一种信号处理方法及系统与流程

本发明涉及传感器技术领域，尤其涉及一种信号处理方法及系统。

背景技术：

相位生成载波(phase-generatedcarrier，简称pgc)解调算法可用于对干涉型光纤传感器信号进行解调。pgc解调算法分为微分交叉相乘法(differential-and-cross-multiplying，简称dcm)和反正切法(arctan)两类。dcm类算法的解调结果受光干涉强度和调制深度的影响，当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。反正切类算法可以通过相除消除干涉强度对解调结果的影响，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而引起严重的谐波失真。

对于光干涉强度的影响，传统的dcm类算法通过增加复杂的自动增益控制(autogaincontrol,简称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。为了解决反正切类算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；反正切类算法目前有相关方案解决调制深度的影响。但是，反正切法的一个主要问题是正切函数的非单调性，影响反正切解调结果。

技术实现要素：

本发明的目的在于，解决现有传感器技术中存在的光干涉强度和调制深度的波动影响信号解调结果的问题，提供了一种信号处理方法及系统，能够对因光干涉强度和调制深度产生的幅度因子进行实时快速估计，对输出信号进行幅度修正，以获得更准确的待探测信号。

为了实现上述目的，一方面，本发明提供了一种信号处理方法。该方法包括步骤:建立初始信号的函数，并根据初始信号的函数对初始信号进行解调，以获取输出信号的函数；输出信号的函数包含幅度因子；对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果对输出信号的函数进行计算，以获取待探测信号。

优选地，根据初始信号的函数对初始信号进行解调，以获取输出信号的函数具体包括：根据初始信号的函数，采用调制信号与初始信号进行混频，并通过低通滤波获取低频信号函数；对低频信号函数进行计算以获取输出信号的函数。

优选地，对低频信号函数进行计算以获取输出信号的函数具体包括：采用微分交叉相乘算法对低频信号函数进行计算，得到第一计算结果；采用差分算法、积分算法和高通滤波对第一计算结果进行计算，以获取输出信号的函数。

优选地，对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果对输出信号的函数进行计算，以获取待探测信号具体包括：根据低频信号函数推导出正椭圆函数，利用最小二乘法对正椭圆函数进行拟合，以对正椭圆函数的相关参数进行估计；根据相关参数的估计结果对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果和输出信号的函数，获得待探测信号。

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，b²ghj1(c)j2(c)为幅度因子，b为光干涉强度，c为调制深度，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，正椭圆函数为：

其中，i1f和i2f为低通滤波后的低频信号，b为光干涉强度，c为调制深度，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。

另一方面，本发明提供了一种信号处理系统。该系统包括第一处理模块和第二处理模块。第一处理模块用于建立初始信号的函数，并根据初始信号的函数对初始信号进行解调，以获取输出信号的函数；输出信号的函数包含幅度因子。第二处理模块用于对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果对输出信号的函数进行计算，以获取待探测信号。

优选地，第一处理模块具体用于：建立初始信号的函数，根据初始信号的函数，采用调制信号与初始信号进行混频，并通过低通滤波获取低频信号函数；对低频信号函数进行计算以获取输出信号的函数；输出信号的函数包含幅度因子。

优选地，第一处理模块具体用于：建立初始信号的函数，根据初始信号的函数，采用调制信号与初始信号进行混频，并通过滤波获取低频信号函数；采用微分交叉相乘算法对低频信号函数进行计算，得到第一计算结果；采用差分算法、积分算法和高通滤波对第一计算结果进行计算，以获取输出信号的函数。

优选地，第二处理模块具体用于：根据低频信号函数推导出正椭圆函数，利用最小二乘法对正椭圆函数进行拟合，以对正椭圆函数的相关参数进行估计；根据相关参数的估计结果对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果和输出信号的函数，获得待探测信号。

本发明提供的一种信号处理方法及系统，能够对因光干涉强度和调制深度产生的幅度因子进行实时快速估计，对输出信号进行幅度修正，以获得更准确的待探测信号。

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示意图；

图2为实验时图1中幅度因子估计值与实际值的对比图；

图3为另一实验时图1中幅度因子估计值与实际值的对比图；

图4为本发明实施例提供的一种信号处理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案作进一步的详细描述。

图1为本发明实施例提供的一种信号处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括步骤101-102：

步骤101:建立初始信号的函数，并根据初始信号的函数对初始信号进行解调，以获取输出信号的函数，输出信号的函数包含幅度因子。

具体地，建立初始信号的函数，根据初始信号的函数，采用调制信号与初始信号进行混频，并通过低通滤波获取低频信号函数；采用微分交叉相乘算法对低频信号函数进行计算，得到第一计算结果；采用差分算法、积分算法和高通滤波对第一计算结果进行计算，以获取输出信号的函数。

采用相位生成载波(phase-generatedcarrier，简称pgc)解调算法的光纤传感器中，经光电转换后的初始信号的函数为：

i＝a+bcos[ccos(ω0t)+φ(t)](1)

其中，i为初始信号，a为干涉光强直流量，b为光干涉强度，c为调制深度，ω0为调制频率，φ(t)为作用于光纤传感器探头的信号引起的相位差，包括待探测信号引起的相位差φs(t)和噪声引起的相位差φn(t)。

用贝塞尔(bessel)函数将式(1)展开为：

其中，i为输出信号，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。

根据公式(2)，采用幅度为g、角频率为ω0和幅度为h、角频率为2ω0的调制信号分别与初始信号进行混频，并分别通过低通滤波器后得到低频信号函数：

i1f＝-bgj1(c)sinφ(t)(3)

i2f＝-bhj2(c)cosφ(t)(4)

为了克服信号随外部的干扰信号的涨落而出现的消隐和畸变现象，采用微分交叉相乘法(differential-and-cross-multiplying，简称dcm)。从低通滤波器出来的低频信号分别通过微分电路，得到微分后信号的函数为：

i1d＝-bgj1(c)φ'(t)cosφ(t)(5)

i2d＝-bhj2(c)φ'(t)sinφ(t)(6)

采用交叉相乘算法，即公式(3)和(6)的两端分别相乘，公式(4)和(5)的两端分别相乘，得到：

i1e＝b²ghj1(c)j2(c)φ'(t)sin²φ(t)(7)

i2e＝b²ghj1(c)j2(c)φ'(t)cos²φ(t)(8)

对公式(7)和(8)表示的两路信号经积分运算放大器进行差分运算可以得到：

v'＝b²ghj1(c)j2(c)φ'(t)(9)

再经积分运算放大器进行积分运算可以得到：

v＝b²ghj1(c)j2(c)φ(t)＝b²ghj1(c)j2(c)[φs(t)+φn(t)](10)

公式(10)中，φs(t)为待探测信号引起的相位差，φn(t)为噪声引起的相位差。噪声为外部环境所造成的相位扰动项，通常情况下式缓变信号，所以通过高通滤波可以滤除噪声响。将公式(10)表示的信号经过高通滤波器滤除噪声项，可以得到输出信号的函数为：

v0＝b²ghj1(c)j2(c)φs(t)(11)

其中，v0为输出信号，b²ghj1(c)j2(c)为幅度因子，b为光干涉强度，c为调制深度，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。

公式(11)中，b²ghj1(c)j2(c)为幅度因子，由于光干涉强度b和调制深度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该幅度因子进行实时估计。

步骤102：对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果对输出信号的函数进行计算，以获取待探测信号。

具体地，根据低频信号函数推导出正椭圆函数，利用最小二乘法对正椭圆函数进行拟合，以对正椭圆函数的相关参数进行估计；根据相关参数的估计结果对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果和输出信号的函数，获得待探测信号。

根据公式(3)和(4)以及三角函数公式sin²φ(n)+cos²φ(n)≡1可以推到出下式：

公式(12)表示的函数为正椭圆函数，利用最小二乘法(ls)对公式(12)表示的椭圆曲线进行拟合，可以估计得到相关参数和b²g²的数值，进而得到幅度因子的估计数值。标准的正椭圆函数可以表示为：

x²+a1y²+a2＝0(13)

其中，x＝i1f，y＝i2f，a2＝b²g²。

公式(13)用矩阵可以表示为:

ya＝x(14)

其中，n为进行最小二乘估计时所用的数据长度。

根据公式(14)，可以推导出拟合结果为：

a＝(y^ty)^-1y^tx(15)

结合公式(11)可推导出幅度因子的平方表达式为：

b⁴g²h²j1²(c)j2²(c)＝a2²/a1(16)

根据第一类bessel函数的特点，即随着自变量的变化，函数值在0点上下波动，b²j1(c)j2(c)的数值可以为正也可以为负。为了减小输出结果对bessel函数的依赖关系，需要适当地选择调制深度，使j1(c)j2(c)最大，例如，可以将c的数值限定在[0,3.83]区间内使b²j1(c)j2(c)取正值。

利用公式(17)对公式(11)进行幅度修正，得到待探测信号为：

通过以下实验进一步证明本发明提出的一种信号处理方法的能达到的有益效果。

实验中，信号的采样频率为200khz，采用幅度为g＝1、角频率为ω0＝20khz和幅度为h＝1、角频率为2ω0＝40khz的调制信号分别与初始信号进行混频。低通滤波器的设置为：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。进行椭圆拟合时采用的数据长度n＝2000，即幅度因子估计更新间隔为10ms。

假设待探测信号为1khz单频信号，引起的相位变化幅度为0.8rad，对幅度因子的估计结果如图2所示，估计结果与实际值之间的相对误差为0.5％。

假设待探测信号为2khz以下的高斯噪声，待测信号引起的相位变化幅度为1rad，对幅度因子的估计结果如图3所示，相对误差为0.93％。可见对不同类型的待探测信号，本发明都能估计由于光干涉强度和调制深度引起的幅度因子。

由上述可知，本发明实施例提供的信号处理方法，能够对因光干涉强度和调制深度产生的幅度因子进行实时快速估计，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为本发明实施例提供的一种信号处理系统，如图4所示，该系统200包括第一处理模块201和第二处理模块202：

第一处理模块201用于建立初始信号的函数，并根据初始信号的函数对初始信号进行解调，以获取输出信号的函数；输出信号的函数包含幅度因子。

具体地，第一处理模块用于建立初始信号的函数，根据初始信号的函数，采用调制信号与初始信号进行混频，并通过滤波获取低频信号函数。采用微分交叉相乘算法对低频信号函数进行计算，得到第一计算结果；采用差分算法、积分算法和高通滤波对第一计算结果进行计算，以获取输出信号的函数。

第二处理模块202用于对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果对输出信号的函数进行计算，以获取待探测信号。

具体地，第二处理模块用于根据低频信号函数推导出正椭圆函数，利用最小二乘法对正椭圆函数进行拟合，以对正椭圆函数的相关参数进行估计；根据相关参数的估计结果对幅度因子进行估计，并根据幅度因子的估计结果和输出信号的函数，获得待探测信号。

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，能够对因光干涉强度和调制深度产生的幅度因子进行实时快速估计，对输出信号进行幅度修正，以获得更准确的待探测信号。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、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，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。