CN103808268A - 一种白光干涉传感器解调信号处理方法 - Google Patents

一种白光干涉传感器解调信号处理方法 Download PDF

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惠苗
郑普超
王东辉
李珍
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Abstract

本发明属于信号处理领域，特别是涉及一种白光干涉传感器解调信号处理方法。本发明采取的方案为：对于白光干涉原理的光学传感器，把CCD读取的含有白光干涉条纹的原始信号用差值处理方式去除干涉信号中的基底噪声，再利用自适应滤波器去除白光干涉信号中的环境噪声。最后，从去噪后的信号中提取出干涉条纹，根据干涉条纹的分布确定传感器的位移量。本发明有效解决了从CCD中读取的白光干涉信号噪声大，干涉条纹不易提取，且既有高频噪声又有低频噪声，不易进行处理的问题。从而保证了利用白光干涉条纹计算光传感器的位移量。

Description

一种白光干涉传感器解调信号处理方法
技术领域
本发明属于信号处理领域，特别是涉及一种白光干涉传感器解调信号处理方法。
背景技术
白光干涉型位移传感器是光位移传感器研制领域的一个重要分支。国外早在上世纪90年代开展了白光干涉型位移传感器研究。ATK Aerospace公司的Thiokol Propulsion喷气推进部分在火箭发动机上已经验证了使用楔形介质膜的白光干涉型线位移传感器，并得到了满意的结果，美国Davidson公司也正在NAVY的先进战舰SC-21上试验了这种新型的传感器。
白光干涉信号解调是白光干涉型位移传感器的重要组成部分。采用光楔为解调器件的白光干涉信号光楔解调系统其最大特点是没有运动部件，从理论上讲具有很好的长期可靠性，另外，由于该解调系统不需要昂贵的宽带光源和光谱接收器件，成本非常低，将是今后白光干涉解调的发展方向。白光干涉信号经过光楔解调系统后被CCD接收，CCD接收到的光信号包括干涉信号和背景噪声，通常情况下传感器有用信号会被淹没在噪音中，如何将有用的干涉信号从噪声中滤出，是本发明的主要内容。
发明内容
本发明的目的：提出一种能自适应的对光学传感器的白光干涉传感器解调信号处理办法。
本发明采取的技术方案为：一种白光干涉传感器解调信号处理方法，包括以下步骤：
步骤一、数据采集：读取光学传感器CCD原始采样数据；
步骤二、差值计算：将包含白光干涉条纹的采样数据I(t)减去未包含白光干涉条纹的采样数据I(t0)，从而得到去除了基底噪声后的采样数据D(t)；
步骤三、对滤波器的截止频率下限ωp及截止频率上限ωs进行参数选取：ωp从0～15π/16之间逐渐变化，由于ωs=ωp+π/16，则ωs从π/16～π之间随之逐渐变化，同时用该截止频率构造的滤波器滤波得到的结果进行统计，得出白光干涉条纹积分能量最大值时对应的ωp和ωs；
步骤四、滤波处理：利用步骤三得到的滤波器参数ωp和ωs，对去除了基底噪声后的采样数据D(t)进行滤波处理，采样数据D(t)与滤波器Filter(ωp,ωs)进行卷积运算得到F(t)，F(t)=D(t)*Filter(ωp,ωs)；
步骤五、信号提取：遍历滤波处理后的信号F(t)，找出其中绝对值最大点对应的CCD位置；
步骤六：位移映射：根据映射关系，得到传感器的位移量。
优选地，步骤四采用巴特沃茨滤波器进行卷积运算。
本发明具有的优点和有益效果：本发明有效解决了从CCD中读取的白光干涉信号噪声大，干涉条纹不易提取，且既有高频噪声又有低频噪声，不易进行处理的问题。从而保证了利用白光干涉条纹计算光传感器的位移量。
附图说明
图1是光学传感器干涉信号处理实验平台示意图；
图2是白光干涉传感器解调信号处理流程图；
图3是包含噪声的白光干涉信号示意图；
图4是差值处理后的白光干涉信号示意图；
图5是自适应滤波后的白光干涉条纹示意图。
其中，1：传感器干涉信号，2：光纤，3：扩束透镜，4：柱透镜，5：光楔，6：CCD感光器件；
具体实施方式
对于白光干涉原理的光学传感器，把CCD读取的含有白光干涉条纹的原始信号用差值处理方式，去除干涉信号中的基底噪声。随后，利用本发明提出的自适应滤波器，根据白光干涉信号的特征，计算滤波器的截止频率参数，用构造好的滤波器去除白光干涉信号中的环境噪声。最后，从去噪后的信号中提取出干涉条纹，根据干涉条纹的分布确定传感器的位移量。
本发明对白光干涉传感器解调信号进行处理。首先将含有干涉条纹的采样信号减去上一时刻未含有干涉条纹的采样信号，从而消除CCD读取的原始信号中的基底噪声。然后根据所得到的信号的特点进行计算，得到自适应调整滤波器的参数，进行滤波处理，进一步消除掉CCD信号中的环境噪声。将白光干涉条纹很好的从CCD源信号中提取出来。从而解决了从CCD中读取的白光干涉信号噪声大，且既有高频噪声又有低频噪声，不易进行处理的问题。从而保证了利用白光干涉条纹计算光传感器的位移量。
下面结合附图对本发明做详细说明，本发明的光学传感器干涉信号处理实验平台如图1所示，光学传感器的干涉信号从光纤中发出，到达扩束透镜的表面。经过透镜折射后，光信号穿过柱透镜。通过柱透镜后，光信号照射在光楔上。经过光楔的反射，白光解调信号照射在CCD表面。CCD采集的信号由计算机收集并存储下来。
一种白光干涉传感器解调信号处理方法，包括以下步骤：
步骤一、数据采集：利用光学传感器干涉信号处理实验平台读取光学传感器CCD原始采样数据，数据以数值的形式存储在计算机中；
步骤二、差值计算：将没有干涉条纹时的CCD采样信号存储在计算机中，用I(t0)表示此时的信号。在信号源加载干涉条纹之后，再次记录CCD感光后的采样信号，用I(t)表示此时的信号。随后，用包含白光干涉条纹的采样数据I(t)减去未包含白光干涉条纹的采样数据I(t0)，从而得到去除了基底噪声后的采样数据D(t)；
D(t)=I(t)-I(t0)；
步骤三、对滤波器的截止频率下限ωp及截止频率上限ωs进行参数选取：ωp从0～15π/16之间逐渐变化，由于ωs=ωp+π/16，则ωs从π/16～π之间随之逐渐变化，同时用该截止频率构造的滤波器滤波得到的结果进行统计。对于每次滤波处理后的信号进行积分运算，记录下白光干涉条纹积分能量值最大时对应的ωp和ωs，作为构造滤波器的截止频率下限和截止频率上限；
步骤四、滤波处理：利用步骤三得到的滤波器参数ωp和ωs，对去除了基底噪声后的采样数据D(t)进行滤波处理，采样数据D(t)与滤波器Filter(ωp,ωs)都是一维数据矩阵，进行卷积运算得到F(t)，F(t)=D(t)*Filter(ωp,ωs)；
步骤五、信号提取：遍历滤波处理后的信号F(t)，找出其中绝对值最大点对应的CCD位置；
步骤六：位移映射：根据映射关系，得到传感器的位移量。
实例
以某一具体事例为例，对本发明做进一步详细描述。
步骤一、数据采集：光学传感器干涉信号处理实验平台如图1所示，光学传感器的干涉信号从光纤中发出，到达扩束透镜的表面。经过透镜折射后，光信号穿过柱透镜。通过柱透镜后，光信号照射在光楔上。经过光楔的反射，白光解调信号照射在CCD表面。CCD采集的信号由计算机收集并存储下来，在计算机上显示的结果如图3所示；
步骤二、差值计算：将没有干涉条纹时的CCD采样信号存储在计算机中，用I(t0)表示此时的信号。在信号源加载干涉条纹之后，再次记录CCD感光后的采样信号，用I(t)表示此时的信号。随后，用包含白光干涉条纹的采样数据I(t)减去未包含白光干涉条纹的采样数据I(t0)，从而得到去除了基底噪声后的采样数据D(t)，得到的结果如图4所示，计算公式如下；
D(t)=I(t)-I(t0)；
步骤三、对滤波器的截止频率下限ωp及截止频率上限ωs进行参数选取：ωp从0～15π/16之间逐渐变化，由于ωs=ωp+π/16，则ωs从π/16～π之间随之逐渐变化，同时用该截止频率构造的滤波器滤波得到的结果进行统计，得出白光干涉条纹积分能量最大值时对应的ωp和ωs，此时的ωp=5π/16，而ωs=6π/16；
步骤四、滤波处理：利用步骤三得到的滤波器参数ωp=5π/16和ωs=6π/16，对去除了基底噪声后的采样数据D(t)进行滤波处理，滤波器为巴特沃茨滤波器。采样数据D(t)与滤波器Filter(ωp,ωs)进行卷积运算得到F(t)，F(t)=D(t)*Filter(ωp,ωs)，如图5所示；
步骤五、信号提取：遍历滤波处理后的信号F(t)，找出其中绝对值最大点对应的CCD位置为第1476个像素点；
步骤六：位移映射：根据映射关系，得到传感器的位移量。

Claims (2)

1.一种白光干涉传感器解调信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、数据采集：读取光学传感器CCD原始采样数据；
步骤二、差值计算：将包含白光干涉条纹的采样数据I(t)减去未包含白光干涉条纹的采样数据I(t0)，从而得到去除了基底噪声后的采样数据D(t)；
步骤三、对滤波器的截止频率下限ωp及截止频率上限ωs进行参数选取：ωp从0～15π/16之间逐渐变化，由于ωs=ωp+π/16，则ωs从π/16～π之间随之逐渐变化，同时用该截止频率构造的滤波器滤波得到的结果进行统计，得出白光干涉条纹积分能量最大值时对应的ωp和ωs；
步骤四、滤波处理：利用步骤三得到的滤波器参数ωp和ωs，对去除了基底噪声后的采样数据D(t)进行滤波处理，采样数据D(t)与滤波器Filter(ωp,ωs)进行卷积运算得到F(t)，F(t)=D(t)*Filter(ωp,ωs)；
步骤五、信号提取：遍历滤波处理后的信号F(t)，找出其中绝对值最大点对应的CCD位置；
步骤六：位移映射：根据映射关系，得到传感器的位移量。
2.根据权利要求1所述的白光干涉传感器解调信号处理方法，其特征在于，步骤四采用巴特沃茨滤波器进行卷积运算。
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