![](https://expert-mik.ru/wp-content/themes/24author/assets/img/work/work-img.png)
Методы повышения точности обработки информации в локационных информационно-измерительных системах : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 05.13.01
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………………………………………5
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ЛИИС С ЛЧМ …………………………………………………………………………………………. 9
1.1. Особенности и проблемы современных локационных информационно- измерительных систем……………………………………………………………………………………………………….. 9
1.2. Анализ оценок параметров сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ по критерию максимального правдоподобия…………………………………………………………………………………………. 17
1.2.1. Исследование критерия максимального правдоподобия для оценки параметров сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ………………………………………………………………… 17
1.2.2. Оценка параметров сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ по критерию ММП… 20
1.3. Квазиоптимальные оценки времени задержки по параметрам сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ …………………………………………………………………………………………………………………… 23
1.3.1. Метод подсчета нулей …………………………………………………………………………….. 23
1.3.2. Адаптивные методы спектрального анализа ……………………………………………. 24
1.3.3. Особенности использовании информации о фазе сигналов биений в ЛИИС с
ЛЧМ при оценках разностей времен задержки информационных сигналов ……………………. 25
1.3.4. Оценки на основе аппроксимации зависимости мгновенной фазы сигнала от времени……………………………………………………………………………………………………….. 29
1.4. Постановка задач исследования…………………………………………………………………….. 37
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ РАЗНОСТЕЙ ВРЕМЕН ЗАДЕРЖКИ МЕЖДУ ИНФОРМАЦИОННЫМИ СИГНАЛАМИ ЛИИС С ЛЧМ………………………………………………………………………………………………. 39
2.1. Анализ потенциальной точности оценок разностей времен задержки сигналов ЛИИС с ЛЧМ …………………………………………………………………………………………………………………… 39
2.2. Исследование особенностей исползования модели сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ как функций времени задержки ……………………………………………………………………………….. 41
2.2.1. Анализ особенностей разложения в ряд Фурье по параметру разность времен задержки………………………………………………………………………………………………………….. 41
2.2.2. Разработка метода оценки разности времен задержки между информационными сигналами ЛИИС с ЛЧМ ………………………………………………………………… 42
3
2.3. Исследование свойства разработанного метода……………………………………………… 44
2.4. Исследование влияния наличия паразитных сигналов на смещение результатов
оценки разработанным методом ……………………………………………………………………………………….. 48
2.5. Сравнение методов измерения разностей времен задержки ……………………………. 54
2.6. Заключение по главе …………………………………………………………………………………….. 58
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕН ЗАДЕРЖЕК СИГНАЛОВ ЛИИС С ЛЧМ ……………………………………………………………………………… 60
3.1. Исследование методов оценки времени задержки сигналов ЛИИС с ЛЧМ по частоте сигналов биений ………………………………………………………………………………………………….. 60
3.2. Исследование свойств предложенного метода……………………………………………….. 63
3.3. Анализ особенностей влияния помеховой обстановки на точность оценок разработанным…………………………………………………………………………………………………………………. 65
3.4. Заключение по главе …………………………………………………………………………………….. 72
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕН ЗАДЕРЖЕК И РАЗНОСТЕЙ ВРЕМЕН ЗАДЕРЖЕК СИГНАЛОВ ЛЧМ С ЛИИС…… 73
4.1. Вычислительный алгоритм оценки времени задержки сигналов ЛИИС с ЛЧМ . 73
4.2. Вычислительный алгоритм оценки разности времен задержек……………………….. 77
4.3. Заключение по главе …………………………………………………………………………………….. 80
ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ В ЗАДАЧАХ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ РАСХОДОМЕТРИИ ……………………………. 81
5.1. Особенности ультразвуковой времяпролетной расходометрии с ЛЧМ излучением и накладными преобразователями, как типичного приложения ЛИИС с ЛЧМ …………………… 81
5.2. Описание экспериментальной установки ультразвукового времяпролетного расходомера с накладными преобразователями ………………………………………………………………… 84
5.3. Методика проведения экспериментальных исследований………………………………. 90
5.4. Исследование алгоритма измерения задержек сигналов ЛИИС с ЛЧМ …………… 94
5.5. Исследование вычислительного алгоритма измерения разностей времен задержек
сигналов ЛИИС с ЛЧМ…………………………………………………………………………………………………….. 96
5.6. Заключение по главе …………………………………………………………………………………… 100
4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………………………………………………. 101
СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ…………………………………………………………………. 103
СПИСОК ОСНОВНЫХ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ…………………………………………… 104
СПИСОК ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ И ОПРЕДЕЛЕНИЙ………………………………………… 105
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………………………………………… 108
Приложение А – Листинг разработанных алгоритмов на языке программирования Python ………………………………………………………………………………………………….. 120
Приложение Б – Акты внедрения …………………………………………………………………………….. 124
Локационные информационно-измерительные системы (ЛИИС) находят широкое применение в промышленности, например, в датчиках измерения расхода жидкостей и газов в трубопроводах (расходометрии), в датчиках измерения уровня жидкости в баках (уровнеметрии), при контроле дыхания человека и др. Для получения информации в ЛИИС, как правило, используют волны различной физической природы (акустические, электромагнитные, оптические) с различными параметрами, в том числе, с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ).
При использовании ЛЧМ сигналов в ЛИИС для извлечения информации об исследуемом объекте анализируют т.н. сигнал биений, представляющий собой квадратуры низкочастотной составляющей результата перемножения излучаемой и принимаемой волн:
( ) = ( ) { ( ( ) + ( ))} + ( ) + ( ), (0.1)
где – информационный параметр (время между моментом излучения и приема волны,
прошедшей путь от точки излучения до контролируемого объекта и обратно, которая зависит от
расстояния до объекта и среды распространения, далее время задержки);
( ) – сигнал подлежащий обработке; ( ) – амплитуда сигнала с учетом паразитной
амплитудной модуляции (ПАМ) – мультипликативные помехи; ( ) – влияние паразитных
сигналов и помех – аддитивные помехи; ( ) – аддитивный белый Гауссов шум;
( ) = 2 ∆ ⁄ – частота сигнала; ( ) ≅ 2 – начальная фаза сигнала; – начальная 00
частота; ∆ – девиация частоты; – период модуляции.
Из (0.1) видно, что задача обработка первичной информации в ЛИИС с ЛЧМ сводится к определению времени задержки ( ) по измеренным значениям сигнала ( ), представляющего собой амплитудно-модулированную суперпозицию полезного сигнала и сигналоподобных помеховых составляющих и шумов, энергия которых оказывается меньше энергии полезного сигнала. Также следует отметить, что на практике требуется обеспечить измерения с точностью до сотых долей процента.
Степень разработанности темы
Методы обработки сигнала (0.1) в ЛИИС и их применение исследовались в работах как зарубежных, так и отечественных ученых: D. Brumbi, G.L. Charvat, S.A.Tretter, S. Kay, M. Fitz, P. Stoica, S.L. Marple, А.А. Харкевич, А.С. Виницкий, И.В. Комаров, С.М. Смольский, В.В. Езерский, В.С. Паршина, В.Я. Носкова, А.А. Калмыков и др.
В работах упомянутых выше и других ученых, для измерения времен задержки и соответствующих им параметров были разработаны методы и соответствующие им алгоритмы, основанные на оценке частоты сигналов ( ) в спектральной области, а также методы
6
основанные на измерении начальной фазы ( ). Также известны методы оценки начальной фазы и частоты сигналов, основанные на аппроксимации зависимостей аргументов комплексной функции сигнала (полной фазы сигнала) от времени, которые имеют низкую вычислительную сложность и соответственно низкие требования к оперативной памяти вычислителя и обеспечивают получение статистически состоятельных оценок параметров сигнала ( ). Однако, данные методы оказываются работоспособными только для смеси гармонического сигнала и аддитивного белого гауссового шума. При наличии в сигнале мультипликативных и аддитивных сигналоподобных помех данные методы не могут обеспечить требуемой точности измерения времени задержки . Такимобразом, разработка методов и алгоритмов, обеспечивающих требуемую точность измерения параметров информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ, является актуальной. Потенциально решить данную задачу можно если разработать методы оценки времен задержки, основанные на совместном использовании информации о начальной фазе и частоте, оцениваемой по зависимости мгновенной фазы сигнала ( ) от времени.
Цель работы состоит в обосновании и исследовании методов обработки сигналов ЛИИС с ЛЧМ, представляющих смесь информационного сигнала и мультипликативных, аддитивных сигналоподобных помех и шумов.
Для достижения указанной цели были решены следующие задачи:
1. Анализ современного состояния и методов обработки сигналов биений в ЛИИС с ЛЧМ.
2. Разработка и исследование метода измерения разностей времен задержки между информационными сигналами в ЛИИС с ЛЧМ, основанного на совместном использовании значений частоты и начальной фазы произведения сигналов биений.
3. Разработка и исследование метода измерения времени задержки между моментом излучения и приема информационных сигналов ЛИИС с ЛЧМ, основанного на анализе зависимости фазы автокорреляционной функции сигнала биений от времени.
4. Разработка вычислительных алгоритмов, реализующих предложенные методы.
5. Экспериментальная проверка разработанных алгоритмов и исследование особенностей их применения в задачах ультразвуковой расходометрии.
Объект исследования – Локационные информационно-измерительные системы с линейно-частотно модулированными сигналами.
Предмет исследования – методы и алгоритмы обработки информации, используемые в локационных информационно-измерительных системах с линейно-частотно модулированными сигналами.
Методология и методы исследования. В процессе выполнения работы были использованы: компьютерное моделирование; цифровая обработка сигналов; теория
7
статистических оценок; численные методы; линейная алгебра; методы экспериментального исследования сигналов.
Положения, выносимые на защиту:
1. Предложенный метод измерения разности времен задержки информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ, основанный на аппроксимации зависимости фазы сигналов биений ( ) от времени взвешенным методом наименьших квадратов, обеспечивает асимптотически эффективную оценку со случайным разбросом и смещением в несколько раз ниже, в сравнении с методами, основанными на раздельном использовании значений начальной фазы и частоте сигнала биений ( ).
2. Вычислительная сложность алгоритма, реализующего предложенный метод измерения времени задержки информационного сигнала в ЛИИС с ЛЧМ более чем на два порядка ниже, чем вычислительной сложности традиционно используемых алгоритмов при одинаковых требованиях к точности.
3. Алгоритм вычисления разности времен задержки информационных сигналов ЛИИС с ЛЧМ, разработанный в соответствии с предложенным методом по п. 1, обеспечивает однозначное измерение значений разностей времен задержки за пределами диапазона однозначного определения значений начальной фазы сигналов биений.
Научная новизна результатов заключается в следующем:
1. Разработан научно обоснованный метод обработки информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ для измерения разности времен задержки, основанный на использовании аппроксимации зависимости фазы сигналов биений от времени с помощью взвешенного метода наименьших квадратов.
2. Разработан научно обоснованный метод обработки информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ для измерения времени задержки, основанный на использовании аппроксимации зависимости фазы автокорреляционной функции сигналов биений от времени с помощью взвешенного метода наименьших квадратов.
3. Разработаны вычислительные алгоритмы измерения времен задержки и разностей времен задержки информационных сигналов ЛИИС с ЛЧМ.
Теоретическая значимость работы заключается в обосновании новых методов и реализующих их алгоритмов обработки информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ.
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные методы позволяют повысить точность обработки информации в ЛИИС с ЛЧМ, созданные программные реализации разработанных вычислительных алгоритмов ориентированы на использование в современных микроконтроллерах.
8
Достоверность защищаемых положений и результатов обеспечивается непротиворечивостью выводов теории обработки локационных сигналов и результатам, полученным упомянутыми выше авторами; качественным и количественным соответствием теоретических выводов данным, полученным экспериментально, использованием аттестованной измерительной аппаратуры и подтверждается успешным практическим использованием в реализованных устройствах и системах. Полученные результаты теоретического анализа проверялись на сходимость с результатами предшествующих исследований. Дополнительно достоверность основных результатов работы аргументируется их апробацией на конференциях, а также публикациями в рецензируемых журналах.
Апробация результатов. Основные научные и практические результаты по теме диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Crimean Conference «Microwave & Telecommunication Technology» 2014, 2015 и 2016; 2nd International Workshop on Radio Electronics & Information Technologies (REIT 2 2017), 2017; IEEE 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2018); Workshop on Radio Electronics & Information Technologies (REIT 4 2018), 2018; 4-th International Conference on Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM 2018); IEEE 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2019).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе: 12 работ опубликовано в журналах, входящих в перечень ВАК, 10 из которых проиндексированы международной базой цитирования Scopus; получено три патента РФ на изобретение и один на полезную модель.
Внедрение научных результатов. Результаты научных исследований использованы в ООО «Институт информационных датчиков и технологий» (г. Екатеринбург, акт об использовании результатов от 27.01.2020); АО «Научно-производственный комплекс «ВИП» (г. Екатеринбург, акт об использовании результатов от 21.11.2019), АО «НПО автоматики имени академика Н.А. Семихатова» (акт о внедрение No 10.107 от 05.02.20, г. Екатеринбург); а также в учебном процессе Департамента радиоэлектроники и связи Института радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» (акт об использовании результатов от 03.02.2020).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, перечня основных сокращений, списка условных обозначений, перечня основных терминов и определений, списка литературы из 112 наименований, 4 приложений, содержит 34 рисунка и 6 таблиц. Основной текст составляет работы составляет 119 страниц, общий объем – 127 страницы.
![](https://expert-mik.ru/wp-content/themes/24author/assets/img/signup-document.png)
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!