一种电力系统测频方法--CZT算法

电力系统的频率测量关系到电力系统的安全运行和正常调节.通常的FFT变换方法测量频率,难以满足现场实时计算分析的要求.文中提出了采用基于FFT的CZT算法--线性调频Z变换,目的是解决电力系统的频率测量过程中所遇到的噪声、谐波和随机干扰对进行测量的电压信号造成污染以及外界扰动和操作等导致的信号相位跃变等问题.CZT算法的主要内容是对工频附近(50±5%Hz)的基波及其三次、五次谐波进行线性调频Z变换,沿不同的单位圆,或更一般的路径对Z变换取样,灵活地分析FFT和频谱.此方法适用于高采样频率的频率测频,计算中可以调整频率的分辨率,增加了FFT和频谱分析的灵活性.从文中仿真和实测结果来看,自适应CZT算法测量精度较高,能满足电网频率的测量要求.     

用细化频谱技术分析断路器操动机构振动信号

由于频率分辨率较低，基带FFT难以有效地分析断路器操动机构振动信号的频率结构和频谱特征，文中探讨将选带细化频谱分析技术应用于振动信号的分析。分析比较了两种常用细化方法：选带细化Zoom—FFT(ZFFT)和线性调频z变换(CZT)，指出了CZT算法的优越性。算例分析表明，CZT能有效辨识断路器振动加速度信号的细微频率结构。     

基于神经网络的雷达料位计及其在火电厂煤粉仓中的应用

雷达料位计在煤粉仓物位测量中的应用,克服了常规仪表在火电厂煤粉物位测量方面的一些不足,也解决了粉位等介质的物位连续测量难的问题。在实际应用中,雷达物位计实现了非接触测量,可达到较高的测量精度。在FFT方法的基础上,将BP神经元网络应用于线性调频连续波雷达系统（LFMCW）的信号处理中,并应用于火电厂煤粉仓料位测量。结果表明,该方法在一定范围内可实现精确测量。     

基于DataSocket的雷达测距数据传输系统设计

为了迎合上海港港口对于集装箱堆放高度的网络化实时数据需要,采用虚拟仪器技术,通过LabVIEW软件来设计雷达测距数据远程传输系统,包括雷达信号采集处理、距离数据远程显示和存储数据库功能.通过采用线性调频连续波(LFMCW)雷达,测出了集装箱堆放高度;基于DataSocket通信技术,实现了实时数据的远程传输;借助Lab...     

基于改进Rife算法的LFMCW雷达测距方法及实现

为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达测距精度,提出一种基于改进Rife算法的雷达测距方法。首先介绍了方法原理,并理论分析了方法的测距性能;其次,结合以FPGA EP3C55F484C8N为核心芯片的线性调频连续波雷达,探索了方法实现,并就方法实现的关键点之一——实数点处的DFT计算给出流程;然后,通过Quartus II进行时序仿真,结果显示所提方法可行;最后,利用线性调频连续波雷达实验平台进行现场测距验证,整个距离段上,系统可进行高精度测距,与现有实际测距方法相比,精度更高,稳定性更好,证明了方法的有效性。     

基于IRife算法的高精度LFMCW雷达测距方法

为实现高精度线性调频连续波(LFMCW)雷达测距,在分析Rife算法的基础上,提出了基于改进Rife(IRife)算法的LFMCW雷达测距方法。首先介绍了该方法的实现原理和实现步骤,然后在型号为EP4CE55F23A7N的FPGA芯片上进行方法实现,最后将该方法嵌入LFMCW雷达测距系统中进行现场实验验证。仿真和现场实验结果表明,在相同的信噪比条件下,相较于基于Rife算法的测距方法,基于IRife算法的测距方法均方根误差小,测距精度高,稳定性好,证明了该方法的有效性。     

高精度测距雷达研究

本文介绍一种低成本、高精度线性调频连续波 (LFMCW )测距雷达。对雷达中频信号处理 ,文中提出并采用了“双计数器多周期平均倒数测频”(以下简称双频计 )。整个雷达系统以毫米波一体化前端和单片机为核心 ,使其成为一个集检测、处理、显示、控制于一体的测控系统。实验表明 ,该雷达系统对近距离 (2～ 5 0m)测量 ,其精度可提高 1～ 3个数量级 ,且对振荡器线性度要求不高 (3%左右 )     

恒虚警条件下线性调频连续波雷达信号的检测

线性调频连续波(LFMCW)信号是一种典型的非平稳信号,其频率随时间变化,需借助时频信号分析方法进行研究.因此本文主要目的在于通过仿真比较3种典型时频分析方法即:Wigner-Ville Hough transform(WVHT)、periodic WVHT(PWVHT)和cumulative WVHT (CWVHT)来寻找用于恒虚警率(CFAR)条件下检测LFMCW雷达信号的最优方法.首先介绍3种方法的特点,发现PWVHT算法复杂度较高;其次推导信号经过这三种变换方法后在起始频率和调制斜率处峰值的理论公式并进行仿真比较,发现当截取信号的时间大于一个信号周期并等于信号周期的整数倍时,CWVHT和PWVHT具有相同的性能且都高于WVHT;最后比较这些方法在CFAR条件下检测LFMCW雷达信号的性能,结果表明CWVHT方法在低SNR条件下有较好的检测性能.     

基于CZT的PCM/FM信号解调算法研究

提出了一种基于线性调频Z变换CZT的PCM/FM信号解调算法。分析了利用PCM/FM信号的频率进行解调的理论基础,根据实际PCM/FM信号的非平稳性和利用FFT实现时的缺点,提出了基于CZT的信号解调方法。详细的论述了此种解调算法的基本原理和实现过程,分析了该算法的解调误码率。计算机仿真结果表明,该算法对于实际接收的PCM/FM信号具有较好的解调性能。     

基于CZT双谱线插值的间谐波检测方法研究

现有基于插值FFT算法的间谐波检测方法需已知信号频率分布来进行结果修正,存在明显的不足。提出一种基于插值线性调频Z(Chirp Z Transform CZT)变换的间谐波分析方法。该方法在不增加采样长度的情况下,可获得较准确的间谐波信号频率分布估计值,通过调整CZT输出序列的值,使CZT结果等价于DFT结果,利用基于Rife-Vin-cent(III)窗的插值修正公式对CZT结果进行修正,可得到较精确的间谐波参数。仿真证明该方法明显优越于插值FFT的间谐波检测方法,具有一定理论价值和现实意义。     

基于多峰谱线插值的间谐波检测新方法

插值FFT算法根据检测到的频率分布修正FFT结果,而实际中间谐波频率很难确定,当间谐波信号附近含幅值较大的谐波信号时,FFT的栅栏效应可能降低检测精度。利用频率识别能力较强的线性调频Z变换（CZT）,用检测得到的与估计值邻近的4条离散频谱幅值估计间谐波参数,并根据多项式逼近推导了插值修正公式,在CZT谱频率分布指导下进行插值修正,使各次谐波和间谐波参数的检测精度得到一定程度提高,仿真证明了该方法的可行性和正确性。     

基于LFMCW的L_（CR）波切向正应力检测方法的研究

以LFMCW（linear frequency modulated continuous wave）时间间隔测量原理为基础,针对LCR波（the critically refracted longitudinal wave）声弹性应力检测脉冲激发方式时存在的问题,提出了一种基于LFMCW方式激发LCR波的切向正应力检测系统,使用新的检测方法通过发射信号和接收信号形成的拍频信号来反映波的传播时间,用抛物线插值与最小二乘相结合的数字测频方法准确测量拍频频率。实验结果证明了该系统对LCR波传播声时检测的有效性。     

稀疏傅里叶变换在雷达中的应用研究

针对传统傅里叶变换计算量与所分析信号长度成正比,当采样率较大时,需要较大的运算时间问题,提出采用稀疏傅里叶变换(SFT)进行雷达信号处理,由于实际雷达目标多普勒频率个数有限,满足SFT方法使用条件,对SFT中的滤波器参数以及分段长度选择进行了分析与讨论,并给出了SFT处理雷达信号时的数学表达式;最后,利用仿真数据验证了该方法的性能,结果显示SFT在计算速度方面优于传统方法,可以提高目标信号参数的估计速度.     

三毫米波目标RCS测量雷达信号处理机的设计与实现

毫米波频段目标的雷达截面积（RCS）特性,对于目标识别与分类、飞行器隐身及雷达反隐身等研究工作具有重要意义。实验测量是获得目标RCS特性的有效方法。本文介绍了三毫米波目标RCS测量雷达系统中信号处理机的设计和实现。该信号处理机由数据采集硬件模块和信号处理软件构成,对实时数据采集后进行离线信号处理。信号处理机对非相参输入信号过采样后完成数字下变频和抽取,将基带数据通过USB总线送入计算机处理,采用傅立叶变换（FFT）实现相参积累,并在积累后通过相对标定来测量目标RCS。理论分析和实测结果表明,可提高接收机灵敏度33dB,对目标RCS测量的相对误差小于5%。     

基于虚拟仪器的CDMA2000频率误差测量

给出了一种基于虚拟仪器的精确测量CDMA2000信号频率误差的方法。该方法用FFT来对信号频谱进行粗略的估计,获取需要细化分析的窄带频谱范围,再在该窄带范围内利用线性调频Z变换（CZT）进行频率细化分析,在限制运算量的情况下实现较高的频率分辨率。实验证明,该方法能够有效地精确测量信号的频率误差。     

基于毫米波雷达的动态目标生命体征检测研究

毫米波雷达测量生命体征技术具有重大医用价值,然而呼吸谐波和人体随机移动信号作为噪声信号的一种,严重影响了心跳频率的提取。针对上述问题,根据不同呼吸方式的特点提出了一种多检测点信号分离技术与自适应噪声抵消算法相结合的方法测量动态目标心率,完成实验测试。该方法先通过77 GHz调频毫米波雷达同时测量待测者胸部和腹部微动信号,再利用新提出的基于胸部和腹部的多检测点信号分离技术分离胸部和腹部基带信号,之后通过自适应噪声抵消算法消除噪声信号,最后对心跳信号进行频谱分析得到心跳频率。实验表明,在人体随机移动状态下,该方法可以有效消除噪声信号干扰,且单一目标多次测量实验中测量心率的误差率仅为1.19%,较多通道卡尔曼平滑器方法降低了0.97%。