【文章內(nèi)容簡介】 率傳輸。由于LFM及DRLFM是連續(xù)漸變信號，起振與拖尾現(xiàn)象[16]的影響不大。圖2 單位PRBS的自相關(guān)函數(shù)及其調(diào)制信號頻譜, PRBS周期為127，載波頻率是1MHz (a) 63位PRBS； (b)PRBS自相關(guān)函數(shù)；(c) PRBS調(diào)制信號；(d)PRBS調(diào)制信號的頻譜圖3 LFM的自相關(guān)函數(shù)及其頻譜 (a)LFM信號；(b)自相關(guān)函數(shù)；(c) LFM的Fourier變換幅度圖4 DRLFM的自相關(guān)函數(shù)及其Fourier變換模 DRLFM激勵的超聲波TOF遞推估計 計算方法給定離散激勵信號， 是傳感器的接收信號。對的互相關(guān)函數(shù)為， 可以導出， 其中， 而，圖5是一幀幅度為1的DRLFM信號及其，可以看出中大部分為零,其它是2或2。因此,式 中, 只需要計算非零的情況。所以有：，這里 分別是 為+2及2的序號，和分別為+2及2的總數(shù)。圖5 及波形圖 算法復雜性分析對于中心頻率為、采樣頻率的N點DRLFM信號及kN點的,計算 約需定點加法運算 。而采用FFT計算相關(guān)函數(shù),需要計算個數(shù)據(jù)點的FFT兩次，逆FFT一次。為保證FFT精度，層的FFT一般采用浮點運算，其復雜性為浮點運算，需要實浮點乘法次及實浮點加法次。不考慮硬件實現(xiàn)的復雜性，假設(shè)浮點乘法、浮點加法運算時間是定點加法運算時間的兩倍，F(xiàn)FT基的計算復雜性與遞推算法復雜性之比為， 圖6是不同的采樣倍數(shù), 不同的數(shù)據(jù)長度, 據(jù)式計算出的隨激勵信號時長變化的曲線。可以看出，遞推算法比FFT基的估計算法快。圖6 ，不同時隨激勵信號幀長的變化, 是變化的 .3算法特點1．遞推算法只需簡單的加減法運算，比基于FFT的算法快，而且可以并行運行，適合基于FPGA或CPLD的硬件實現(xiàn)；2．及的存儲空間外，不需要其它存儲空間，更易于FPGA或CPLD的硬件實現(xiàn)。3．遞推算法是無乘積的單層次運算，避免了FFT算法中多層次運算帶來的誤差。4 仿真與試驗為了驗證遞推算法的有效性，我們構(gòu)建了TOF估計的實驗系統(tǒng)，對遞推估計算法進行驗證與仿真分析。 實驗系統(tǒng)如圖7所示，實驗系統(tǒng)包括DRLFM信號產(chǎn)生及驅(qū)動、超聲換能器及接收器、信號調(diào)理與采集部分以及控制與RS232接口部分。其中驅(qū)動信號發(fā)生器DRLFM、信號采集控制器Controller由CPLD器件構(gòu)成。超聲波發(fā)生器UT與接收器US置于玻璃水槽中，間距可調(diào)，最大為50cm。測量時，PC機通過RS232接口向CPU發(fā)出測試命令，CPU控制基于DDFS的DLFM發(fā)生器，產(chǎn)生一幀定長的DRLFM脈沖序列，與此同時啟動采樣電路。DRLFM序列經(jīng)母線電壓為12V的橋式驅(qū)動電路Driver驅(qū)動，輸入到超聲換能器UT，US接收信號經(jīng)Conditioning調(diào)理后輸入ADC，Controller控制ADC轉(zhuǎn)換，并將轉(zhuǎn)換結(jié)果寫入RAM。采樣周期完成后，CPU將存放在RAM中的數(shù)據(jù)通過RS232口上傳到PC機，PC機讀取采集數(shù)據(jù)后對其進行處理。圖7實驗系統(tǒng)原理圖系統(tǒng)中ADC為10bit/20Msps的TLC876，CPLD采用EPF1270T144C5，有源晶振X的頻率為80MHz。傳感器是中心頻率MHz、帶寬為=。實驗中室溫度保持27℃。DRLFM為 ， ，這里頻率變化率。需要說明的是 相位截尾產(chǎn)生的雜散譜[21]，對相關(guān)分析是有益的。4 .2 短TOF的估計圖8是一次短距離測量結(jié)果，傳感器平面相距約5cm，驅(qū)動脈沖幀長40us,Msps。圖8 短TOF實驗結(jié)果，=20Msps(a)歸一化的激勵信號 ，(b)采集信號，(c)相關(guān)函數(shù)，(d) 相關(guān)函數(shù)(局部)及其擬合結(jié)果可以看出，, 。為了進一步提高分辨率，我們對峰值兩邊的10個點進行擬合，并求其擬合函數(shù)的峰值, (d)是計算結(jié)果，時間分辨率精確到ns時， us。圖9是相同條件下，重復5000次實驗的統(tǒng)計圖。統(tǒng)計表明，測量結(jié)果呈正態(tài)分布，算法具有較好的穩(wěn)定性。當TOF短時平穩(wěn)時，采用連續(xù)多次平均的方法可以進一步提高測量的精度。圖9 5000次重復TOF估計的結(jié)果分布4．3 長TOF的估計TOF較長時，的長度kN很大，信噪比變低。本實驗主要考察驗對射式淤泥密度測量系統(tǒng)中，算法的精度。為防止淤泥掛搭，探頭距離一般在1040cm。對于距離更遠、TOF更長的應用，可以采用粗測與精測兩步進行，粗測大致確定TOF的范圍。為了提高長距離測量時的信噪比，可以加強激勵信號幅度，所用的超聲信號發(fā)生器，最大驅(qū)動電壓為300Vpp.圖10 較長TOF的估計實驗結(jié)果實驗中，傳感器平面相距約50cm，驅(qū)動脈沖幀長為40us，采樣數(shù)據(jù)長度預計為。圖10是一組測量結(jié)果，(a)是驅(qū)動信號，(b)是采集的數(shù)據(jù)，(c)及(d)是其相關(guān)函數(shù)，測量結(jié)果為TOF= us，分辨率為50ns。此時，各有46個+2和2，每一點相關(guān)函數(shù)只需計算加減法92次，總共約需做147200次定點加法運算。采用FFT算法，則需要161841次實數(shù)浮點乘法及379000次浮點加法運算。不僅時間長，且需要額外的存儲空間。如果采用粗測與精測相結(jié)合的方法，計算量還可以進一步降低。5. 系統(tǒng)的硬件采用DRLFM激勵，并采用遞推相關(guān)函數(shù)估計算法超聲波TOF測量中，只需要加法減法運算，降低了計算復雜性，不需要額外的存儲空間，并且可以并行實現(xiàn)，適合基于FPGA或CPLD的硬件實現(xiàn)。信號采用基帶傳輸，不需要調(diào)制解調(diào)，相關(guān)函數(shù)主瓣較窄，不僅提高了信號傳輸效率，也提高了算法的精度及魯棒性。這種遞推算法為高頻、高精度超聲測量提供了一種有效的方法。 圖11 流量監(jiān)測系統(tǒng)原理圖前面已經(jīng)簡單的給出了系統(tǒng)方案，這里再詳細的給出系統(tǒng)的硬件方案，如圖所示，系統(tǒng)分成三個部分：以模擬電路為主的前端電路，以DSP為核心信號處理電路，以MCU為核心的后端服務(wù)電路。下面將詳細的介紹各部分的硬件組成和功能。圖. 12 超聲傳感器的阻抗特性。(a)阻抗特性圖。(b)相位特性圖。采用收發(fā)一體超聲波傳感器，中心頻率，,特性如圖12所示傳感器選擇條件：1. 首先要防水，這樣不管是用在管道上，還是用在液體中都可以；2. 超聲波在水中傳輸時，中心頻1MHz左右時。傳輸效率較好；3. 收發(fā)一體，便于雙向交替發(fā)送于接收。圖X是本文采用可編程器件實現(xiàn)的DRLFM信號發(fā)生器框圖，系統(tǒng)主時鐘頻率為。在每個脈沖串周期中，頻率變化率和頻率控制字累加器一次，實現(xiàn)頻率的線性增加，頻率控制字的初值為，相位累加器PA與N