基于SVD-Rife算法的声表面波应变传感器高精度解调方法设计

目的提出一种可用于储运材料表面应变检测的声表面波(SAW)检测方法,设计一种基于SVD-Rife算法的高精度SAW应变传感器解调方法。方法利用SVD方法实现对SAW谐振器回波信号去噪,以提高解调精度;基于Rife算法设计一种谱细分估计方法,该方法可减少系统的硬件要求,提高谱估计精度。结果对设计的解调方法进行了仿真和实验,仿真结果表明估计方差得到改善,最大误差为0.25 kHz。对提出的SAW应变传感器进行了实验,得到的传感器线性度为1.45%,重复性为1.09%,与传统的解调方法相比线性度得到改善。结论实验结果显示所设计的解调方法可用于储运材料表面应变的检测。     

基于调制FFT的谐振式SAW传感器快速频率估计算法

针对高动态环境下的谐振式声表面波（Surface Acoustic Wave,SAW）传感器快速精确频率估计,提出一种基于调制快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）的谐振式SAW传感器快速频率估计算法。对单次谐振式SAW传感器回波信号进行N点取样后进行调制FFT计算,获得回波信号频谱,然后利用最大谱线的两相邻谱线取代I_Rife算法频谱细化后的谱线对频率偏移因子进行估计,最后使用频率偏移因子对最大频谱频率进行修正。该算法较I_Rife算法不需要判断频率修正方向,减少了3N次复数乘法和4（N-1）次复数加法运算,频率估计均方根误差的平均值减小了26%。该算法在提高精度的同时,实现了对谐振式SAW传感器的快速频率估计。     

声表面波温度传感器抗干扰技术研究

目的设计一种声表面波(SAW)温度传感器抗干扰技术,以提高温度测量的稳定性。方法分析SAW谐振器(SAWR)回波特性,建立SAWR回波信号熵能量模型,发现SAWR回波信号的衰减过程与熵能量的上升过程对应。当回波信号达到噪声水平时,熵能量的单调上升过程消失。为了抑制正弦干扰设计一种改进型自相关算法,利用该算法对信号进行去噪的同时使谐振器回波信号的衰减特性和正弦干扰的等幅特性得到保持。结果根据模拟仿真结果设置了SAWR回波信号的检测阈值(V_(thre)=1),并对该阈值进行了蒙特卡罗仿真实验。仿真结果表明,当信号信噪比大于4dB时,SAWR回波信号的检测率达到86%,而正弦干扰误检率小于0.5%。最后应用该算法对实际的正弦信号和SAWR回波信号进行了检测,得到的误检率接近于0。结论实验结果显示,所设计的算法可以用作声表面波温度传感器的抗干扰技术。     

声表面波压力传感器信号采集与处理

声表面波 (SAW)传感器能将被测量转换成容易检测的频率信号 ,即一种准数字信号的输出。针对 SAW压力传感器 (以 CSF- 1 0型 SAW压力传感器为对象 )的输出特点 ,利用等精度频率测量法测量输出频率 ,并用 Dallas的单线数字温度传感器 DS1 8B2 0测出现场温度 ,采用 BP神经网络对所得数据进行温度补偿后得到精确的被测压力值     

基于迭代更新策略的快速高精度频率估计方法

基于滤波器组的谱估计方法用于信号频率估计频率虽分辨率高,但滤波器组中心频率格点划分缺乏先验知识,谱峰搜索过程存在计算复杂、信号不匹配问题。基于MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)谱构造指标函数,将谱峰搜索问题等价为标量指标函数局部极小值问题求解,通过构造一组最速下降方向及自适应步长对极值频率迭代更新,实现对信号频率的直接估计。新算法不仅回避中心频率点组划分及传统的谱峰搜索,且有效缓解信号不匹配,估计精度、计算效率更高。对单成分信号频率估计精度与计算量进行新算法与现有算法的性能比较,并用于多成分信号频率估计。     

基于卡尔曼滤波的光纤压力信号解调方法

针对光纤法布里-珀罗传感系统长时间运行时,数据采集等电路部分热噪声过大,造成压力信号相位解调误差过大的问题,建立了基于卡尔曼滤波算法的压力解调算法模型,使用卡尔曼滤波算法对光纤压力信号进行去噪处理.经过计算,当信噪比为15 dB的情况下相位解调误差低于0.1 rad,标准差缩小1 000倍,不同信噪比下,滤波后的相位解调标准差稳定在0.012~0.026 rad之间,绝对相位拟合直线的截距稳定在75.8~76.7.实验结果表明,经过降噪滤波处理的信号解调出的结果精度明显改善,提高了系统在噪声条件下的解调精度和整体稳定性.     

基于频域相位信息的声表面波谐振器回波频率估计

提出一种基于频域相位信息的频率估计算法,利用正弦信号傅里叶变换相位谱中相位与频率的关系实现对声表面波谐振器回波频率的估计,并采用自相关运算消除回波信号初相位对估计结果的影响。通过无线测试系统和仿真回波信号对该算法进行了验证,表明算法的频率估计精度不受激励信号频率变化的影响,并且在整个声表面波谐振器的谐振频率变化范围内都具有较高的精度和稳定性。     

改进萤火虫算法优化粒子滤波的信号源定位

为提高无线电信号源的定位精度,运用粒子滤波方法对其进行定位估计。针对粒子滤波存在的粒子退化问题,提出改进的萤火虫算法优化粒子滤波。首先对萤火虫算法的吸引度公式进行改进,并利用迭代时刻粒子最优值指导个体的移动过程。然后运用改进的萤火虫算法与粒子滤波机制相结合,使粒子趋向于高似然区域,提高粒子的有效性,避免粒子退化,提高粒子滤波算法的滤波精度。最后,将改进后的算法用于无线电信号源定位算法中并进行仿真试验。实验结果表明:该文提出的算法定位结果最大定位误差为0.23%,该算法相比粒子滤波算法的定位精度有很大的提高,是一种有效的、实用性较强的定位估计算法。     

机械振动无线传感器网络节点高精度数据采集方法

为满足通用机械振动监测中高采样率、采集精度的需求,提出一种基于IEPE加速度传感器的无线传感器网络节点高精度数据采集方法。采用双核心处理器构架,降低网络维护与采集控制的耦合性,独立高精度时钟控制采集时序,提高数据采集频率精度。设计低噪声DC-DC电源转换方案,在充分考虑转换效率的前提下抑制电源噪声为30μVRMS;设计能自抑制电源噪声的恒流源激励,减小IEPE加速度传感器的信号噪声;设计通带平稳的三阶低通滤波器,有效避免频率混叠,提高数据采集幅值精度。实验结果表明:节点采集信号噪声仅40.7μVRMS,滤波通带范围内平均幅值误差仅0.37%;与有线采集系统NI9234数据采集对比分析,频率误差低于最小频率分辨率,幅值误差最大仅2.99%,验证了该无线传感器网络节点高精度数据采集方法的有效性。     

谱分析中栅栏效应的影响及频率和幅度的精确估计方法

讨论了功率谱估计中的栅栏效应及其对频率和幅度估计造成的误差,提出了一种频率和幅度的精确估计方法。仿真结果表明,该方法频率估计精度比传统最大值法提高近10倍,幅度估计精度提高近3分贝。该方法简单易行,无需增加样本长度,故很容易在实际系统中应用。     

FFT幅相联合的快速高精度频率估计方法

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）常用于信号频率估计,采用填零的方法可降低幅度谱频率搜索间隔的量化误差,但是会使频率估计的计算量成倍增加。本文提出了一种FFT幅相联合的快速高精度频率估计算法,首先利用信号采样的频谱序列和尾首样本差确定幅度谱及峰值位置,然后由频谱序列在幅度谱峰值位置和信号采样的尾首样本差来确定频率搜索间隔的量化误差校正值。因此,所提方法同时利用了幅度谱峰值的位置信息与相位信息。分析结果表明,与仅基于幅度谱搜索的FFT算法相比,所提方法的计算复杂度更低,且定位精度更高。     

STFT及其在回声消除方面的应用

论述了STFT(Short-Time Fourier Transform)理论及其特点,设计了一个在桌面音频系统中由于麦克风和听筒的耦合而产生语音干扰(主要是回声)的消除系统,该系统利用STFT将所需信号和噪声信号变换到频域,通过频谱相减消除噪声。提出了一个基于多信道回声消除器的子带最小二乘滤波器理论分析和估算方法,该方法具有较强的自适应能力、算法收敛快、控制精度高。     

一种均匀线阵互耦校正算法

旋转不变子空间(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法是空间谱估计中的典型算法,但是阵列互耦会严重影响ESPRIT算法的测向性能。将均匀线阵划分为冗余阵元和有效中心阵元,对有效中心阵元利用ESPRIT算法估计出校正源方位角,结合冗余阵元信息估计出互耦系数阵。计算机仿真显示该算法在互耦自由度为2或3时均有效,算法还从仿真角度研究了幅度和相位误差对算法性能的影响。该算法校正时只需单个未知方位校正源,是一种操作简单的均匀线阵互耦校正算法。     

Detecting and evaluating the signals of wirelessly interrogational passive SAW resonator sensors

The wireless sensing signal of a passive surface acoustic wave (SAW) resonator sensor is the response of the SAW resonator in a passive circuit to wireless radio frequency interrogation. The response is produced only in the case that the interrogation covers the operational frequency band of the resonator. The wireless response is transient and can only be detectable in a proximity after switching off the interrogation. Due to the fact that, while used as a sensor, the resonant frequency of the resonator is related to and varying with the measurand, the interrogation to a passive SAW resonator sensor has to trace and follow the correspondent variation of the frequency band of the device. The energy evaluation of the response is applied to detect the availability of the sensing response and is used as a feedback argument to roughly localize the operational frequency range of the sensor. A modified frequency estimation is employed to estimate the sensing characteristic frequency in the transient wireless sensing signal with a low signal-to-noise ratio. The estimation is used to further adjust the interrogation frequency to follow the frequency variation of the sensor until the response becomes optimal. The evaluation of signal energy along with the statistical quantity of frequency estimation gives a reference for the confidence of the estimated frequency.     

一种可同时测量温度和压力的新型SAW传感器

针对汽车轮胎压力监测系统（TPMS）的典型应用,提出了一种基于声表面波（SAW）的新型传感器.这用SAW延迟线理论,温度和压力对于传感器的影响能够通过射频回波信号的变化反映出来.通过在数据处理中引入权重因子,实现对于温度和压力的准确测量.在一定压力（0-200 kPa）和温度（20-100℃）范围内的测试结果表明,该传感器能够同时准确测量温度和压力.SAW传感器对温度的测量精度可以达到0.05℃,对压力的测量精度可以达到7.2 kPa.在对于可靠性和耐久性具有特殊要求的汽车轮胎压力监测等领域,该传感器简单的结构和无线无源的测量方式,进一步提高了其实用性和推广价值.     

分布式传声器阵列的低频宽带信号方位估计

现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。