微弱信号检测方法的研究

微弱信号检测方法的研究

0微细信号检测技术弱信号检测是一门新兴的技术学科。应用范围包括光、电、磁、声、热、生物、力学、地质、环境保护、医学、激光、材料等领域。其仪器已成为现代科学研究中不可缺少的设备。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机及物理学的方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点与相关性,检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信躁比。对微弱信号检测理论的研究,探索新的微弱信号检测方法,研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一个热点。1不同系统信躁比的改善下面我从信号处理系统的信躁比改善来简单地论述一下微弱信号检测的原理。信躁比改善的定义为:SNIR=输出功率信躁比/输入功率信躁比。现在以输入系统的躁声为白躁声(电阻躁声)时来讨论SNIR的表达式。在图1中设信号处理系统的输入信号电压和输出信号电压分别为Vsi和Vso,输入躁声为带宽白躁声,其躁声带宽为Bi,躁声功率谱密度为Sni,则输入躁声的均方值为V2ni2ni=Sni·Bi,若系统的电压增益为Kv(f),系统的躁声等效带宽为Be,则输出躁声的均方值为V2n02n0=∫∞0SniK2v2v(f)df=Sni∫∞0K2v2v(f)df=Sni·Be·Kv0其中Kν0=Vs0/Vsi,于是可得到系统的SNIR为:SNIR=(V2s02s0/V2n02n0)/(V2si/V2ni2ni)=Kν0SniBi/Kν0SniBe=Bi/Be由上式可以看到,信号处理系统的信躁比改善等于输入(白)躁声带宽与系统的躁声等效带宽之比。因此,减少系统的躁声等效宽度便可以提高系统的输出信躁比。对于信躁比小于1的被躁声淹没的信号,只要信号处理系统的躁声等效带宽做得很小,就可以将信号(或信号携带的信息)从躁声中提取出来,这就是通常的微弱信号检测的指导思想之一。2检测弱信号的方法人们要检测种类繁多的信号,只有根据不同信号、不同的要求、不同的条件采用不同的检测方法,这才是一种正确的选择。下面我们给出几种方法。2.1滤除模拟信号,提高信醉比使用窄带滤波器,滤掉宽带躁声只让窄带宽信号通过(仅有极少量窄带躁声通过)。白躁声上面已分析,下面我对1/f躁声的情况进行简单分析。设1/f躁声通过一个带宽B=f2-f1的滤波器后。1/f躁声的功率谱密度为K0·1/f,则输出躁声电压均方值:E2n0=∫f2f1Κ2ν(Κ0⋅1f)df=Κ2νΚ0∫f2f11fdf=Κ2νΚ0ln[(f2-f1+f1)/f1]=Κ2νΚ0ln(1+B/f1)上式可看出B越小,即通频带愈窄,躁声电压均方值愈小,抑制躁声能力愈强。可把信号检测出来,对于任何单个脉冲信号(方波、正弦波等)可认为它的带宽为△t,为了检测单次信号,滤波器B≥△f=1/△t,且信躁比改善SNIR≤△fm·△t(△fm为躁声带宽)。窄带滤波法能减少躁声对有用信号的影响。滤除掉通频带以外躁声,提高信号的信躁比。但是,由于一般滤波器的中心频率不稳定,不能满足更高的滤除躁声的要求。2.2双路消醉法的原理由于信号与躁声性能完全不同,信号一般为一些变化规律已知的量,而躁声是一些随机量满足统计规律。根据这个条件我们设计出了一种双路消躁法的原理图,如图2。当随机性的躁声从两路到达加法器时,极性正好相反,经过加法器相加后把躁声消掉。只有少数强躁声才通过阀值电路而产生本底计数,根据统计规律。本底计数时间较长时为恒定值。故可以先测出它,然后从总计数中把它减掉得到信号计数。这种方法只能检测到微弱的正弦信号是否存在,而不能复现信号波形。2.3snir的信号特性利用信号的重复性,躁声的随机性,对信号进行重复累积(几次),使SNIR提高,但需耗费时间。下面给出详细的分析:重复累积几次后输出信号与躁声分别为躁声:V2n0=n∑i=1V2ni⇒Vn0=√n∑i=1V2ni=√nn(V2n1+V2n2+⋯+V2nn)=√n-V2n=√n⋅√-V2n=√nEn信号:Vs0=n∑i=1Vsi=n⋅1n(Vs1+Vs2+⋯+Vsn)=n-Vs则SΝΙR=(V2s0/V2n0)/(-V2s/-V2n)=n由上式可知,累计次数n越大,则SNIR越大。下面给出同步累积器的原理框图,如图32.4vi/ts1sin积分锁定检测法是利用互相关原理,使输入待测的周期信号与频率相同的参考相关器中实现互相关,从而将深埋在躁声中的周期信号携带的信息检测出来,它的原理框图如图4。2.4.1考虑最简单情况,只有信号无躁声输入信号:Vi(t)=Vs1(t)=Vs1sin(ω1t+φ1);参考信号:V2(t)=V2sin(ω2t+φ2),令ω1=ω2,则乘法:Vi(t)V2(t)=V2Vs1sin(ω1t+φ1)·sin(ω1+φ2)积分:积分时间常数为T=RC;令T=2π/ω,则V0(t)=ΚνΤT0Vi(t)V2(t)dt=Κν2V2Vs1cos(φ1-φ2)输出是直流量.2.4.2只有躁声输入时设Vi(t)=Vni(t)=ρ(t)sin(ω1+φ(t))ρ(t),φ(t)均为随机变量,则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当输入为信号与躁声之和时,可将上面的结果相加起来,可以将积分时间取的较长,就可将躁声抑制,将信号检测出来。2.5关或互相关运算相关检测技术是应用信号周期性和噪声随机性的特点,通过自相关或互相关运算,达到去除躁声检测出信号的一种技术。由于信号和躁声是相互独立的过程,根据相关函数和互相关函数的定义,信号只与信号本身相关与躁声不相关。而躁声之间一般也是不相关。2.5.1信号st的自相关函数则输出的Rxx(τ)=limΤ→∞1Τ∫T/2-T/2xi(t)xi(t-τ)dt=Rss(τ)+Rsn(τ)+Rns(τ)+Rnn(τ),根据互相关函数的性质,由于信号s(t)与噪声n(t)不相关,并且躁声的平均值为零,得到Rsn(τ)=0,Rns(τ)=0,则Rxx(τ)=Rss(τ)+Rnn(τ),随τ的增大,Rnn(τ)→0则对充分大的τ,可得Rxx(τ)=Rss(τ)就得到了信号S(t)的自相关函数Rss(τ),它将包含着S(t)所携带的某些信息。2.5.2信号st检测s(t)为待测信号,n(t)为信号s(t)中混入的躁声,y(t)为已知参考信号,则互相关输出Rxy(τ)为:Rxy(τ)=limΤ→∞12Τ∫T-Tx(t)y(t-τ)dt=Rsy(τ)+Rny(τ)如果参考信号y(t)与信号s(t)有某种相关性,而y(t)与噪声n(t)没有相关性,且噪声的平均值为零,则:Rxy(τ)=Rsy(τ),Rsy(τ)中包含了信号S(t)所携带的信号,这样就把待测的信号S(t)检测出来。2.6样本积分法时间域分析2.6.1取样积分提取信号的一般过程取样积分(或信号平均)法是将待测的重复信号逐点多次取样并进行同步积累,从而达到从噪声中恢复信号波形的方法。取样积分也采用同步相关检测的原理和方法,实现从噪声中提取信号,但它的参考信号只在窗口持续期间与被测信相关,每周相关时间很短,此外它的相移也是在很慢的变化。取样积分由单点取样积分与多点取样积分两种。2.6.2取样次数m的确定SΝΙR=(Ρs0/Ρn0)/(Ρsi/Ρni)=(V2s0/V2n0)/(V2si/V2ni)=[(mVsi)2/mV2ni]/(V2si/V2ni),则SNIR=M,故取样次数M越大,SNIR就越大。抑制噪声能力就越强。3微细信号检测的方法随着技术的发展,应用范围的拓宽,微弱信号检