微弱信號(hào)檢測(cè)方法及應(yīng)用研究.pdf

1、微弱信號(hào)測(cè)量在激光測(cè)距、機(jī)械故障診斷、通信傳輸?shù)阮I(lǐng)域有著極其廣泛的需求。檢測(cè)淹沒(méi)在噪聲背景中的微弱信號(hào)是現(xiàn)代信號(hào)處理的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本課題根據(jù)微弱信號(hào)與噪聲特性，對(duì)互相關(guān)算法、譜分析鑒相法和Duffing振子混沌算法進(jìn)行了研究。
　　首先，針對(duì)微弱信號(hào)檢測(cè)在激光測(cè)距中的應(yīng)用，介紹了互相關(guān)算法和譜分析鑒相法。其中，互相關(guān)算法利用微弱信號(hào)與噪聲的不相關(guān)特性，從噪聲中提取出待測(cè)信號(hào)并與參考信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，進(jìn)而確定延遲時(shí)間。譜分析鑒

2、相法通過(guò)頻域變換，對(duì)待測(cè)信號(hào)與回波信號(hào)主譜線處的相位角相減，計(jì)算出兩信號(hào)的延遲時(shí)間。同時(shí)，對(duì)基于Duffing振子的混沌算法進(jìn)行了描述，根據(jù)混沌對(duì)噪聲的免疫力及周期信號(hào)的敏感性，建立了微弱信號(hào)檢測(cè)模型。
　　其次，基于Matlab設(shè)計(jì)互相關(guān)算法和譜分析鑒相法檢測(cè)模型。針對(duì)不同參數(shù)條件進(jìn)行仿真，確定了兩種算法的釆樣頻率及數(shù)據(jù)長(zhǎng)度選取準(zhǔn)則，且頻率偏移對(duì)兩種算法影響較大，即在頻率出現(xiàn)微小偏移時(shí)，誤差超過(guò)3％。在噪聲干擾下，互相關(guān)算法雖然

3、信噪比可達(dá)到-2dB，但性能不穩(wěn)定，而譜分析鑒相法性能穩(wěn)定，在信噪比大于18dB時(shí)，最大誤差小于3%，進(jìn)而確定釆用譜分析法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。基于QuartusⅡ設(shè)計(jì)譜分析鑒相模型，選取釆樣頻率為128kHz，信號(hào)頻率為1kHz，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為128時(shí)基于Modelsim仿真，在不同相位差時(shí)，誤差小于0.08%即0.072°、為FPGA的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。
　　再次，搭建硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)基于FPGA的相位式激光測(cè)距實(shí)驗(yàn)，選取系統(tǒng)主頻25MHz，信號(hào)

4、頻率195312.5Hz，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度128，得到不同相位差時(shí)誤差小于0.09%，精度為0.0234m。即設(shè)計(jì)了一種高速、高精度的激光測(cè)距方案，可用于工程應(yīng)用中激光測(cè)距儀的設(shè)計(jì)。
　　最后，針對(duì)軋輥偏心現(xiàn)象，介紹了乳親偏心信號(hào)的模型，偏心信號(hào)為微弱周期信號(hào)，選取混沌算法進(jìn)行檢測(cè)，以某軋機(jī)偏心信號(hào)為例，驗(yàn)證了算法的可行性。針對(duì)Duffing振子混純模型存在的3個(gè)問(wèn)題，提出結(jié)合變尺度思想與逆向相變思想進(jìn)行改進(jìn)，并作了初步分析，可有效解決存