微弱信號檢測方法的研究

微弱信號檢測方法的研究

0微細信號檢測技術弱信號檢測是一門新興的技術學科。應用范圍包括光、電、磁、聲、熱、生物、力學、地質、環(huán)境保護、醫(yī)學、激光、材料等領域。其儀器已成為現(xiàn)代科學研究中不可缺少的設備。微弱信號檢測技術是采用電子學、信息論、計算機及物理學的方法,分析噪聲產(chǎn)生的原因和規(guī)律,研究被測信號的特點與相關性,檢測被噪聲淹沒的微弱有用信號。微弱信號檢測的目的是從強噪聲中提取有用信號,或用一些新技術和新方法來提高檢測系統(tǒng)輸出信號的信躁比。對微弱信號檢測理論的研究,探索新的微弱信號檢測方法,研制新的微弱信號檢測設備是目前檢測技術領域的一個熱點。1不同系統(tǒng)信躁比的改善下面我從信號處理系統(tǒng)的信躁比改善來簡單地論述一下微弱信號檢測的原理。信躁比改善的定義為:SNIR=輸出功率信躁比/輸入功率信躁比?，F(xiàn)在以輸入系統(tǒng)的躁聲為白躁聲(電阻躁聲)時來討論SNIR的表達式。在圖1中設信號處理系統(tǒng)的輸入信號電壓和輸出信號電壓分別為Vsi和Vso,輸入躁聲為帶寬白躁聲,其躁聲帶寬為Bi,躁聲功率譜密度為Sni,則輸入躁聲的均方值為V2ni2ni=Sni·Bi,若系統(tǒng)的電壓增益為Kv(f),系統(tǒng)的躁聲等效帶寬為Be,則輸出躁聲的均方值為V2n02n0=∫∞0SniK2v2v(f)df=Sni∫∞0K2v2v(f)df=Sni·Be·Kv0其中Kν0=Vs0/Vsi,于是可得到系統(tǒng)的SNIR為:SNIR=(V2s02s0/V2n02n0)/(V2si/V2ni2ni)=Kν0SniBi/Kν0SniBe=Bi/Be由上式可以看到,信號處理系統(tǒng)的信躁比改善等于輸入(白)躁聲帶寬與系統(tǒng)的躁聲等效帶寬之比。因此,減少系統(tǒng)的躁聲等效寬度便可以提高系統(tǒng)的輸出信躁比。對于信躁比小于1的被躁聲淹沒的信號,只要信號處理系統(tǒng)的躁聲等效帶寬做得很小,就可以將信號(或信號攜帶的信息)從躁聲中提取出來,這就是通常的微弱信號檢測的指導思想之一。2檢測弱信號的方法人們要檢測種類繁多的信號,只有根據(jù)不同信號、不同的要求、不同的條件采用不同的檢測方法,這才是一種正確的選擇。下面我們給出幾種方法。2.1濾除模擬信號,提高信醉比使用窄帶濾波器,濾掉寬帶躁聲只讓窄帶寬信號通過(僅有極少量窄帶躁聲通過)。白躁聲上面已分析,下面我對1/f躁聲的情況進行簡單分析。設1/f躁聲通過一個帶寬B=f2-f1的濾波器后。1/f躁聲的功率譜密度為K0·1/f,則輸出躁聲電壓均方值:E2n0=∫f2f1Κ2ν(Κ0?1f)df=Κ2νΚ0∫f2f11fdf=Κ2νΚ0ln[(f2-f1+f1)/f1]=Κ2νΚ0ln(1+B/f1)上式可看出B越小,即通頻帶愈窄,躁聲電壓均方值愈小,抑制躁聲能力愈強?？砂研盘枡z測出來,對于任何單個脈沖信號(方波、正弦波等)可認為它的帶寬為△t,為了檢測單次信號,濾波器B≥△f=1/△t,且信躁比改善SNIR≤△fm·△t(△fm為躁聲帶寬)。窄帶濾波法能減少躁聲對有用信號的影響。濾除掉通頻帶以外躁聲,提高信號的信躁比。但是,由于一般濾波器的中心頻率不穩(wěn)定,不能滿足更高的濾除躁聲的要求。2.2雙路消醉法的原理由于信號與躁聲性能完全不同,信號一般為一些變化規(guī)律已知的量,而躁聲是一些隨機量滿足統(tǒng)計規(guī)律。根據(jù)這個條件我們設計出了一種雙路消躁法的原理圖,如圖2。當隨機性的躁聲從兩路到達加法器時,極性正好相反,經(jīng)過加法器相加后把躁聲消掉。只有少數(shù)強躁聲才通過閥值電路而產(chǎn)生本底計數(shù),根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律。本底計數(shù)時間較長時為恒定值。故可以先測出它,然后從總計數(shù)中把它減掉得到信號計數(shù)。這種方法只能檢測到微弱的正弦信號是否存在,而不能復現(xiàn)信號波形。2.3snir的信號特性利用信號的重復性,躁聲的隨機性,對信號進行重復累積(幾次),使SNIR提高,但需耗費時間。下面給出詳細的分析:重復累積幾次后輸出信號與躁聲分別為躁聲:V2n0=n∑i=1V2ni?Vn0=√n∑i=1V2ni=√nn(V2n1+V2n2+?+V2nn)=√n-V2n=√n?√-V2n=√nEn信號:Vs0=n∑i=1Vsi=n?1n(Vs1+Vs2+?+Vsn)=n-Vs則SΝΙR=(V2s0/V2n0)/(-V2s/-V2n)=n由上式可知,累計次數(shù)n越大,則SNIR越大。下面給出同步累積器的原理框圖,如圖32.4vi/ts1sin積分鎖定檢測法是利用互相關原理,使輸入待測的周期信號與頻率相同的參考相關器中實現(xiàn)互相關,從而將深埋在躁聲中的周期信號攜帶的信息檢測出來,它的原理框圖如圖4。2.4.1考慮最簡單情況,只有信號無躁聲輸入信號:Vi(t)=Vs1(t)=Vs1sin(ω1t+φ1);參考信號:V2(t)=V2sin(ω2t+φ2),令ω1=ω2,則乘法:Vi(t)V2(t)=V2Vs1sin(ω1t+φ1)·sin(ω1+φ2)積分:積分時間常數(shù)為T=RC;令T=2π/ω,則V0(t)=ΚνΤT0Vi(t)V2(t)dt=Κν2V2Vs1cos(φ1-φ2)輸出是直流量.2.4.2只有躁聲輸入時設Vi(t)=Vni(t)=ρ(t)sin(ω1+φ(t))ρ(t),φ(t)均為隨機變量,則Vn0(t)=ΚνΤ∫Τ0Vi(t)V2(t)dt=V2Κν2Τ∫Τ0ρ(t){cos(φ(t)-φ2)-cos[2ω2t+φ(t)+φ1]}dtT→∞,Vn0(t)=02.4.3當輸入為信號與躁聲之和時,可將上面的結果相加起來,可以將積分時間取的較長,就可將躁聲抑制,將信號檢測出來。2.5關或互相關運算相關檢測技術是應用信號周期性和噪聲隨機性的特點,通過自相關或互相關運算,達到去除躁聲檢測出信號的一種技術。由于信號和躁聲是相互獨立的過程,根據(jù)相關函數(shù)和互相關函數(shù)的定義,信號只與信號本身相關與躁聲不相關。而躁聲之間一般也是不相關。2.5.1信號st的自相關函數(shù)則輸出的Rxx(τ)=limΤ→∞1Τ∫T/2-T/2xi(t)xi(t-τ)dt=Rss(τ)+Rsn(τ)+Rns(τ)+Rnn(τ),根據(jù)互相關函數(shù)的性質,由于信號s(t)與噪聲n(t)不相關,并且躁聲的平均值為零,得到Rsn(τ)=0,Rns(τ)=0,則Rxx(τ)=Rss(τ)+Rnn(τ),隨τ的增大,Rnn(τ)→0則對充分大的τ,可得Rxx(τ)=Rss(τ)就得到了信號S(t)的自相關函數(shù)Rss(τ),它將包含著S(t)所攜帶的某些信息。2.5.2信號st檢測s(t)為待測信號,n(t)為信號s(t)中混入的躁聲,y(t)為已知參考信號,則互相關輸出Rxy(τ)為:Rxy(τ)=limΤ→∞12Τ∫T-Tx(t)y(t-τ)dt=Rsy(τ)+Rny(τ)如果參考信號y(t)與信號s(t)有某種相關性,而y(t)與噪聲n(t)沒有相關性,且噪聲的平均值為零,則:Rxy(τ)=Rsy(τ),Rsy(τ)中包含了信號S(t)所攜帶的信號,這樣就把待測的信號S(t)檢測出來。2.6樣本積分法時間域分析2.6.1取樣積分提取信號的一般過程取樣積分(或信號平均)法是將待測的重復信號逐點多次取樣并進行同步積累,從而達到從噪聲中恢復信號波形的方法。取樣積分也采用同步相關檢測的原理和方法,實現(xiàn)從噪聲中提取信號,但它的參考信號只在窗口持續(xù)期間與被測信相關,每周相關時間很短,此外它的相移也是在很慢的變化。取樣積分由單點取樣積分與多點取樣積分兩種。2.6.2取樣次數(shù)m的確定SΝΙR=(Ρs0/Ρn0)/(Ρsi/Ρni)=(V2s0/V2n0)/(V2si/V2ni)=[(mVsi)2/mV2ni]/(V2si/V2ni),則SNIR=M,故取樣次數(shù)M越大,SNIR就越大。抑制噪聲能力就越強。3微細信號檢測的方法隨著技術的發(fā)展,應用范圍的拓寬,微弱信號檢