微弱信號檢測技術(shù)的研究進展

微弱信號檢測技術(shù)的研究進展

1微細信號檢測弱信號檢測是測量技術(shù)的一個綜合技術(shù)分支。利用電子、信息論和物理方法分析噪聲產(chǎn)生的原因和規(guī)律，研究測量信號的性質(zhì)和相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)和恢復背景噪聲覆蓋的微信號。微弱信號檢測技術(shù)研究的重點是如何從強噪聲中提取有用信號,探索采用新技術(shù)和新方法來提高檢測系統(tǒng)輸出信號的信噪比。在測量淹沒在背景噪聲中的微弱信號時,必須對信號進行放大。然而由于微弱信號本身的漲落、背景和放大器噪聲的影響,測量靈敏度會受到限制。因此,微弱信號的檢測有以下三個特點:(1)需要噪聲系數(shù)盡量小的前置放大器,并根據(jù)源阻抗與工作頻率設(shè)計最佳匹配:(2)需要研制適合微弱信號檢測原理并能滿足特殊需要的器件;(3)利用電子學和信息論的方法,研究噪聲的成因和規(guī)律,分析信號的特點和相干關(guān)系。微弱信號檢測目前在檢測理論方面重點研究的內(nèi)容有:(1)噪聲理論和模型及噪聲的克服途徑;(2)應用功率譜方法解決單次信號的捕獲;(3)少量積累平均,極大改善信噪比的方法;(4)快速瞬變的處理;(5)對低占空比信號的再現(xiàn);(6)測量時間的減少及隨機信號的平均;(7)改善傳感器的噪聲特性;(8)模擬鎖相量化與數(shù)字平均技術(shù)結(jié)合。常規(guī)的微弱信號檢測方法主要包括時域的相關(guān)方法、取樣積分方法和頻域的譜分析方法等。然而,這些方法都有一定的局限性,主要表現(xiàn)在所能檢測到的微弱信號的信噪比門限值較高。近年來,隨著對非線性系統(tǒng)研究的不斷深入,提出了諸如諧波小波、混沌、隨機共振等新的理論和方法,為微弱信號檢測開創(chuàng)了新的思路。2不同的識別原理和應用2.1低信噪比lpf鎖相放大器頻譜遷移法抑制噪聲的原理是:用調(diào)制器將支流或慢變信號的頻譜遷移到調(diào)制頻率ω0處,再進行放大,以避開1/f噪聲的不利影響。利用相敏檢測器實現(xiàn)調(diào)制信號的解調(diào)過程,可以同時利用頻率ω0和相角uf071進行檢測,噪聲與信號同頻又同相的概率很低。用低通濾波器來抑制寬帶噪聲。低通濾波器的帶寬可以做得很窄。鎖相放大器對信號頻譜進行遷移的過程如圖1所示。調(diào)制過程將低頻信號Vs乘以頻率為ω0的正弦載波,從而將其頻譜遷移到調(diào)制頻率ω0的兩邊,之后進行選頻放大,這樣就不會把1/f噪聲和低頻漂移也放大了,如圖1(a)所示,圖中虛線表示1/f噪聲和白噪聲功率譜密度。經(jīng)交流放大后,再用相敏檢波器(PSD)將其頻譜遷移到直流(ω=0)的兩邊,用窄帶低通濾波器(LPF)濾除噪聲,就得到高信噪比的放大信號,如圖1(b)所示,圖中用虛線表示LPF的頻率響應曲線。只要LPF的帶寬足夠窄,就能夠有效改善信噪比。鎖相放大器具有中心頻率穩(wěn)定,通頻帶窄,品質(zhì)因數(shù)高等優(yōu)點,因而得到廣泛應用。常用的模擬鎖相放大器雖然速度快,但是參數(shù)穩(wěn)定性和靈活性差,而且在與微處理器通信時還需要轉(zhuǎn)換電路。傳統(tǒng)數(shù)字鎖相放大器一般使用高速A/DC對信號進行高速采樣,然后使用比較復雜的算法進行鎖相運算,運算量很大,這對微處理器的速度要求很高。現(xiàn)在提出的新型鎖相檢測電路是模擬和數(shù)字處理方法的有機結(jié)合,它將待測信號和參考信號先相乘,其結(jié)果再通過高精度型A/DC采樣,然后再作處理,運算量較前者降低,因此降低了對處理器的運算能力和速度的要求,算法和電路更加簡單。鎖相放大器已被廣泛應用到物理、化學、天文、電子技術(shù)、通信、生物醫(yī)學等研究領(lǐng)域中。2.2諧波小波仿真小波變換的思想來源于伸縮和平移方法,其概念是在1984年由法國地球物理學家J.MorLet正式提出的。Mallat于1987年將計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)的多分辨率分析思想引入到小波分析中,提出了多分辨率的概念,并提出了相應的分解和重構(gòu)算法。研究表明,小波分析可以成功地進行非平穩(wěn)信號、帶有強噪聲的信號等的分析與檢測。但是,常用的基于二進的小波具有明顯的局限性,而且在頻域具有明顯的移相特性。常用的某些二進小波不具有明顯的表達式,只能給出濾波器系數(shù)的數(shù)值,不便于信號的細節(jié)分析和頻域分析。1993年,Newland提出的諧波小波在信號分解過程中可保持數(shù)據(jù)信息量不變,算法實現(xiàn)簡單,且具有明確的表達式。同時,諧波小波還具有相位定位特性。諧波小波的這些優(yōu)點使其在信號處理中得到應用。在諧波小波分解的基礎(chǔ)上對微弱振動信號進行頻域頻段提取,并與“二進”特性的小波提取結(jié)果進行對比,提取所關(guān)心頻段的數(shù)據(jù)點,并重構(gòu)信號。以下是強噪聲背景下微弱周期信號的頻率提取的計算機仿真,其時間序列如圖2(a)所示。利用諧波小波變換對信號進行5層分解,重構(gòu)信號如圖2(b)所示,可看出噪聲信號基本上被消除,僅保留了周期信號。圖2(c)為用諧波小波對原信號進行分解后,在頻域中的譜圖,從中可看出該譜圖清楚準確,噪聲信號譜基本上已消除干凈。為便于比較,還分別利用二進小波和FIR帶通濾波對上述信號進行處理,其譜圖分別如圖2(d)和圖2(e)所示。從3個譜圖中可以看出:FIR帶通濾波的泄漏嚴重,能量散布于整個頻段內(nèi),效果最差;二進小波包分析仍存在干擾與泄漏,且該分析方法需要信號的分解、提取、重構(gòu)和快速傅里葉變換;而諧波小波分解具有明顯的優(yōu)勢,它能使噪聲譜基本消除干凈,并且方法也相對簡單得多。諧波小波具有的優(yōu)良的信號頻域識別能力已成為分析電力系統(tǒng)非平穩(wěn)諧波畸變、機械振動、雷達回波信號和電視圖像等信號時進行噪聲濾波的有力工具。2.3duffing方程傳統(tǒng)的信號檢測方法是采用線性濾波的方法來提取信號,在背景噪聲較強的情況下,此方法一般會失效。而在機械工程、自動化、通訊和電子對抗等領(lǐng)域,常常需要判斷特定規(guī)律的微弱信號是否存在。因此,一項迫切的任務是尋找新的檢測方法?；煦鐟B(tài)是某些非線性系統(tǒng)所特有的一種運動狀態(tài)。雖然混沌運動具有隨機性,但描述其運動的方程是確定的,如著名的Duffing方程、Lorenz方程和Vandpul方程等,其中Duffing方程是非線性系統(tǒng)中研究得比較充分的數(shù)學模型。由混沌理論可知:一類混沌系統(tǒng)在一定條件下對小信號具有敏感性的同時對噪聲具有免疫力,因此使得它在信號檢測中非常具有潛力。由非線性理論可知:對于一個非線性系統(tǒng),當其敏感參數(shù)在一定范圍存在攝動時.將引起其周期解發(fā)生本質(zhì)變化。由此可利用非線性系統(tǒng)的周期解所發(fā)生的本質(zhì)變化來檢測微弱信號。采用Duffing振子作為非線性系統(tǒng)來檢測微弱信號,讓Duffing振子處于混沌和周期解之間的臨界狀態(tài),將待測信號作為Duffing振子周期策動力的攝動,通過Duffing振子對噪聲和目標信號的不同反應來檢測目標信號。當待測信號經(jīng)過Duffing振子時,噪聲雖然強烈,但對系統(tǒng)狀態(tài)的改變無影響,見圖3(a)。而對于特定的目標信號,即使其幅度較小,也會使系統(tǒng)發(fā)生大幅度周期相變,見圖3(b)。通過辨識系統(tǒng)狀態(tài),可以清楚地檢測出特定信號是否存在。混沌理論的應用探索研究已逐漸深入自動化、保密通信、電子對抗、油氣勘探、醫(yī)學和生態(tài)學等許多領(lǐng)域,特別是近年來混沌振子在弱信號檢測中的應用發(fā)展較快,已成為當代非線性科學研究中的一個熱門課題。2.4隨機共振檢測隨機共振現(xiàn)象可以在諸如單穩(wěn)體系、可激發(fā)體系和無閥值體系等多種體系中發(fā)生。在物理、化學和生物等科學領(lǐng)域中系統(tǒng)都曾觀察到隨機共振現(xiàn)象。隨機共振作用一直吸引著科學家的興趣,尤其在系統(tǒng)模型的選擇和信號的檢測方面,情況更是如此。隨機共振即非線性體系在噪聲的協(xié)助下無序的微弱信號能夠向有序方向轉(zhuǎn)化的過程。但其實現(xiàn)必須具備三個前提條件,即:具有分隔不同穩(wěn)定點的勢壘、輸入的弱信號和噪聲。如果具備了這三個條件并且達到匹配時,則系統(tǒng)的響應和噪聲強度相關(guān)聯(lián),可以把系統(tǒng)對弱信號的響應看作噪聲強度的函數(shù)。以下是分別使用隨機共振、快速傅里葉方法(FFT)和小波變換(WT)仿真處理結(jié)果的比較。圖4(b)是由圖4(a)峰信號迭加隨機噪聲構(gòu)成。隨機共振檢測結(jié)果如圖5所示。圖6(a)和(b)分別為使用WT方法和FFT方法的結(jié)果。結(jié)果顯示,WT、FFT在這種情況下不能檢測出信號。理論上WT、FFT和隨機共振方法檢測弱信號問題的機理不同,WT和FFT是應用窄帶過濾并從不同頻率的噪聲中檢出信號,頻寬Δν依賴于時域Δt。當信號被噪聲湮沒時,理論上檢測信號的頻率必須在整個Δt范圍,但是實際上實現(xiàn)比較困難。隨機共振方法是在噪聲的協(xié)同作用下,利用統(tǒng)計手段而得到結(jié)果。隨機共振為強噪聲背景下的弱信號檢測與處理提供了一條新的途徑,可以預期,隨機共振在信號處理、機械故障診斷,特別是信號檢測領(lǐng)域?qū)l(fā)揮更大的作用。2.5測量方法的選取測量靈敏度的理論取決于在電路中的電阻所產(chǎn)生的噪聲。電壓噪聲是與電阻、帶寬和絕對溫度乘積的平方根成正比的。由金屬電阻產(chǎn)生的噪聲電壓可以用下述公式來計算:其中:V=在源電阻上產(chǎn)生的噪聲電壓有效值;K=波爾茲曼常數(shù),1.38×10-23焦耳/K;T=以開爾文為單位的源的絕對溫度;B=以赫茲為單位的噪聲帶寬;R=以歐姆為單位的源電阻。圖7給出了在室溫為300K、響應時間為0.1-10秒范圍的電壓測量理論極限。從圖7可見,高的源電阻值限制了電壓測量的靈敏度。在源電阻為1MΩ時對于1μV的測量已經(jīng)接近理論極限了。這時候采用通常的數(shù)字多用表是無法完成這類測量的。除了電壓或電流的靈敏度不夠之外,數(shù)字多用表的輸入偏置電流也很大,這些特性會引起測量誤差。對于較高的電壓靈敏度要求,如果源電阻較低,則納伏表是測量非常接近理論極限信號電平的更好選擇。圖8給出了各種源電阻下典型的數(shù)字多用表、納伏表、納伏前置放大器和靜電計的測量極限值。表1對比了常規(guī)檢測儀器與微弱信號檢測方法所能達到的最高分辨率和信噪改善比(SNIR),表中最后一行是專門從事微弱信號檢測儀器生產(chǎn)的Keithley公司的產(chǎn)品近年能夠達到的指標。從這些指標中可以看出微弱信號檢測儀器技術(shù)發(fā)展的大致水平。3有關(guān)譜線檢測的幾種方法(1)利用鎖相放大技術(shù)進行視頻微弱信號提取是指將窄帶低頻信號或者通過激勵方式轉(zhuǎn)化成在低頻基帶上調(diào)幅信號的直流、緩變微弱信號進行前置放大后,經(jīng)頻譜搬移和低通濾波獲取信號真實值的一種信號提取方法。該方法能克服工頻干擾的影響;避開1/f低頻噪聲;避免直流放大器的溫度、零點漂移:抑制噪聲,極大地提高信噪比。因此該技術(shù)在等離子腐蝕監(jiān)測、光纖瓦斯傳感器、車輛溫度測試、掃描電子顯微鏡、生物醫(yī)學信號等領(lǐng)域獲得了廣泛的應用。(2)將信號稀疏分解思想應用于通信、雷達、聲納等領(lǐng)域的信號檢測。信號稀疏分解采用MP(MatchingPursuit)算法實現(xiàn)。原子采用正弦波模型,通過對正弦波模型伸縮和平移形成過完備原子庫。由MP分解結(jié)果,可檢測出淹沒在強噪聲環(huán)境中的微弱正弦信號的幅度、頻率和初相位參數(shù),從而恢復為待檢測的微弱正弦信號。此方法在-40dB極低信噪比環(huán)境下可以同時檢測多個正弦信號。(3)自相關(guān)方法與混沌相結(jié)合檢測正弦信號,比只采用混沌系統(tǒng)檢測正弦信號時的信噪比工作門限又降低了20dB;用于檢測微弱信號時,輸出信噪比門限的確很低。(4)強噪聲背景中未知微弱信號的一種簡便檢測方法:針對實際應用中的未知微弱信號的檢測,特別是完全被噪聲淹沒情況下微弱信號的檢測問題,根據(jù)白噪聲零均值的特性,利用將信號按時間分段后延時累加的方法和白噪聲信號在任一時間t均值為零這一特性,將強噪聲信號分斷延時,到某一時刻累加,由此時刻所得的隨機變量的均值是否為零來判斷t時刻以前的信號中是否含有有用信號。利用這種檢測方法可以在未知微弱信號波形的情況下,對強噪聲背景中的微弱信號進行有效的檢測。(5)在低頻通信系統(tǒng)中應用數(shù)字式平均法可以有效地提高接收端的信噪比。線性累加平均算法、歸一化平均算法和指數(shù)平均算法在低信噪比時,都能顯著地提高信噪比,但是線性累加平均算法在數(shù)據(jù)量較大時,容易過載,所以在實際應用中大部分采用的是后兩種方法。(6)微弱信號檢測的理論和方法研究,已經(jīng)形成了基于線性系統(tǒng)和平穩(wěn)噪聲的條件的最佳檢測理論和方法,提高了信息傳輸和提取的有效性、可靠性。對于一些實際系統(tǒng)要根據(jù)具體的信號和噪聲統(tǒng)計特性,參照最佳檢測原則,尋找適當?shù)臋z測方法。例如射電望遠鏡和微波遙感器所用的微波輻射計,就是根據(jù)檢測目標是以類似噪聲形式表現(xiàn)的輻射信號,通過