CN106969787A - 信号处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及一种信号处理方法及系统，该方法包括：对初始信号进行解调，得到输出信号，输出信号包括第一参数和第二参数；对第一参数和第二参数进行估计，并根据第一参数的估计结果和第二参数的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号。因此，本发明实施例通过传感器解调中的光干涉强度和调制深度两个参数，对解调结果进行幅度修正。
Description
技术领域
本发明实施例涉及传感器技术的应用领域，尤其涉及一种信号处理方法及系统。
背景技术
干涉型光纤传感器具有抗电磁干扰、体积小、空间分辨率高等优点。相位生成载波(Phase-Generated Carrier，PGC)解调方案具有灵敏度高、易于复用、能够提供更大的动态范围、更小的可检测相移及易于成阵等一系列技术优势。
PGC解调算法分为微分交叉相乘法(Differential-and-Cross-Multiplying，DCM)和反正切法(Arctan)(及其衍生的相除查表法)两类。DCM法的解调结果受光干涉强度和调制深度的影响，当光干涉强度和调制深度发生波动时，解调结果会产生幅度失真。反正切法可以通过相除消除干涉强度的影响，但是仍然受调制深度的影响，调制深度发生波动时，解调结果会产生非线性，引起严重的谐波失真。
对于光干涉强度的影响，传统的PGC解调DCM算法通过增加复杂的自动增益控制(Auto Gain Control，AGC)电路来实现，其效果对电路中器件的性能依赖性很大，性能提高有限。在数字PGC系统中，对光干涉强度的补偿可以更灵活，在研究低通滤波器和光干涉强度的影响时，假设调制深度不变，利用三角函数计算修正系数，消除影响。为了解决反正切法可能引起的谐波失真，有方法利用微分自相乘计算修正参数，结合反余切法对信号进行解调。
综上所述，目前两类算法都可以消除光干涉强度的影响；DCM类算法尚没有方案解决调制深度对解调信号的影响。与DCM法相比，反正切法的主要问题是正切函数的非单调性，影响反正切解调结果。
发明内容
本发明实施例提供了一种信号处理方法及系统，解决了现有技术中光干涉强度和调制深度的波动影响解调结果的问题。
为了实现上述目的，一方面，本发明实施例提供了一种信号处理方法，该信号处理方法包括：对初始信号进行解调，得到输出信号，输出信号包括第一参数和第二参数；对第一参数和第二参数进行估计，并根据第一参数的估计结果和第二参数的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号。
优选地，对初始信号进行解调，得到输出信号的步骤具体包括：对初始信号采样后与第一信号、第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将第二计算结果通过高通滤波器输出，得到输出信号。
优选地，对第一参数和第二参数进行估计，并根据第一参数的估计结果和第二参数的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号的具体步骤包括：对低通滤波器的输出信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；对第三计算结果进行估计，得到第一参数的估计结果和第二参数的估计结果。
优选地，输出信号的函数为：
V0＝B2GHJ1(C)J2(C)φs(t)
其中，V0为输出信号，B为第一参数，C为第二参数，G和H为调制信号的幅度，J1(C)和J2(C)分别为1阶和2阶贝塞尔函数宗量值，φs(t)为待探测信号。
优选地，对第三计算结果进行估算，得到光干涉强度第一参数的估计结果和调制深度第二参数的估计结果具体步骤包括：根据第三计算结果，采用傅里叶变换，得到调制深度第二参数的估算结果；根据光干涉强度第一参数的估算结果和第三计算结果，计算得到光干涉强度第一参数的估计结果。
另一方面，本发明实施例提供了一种信号处理系统，该信号处理系统包括：
第一处理模块，用于对初始信号进行解调，得到输出信号，输出信号包括光干涉强度第一参数和调制深度第二参数；第二处理模块，用于对光干涉强度第一参数和调制深度第二参数进行估计，并根据光干涉强度第一参数的估计结果和调制深度第二参数的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号。
优选地，第一处理模块具体用于：对初始信号采样后与第一信号和第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将第二计算结果通过高通滤波器输出，得到输出信号。
优选地，第二处理模块具体用于：对低通滤波器的输出信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；根据第三计算结果，采用傅里叶变换，得到第二参数的估算结果；根据第一参数的估算结果和第三计算结果，计算得到第一参数的估计结果。
本发明实施例实时估计光纤传感器PGC解调中的第一参数和第二参数两个参数，对解调结果进行幅度修正。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种信号处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种信号处理系统的结构示意图；
图3为第一参数的估计结果的示意图；
图4为第二参数的估计结果的示意图；
图5为幅度因子的估计结果的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种信号处理方法。如图1所示，该方法包括：
步骤S101：对初始信号进行解调，得到输出信号，输出信号包括第一参数和第二参数；
具体地，对初始信号进行采样，在将采样后的信号与第一信号和第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将第二计算结果通过高通滤波器输出，得到输出信号。
以下具体论述步骤101：
光纤传感器的光电转换后的信号为初始信息，初始信号为：
I(t)＝A+Bcos[Ccos(ω0t)+φ(t)] (1)
其中，参数A包括转换和没有干涉的部分激光能量；第一参数B包括光电转换放大倍数和参与干涉的激光能量，为光干涉强度；第二参数C为调制深度；ω0为调制频率，φ(t)为光纤传感器探头的信号引起的相位差，包括待探测信号φs(n)和噪声φn(n)。
将公式(1)用贝塞尔函数(Bessel函数)展开为：
其中，A为干涉光强直流量，B为光干涉强度，C为调制深度，ω0为角频率，φ(t)为相位差，J0(C)、J2k(C)和J2k+1(C)分别为0阶、2k阶和2k+1阶贝塞尔函数宗量值，k＝0,1,2，…，k∈N。
将公式(2)的信号采用采样频率fs进行采样后，将采样后的信号分别与第一信号Gcosω0t和第二信号Hcos2ω0t进行混频，并将混频后的结果进行低通滤波，得到：
I1f(n)＝-BGJ1(C)sinφ(n) (3a)
I2f(n)＝-BHJ2(C)cosφ(n) (3b)
为了克服信号因外部的干扰信号的变化而出现的消隐和畸变现象，采用微分交叉相乘方法(Differential-and-Cross-Multiplying，DCM)。将公式(3a)和公式(3b)进行微分，得到微分后的信号为：
将公式(4)的信号进行交叉相乘，得到交叉相乘后的信号为：
将公式(5)的信号进行差分放大，得到差分放大后的信号为：
V'(n)＝B2GHJ1(C)J2(C)φ'(n) (6)
将公式(6)的信号进行积分运算放大，得到积分放大后的信号为：
V(n)＝B2GHJ1(C)J2(C)φ(n) (7)
可选的，由于φ(t)包括待φs(n)和外部环境造成的相位扰动项(噪声φn(n))，如下公式所示：
V(n)＝B2GHJ1(C)J2(C)[φs(n)+φn(n)] (8)
为了滤掉噪声φn(n)，可以将公式(8)进行高通滤波，消除公式(8)中的φn(n)项。最终得到没有噪声的输出信号为：
Vo(n)＝B2GHJ1(C)J2(C)φs(n) (9)
上式中，参数G、H是解调时人为设置的，且是已知的，而参数B、C是未知的，且在传感器工作过程中会发生缓慢波动，因此在解调过程中需要对参数B、C的值进行估计。
步骤102：对光干涉强度和调制深度进行估计，并根据光干涉强度的估计结果和调制深度的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号。
具体地，对低通滤波后输出的信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；分别对第三结果估算，得到光干涉强度的估计结果和调制深度的估计结果。
以下具体论述步骤102：
第一步，得到第三计算结果；
公式(3a)和式(3b)分别乘以HJ2(c)和GJ1(c)，其中c为调制深度C波动范围内的变量，则信号表示为：
I1b(n,c)＝-BGHJ1(C)J2(c)sinφ(n) (10a)
I2b(n,c)＝-BGHJ2(C)J1(c)cosφ(n) (10b)
将公式(10a)和公式(10b)平方后相加，平方后相加的信号为：
p(n,c)＝B2G2H2{[J1(C)J2(c)]2sin2φ(n)+[J2(C)J1(c)]2cos2φ(n)} (11)
根据Bessel函数特点，函数[J1(C)J2(c)]2和[J2(C)J1(c)]2是非单调的，考虑到一点，为了简化计算，可以假设，当c＝C时，则[J1(C)J2(c)]2＝[J2(C)J1(c)]2，此时，公式(12)中的交流项会消掉，只保留直流项：
p(n,c)＝B2G2H2[J1(C)J2(C)]2 (12)
第二步，得到光干涉强度的估计结果和调制深度估计结果；
(a)，将公式(12)进行傅里叶变换，得到调制深度的估计结果；
假设，p(n,c)序列的长度为N，即每N个采样点进行一次参数估计，对其进行离散傅里叶变换：
计算PGC解调中调制频率ω0以下频率成分的能量为：
其中，Nm＝ω0N/2πfs。则对C的估计值表示为：
根据Bessel函数特点，函数[J1(C)J2(C)]2是非单调的，考虑C的理想值为2.37，因此该方法的适用范围是[0,3.83]。
(b)，计算光干涉强度的估计结果
将调制深度的估计结果代入公式(12)为：
假设，序列的长度为N，即每N个采样点进行一次参数估计，对N个样点的数据进行累加：
将公式(18)进行计算，得到为：
第三步，根据光干涉强度的估计结果和调制深度估计结果，对输出信号进行修正，得到待探测信号φs(t)；
利用估计的参数和对式(9)进行幅度修正，得到待探测声信号φs(t)为：
采用实验中的数据进一步证明本发明实施例提出的一种信号处理方法能达到的有益效果。
在实验中，设置光纤传感器PGC解调的调制频率ω0为20kHz，采样频率为200kHz。低通滤波器采用等波纹法设计FIR滤波器，通带频率8kHz，阻带频率12kHz，阻带衰减80dB，滤波器阶数为127。进行离散傅里叶变换的点数N＝2000。
假设，两种待探测信号，分别为1kHz单频信号和2kHz低通噪声，引起的相位变化幅度都为0.5rad，对光干涉强度B的估计结果如图2所示，两种待探测信号情况下，引起的估计相对误差为1.46％和0.5％。对调制深度C的估计结果如图3所示，两种待探测信号情况下，引起的估计相对误差为1.27％和0.17％。
对于不同类型的待探测信号，本发明实施例都能对光干涉强度和调制深度进行合理估计。并且当待测信号是噪声时，估计结果更准确。考虑实际应用中待测信号一般都包含噪声，所以可以预测其误差介于单频信号和低通噪声的误差之间。
由上述可知，本发明实施例提供的信号处理方法，能够对光干涉强度和调制深度实时快速估计，对输出信号进行幅度修正，以获得更准确的待探测信号。
图4为幅度因子的估计结果的示意图。如图4所示，分别采用单频信号(如图4a)和低通噪声(如图4b)作为待探测信号，在这两种情况下估计的B和C，进一步根据估计的B和C估计幅度因子B2J1(C)J2(C)，并将估计的B2J1(C)J2(C)的均值与与椭圆拟合方法进行了对比。可以看出，当待测声信号较小，椭圆拟合法无法对B2J1(C)J2(C)进行估计，单频信号的引起的相位下限是0.05rad，低通噪声引起的相位下限是0.1rad。
本发明实施例的方法在很大的范围都有效，单频信号引起的相位下限是0.00005rad，低通噪声引起的相位下限是0.0005rad。因此本发明实施例的方法适用的动态范围更大。
图5为本发明实施例提供的一种信号处理系统，如图所示，该系统包括第一处理模块510和第二处理模块520：
第一处理模块510，用于对初始信号进行解调，得到输出信号，输出信号包括第一参数和第二参数；其中，第一参数为光干涉强度，第二参数为调制深度第二处理模块520，用于对光干涉强度和调制深度进行估计，并根据光干涉强度的估计结果和调制深度的估计结果对输出信号进行计算，获取待检测信号。
具体地，第一处理模块510用于：对初始信号、第一信号和第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将第二计算结果通过高通滤波器输出，得到输出信号。
具体地，第二处理模块520用于：对低通滤波器的输出信号进行采样，并将采样后的信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；根据第三计算结果，采用傅里叶变换，得到调制深度的估算结果；根据光干涉强度的估算结果和第三计算结果，计算得到光干涉强度的估计结果。
本发明提供的系统实施例与本发明提供的方法实施例相对应，在此不作赘述。
本发明实施例提供的信号处理系统，能够对光干涉强度和调制深度实时快速估计，对输出信号进行幅度修正，以获得更准确的待探测信号。
以上所述的具体实施方式，对本发明实施例的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明实施例的具体实施方式而已，并不用于限定本发明实施例的保护范围，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：
对初始信号进行解调，得到输出信号，所述输出信号包括第一参数和第二参数；
对所述第一参数和所述第二参数进行估计，并根据所述第一参数的估计结果和所述第二参数的估计结果对所述输出信号进行计算，获取待检测信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对初始信号进行解调，得到输出信号的步骤具体包括：
对所述初始信号采样后与第一信号、第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将所述低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将所述第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将所述第二计算结果通过高通滤波器输出，得到所述输出信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一参数和所述第二参数进行估计，并根据所述第一参数的估计结果和所述第二参数的估计结果对所述输出信号进行计算，获取待检测信号的具体步骤包括：
对所述低通滤波器的输出信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；对所述第三计算结果进行估计，得到所述第一参数的估计结果和所述第二参数的估计结果。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输出信号的函数为：
V0＝B2GHJ1(C)J2(C)φs(t)
其中，V0为输出信号，B为第一参数，C为第二参数，G和H为调制信号的幅度，J1(C)和J2(C)分别为1阶和2阶贝塞尔函数宗量值，φs(t)为待探测信号。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第三计算结果进行估算，得到所述第一参数的估计结果和所述第二参数的估计结果具体步骤包括：
根据所述第三计算结果，采用傅里叶变换，得到所述第二参数的估算结果；根据所述第一参数的估算结果和所述第三计算结果，计算得到所述第一参数的估计结果。
6.一种信号处理系统，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于对初始信号进行解调，得到输出信号，所述输出信号包括第一参数和第二参数；
第二处理模块，用于对所述第一参数和所述第二参数进行估计，并根据所述第一参数的估计结果和所述第二参数的估计结果对所述输出信号进行计算，获取待检测信号。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一处理模块具体用于：
对所述初始信号采样后与第一信号和第二信号进行混频，并将混频后的信号通过低通滤波器输出；将所述低通滤波器的输出信号，根据微分交叉相乘算法，得到第一计算结果；将所述第一计算结果，根据差分算法、积分算法，得到第二计算结果，将所述第二计算结果通过高通滤波器输出，得到所述输出信号。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，第二处理模块具体用于：
对所述低通滤波器的输出信号分别与第一因子和第二因子相乘后相加，得到第三计算结果；根据所述第三计算结果，采用傅里叶变换，得到所述第二参数的估算结果；根据所述第一参数的估算结果和所述第三计算结果，计算得到所述第一参数的估计结果。
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
| US5903350A (en) * | 1997-02-03 | 1999-05-11 | Optiphase, Inc. | Demodulator and method useful for multiplexed optical sensors |
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| CN104197966A (zh) * | 2014-08-20 | 2014-12-10 | 中国科学院半导体研究所 | 一种抗调制深度漂移的光纤光栅的解调方法 |
| CN105067017A (zh) * | 2015-06-02 | 2015-11-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的生成载波相位pgc解调方法 |
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|---|
| 江磊: "光纤水听器阵列信号实时解调系统设计与实现", 《压电与声光》 * |
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| CN107860407A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-03-30 | 华中科技大学 | 一种迈克尔逊声传感器的解调方法及装置 |
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| CN106969787B (zh) | 2019-10-15 |
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