微弱信号检测课件6(高晋占---清华大学出版)

Chapter6Correlation-BasedMeasurement􀂄简介：相关检测技术与LIA对比，应用，相关器分类􀂄相关函数实际运算及误差分析􀂄相关函数算法及实现􀂄相关函数峰点跟踪􀂄相关检测应用6．1相关检测简介1.相关检测技术与LIA对比检测同一时刻信号相关情况检测不同时刻信号相关情况2.应用（1）从噪声中提取信号；（2）渡越时间测量：气体或液体检漏(Leakdetection),雷达，导航，超声测距，流体检测等；（3）速度测量：固体表面速度，困难流体流速；（4）系统动态特性辨识；（5）其他应用：火焰燃烧情况检测，气体色谱，光子相关分析。3.相关器分类（1）直接相关器：两路信号都是模拟量;（2）混合相关器(1961)：一路信号为模拟量，另一路量化。极限情况为继电器相关器（RelayCorrelator）;（3）修正的Stieltjies相关器(1970)：数字通道叠加伪随机信号;（4）数字式相关器(1969)：两路信号都量化；极性相关器（1970）；（5）修正的极性相关器(1983)：极性相关器的两个通道都叠加伪随机信号。6.2相关函数实际运算及误差6.2.1相关函数实际运算6.2.2实际运算误差1.估计值的方差222021ˆvarxxxxxRRBTRRER220021ˆvarxyyyxxxyxyxyRRRBTRRERdttxtxTRTx01ˆdttxtyTRTxy01ˆknxnxNkRNnx101ˆknxnyNkRNnxy101ˆ1．模拟积分2．数字累加差估计值的归一化均方误时，当xyxyRR0.22221121ˆVarxyxyxyBTRR00yyxxxyxyRRR式中：T―积分时间；B―信号带宽；。，则对于，例：若sTHzB10%5,1005.0误差估计值的归一化均方根rms.3xyRxyxyxyxyBTRR2121ˆVarBTxyxy2131，一般情况下上式常用于计算积分所需时间。估计值的信噪比XYR.4xyxyRREˆ2121ˆVarˆVarˆxyxyxyxyxyxyBTRRRRESNRBTSNRxyxy231情况下，5．数字相关量化噪声导致的SNR退化比D是量化级别数、采样频率的函数。SNRSNR数字相关的模拟相关的D6．3相关函数算法及实现1,,1,01ˆ10MkknxnyNkRNnxy实时计算过程：NykNxNkRNNNykNxnyknxNnyknxNkRNxyNnNnNxy11ˆ11111ˆ1100每个采样周期内须完成M次乘和加，NM次乘和加后才能得到一组。6.3.1递推算法特点：（1）每个采样周期内4次乘1次加，4M次乘和M次加后可得一组（k=0,1,…,M-1）值；（2）随采样数的增加，计算精度不断提高；（3）N值越大，新数据作用越小，不适于时变情况。1,,1,0,MkkRxykRxyNykNxkRkRNxyNxy1ˆˆ1knxnykRNnnNNxy11ˆ指数加权递推算法1NN代替上式中的以固定数。特点：（1）跟踪时变的；（2）一阶低通特性，时常个采样周期；（3）越小，跟踪能力越强，但方差越大；（4）指数加权平均。1.9010，一般取kRxykRxy116.3.2Relay算法dttxtyTRTxysgn1ˆ00101sgnxxx，当，当可用过零检测器得到1.模拟积分算法（1）算法其中：（2）实现方法单路：时延可用ShiftRegisterorCircularRAM多路：fmknxnyNkRNnxysgn1ˆ1002ˆxxyxyRRR3．估计值的偏差实现方法：2．数字累加式。值，’次累加后可得一组1,,1,0MkkRNMxy6.3.3极性相关算法(PolarityCorrelation)实现电路：dttxtyTRTxysgnsgn1ˆ01.模拟积分式（1）算法：（2）实现：相乘结果：2．数字累加式knxnyNkRNnxysgnsgn1ˆ10（2）实现（1）算法：xyyxxyxyRRRR11sin200sin2ˆ对时延、速度测量无影响，其它应用须修正。3．估计值的偏差对高斯信号：6.3.4极性相关修正算法xyyyxxxyxyAARRRAA21211001则：21221121MaxMaxAtyAtxAtnAtntytxtntn，，，若独立、且与互相独立，均匀分布，、条件：NjnknynyFkYNjnknxnxFkXNnNn2exp2exp1111kYkXkSxy*NjnkkYkXNkSFnRNnxyxy2exp111*16.3.5FFT法对离散量：6.4相关函数峰点跟踪1.用途：跟踪速度、距离的变化2.调整方法：如超声测距、雷达测距、相关测速度等。自动调整用ddRxy3.实现方法对极性相关，延时线可用移位寄存器实现。若其级数为K，则所实现的延时为：fK两点差分式相关函数峰点跟踪系统四、存在问题锁定在局部峰点。解决办法：用整体相关函数确定跟踪范围6.5相关检测应用周期，tstntstxnssnnsxRRRRtstnEtntsEtntnEtstsEtntstntsEtxtxERnsxnssnRRRRRtstn，则不相关，与若00nRLimtn非周期零均值，附近。只反映在，很大时只剩仍为周期，而0nssRRR6.5.1噪声中信号的恢复1.自相关法tntAtntstx0sin例：nnTTTnTTTnsxRARdttAtATRdttstsTRRRtnts0200cos2sinsin21lim21lim则不相关，与若02cos2ARx很大时，例：tvtstytntstx21，设21212121ssnvnsvsssxyRRRRRtvtstntsEtxtyER、就可计算出、若已知参考信号：被测信号：ABABRtBtytAtxxy000cos2sinsin2．互相关法互相关法检测周期信号：3．用相关法恢复谐波分量tntsKtytntsKtx2211211221211122nnsnsnsxyRRKRKRKKtntsKtntsKEtxtyER4.互相关法检测非周期信号0212121nnsnsnRRRtstntn则：互不相关，、、若sxyRKKR21的直流分量及周期性。反映的平均功率，反映例如：的特征。判断值的可根据各种，不包含噪声的自相关项特点：SRSRSRRxyxyxyxy0例：火焰监视器xnxxyxyRDRtntxxDxERDttnDtxtxEtytxERtnDtxty，令6.5.2延时测量DRRRtntxxxyxn,0不相关，则与若。峰点所对应的，右移为DRRDRxyxxxRMax0讨论：频带宽度对测量结果的影响。DRDtRhRRDtthxxxxy*或：6.5.3LeakDetection泄漏产生管道振动，频率500—1000Hz，传播距离可达数百米；水对土壤的冲击及漏水在空腔中的回旋产生低频噪声，传播距离较短。2121expDDjjSjHjHjSqqp212111DDjSjHjHFjSFRqqpqp可能不是对称函数。，所以经滤波得到，而且通常是注意：因为qpxqRjHjHjSjS21两边取傅立叶逆变换：从而确定泄露点位置。计算出，由根据,2121LLDDVDL6.5.4速度及流速测量一、运动速度测量(如热轧钢板速度、无打滑车速等)讨论：（1）传感器及放大电路的灵敏度对测量结果有无影响？（2）可否用极性相关？有何利弊？二、流速测量1.原理DKLV数字式相关流速仪常用溢出法检测时延D。xyR由的峰点位置确定流动噪声渡越时间D2.流动噪声获取方式：•􀂄流体物理特性检测：电容、电导、电荷、温度；•􀂄光学方法：光的吸收、调制、反射、散射；•􀂄超声法：连续、脉动；•􀂄Gammaray法：吸收、散射；•􀂄流体辐射检测：热辐射、离子辐射。dSSRSthRxsxy,,为空间加权函数。为敏感体积，WdSdSRSthWRxxSxy,,3.测量结果分析（K的影响因素）（1）流速分布的影响湍流与层流流速分布不同。（2）传感器敏感体积的影响（3）湍流度影响—非凝固流动模型2234exp2VdDDtdtLth式中：d―归一化扩散系数解决方法：D的面积重心确定由xR6.5.5系统辨识1．系统的动态描述―频率响应，―传递函数―脉冲响应函数，jGjHsHthexp―相频响应。―幅频响应；G2．自相关法辨识系统的幅频响应xySSH2优点：可在不同地方独立测量；缺点：不能得到系统的相位特性。yxRR和tftxtuxfxxnxnxzRhRhRtuthtxERtntytxEtztxER3．互相关法辨识系统的动态特性xxzxfxnRhRRR，得维纳―李定理：0的方差为，则为白噪声，若txRtxxxx22