数字化相位比对精准获取信号频率及频率稳定度的方法与流程

文档序号:20364036发布日期:2020-04-10 23:53阅读:452来源:国知局
数字化相位比对精准获取信号频率及频率稳定度的方法与流程

本发明属于相位比对技术领域,尤其适用于不同标称频率的相位比对,具体是数字化相位比对精准获取信号频率的方法。



背景技术:

时间频率测量是目前测量精度最高的物理量,广泛应用于航空航天、卫星导航、通信、地质探测等领域。另外由于大量电压–频率转换的应用,广泛的物理量的测量转换为频率量的测量,这对于频率测量的精度提出了更高的要求。当然,频率源作为频率测量的标准,高精度的测量方法的实现,离不开高精度的频率源的支持,因此,高精度的频率源的研制,同样是提高频率测量精度的重要因素。随着科技的发展,高精度的频率源如高稳的晶体振荡器、原子钟、光钟等不断发展,也对时间频率量测量的稳定度与准确度提出的要求越来越高,此外随着技术的发展,精准导航等都需要对时间频率的高精度的测量。因此不断研究高分辨率的宽频率范围的频率测量技术对各个方面均存在深远的影响。

在对原子钟、高稳定度晶体振荡器进行相位比对,频率测量时,需要采用高分辨率的频标比对技术,差拍法、频差倍增法、双混频时差法等常用的频标比对技术。但是这些方法,都需要被测和参考信号的周期值相同或者有一定比例关系。传统的频率标准比对中,差频周期法,可直接对信号进行相位比对,但是由于差频周期大小难以确定和规范化等原因,无法避免死区和非线性误差对测量结果的干扰;双混频时差法将微差法与中介源法相结合,把两个比对信号分别与第三个辅助(中介)振荡器混频,通过两通道的对称性,成功的避免了死区和非线性对结果的干扰,提高了测量的分辨率,但是由于中介源的介入使得整个系统复杂度增加。传统的频率标准比对还存在很多缺点,例如功耗高、比对精度低、线路复杂等。由于现实中存在各种干扰因素和噪声的影响,频率漂移或者是相位扰动等现象就会经常出现,使得这样普遍存在的信号不能采用传统的相位比对方法,这时候就引入了一个新的概念,即广义的相位处理。广义的相位处理可以实现对任意信号间不受频率相同与否的限制而进行相位比对。本发明根据广义相位处理这一新概念在实现对不同频率信号直接相位比对的基础上将数字化技术和相位比对技术相结合,既精简了系统,还避免了死区和非线性误差等对测量结果的干扰。



技术实现要素:

为了实现不同标称频率信号的直接相位比较,本发明提供了一种数字化相位比对精准获取信号频率的方法,将比对周期拓展到一个最小公倍数周期,通过在最小公倍数周期内的信号的直接相位比对方法,该方法能实现不同标称频率信号的直接相位比较和高精度的频率稳定度测量。

本发明的技术方案是:数字化相位比对精准获取信号频率的方法,其特征在于:至少包括以下步骤:

1)利用基准信号作为模数转换器(adc)的时钟输入,模数转换器(adc)对被测信号幅值进行数字化采样;

2)对基准信号和被测信号两个频率信号进行电压和相位等效比对,获取两种频率信号的最小公倍数周期tminc;

3)以最小公倍数周期为间隔,选取n=100组适当的点,根据公式:

其中为每组数据点之间的相位差的大小,单位为度,f0为被测信号的频率,δt为每组数据之间在时间域的相位的差值,单位为秒;

通过公式(4)所得到的100组数据的时间域上的相位的差值,根据阿伦方差的相位频率稳定度的计算公式:

其中τ为最小公倍数周期的大小,δti即为式(4)中的δt。σy(τ)为所得到的频率稳定度的大小;

4)通过模数转换器(adc)进行采样达到鉴相的同时,利用fpga对被测信号在最小公倍数周期内对时钟脉冲进行计数,通过计数值和标准源的频率值得到被测信号的估计值f,再根据步骤4所得到的相位差值δt,

通过公式:

其中τ为最小公倍数周期的大小,f为被测信号的估计值。

由公式(6)和计数值的大小得到被测信号的频率值f±δf。

对基准信号和被测信号两个频率信号f1和f2,存在互为质数(即相互没有除了1以为的其他公约数)的两个正整数a和b,并且满足公式(1)和(2):

f1=a·f0式(1)

f2=b·f0式(2)

则称f0为最大公因子频率fmaxc,它对应的倒数即周期就是最小公倍数周期tminc,并且与f1和f2的周期呈严格的整数倍,关系由式(3)表示:

tminc=1/fmaxc=a/f1=b/f2=at1=bt2式(3)

对于呈稳定性的最小公倍数周期tminc的两信号,tminc也可以表示成信号间具有相同量化相位差出现的周期。

在步骤1)中对于被测信号的幅值进行数字化采样,利用基准信号作为模数转换器(adc)的时钟输入,adc的功能不仅仅是数字化转换处理,也起到了检相器作用,相位的检相量化关系,通过采集到的幅值来体现。

步骤2和步骤3中,选取适当的数据个数和误差大小,对量化幅值进行连续比对,查找相同特征点所出现的位置,得到每两个相同点之间的间隔的大小,并利用均值的方法消除组粗大误差,得到两个不同标称频率信号间的最小公倍数周期。

本发明的有益效果如下:

本发明可以实现不同标称频率信号的直接相位比对,将参考信号作为模数转换器(adc)的时钟输入对被测信号进行采样,得到被测信号的量化幅值,通过对量化幅值的连续比对,确定两个信号的最小公倍数周期,在最小公倍数周期内对两个信号进行等效比对,实现被测信号频率及频率稳定度的高精度测量。本发明使用数字化处理技术,通过对量化幅值进行比对即可得到最小公倍数周期的大小,简单直观。本发明能降低系统噪音等因素对测量结果的影响,实现高精度的频率稳定度测量,其基准信号为10mhz时,频率稳定度可达到10-13量级,该方法可被用于卫星导航、大地测量和电子对抗等多种对精度要求极高的时频领域。

附图说明

下面结合附图和实施例,对本发明作进一步说明:

图1是两个异频信号之间直接相位比对的波形图;

图2是数据采集处理框图;

图3是异频信号连续比对原理图;

图4是确定最小公倍数周期原理图。

具体实施方式

如图1所示,两个异频信号进行相位比对可以看到他们的相位差的变化是成周期性的,从δt、2δt、3δt到nδt(其中n和两个信号的频率有关),然后循环往复,在最小公倍数周期内对标称频率不同的两个信号进行等效比对,能有效地消除由于频率不同所带来的相位的变化,得到两个不同频率信号之间真正的相位变化量。

在图2中利用信号发生器产生被测信号,同时将晶振作为a/d的时钟信号,对被测信号进行采样,然后对采样的数据进行处理,消除各种误差所带来的不良影响,进而得到两个不同标称频率信号的频率稳定度。

至少包括以下步骤:

1)利用基准信号作为模数转换器(adc)的时钟输入,模数转换器(adc)对被测信号幅值进行数字化采样;

2)对基准信号和被测信号两个频率信号进行电压和相位等效比对,获取两种频率信号的最小公倍数周期tminc;

3)以最小公倍数周期为间隔,选取n=100组适当的点,根据公式:

其中为每组数据点之间的相位差的大小,单位为度,f0为被测信号的频率,δt为每组数据之间在时间域的相位的差值,单位为秒;

通过公式(4)所得到的100组数据的时间域的相位的差值,根据阿伦方差的相位频率稳定度的计算公式:

其中τ为最小公倍数周期的大小,δti即为式(4)中的δt。σy(τ)为所得到的频率稳定度的大小;

4)通过模数转换器(adc)进行采样达到鉴相的同时,利用fpga对被测信号再最小公倍数周期内对时钟脉冲进行计数,通过计数值和标准源的频率值得到被测信号的估计值f,再根据步骤4所得到的相位差值δt,

通过公式:

其中τ为最小公倍数周期的大小,f为被测信号的估计值。

由公式(6)和计数值的大小得到被测信号的频率值f±δf。

对基准信号和被测信号两个频率信号f1和f2,存在互为质数(即相互没有除了1以为的其他公约数)的两个正整数a和b,并且满足公式(1)和(2):

f1=a·f0式(1)

f2=b·f0式(2)

则称f0为最大公因子频率fmaxc,它对应的倒数即周期就是最小公倍数周期tminc,并且与f1和f2的周期呈严格的整数倍,关系由式(3)

表示:tminc=1/fmaxc=a/f1=b/f2=at1=bt2式(3)

对于呈稳定性的最小公倍数周期tminc的两信号,tminc也可以表示成信号间具有相同量化相位差出现的周期。

如图3所示,为对被测信号的量化幅值数据进行连续比对的步骤。在采集到的量化幅值数据中,选取位置连续的适当个数的量化幅值数据作为标准,对采集的数据从开始进行连续比较,若其中有连续位置的数据和标准数据分别相等,保存当前的位置。后移一位继续进行比较,若有一个数据和标准数据不等,则直接后移一位继续进行比较,直到比对完所有的数据结束,依次保存好所有的位置数据。

图4为计算两个信号的最小公倍数周期的大小的步骤。将相邻的位置相减即可得到n,则nt(其中t为时钟信号的周期)即为最小公倍数周期的大小,对多个所得的最小公倍数周期求平均,即可得到较为精准的两个信号间的最小公倍数周期。

频率标准之间的相位比对,一般都必须在频率标称值相同的情况下进行,不同标称频率之间的信号之间的相位差会随着时间而不断变化,无法实现两个信号的直接比对,但是在最小公倍数周期内却可以消除这种由于频率不同所带来的相位差的变化,使得两个不同标称频率的信号在最小公倍数周期内的相位差按一定的规律变化,所以需要在不同标称频率信号的最小公倍数周期内对两个信号进行等效比对。

利用了两个不同周期信号间相位差的周期性变化,通过数字化比对捕捉信号的相位同步点,找到被测信号和参考信号的最小公倍数周期。确定最小公倍数周期是将被测两个不同周期信号数字化,得到被测信号的量化幅值,通过对量化幅值的连续比对实现。

利用基准信号作为模数转换器(adc)的时钟输入,通过采集到的量化幅值数据得到最大和最小的量化幅值,根据最大、最小的量化幅值对采集到的数据进行曲线拟合,消除时钟抖动、非线性误差等对数据的影响,得到相对准确的采集数据,以利于最小公倍数周期的确定。

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