资源描述：
《微弱信号检测的基本原理与方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第21卷湖北师范学院学报(自然科学版)Vol.21第4期JournalofHubeiNormalUniversity(NaturalScience)No.4,2001微弱信号检测的基本原理与方法研究江国舟江超(湖北师范学院物理系,湖北黄石435002)摘要:论述检测微弱信号的基本原理,并详细论述了微弱信号检测的方法。关键词:SNIR;微弱信号检测;噪声中图分类号:TN911.2文献标识码:A文章编号:1009-2714(2001)04-0045-040引言微弱信号检测(WeakSignalDetection)是一门新兴的技术学科,应用范围遍及光、电、磁、声、热、生物、力
2、学、地质、环保、医学、激光、材料等领域。其仪器已成为现代科学研究中不可缺少的设备。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机及物理学的方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点与相关性,检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信躁比。对微弱信号检测理论的研究,探索新的微弱信号检测方法,研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一个热点。1微弱信号检测的原理下面我从信号处理系统的信躁比改善来简单地论述一下微弱信号检测的原理。信躁比改善的定义为:SNIR=输出功率信躁比/输入功率信躁
3、比。现在以输入系统的躁声为白躁声(电阻躁声)时来讨论SNIR的表达式。VsiVso信号处理系统Vni·Vno图1推导SNIR的示意图在图1中设信号处理系统的输入信号电压和输出信号电压分别为Vsi和Vso,输入躁声为带宽白躁声,2其躁声带宽为Bi,躁声功率谱密度为Sni,则输入躁声的均方值为Vni=Sni·Bi,若系统的电压增益为Kv(f),系统的躁声等效带宽为Be,则输出躁声的均方值为∞∞222Vn0=∫SniKv(f)df=SniKv(f)df=Sni·Be·Kv00∫0其中KM0=Vs0/Vsi,于是可得到系统的SNIR为:2222SNIR=(Vs0/Vn0)/(V
4、si/Vni)=KM0SniBi/KM0SniBe=Bi/Be〔收稿日期〕2001—05—20〔作者简介〕江国舟(1973—),男,助教,硕士生·45·由上式可以看到,信号处理系统的信躁比改善等于输入(白)躁声带宽与系统的躁声等效带宽之比。因此,减少系统的躁声等效宽度便可以提高系统的输出信躁比。对于信躁比小于1的被躁声淹没的信号,只要信号处理系统的躁声等效带宽做得很小,就可以将信号(或信号携带的信息)从躁声中提取出来,这就是通常的微弱信号检测的指导思想之一。2微弱信号检测的方法人们要检测种类繁多的信号,只有根据不同信号、不同的要求、不同的条件采用不同的检测方法,这才是一
5、种正确的选择。下面我们给出几种方法。2.1窄带滤波法使用窄带滤波器,滤掉宽带躁声只让窄带宽信号通过(仅有极少量窄带躁声通过)。白躁声上面已分析,下面我对1/f躁声的情况进行简单分析。设1/f躁声通过一个带宽B=f2-f1的滤波器后。1/f躁声的功率谱密度为K0·1/f,则输出躁声电压均方值:ff222122122En0=∫KMK0õdf=KMK0df=KMK0ln〔(f2-f1+f1)/f1〕=KMK0ln(1+B/f1)ff∫ff11上式可看出B越小,即通频带愈窄,躁声电压均方值愈小,抑制躁声能力愈强。可把信号检测出来,对于任何单个脉冲信号(方波、正弦波等)可认为它的
6、带宽为△t,为了检测单次信号,滤波器B≥△f=1/△t,且信躁比改善SNIR≤△fm·△t(△fm为躁声带宽)。窄带滤波法能减少躁声对有用信号的影响。滤除掉通频带以外躁声,提高信号的信躁比。但是,由于一般滤波器的中心频率不稳定,不能满足更高的滤除躁声的要求。2.2双路消躁声由于信号与躁声性能完全不同,信号一般为一些变化规律已知的量,而躁声是一些随机量满足统计规律。根据这个条件我们设计出了一种双路消躁法的原理图,如图2。当随机性的躁声从两路到达加法器时,极性正好相反,经过加法器相加后把躁声消掉。只有少数强躁声才通过阀值电路而产生本底计数,根据统计规律。本底计数时间较长时为
7、恒定值。故可以先测出它,然后从总计数中把它减掉得到信号计数。这种方法只能检测到微弱的正弦信号是否存在,而不能复现信号波形。窄带通滤波器f0AC放大器∫中心频率远距离正弦检波积分阀+值计信号与躁声电数路窄带通滤波器fAC放大器0∫中心频率检波积分图2双路消躁法的原理图2.3同步累积法利用信号的重复性,躁声的随机性,对信号进行重复累积(几次),使SNIR提高,但需耗费时间。下面给出详细的分析:重复累积几次后输出信号与躁声分别为躁声:nn222n22222Vn0=∑Vni]Vn0=∑Vni=(Vn1+Vn2+⋯+Vnn)=nVn=n·Vn=nE
