偏移量，若MFSK信號(hào)載頻偏移為Δf，則fm＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。
用以下特征函數(shù)來(lái)描述其分布特性：
其中
α(0＜α≤2)為特征指數(shù),γ為分散系數(shù)，β為對(duì)稱(chēng)參數(shù)，ζ為位置參數(shù)。當(dāng)ζ＝0，β＝0且γ＝1時(shí)，該分布稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)SαS分布；
數(shù)字調(diào)制信號(hào)x(t)的分?jǐn)?shù)低階模糊函數(shù)表示為：
其中，τ為時(shí)延偏移，f為多普勒頻移，0＜a,b＜α/2。x*(t)表示x(t)的共軛。當(dāng)x(t)為實(shí)信號(hào)時(shí)，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；當(dāng)x(t)為復(fù)信號(hào)時(shí)，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p-1x*(t)，該非線性運(yùn)算只改變信號(hào)的幅度信息，保留其頻率和相位信息，有效抑制脈沖噪聲。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。