CN103152013B - 车载在用无线电设备检测系统滤波器单元 - Google Patents

Abstract

一种车载在用无线电设备检测系统滤波器单元，包括带阻部分和高通部分；首先根据无线电设备检测系统的特点设计滤波器的带阻部分；然后在时域内采用带不确定因子的最小二乘法估计滤波器单元的高通部分，逼近理想高通滤波器，获得近似线性相位，当无线电设备检测系统采用该组合滤波器后，优点是相位近似线性，运算量低，延时小；降低了滤波器对硬件系统的要求，无线电系统的测量实时性。

Description

车载在用无线电设备检测系统滤波器单元

技术领域

本发明属于电子技术/通信领域，涉及一种车载在用无线电设备检测系统滤波器单元，用于车载无线电设备检测系统中的信号处理。

背景技术

车辆中的无线电设备需要定期进行检测、维修，以保障车辆的安全性。传统的测试手段往往是人工手动进行测量，但随着测试要求的提高及测试内容的增加，手动测试已经难以满足测试的要求。必须借助自动检测系统来适应新的测试需求，目前国外一些设备厂商提供的自动检测系统不仅价格昂贵，而且对其它厂商的设备兼容性不足，并且车载用的无线电设备检测系统中的滤波单元对于被测信号的滤波效果并不理想。

现有滤波器的滤波方法通常高通滤波、低通滤波、带阻滤波等传统方法。其中高速采样高通滤波方法滤波效果好、精度高、设计简单，是目前主要的高通滤波方式之一，该方法的关键是高通数字滤波器的设计，从高通滤波器的设计来看，滤波器可分有限长单位冲激响应(FIR)滤波器和无限长单位冲激响应(IIR)滤波器两种，其中FIR滤波器阶数高，运算量大，对硬件系统要求高，输出数据延时大；而IIR滤波器阶数低，主要包括巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器和椭圆滤波器，但是按照这些准则设计的滤波器，存着相位非线性严重，精度低，延时大的缺陷。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，车载在用无线电设备检测系统滤波器单元，该方法将带阻滤波器和高通滤波器相结合，设计的数字滤波器具有相位近似线性，运算量小，延时小的优点。

本发明技术解决方案为：一种车载在用无线电设备检测系统滤波器单元，由高通部分和带阻部分组成，具体包括以下步骤：

(1)根据无线电设备检测系统滤波器单元的性能要求，确定滤波器的带阻部分和高通部分的参数，包括：带阻部分阻带衰减系数K_decay，中心频率K_f0；高通部分纹波系数K_pass，高通部分延时波动系数K_delay；滤波器单元总阻带衰减系数A_decay、滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s，其中滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s采用功率谱分析方法得到；

(2)以中心频率K_f0＝K_fmax，设计滤波器的带阻部分，得到传递函数其中分子系数为a_s1，a_s2，…，a_sn，分母系数为b_s0，b_s1，b_s2，…，b_sn。

(3)在时域内，利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始分子系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)和分母系数b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)，即初始高通滤波部分的传递函数为 $G_{\mathrm{hc}}\left(z\right)=\frac{b_0\left(0\right)+b_1\left(0\right)z^{-1}+b_2\left(0\right)z^{-2}+...+b_n\left(0\right)z^{-n}}{1+a_1\left(0\right)z^{-1}+a_2\left(0\right)z^{-2}+...+a_n\left(0\right)z^{-n}};$

(4)由G(z)＝G_bs(z)G_hc(z)求取滤波器的总的传递函数G(z)，并采集滤波后信号进行功率谱分析，如果G(z)阻带内噪声衰减低于A_decay，按照2倍的关系增大K_decay，重新进行步骤(2)-步骤(4)，求得G(z)的分子系数b₀(n)，b₁(n)，b₂(n)…b_n(n)和分母系数a₁(n)，a₂(n)，…，a_n(n)，获得滤波器的传递函数 $G\left(z\right)=\frac{b_0\left(n\right)+b_1\left(n\right)z^{-1}+b_2\left(n\right)z^{-2}+...+b_n\left(n\right)z^{-n}}{1+a_1\left(n\right)z^{-1}+a_2\left(n\right)z^{-2}+...+a_n\left(n\right)z^{-n}}.$

所述步骤(3)中利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)步骤如下：

(a)以待求系数a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁…b_n建立G_hc(z)模型，设计线性相位滤波器的高通部分其阶数是G_hc(z)阶数的两倍，通带纹波比G_hc(z)大10倍，阻带衰减比待求G_hc(z)小10倍；

(b)建立最小二乘估计方程

以a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁…b_n组成最小二乘估计的估计状态X(k)＝[a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁，…，b_n]^T，以G_hc(z)输入x(k)和输出y(k)组成最小二乘估计量测矩阵G(k)＝[-y(k-1)，…，-y(k-n)，x(k)，…，x(k-n)]，建立最小二乘估计方程：

Z(k)＝G(k)X(k)+B(k)

其中Z(k)为k时刻量测量，X(k)为k时刻系统状态量，B(k)为k时刻量测噪声矩阵；

采用带不确定度因子的最小二乘递推方法，算法如下：

$\hat{X}\left(k\right)=\hat{X}(k-1)+K\left(k\right)[Z\left(k\right)-G\left(k\right)\hat{X}(k-1)]$

K(k)＝C(k-1)G^T(k)[G(k)C(k-1)G^T(k)+u(k)]^-1

$C\left(k\right)=\frac{[E-K\left(k\right)G\left(k\right)]C(k-1)}{u\left(k\right)}$

其中为k时刻系统状态估计量，为k-1时刻系统状态估计量，K(k)为k时刻增益矩阵，Z(k)为k时刻量测量，C(k)为k时刻系统估计量的协方差矩阵，C(k-1)为k-1时刻系统估计量的协方差矩阵，u(k)为k时刻不确定度因子，0.7＜u(k)＜0.9，E为单位矩阵；

(c)利用步骤(b)中的最小二乘算法在高斯白噪声激励下，取最小二乘估计状态量初值估计量协方差矩阵初值C(0)＝const·E，const＞0为常数，使G_hc(z)逼近(a)中的高通滤波器G_f(z)，以获得具有线性相位的G_hc(z)，其系数为a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明由于采用了高通滤波和带阻滤波的结合，因此兼具了常规IIR滤波器和FIR滤波器不能同时具有的低阶小运算量和近似线性相位的优点，延时小、精度高，降低了数字滤波器对车载检测系统硬件的要求，无线电设备检测实时性。

附图说明

图1为本发明的无线电设备检测系统的滤波器单元设计流程图；

图2为本发明的最小二乘法估计解算流程图。

具体实施方式

如图1所示，为本发明的无线电设备检测系统的滤波器单元设计流程图，具体实施方法如下：

(1)根据无线电设备检测系统的输出信号，确定滤波器的带阻部分和高通部分的参数，包括：带阻部分阻带衰减系数K_decay，中心频率K_f0；高通部分纹波系数K_pass，高通部分延时波动系数K_delay；滤波器单元总阻带衰减系数A_decay、滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s，其中滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s采用功率谱分析方法得到：带阻部分阻带衰减参数K_decay＝0.6A_s，中心频率K_f0＝K_fmax；高通部分通带纹波系数K_pass＝0.02dB，高通部分延时波动系数K_delay＝1.2；滤波器单元总阻带衰减系数A_decay应满足通带内信号强度超过阻带内噪声强度的10倍以上；

(2)以中心频率K_f0＝K_fmax，设计滤波器的带阻部分，得到传递函数其中分子系数为a_s1，a_s2，…，a_sn，分母系数为b_s0，b_s1，b_s2，…，b_sn。

(3)在时域内，利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始分子系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)和分母系数b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)，即初始高通滤波部分的传递函数为 $G_{\mathrm{hc}}\left(z\right)=\frac{b_0\left(0\right)+b_1\left(0\right)z^{-1}+b_2\left(0\right)z^{-2}+...+b_n\left(0\right)z^{-n}}{1+a_1\left(0\right)z^{-1}+a_2\left(0\right)z^{-2}+...+a_n\left(0\right)z^{-n}};$

该步骤中利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)步骤如下：

(a)以待求系数a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁…b_n建立G_hc(z)模型，设计线性相位滤波器的高通部分其阶数是G_hc(z)阶数的两倍，通带纹波比G_hc(z)大10倍，阻带衰减比待求G_hc(z)小10倍；

(b)建立最小二乘估计方程。以a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁，b₂…b_n组成最小二乘估计的估计状态X(k)＝[a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁，…，b_n]T，以G_hc(z)输入x(k)和输出y(k)组成最小二乘估计量测矩阵G(k)＝[-y(k-1)，…，-y(k-n)，x(k)，…，x(k-n)]，建立最小二乘估计方程：

Z(k)＝G(k)X(k)+B(k)

其中Z(k)为k时刻量测量，X(k)为k时刻系统状态量，B(k)为k时刻量测噪声矩阵，k＝1...n；

采用不确定度因子的最小二乘递推方法，算法如下：

$\hat{X}\left(k\right)=\hat{X}(k-1)+K\left(k\right)[Z\left(k\right)-G\left(k\right)\hat{X}(k-1)]$

K(k)＝C(k-1)G^T(k)[G(k)C(k-1)G^T(k)+u(k)]^-1

$C\left(k\right)=\frac{[E-K\left(k\right)G\left(k\right)]C(k-1)}{u\left(k\right)}$

其中为k时刻系统状态估计量，为k-1时刻系统状态估计量，K(k)为k时刻增益矩阵，Z(k)为k时刻量测量，C(k)为k时刻系统估计量的协方差矩阵，C(k-1)为k-1时刻系统估计量的协方差矩阵，u(k)为k时刻不确定度因子，0.7＜u(k)＜0.9，E为单位矩阵，其中最小二乘解算流程如图2所示，对于图2来说，属于本领域技术人员公知常识；

(c)利用步骤(b)中的最小二乘算法在高斯白噪声激励下，取最小二乘估计状态量初值估计量协方差矩阵初值C(0)＝const·E，const＞0为常数，使G_hc(z)逼近(a)中的高通滤波器G_f(z)，以获得具有线性相位的G_hc(z)，其系数为a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)。

(4)由G(z)＝G_bs(z)G_hc(z)求取滤波器的总的传递函数G(z)，并采集滤波后信号进行功率谱分析，以2KHz采集1s滤波后信号进行功率谱分析，如果G(z)阻带内噪声衰减低于A_decay，按照2倍的关系增大K_decay，即K_decay＝2K_decay，重新进行步骤(2)-步骤(4)，求得G(z)的分子系数b₀(n)，b₁(n)，b₂(n)…b_n(n)和分母系数a₁(n)，a₂(n)，…，a_n(n)，获得滤波器的传递函数

采用本发明设计的滤波器比线性相位FIR高通滤波器运算量减小，延时时间可减少25％以上，具有良好的有益效果。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.一种车载在用无线电设备检测系统滤波器单元，其特征在于：由高通部分和带阻部分组成，具体包括以下步骤：

(1)根据无线电设备检测系统滤波器单元的性能要求，确定滤波器的带阻部分和高通部分的参数，包括：带阻部分阻带衰减系数K_decay，中心频率K_f0；高通部分纹波系数K_pass，高通部分延时波动系数K_delay；滤波器单元总阻带衰减系数A_decay、滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s，其中滤波器峰值频率K_fmax和强度A_s采用功率谱分析方法得到；其中带阻部分阻带衰减参数K_decay＝0.6A_s；高通部分通带纹波系数K_pass＝0.02dB，高通部分延时波动系数K_delay＝1.2；滤波器单元总阻带衰减系数A_decay应满足通带内信号强度超过阻带内噪声强度的10倍以上；

(2)以中心频率K_f0＝K_fmax，设计滤波器的带阻部分，得到传递函数其中分子系数为a_s1，a_s2，…，a_sn，分母系数为b_s0，b_s1，b_s2，…，b_sn；

(3)在时域内，利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始分子系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)和分母系数b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)，即初始高通滤波部分的传递函数为 $G_{\mathrm{hc}}\left(z\right)=\frac{b_0\left(0\right)+b_1\left(0\right)z^{-1}+b_2\left(0\right)z^{-2}+...+b_n\left(0\right)z^{-n}}{1+a_1\left(0\right)z^{-1}+a_2\left(0\right)z^{-2}+...+a_n\left(0\right)z^{-n}};$

利用最小二乘法估计使G_hc(z)相位线性化，获得G_hc(z)初始系数a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)步骤如下：

(a)以待求系数a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁…b_n建立G_hc(z)模型，设计线性相位滤波器的高通部分其阶数是G_hc(z)阶数的两倍，通带纹波比G_hc(z)大10倍，阻带衰减比待求G_hc(z)小10倍；

(b)建立最小二乘估计方程

以a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁…b_n组成最小二乘估计的估计状态X(k)＝[a₁，a₂，…，a_n，b₀，b₁，…，b_n]^T，以G_hc(z)输入x(k)和输出y(k)组成最小二乘估计量测矩阵G(k)＝[-y(k-1)，…，-y(k-n)，x(k)，…，x(k-n)]，建立最小二乘估计方程：

Z(k)＝G(k)X(k)+B(k)

其中z(k)为k时刻量测量，X(k)为k时刻系统状态量，B(k)为k时刻量测噪声矩阵；

采用带不确定度因子的最小二乘递推方法，算法如下：

$\hat{X}\left(k\right)=\hat{X}(k-1)+K\left(k\right)[Z\left(k\right)-G\left(k\right)\hat{X}(k-1)]$

K(k)＝C(k-1)G^T(k)[G(k)C(k-1)G^T(k)+u(k)]^-1

$C\left(k\right)=\frac{[E-K\left(k\right)G\left(k\right)]C(k-1)}{u\left(k\right)}$

其中为k时刻系统状态估计量，为k-1时刻系统状态估计量，K(k)为k时刻增益矩阵，z(k)为k时刻量测量，C(k)为k时刻系统估计量的协方差矩阵，C(k-1)为k-1时刻系统估计量的协方差矩阵，u(k)为k时刻不确定度因子，0.7＜u(k)＜0.9，E为单位矩阵；

(c)利用步骤(b)中的最小二乘算法在高斯白噪声激励下，取最小二乘估计状态量初值估计量协方差矩阵初值C(0)＝const·E，const＞0为常数，使G_hc(z)逼近(a)中的高通滤波器G_f(z)，以获得具有线性相位的G_hc(z)，其系数为a₁(0)，a₂(0)，…，a_n(0)，b₀(0)，b₁(0)…b_n(0)；

(4)由G(z)＝G_bs(z)G_hc(z)求取滤波器的总的传递函数G(z)，并采集滤波后信号进行功率谱分析，以2KHz采集1s滤波后信号进行功率谱分析，如果G(z)阻带内噪声衰减低于A_decay，按照2倍的关系增大K_decay，重新进行步骤(2)-步骤(4)，求得G(z)的分子系数b₀(n)，b₁(n)，b₂(n)…b_n(n)和分母系数a₁(n)，a₂(n)，…，a_n(n)，获得滤波器的传递函数 $G\left(z\right)=\frac{b_0\left(n\right)+b_1\left(n\right)z^{-1}+b_2\left(n\right)z^{-2}+...+b_n\left(n\right)z^{-n}}{1+a_1\left(n\right)z^{-1}+a_2\left(n\right)z^{-2}+...+a_n\left(n\right)z^{-n}}.$