一种基于单周期相位调制的激光测距方法
一种基于单周期相位调制的激光测距方法
作者:马煦;黄伟;
激光测距仪由于精度高、抗干扰能力强已广泛应用于军事、工业、生产等众多领域。目前,市面上通常的激光测距主要有干涉法测距、飞行时间测距等方法。飞行时间测距法根据调制信号的类别可以分成相位测距、脉冲测距等。其中,相位法激光测距可以达到较高的测量精度,但测量距离较短;脉冲法激光测距具有较大的测量范围,但是测量精度较低。为提高激光测距的测量精度、分辨率、测距范围及抗干扰能力,国内外已有多家机构开展了相关研究,相继出现了基于伪随机码调制的激光测距脉冲压缩式激光测距等多种新方法。其核心是伪随机码产生器输出的伪随机二相编码信号在调相器中对载波进行调相,且每一伪随机码元对应于载波信号中的一个周期,然后通过对接收到的回波信号与发射信号进行先关检测来计算被测目标距离。
1、单周期相位调制激光测距原理概述
1.1单周期相位调制激光测距系统原理
由伪随机码产生器产生的伪随机码对载波信号进行调制,然后通过功率放大驱动激光二极管输出,反射回来激光通过光电二极管接收并放大,通过A/D转换器转换为数字信号后浸入信号处理装置,经与发射信号做相关检测计算发射与接收到信号的时间差值,从而计算出与待测物体之间的距离。
1.2伪随机码及发射信号的产生
m序列是典型的伪随机序列中的一种,易于产生且具有自相关性良好。因此,本文选择m序列作为调制信号。以6级位寄存器为例,利用MATLAB产生周期为63的m序列,并选取6级m序列的反馈系数Ci=103(八进制)转化为二进制为1000011,即C0=1,C1=0,C2=0,C3=0,C4=0,C5=1,C6=1,移位寄存器的初始状态为100000.
使用上述声称的m序列对某频率的矩阵波进行调制,从而产生m序列二相编码信号,将该信号作为二极管激光器的发射信号。
1.3相关算法进行时间差计算
相关检测技术在处理时域信号领域是非常常见的方法,其广泛应用于信号除燥、相关性检验以及实验测量等方面。由于信号和噪声相互独立,并且通常噪声之间也不相关,因此可以通过相关算法运算提高信噪比,去除干扰信号;而且互相关函数能较强的抑制信号中的随机干扰噪声,可以用来修正测量中的随机干扰噪声产生的误差。因此,可以采用互相关来计算发射与接收信号的时间差值。
以相关程度最高点处的延时作为发射与接收信号的时间差则可计算出被测物体与发射端之间的距离。
2、单周期相位调制激光测距额MATLAB仿真
2.1延时测量及其相关性的仿真与分析
通过相关函数针状图可以得到序列延时的码元数与相对应的互相关函数之间的关系,其峰值与横坐标为0偏移的位置就是两信号的时间差,即延时几个码元,则互相关函数峰值的横坐标偏移几个坐标。相关算法处理信号时就是利用这一特性,通过相关运算就可求得两信号之间的时间差值。
通过以上MATLAB仿真验证了延时测量的可行性,通过求解原始m编码调相序列与延时m编码调相序列的互相关函数得到时间差值,进一步就可以求得发射端与接收端之间的距离。
2.2加入高斯白噪声的仿真与分析
通过互相关函数针状图可以看出,此时的互相关数值收到叠加噪声的影响,叠加的高斯白噪声信噪比为15时,再偏移2个码元单位的位置取得峰值,大于0.9、略小于1,相关函数数值稍有影响;叠加的高斯白噪声信噪比为5时,再偏移2个码元单位的位置取得峰值,在0.-0.9之间,相关函数数值比起叠加信噪比为15的噪声时要低;叠加的高斯白噪声信噪比为0.1时,在偏移2个码元单位的位置取得峰值,在0.6-0.7之间,但还是尅清楚地得到序列延时的码元数与互相关函数之间的关系,其峰值所偏移的位置就是所求的时间差值。说明该方法对于信噪比较低的高斯白噪声有较强的抑制作用。
从以上仿真结果可以得出:
1)叠加高斯白噪声对于m编码调相序列的互相关函数数值有影响,但不影响信号时间差值的测量;
2)在m序列周期相同的情况下,叠加的高斯白噪声信噪比愈大,时间差值测量的效果愈好。
2.3加入瞬态脉冲干扰的仿真与分析
对m二相调制序列叠加宽度为1个单位、幅值是m二相调制序列幅值10倍的瞬态脉冲干扰,并延时2个码元单位后与未延时原始信号做互相关运算的结果可以看出,收到瞬态脉冲干扰的m二相调制序列还是能够完成事件处置的测量,互相关函数数值受到较大影响,但偶然的瞬态脉冲干扰对于测量的结果基本没有影响。
3、结束语
本文所提出的采用m序列伪随机码对某频率信号进行二相编码,且每周期对应于伪随机码中的一位,并将该信号作为激光发射信号,然后通过对接收到的回波信号与发黑色信号进行相关检测来结算被测目标距离的方法能够很好的测量出被测目标距离。
仿真结果充分证明了单周期相位编码激光测距法运用相关运算求得两信号时间差值是可行且正确的。运用m码序列调制固定频率序列相位的这种单周期相位编码激光测距方法,通过在信号上叠加高斯白噪声或奥瞬态脉冲干扰后求解相关函数,抗干扰能力更强、识别度更高、测量精度也更高。
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