相位法激光测距原理及算法详解

激光相位法测距的原理激光相位测距中，把连续的激光进行幅度调制，调制光的光强随时间做周期性变化，测定调制光往返过程中所经过的相位变化即可求出时间和距离。图.1相位式激光测距原理示意图如图1所示，设发射处与反射处（提升容器）的距离为x，激光的速度为c，激光往返它们之间的时间为t，则有：cxt2设调制波频率为f，从发射到接收间的相位差为，则有：Ncfxft242(2)其中，N为完整周期波的个数，为不足周期波的余相位。因此可解出：)(2)22(24NNfcNfcfcx(3)其中，fcLs2称为测尺或刻度，N即是整尺数，2N为余尺。根据测得的相位移的大小，可知道N余尺的大小。而整尺数N必须通过选择多个合适的测尺频率才能确定，测尺频率的选择是提升容器精确定位的关键因素之一。2xxN2发射处提升容器发射处多尺测量方法测量正弦信号相移的方法都无法确定相位的整周期数，即不能确定出相位变化中2的整倍数N，而只能测量不足2的相位尾数，因此公式（2.3）中的N值无法确定，使该式产生多个解，距离D就不能确定。解决此缺陷的办法是选用一个较低的测尺频率sf，使其测尺长度sL稍大于该被测距离，这种状况下不会出现距离的多值解。但是由于测相系统的测相误差，会导致测距误差，并且选用的sL越大则测距误差越大。因此为了得到较高的测距精度而使用较短的测尺长度，即较大的测尺频率sf，系统的单值测定距离就相应变小。为了解决长测程和高精度之间的矛盾，一般使用的解决办法是：当待测距离D大于基本测尺sbL（精测测尺）时，可再使用一个或几个辅助测尺slL（又叫粗测测尺），然后将各个测尺测得的距离值组合起来得到单一的和精确的距离信息。由此可见，用一组测尺共同对距离D进行测量就可以解决距离的多值解，即用短尺保证精度，用长尺保证量程。这样就解决高精度和长测程的矛盾[4]。本系统选用10米作为精尺，1000米作为粗尺，带入公式即可求得精尺频率和粗尺频率：精尺频率MHzLcf152510（4）粗尺频率kHzLcf150210001000（5）其中，光速smc/1038。上面公式计算出的只是个大概的数值，实际上光速要小于sm/1038，而且c还和实际的大气条件（比如矿井温湿度、气体成分、风速等）有关，因此，这些测尺频率需要进一步调整，具体的做法是在现场标定。混频原理及其在系统中的应用模拟相乘混频器混频是将信号频率由一个量值变换为另一个量值的过程。如图2.2所示，信号输入和输出的关系分析如下：XYKMXYZUIUSULU图2.2模拟相乘混频器Fig.2Frequencymixer设输入信号分别为)cos()(sssmstUtU和)cos()(lllmltUtU，经过模拟乘法器相乘以后得：lslslmsmMlslslmsmMztUUKtUUKU)(cos21)(cos21（2.6）由上式可以看出，经过模拟乘法器将两个信号相乘，就实现了两个信号的差频与和频，其中MK为增益系数。通过带通滤波器或者低通滤波器后，即可得到差分输出：lslslmsmMItUUKU)(cos21在相位法测距中使用混频精尺频率15MHz的正弦信号是中高频信号，对其进行测量是很困难的，这样就要求对信号波形做一定的变化，在保证相位不变的情况下降低信号频率，使后级的模数转换器采样更容易。在本相位式测距系统中，设由DDS发出的调制信号和APD接收到的回波信号分别为1U、2U：)cos(11tU（2.7）)cos(22tU（2.8）其中f2，f是精尺频率，其值为15MHz，此时两路信号的相位差是21。另外一个DDS发出的本振信号)cos(313tU，其中112f，1f为本振频率，其值为MHz985.14。将调制信号1U与本振信号3U混频：31131131131)(cos)(cos21)cos()cos(ttttUU（2.9）使用低通滤波器保留其低频kHz15的正弦信号，得到：311)(costUs（2.10）同理可得回波信号2U与本振3U混频后的信号：321)(costUl（2.11）此时我们可以得到sU与lU的相位差：213231)()(（2.12）由此可见，混频前后相位差不变，信号频率降低到了kHz15。同理，对于粗尺频率150kHz，引入的本振频率为135kHz，经过上述方法，同样可以在相位差不变的情况下将信号频率降低到kHz15。基于快速傅里叶变换的相位测量方法相位法激光测距系统的测量精度主要取决于测相的精度，而传统的测相方式通常大量采用模拟电路，无法解决模拟元件固有的缺点（如温漂、零漂严重，抗干扰能力差等），尤其在煤矿开采现场，不仅环境条件十分恶劣（淋水、粉尘等），而且现场有各种大功率机电设备，有很强的电磁串扰，因而这种采用模拟元器件搭建电路的测相方法在稳定性和可靠性方面都很不理想[4]。用基于信号频谱分析的鉴相方法，需要对采样的信号进行数字信号处理，这就要求将回波信号这样的模拟量转换为数字量，系统中采用模数转换器（ADC）实现，采样过程需要遵循一定的条件，采样后的数据进行快速傅里叶变换（FFT）算法。采样定理A/D转换是相位法测距的重要组成部分，是整个数字化处理的基础。从模拟的连续时域信号得到离散的数字信号应该遵循一定的原则，这就是在数字信号处理领域著名的采样定理。2Nyquist采样定理Nyquist采样定理是针对基带信号而言的，又称低通采样定理[8]。设有一个频率带限信号)(tx，其频带限制在),0(Hf内，如果以不小于Hsff2的采样速率对)(tx进行等间隔采样，得到离散的采样信号)()(snTxnx其中ssfT1称为采样间隔，则原有信号)(tx将被得到的采样值)(nx完全地确定。采样之后，信号频谱周期化，变为原信号频谱移频后的多个谱叠加，如果原信号)(tx的频谱如图2.3(a)所示，那么采样后的信号频谱就如图2.3(b)所示[8]。图3(a)带限信号)(tx频谱3(b))(tx经采样后信号频谱Fig.2.3(a)Spectrumofband-limitedsignal)(txFig.2.3(b)Spectrumofsampled)(tx由图可见，)(wXs中包含有)(wX的频谱成分，如图2.3(b)中虚框部分所示，只要满足Hsff2或Hsww2（2.13）则虚框部分不会与其它频率部分相混叠。这时只需要一个带宽大于等于Hw2的低通滤波器，就能滤出原来的信号)(tx。Nyquist采样定理告诉我们，如果以不低于信号最高频率的两倍的采样速率对带限信号进行采样，那么所得到的离散采样值就能准确地确定原信号。该定理的用意在于，时间上连续的模拟信号可以用时间上离散的采样值来取代，这样就为模拟信号的数字化处理提供了理论依据[8]。带通信号采样定理带通信号采样定理又称欠采样定理、带通采样定理或中频采样定理[9]。Nyquist采样定理只讨论了频谱分布在),0(Hf上的基带信号的采样问题，如果信号的频率分布在某一有限的频带),(HLff上时，也需要遵循一定的原则。当然，根据Nyquist)(wXHWHW0)(wXsSWHWHWSWSW20采样定理来进行采样。但是，当LHHffBf时，也就是当信号的最高频率Hf远远大于其信号带宽B时，如果仍按Nyquist采样率来采样的话，则其采样率会很高，甚至很难实现，或者后级处理的速度也满足不了要求。这样的情况下，可以按照带通信号采样定理来采样。带通信号采样定理：设一个带限信号)(tx，其频率限制在),(HLff内，如果其采样率满足：12)(2nfffHLs(2.14)式中，n取满足)(2LHsfff的最大正整数（0，1，2，…），则用sf进行等间隔采样所得到的信号采样值)(snTx能准确地确定原信号)(tx[9]。式（2.14）用带通信号的中心频率0f和频率带宽B也可以表示为：1240nffs(2.15)式中20HLfff，n取满足Bfs2（B为频带宽度）的最大整数。显然，当20Hff、HfB时，取0n，式（2.15）就是Nyquist采样定理，即满足Hsff2。由式（2.15）可见，当确定了频带宽度B，为了能用最低采样速率即两倍频带宽度速率)2(Bfs对带通信号进行采样，带通信号的中心频率必须满足：Bnf2120（2.16）或BnffHL)12(（2.17）也即信号的最高和最低频率相加是带宽的整数倍。带通信号采样前后的频谱示意图如图2.4所示。(a)采样前(b)采样后4带通信号采样前后的频谱Fig.2.4SpectrumofbandpasssignalbeforeandaftersamplingLW0WHWLW0WHW00BSWSW2)(wX)(wXS上述带通采样定理适用的先决条件是：只允许在其一个频带上存在信号，但是不允许在许多不同的频带上同时存在信号，否则就将会引起混叠。但实际的情况是在多个频带上都有信号，为解决这一问题，一般要在采样之前先将信号通过一个带通滤波器，也称抗混叠滤波器[9]。以上的结论为我们对正弦信号的采样提供了一个总的准则：采样的频率应为信号频率的整数倍，采样的点数应包括整数倍的周期，由于本论文采样过后的信号进行FFT的处理，基2的FFT算法要求输入离散数据的点数是2的整数次幂，所以我们这里的采样频率应是正弦信号频率的M2倍（M在工程上一般取大于等于2的正整数）[9]。快速傅里叶变换（FFT）离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换（DFT）的定义为：设x(n)为N点有限长序列，其DFT为10)()(NnnkNWnxkXk=0,1,…,N-1（2.18）其中：NjNeW2，称为蝶形因子。一般说来，x(n)和nkNW都是复数，)(kX也是复数，所以每计算一个)(kX值，需要N次复数乘法和N-1次复数加法。而)(kX一共有N个点（k从0取到N-1），所以完成整个DFT运算总共需要2N次复数乘法及1NN次复数加法[10]。在这些运算中乘法运算要比加法运算复杂，需要的运算时间也多一些。因为复数运算实际上是由实数运算来完成的，这时DFT运算式可写成：])}Re[)](Im[]Im[)]((Re[][Im)](Im[]Re[)]({Re[]}Im[])]}{Re[(Im[)]({Re[)()(101010nkNnkNnkNNnnkNNnnkNnkNNnnkNWnxWnxjWnxWnxWjWnxjnxWnxkX（2.19）由此可见，一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法；一次复数加法需二次实数加法。因而每运算一个)(kx需4N次实数乘法和2N+2(N-1)=2(2N-1)次实数加法。所以，整个DFT运算总共需要24N次实数乘法和2N(2N-1)次实数加法。当然，上述统计与实际需要的运算次数稍有出入，因为某些nkNW可能是1或j，就不必相乘了，例如0NW，12NNW，jWNN4等就不需乘法。但是为了便于和其他运算方法作比较，一般都不考虑这些特殊情况，而是把nkNW都看成复数，当N很大时，这种特例的影响很小[10]。从上面的统计可以看到，直接计算DFT，乘法次数和加法次数都是和2N成正比的，当N很大时，运算量是非常大的。利用系数nkNW的以下固有特性，就可减少运算量：对称性：*()nknkNNWW（2.20）周期性：()()nknNknkNNNN（2.21）得：()()2()(1)nNkNnknkNkNnknNNNNN2/21(1)NNjNNWWe(/2)kNkNNWW（2.22）利用以上特性，可以将有些项合并,并将DFT分解为短的序