谐振式液体密度传感器的频率解算方法研究

为实现高精度测量谐振式液体密度传感器的输出信号频率,在现有的FFT频率解算理论基础上,引入更符合实际情况的加窗插值FFT频率解算方法,并分析频率变化以及噪声对解算结果的影响。通过Matlab仿真实验对该方法中常用的窗函数进行对比分析,最终选择加入Rife_Vincent窗的插值FFT算法作为输出信号频率的解算方法,并在所设计的硬件系统上进行了实验验证,结果表明,采用加Rife_Vincent窗的插值FFT算法解算传感器输出信号的频率,其解算误差小于0.1Hz,解算精度高且易于实现。     

变速变姿态下飞机燃油体积解算技术

为准确测量飞机不规则油箱内的燃油体积,在传统的查表插值法基础上,提出了基于等效传感器的自适应步长切割法（ASCM）,用于建立燃油质量特性数据库,通过引入等效传感器概念,实现了不同姿态下多传感器的信息融合;该方法根据切片截面积的变化率调整切割步长,从而减小了燃油体积解算时的插值误差;利用多传感器的输出值实现了燃油平面的最小二乘（LMS）拟合,当有效传感器较少时,再结合等效燃油平面姿态角拟合燃油平面,消除了加速度对燃油平面的影响;对传统的三维查表插值法进行改进,减小了由于燃油平面姿态角插值引起的误差。基于UG二次开发,设计了燃油体积解算平台。实际油箱CAD仿真验证结果表明:该方法所建的数据库数据规模小,燃油解算速度快,实现了加速度和姿态误差修正,并减小了差值误差,进一步提高了燃油的测量精度。      

高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。     

全相位FFT频率测量在调频激光测距技术中的应用

调频连续波激光测距技术在常见的非合作目标激光测距技术中,目前具有最高的测量精度,其原理是对激光的光频进行线性调制,通过测量发射信号和回波信号的频率差反推目标的距离。因此频率测量精度对于距离测量精度具有决定性影响。传统FFT由于存在频谱泄露,且频谱细化方法从根本上受限于FFT的精度,导致测量精度低。全相位FFT较好的解决了频谱泄露的问题,具有相位不变性。本文提出将全相位FFT方法应用于调频激光测距,采用时移相位差法对频率进行测量,在MATLAB环境下对试验获取的数据进行频率解算并计算目标距离。试验证明,全相位FFT应用于调频激光测距数字信号处理时,在大于50m距离处测距误差小于0.3mm,达到了良好的应用效果。     

谐振式液体密度传感器压电激励与检测的实现

本文利用正压电效应和逆压电效应,实现谐振式液体密度传感器的压电激励与压电检测,原理简单、功耗低、检测方便。设计了基于该激励和检测方式的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)电路,当传感器的输出信号发生较大变化时,激励信号的增益可随输出信号的幅值进行自动调节,使输出信号的幅值保持稳定。该电路具有结构简单,适应性好,可靠性高,调节速度快等优点。同时,对所设计的谐振式液体密度传感器进行了标定实验,该密度传感器的精度约为±1.0kg/m³,重复性约为±0.05%,可以实现液体密度的高精度实时在线测量。     

一种时间欠采样实时频率和二维角估计方法

提出了用均匀平行线阵和阵元输出信号的时间延迟估计时间欠采样来波频率、方位角和仰角的方法.该算法在DFT波束空间使用PRO-ESPRIT方法,实现频率无模糊估计,完成来波信号频率和角度的估计.频率间接估计算法是先估计数字频率,然后用数字频率求模拟频率,其估计方差比直接估计算法的方差要小几个数量级.仿真实验表明了算法的有效性.     

一种时间欠采样实时频率和二维角估计方法

提出了用均匀平行线阵和阵元输出信号的时间延迟估计时间欠采样来波频率、方位角和仰角的方法．该算法在ＤＦＴ波束空间使用ＰＲＯＥＳＰＲＩＴ方法,实现频率无模糊估计,完成来波信号频率和角度的估计．频率间接估计算法是先估计数字频率,然后用数字频率求模拟频率,其估计方差比直接估计算法的方差要小几个数量级．仿真实验表明了算法的有效性．     

涡街流量计信号处理方法与实现

设计一种基于变增益运算放大器和带通开关电容滤波器的新型涡街流量计信号处理电路.单片机利用模拟数字转换电路(A/D)实时检测涡街流量计传感器输出信号的幅度和频率,同时利用数字模拟转换电路(D/A)对变增益运放进行控制,为后续的信号检测电路提供幅度相对稳定的有效信号.带通开关电容滤波器在单片机的控制下实时跟踪变增益运放输出的信号频率,保证带通滤波器的中心频率接近信号频率,以达到良好的滤波效果.滤波后信号通过单片机进行频率信息的精确计算以及流量的解算.实验结果表明,变增益运算放大电路有效解决了涡街流量计传感器输出信号幅度变化范围大而造成的放大电路复杂,分段放大信号幅度不连续等问题;带通滤波器通过单片机实时调整中心频率,对信号中各种干扰起到较好滤波效果.      

GPS载波相位时间传递软件的实现

研究了基于精密单点定位原理的GPS载波相位时间传递方法的数学模型和数据处理方法,设计了相应的程序流程,并基于Visual C++和Fortran混合编程的方式编写了相应的计算程序GPSCPTT V1.0。采用实际观测数据进行实验验证,结果表明,软件可以实现高精度的时间传递。     

一种基于等效采样的周期信号谐波分析方法

为了突破周期信号谐波分析中采样保持与模数转换时间对分析信号频率范围的限制,将准均匀采样与等效采样相结合,提出了一种新的等效采样周期信号谐波分析方法。首先,给出了在奇数个信号周期内进行2的整数次方次均匀采样的等效采样谐波分析理论;其次,计入定时时钟周期对采样时间的影响,在等效采样中结合准均匀采样以实现同步采样;进一步分析了采样过程中的时间离散与幅值量化所带来的谐波分析误差;最后,给出了新的等效采样谐波分析的具体算法。借助含有小幅谐波分量的实验信号对等效采样谐波分析算法进行了数值仿真。理论分析和数值仿真均表明：新方法有效拓宽了分析信号的频率范围,并且可直接利用FFT进行快速计算。     

毫米波调频引信的优化二维FFT信号处理算法

针对毫米波调频引信对目标距离速度信息联合估计的问题，提出一种基于相对距离评价函数优化的二维快速傅里叶变换（FFT）信号处理算法。首先，通过分析二维FFT算法实际测距测速精度与FFT点数的关系，建立了优化数学模型，利用相对距离评价函数对数学模型求解，得到FFT点数最优解；然后，采样将差频信号数据转换成二维数据矩阵，分别对矩阵的行列进行相应FFT变换；最后，通过提取峰值点的坐标估计目标的距离速度信息。结果表明:该算法有效提高了传统二维FFT算法的测距测速精度，并且满足实时性要求，能够同时提取毫米波调频引信的目标距离速度信息。      

基于频偏校正的频率估计算法误差分析

介绍了基于频偏校正的频率估计算法原理,给出了算法在高斯白噪声背景下进行复正弦信号频率估计的标准差计算公式.在采样点数为N的情况下,对m的取值进行优化,得到当m取最接近N/3的整数时,算法的标准差达到最小值.Monte Carlo仿真试验结果表明:m取最接近N/3的整数时,频偏校正算法的标准差小于比值法(加汉宁窗)和相位差法,且在偏离FFT(Fast Fourier Transforms)离散谱线的频率变化范围内比较平缓.当信噪比较大时,优化取值后的算法标准差比m取最接近N/2的整数时小,且更加逼近克拉美-劳下限.     

基于全相位FFT的感应式磁力仪频谱校正方法研究

基于法拉第电磁感应定律的感应式磁力仪是用于测量低频磁场的空间探测仪器,常具有在轨FFT频谱分析功能,直接获得波动磁场的频率及幅度等信息.利用FFT方法对截断信号进行计算时,整周期采样会产生频谱泄露和栅栏效应,频谱信息产生偏差,而影响实时监测磁场变化的准确性.全相位FFT与常规FFT相比,有相位不变性和良好的抑制频谱泄露能力.采用基于全相位FFT的时移相位差方法(apFFT/apFFT)校正在研的某卫星感应式磁力仪直接采集的波形数据.仿真和实验结果表明,apFFT/apFFT方法可有效提高感应式磁力仪低频磁场测量的频谱准确性.研究工作为提高感应式磁力仪科学数据的应用水平奠定了基础,为下一代星载感应式磁力仪在轨频谱分析提供了一种可能的新方法.      

消除数据调制影响的FFT捕获方法

在利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)捕获扩频信号的过程中,为了提高捕获精度,会遇到基带数据调制影响捕获性能的问题.主要分析了基带数据符号跳变影响FFT捕获性能的原因:在频域内造成待检测信号的幅度衰减以及频点偏移.提出了一种解决此问题的方法:通过对I和Q两路信号的运算,构造一个不受数据调制影响的复信号,对此信号作FFT,完成捕获.给出了此方法的MATLAB仿真,以及基于现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)的实现方案.实验数据表明,此方法消除了基带数据调制对FFT捕获性能的影响,且在相等积分时间的条件下,比常用方法的捕获精度提高了一倍.      

高动态环境下GPS信号捕获研究

高动态环境信号的捕获是GPS接收机的关键技术,接收机处于高速运动的状态使GPS信号产生相位延迟和多普勒频移,增加了信号的捕获难度。分析了滑动相关捕获和基于FFT捕获两种算法,给出了基于FFT捕获算法的FPGA实现架构,并采用GPS信号仿真器对该设计的可行性进行了捕获验证。结果表明：在导航星相对载体的速度为1 000m/s,加速度为5g的情况下,基于FFT捕获算法可以实现信号的可靠捕获。     

Accuracy analysis of GNSS-IR snow depth inversion algorithms

In recent years, with the continuous development of Global Navigation Satellite System (GNSS), it has been applied not only to navigation and positioning, but also to Earth surface environment monitoring. At present, when performing GNSS-IR (GNSS Interferometric Reflectometry) snow depth inversion, Lomb-Scargle Periodogram (LSP) spectrum analysis is mainly used to calculate the vertical height from the antenna phase center to the reflection surface. However, it has the problem of low identification of power spectrum analysis, which may lead to frequency leakage. Therefore, Fast Fourier Transform (FFT) spectrum analysis and Nonlinear Least Square Fitting (NLSF) are introduced to calculate the vertical height in this paper. The GNSS-IR snow depth inversion experiment is carried out by using the observation data of P351 station in PBO (Plate Boundary Observatory) network of the United States from 2013 to 2016. Three algorithms are used to invert the snow depth and compared with the actual snow depth provided by the station 490 in the SNOTEL network. The observations data of L1 and L2 bands are respectively used to find the optimal combination between different algorithms further to improve the accuracy of GNSS-IR snow depth inversion. For L1 band, different snow depths correspond to different optimal algorithms. When the snow depth is less than 0.8 m, the inversion accuracy of NLSF algorithm is the highest. When the snow depth is greater than 0.8 m, the inversion accuracy of FFT algorithm is higher. Therefore, according to the different snow depth, a combined algorithm of NLSF + FFT is proposed for GNSS-IR snow depth inversion. Compared with the traditional LSP algorithm, the inversion accuracy of the combined algorithm is improved by 10%. For L2 band data, the results show that the accuracy of snow depth inversion of various algorithms do not change with the variations of snow depth. Among the three single algorithms, the inversion accuracy of FFT algorithm is better than that of LSP and NLSF algorithms.     

重力卫星高精度测距系统观测量的降速率滤波算法

在卫星时频传递、矢量测量技术领域，有效观测数据的高精度滤波处理十分重要，其基本要求是在保留有效观测信息的同时能够降低噪声干扰，实现原始信息的高效、高精度传递。以中国地球重力场测量卫星高精度测距系统的工程研制为背景，为实现高频噪声抑制、保留低频重力场信息，基于对FIR滤波器结构的优化和窗函数的改进，提出了一种对10 Hz采样率的原始测距数据降速率、降噪滤波的算法。相比其他类似算法，所提方法同时具备降速滤波和差分运算两种功能，噪声抑制抑制度优于44%，且频率截止特性陡峭，第一旁瓣抑制度达到–94 dB。该算法在提高测距精度、充分保留重力场信息的同时，实现了地面数据后处理流程的简化，为微波测量系统、激光测量系统的数据处理提供了一种优选方案。     

基于FFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术的研究

为了消除直接扩频系统中的窄带干扰,采用变换域中的频域抗窄带干扰方法。根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅里叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制。采用Verilog HDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述,最后在硬件测试平台上进行性能测试,测试结果表明带有窄带干扰的扩频序列通过窄带抑制模块后能够有效抑制窄带干扰。