移动机器人激光测距中微弱信号的检测与分析
移动机器人激光测距中微弱信号的检测与分析
作者:陈睿莹 张正华 刘学 尹丝 邵珠要
人类通过机器人对未知领域进行探索,对于人类无法到达的领域中移动机器人定位测距较传统测距的作用越来越明显。由于传统的测量方法已经不能满足现代大地控制勘测及天体空间目标的距离测量,同时由于人力限制,高精度测量中的关键问题有待解决。几管探测技术以其非接触,发散角小,以及较好的方向性能等特点被广泛应用于各科学领域。机器人探测过程中,对于容易被忽视的微弱信号的采集与检测却未能得到较好的解决,这些微弱信号又容易被各种噪声所掩盖,微弱信号检测有窄带滤波法,双路消噪法,锁定接收法等。笔者就机器人终端微弱信号的数字式平均算法进行探讨。
1.激光测距方法
相位式激光测距仪与脉冲式激光测距的原理不同,通常将正弦波调制在激光上作为发射信号。激光在物体上反射,通过光电转化器件接收回来。信号与发射信号会有一个相位差,该相位差中包含着激光信号往返的距离信息。
2.数字式平均法频域分析
有A/D转换器对被测信号进行采样并转换为数字量,将这组数据由微处理器或数字信号处理器完成,采用线性累加平均算法,运算结果将接近原信号的采样值,而接近成都与A/D采样的位数和平均的次数相关。从噪声中回复出的波形与原信号的采样点数有关,采样点数越多,恢复的波形越好。
3.基于DFP的鉴相法
对于相位的测量一般采用数字鉴相的方式。激光信号通过光电传感器转换成电信号,根据需要对其采样得到n点的数字量,调制信号一般是正弦信号,所以采样信号也是周期信号。利用DFP变换将一个信号的时域表示形式映射到频域其频率域特性。设噪声源为白噪声,信号为正弦信号,信噪比为6dB设定相位φ=8°。由于受到距目标的额远近、测量中光的强弱、物体表面的不同反射成都等因素的影响,每次接收到的回波信号幅值大小不同,这也影响了某个固定N值对应的提取精度。
具体该对信号采样多少个周期需要根据测量时的实际环境来设置。所以在仿真中分别作n=20,200,2000次的平均算法,最后求出相位值。在Matlab环境中编程仿真,频率定位1KHz,产生以余弦信号为有用信号并混有高斯白噪声的合成信号。在相同的信噪比下,采样点数越多,恢复出来的信号越光滑,采样点数越多信号回复的越逼真。
由于测量中的噪声信号有较强的随机性,有用的微小信号有较强的相关性,测试可知,再就DFP鉴相方式下,信噪比(SNR)越高,测量精度提高,所以在实际应用中可适当不失真的放大微弱信号,抑制噪声。由于这种放大举措毕竟有限,同时在机器人终端进行提取分析时,可适当增加抽样点个数,提高测量的准确性。N=2000比B=20的相位值方差更小,相关性越高。
4.微弱信号检测统计特性
微弱信号检测,可利用锁相放大器进行检测从噪声中提取微弱信号。再设定阈值和信号噪声比的选择,选取不同的采样时间间隔来进行性能检测,得到其统计特性。当信噪比达到6dB时,N=10和N=50的相关运算的误差都还比较大,不能满足系统要求。而N=200的相关运算结果可以满足系统的要求。而当信噪比为16dB时,N=10的相关运算就已经可以满足系统的要求了,而当N-200时,相位的误差可以控制在±0.5°以内了。
5.结论
由于使用机器人所接收到的激光信号信噪比很低,有用信号基本容易被噪声湮没,所以必须采用一定的算法来滤除噪声的干扰得到有用信息。本文中只需获得接收到的正弦波的相位信息,用两种数字鉴相的方法------数字式平均法和相关检测法,然后通过matlab对这两种算法进行了仿真,根据仿真结果分析了这两种算法在真实系统的可行性。试验证明数字式平均算法更有利于激光测距中微弱信号的监测分析。
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