Навіны

Вы знаходзіцеся тут: дадому / Навіны / Інфармацыя аб ультрагукавым датчыку / ультрагукавы пераўтваральнік далёкасці з нізкім SNR і спектральным аналізам

Ультрагукавой далятар з нізкім SNR і спектральным аналізам

Прагляды: 13 Аўтар: Рэдактар сайта Час публікацыі: 2018-08-29 Паходжанне: Сайт

Запытайцеся

Ультрагукавы пераўтваральнік далёкасці пры нізкім SNR і нізкай частаце дыскрэтызацыі на аснове функцыі крос-карэляцыі. Канкрэтны метад заключаецца ў наступным: ультрагукавы сігнал, пасланы перадатчыкам, выкарыстоўваецца ў якасці эталоннага сігналу, і выхадны сігнал прымача неадкладна адбіраецца ў канцы кожнай перадачы ультрагукавой хвалі, і вылічваецца функцыя карэляцыі паміж значэннем выбаркі і эталонным сігналам. Калі функцыя крос-карэляцыі мае пікавае значэнне, значэнне выбаркі з'яўляецца рэха-сігналам, атрыманым пераўтваральнікам, і час дыяпазону можа быць разлічаны ў адпаведнасці з момантам з'яўлення піка карэляцыі. Метад ацэнкі карэляцыі (таксама вядомы як дэтэктар супадзення) выкарыстоўвае як амплітуду рэха-сігналу, так і форму рэха-сігналу. Калі форма хвалі рэха-сігналу ў асноўным не скажаецца, а шум, накладзены на рэха-сігнал, з'яўляецца белым шумам Гаўса, то дакладнасць ацэнкі затрымкі і адчувальнасць метаду ацэнкі карэляцыі вышэй, чым метаду парогавага выяўлення. За апошнія дзесяць гадоў айчынныя замежныя навукоўцы апублікавалі шмат удасканаленых алгарытмаў ацэнкі карэляцыі. Прапанаваны алгарытм ацэнкі карэляцыі з хуткай затрымкай, заснаваны на прынцыпе інтэрпаляцыі, можа рэалізаваць разлік лічбавай карэляцыі ў 256 кропках у lms з выкарыстаннем звычайнай мікрасхемы лічбавай апрацоўкі сігналаў (DSP), Датчык вымярэння адлегласці не толькі забяспечвае дакладнасць сістэмы, але і паляпшае рэжым рэальнага часу сістэмы.

Па-першае, мадэль рэха-сігналу ўключае параметры затрымкі, усталёўваецца лінейнае зрушэнне частоты і дадатковы шум, а затым для ацэнкі параметраў затрымкі ў мадэлі выкарыстоўваецца крытэрый максімальнага верагоднасці. Эксперыменты паказваюць, што нават калі рэха-сігнал мае невядомыя скажэнні, гэта таксама істотна не зніжае дакладнасць ацэнкі затрымкі алгарытму, што паказвае на тое, што гэты заснаваны на мадэлі алгарытм лепшы за звычайны метад ацэнкі карэляцыі. Акрамя таго, ёсць шмат іншых паляпшэнняў або пашыраных метадаў ацэнкі, звязаных з затрымкай. Напрыклад, метад ацэнкі карэляцыі затрымкі на аснове пераўтварэння Гільберта, метад ацэнкі карэляцыі затрымкі Ультрагукавой датчык вымярэння адлегласці мае алгарытм ацэнкі затрымкі карэляцыі, алгарытм артаганальнай карэляцыі затрымкі на аснове псеўдавыпадковага кода і двухэтапны метад затрымкі псеўдавыпадковага кода. Гэтыя алгарытмы ацэнкі карэляцыі ненармальнага стану могуць значна паменшыць уплыў знешніх перашкод на дакладнасць ацэнкі затрымкі метаду карэляцыі. Многія з гэтых алгарытмаў таксама ўлічваюць праблему ўкаранення сістэмы ў рэальным часе.

Метад лінейнага аналізу выкарыстоўвае хуткае пераўтварэнне Фур'е (БПФ) для выканання спектральнага аналізу рэха-сігналу, каб вызначыць, ці ён існуе. Рэха-сігнал мае той жа частотны спектр, што і ультрагукавая хваля, якая перадаецца пераўтваральнікам, і такім чынам вызначаецца час з'яўлення рэха-сігналу. Ва ўмовах надзвычай нізкага адносіны сігнал/шум выкарыстанне алгарытму спектральнага аналізу для выяўлення рэха-сігналаў дапамагае знізіць верагоднасць ілжывай трывогі. Аднак алгарытм аналізу спектру мае вялікі аб'ём вылічэнняў, і атрымаць высокую дакладнасць ацэнкі затрымкі няпроста. Такім чынам, ультрагукавой пераўтваральнік адлегласці ў паветраным асяроддзі ўжываецца рэдка.

Алгарытм спектральнага аналізу і прымяненне адаптыўнага ўзмацняльніка ў падводны ультрагукавой датчык адлегласці пералічаны. Заснаваныя на тых жа прынцыпах вызначэння дальнасці і пеленгацыі, гэтыя алгарытмы могуць быць перанесены ў гідралакатар без мадыфікацый. Квадратычная частотная вобласць з'яўляецца адаптыўнай да мадэлі ацэнкі затрымкі, і алгарытм ацэнкі затрымкі заснаваны на гэтай мадэлі. У выпадку нізкага SNR гэты адаптыўны алгарытм у сістэме акустычнага вымярэння частоты мае добрую здольнасць да ацэнкі затрымкі. Іншым метадам ацэнкі затрымкі часу з вялікай вылічальнай складанасцю з'яўляецца адаптыўная ацэнка затрымкі метадам найменшага сярэдняга квадрата. Канкрэтны метад рэалізацыі заключаецца ў наступным: ультрагукавы сігнал, які перадае пераўтваральнік, выкарыстоўваецца ў якасці апорнага сігналу, а рэха-сігнал (прыняты сігнал) дадаецца на ўваходзе. Велічыня затрымкі шляхам бесперапыннага рэгулявання велічыні - гэта дысперсія паміж рэха-сігналам і апорным сігналам пасля таго, як алгарытм LMS дасягне мінімальнага значэння, а велічыня затрымкі ў гэты момант - гэта час дыяпазону. Гэты алгарытм эквівалентны эфекту ліквідацыі шуму канала з дапамогай адаптыўнага папярочнага фільтра і выконвае функцыю адаптыўнага выраўноўвання канала. Не трэба загадзя ведаць статыстычныя характарыстыкі шуму канала, Ультрагукавой датчык вадкасці не мае патрэбы ў разглядзе праблемы скажэння формы сігналу рэха. Лепшы метад ацэнкі часовых затрымак. Добра вядомае праграмнае забеспячэнне Matlab таксама дэманструе мадэляванне адаптыўнага алгарытму LMS для ацэнкі. Спецыфічны метад - гэта эталонны сігнал пасля таго, як алгарытм LMS параўноўваецца з рэха-сігналам, калі сярэднеквадратычная памылка дасягае мінімуму, папярочны фільтр мяркуе, што велічыня затрымкі адпавядае максімальнаму значэнню сярод вагавых каэфіцыентаў N звёнаў затрымкі - гэта час дыяпазону. Паміж двума алгарытмамі ацэнкі затрымкі няма істотнай розніцы, абодва з якіх выкарыстоўваюць характарыстыкі адной частоты ультрагукавой хвалі, але апошняя патрабуе, каб велічыня затрымкі, якая адпавядае N звёнам затрымкі папярочнага фільтра, была большай за час дыяпазону.