李忠虎,蔡志全
(內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古包頭 014010)
從工業(yè)現(xiàn)場采集到的信號被強(qiáng)噪聲淹沒,信號相對于噪聲顯得極其微弱,信噪比很低[1]。傳統(tǒng)的信號處理方法主要是通過濾波等方法去除和抑制噪聲,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對微弱信號的檢測,但是在去噪的過程中,信號本身受到了損失。
通過隨機(jī)共振的概念可知,隨機(jī)共振是利用噪聲而非抑制噪聲。隨機(jī)共振的絕熱近似理論與線性響應(yīng)理論對研究對象有著很強(qiáng)的限制條件,只有在低頻、小信號時利用隨機(jī)共振檢測才有很明顯的優(yōu)勢[2]。實(shí)際檢測的微弱信號頻率不可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1 Hz,一般在幾十甚至數(shù)百Hz,因此在較高頻率下實(shí)現(xiàn)微弱信號檢測成為隨機(jī)共振研究的一個關(guān)鍵。
隨機(jī)共振模型一般包括3個基本要素:微弱的輸入信號、噪聲、用于信號處理的非線性系統(tǒng)。雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的隨機(jī)共振模型如圖1所示。
圖1 雙穩(wěn)隨機(jī)共振模型
隨機(jī)共振的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)由Langevin方程描述:
(1)
f(x)=ax-bx3
圖2 雙勢阱示意圖
根據(jù)絕熱近似理論及線性相應(yīng)理論,在小的外力作用下輸出信噪比為
(2)
由式(2)可知,在a,b,A固定的情況下,隨著噪聲強(qiáng)度D的增大輸出信噪比呈現(xiàn)一個先增大后減小的過程,在D=ΔV/2時取得最大的信噪比,也就是說這時隨機(jī)共振最明顯[3]。
絕熱近似法以及其近似理論研究表明:隨機(jī)共振的應(yīng)用在小參數(shù)的條件下才有明顯優(yōu)勢,這樣限制了其在工程中的應(yīng)用[4]。對于信號頻率遠(yuǎn)大于1 Hz的情況下,可以采用對信號進(jìn)行調(diào)制、采樣頻率壓縮、時序步進(jìn)采樣、調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)等方法,相對于其他方法,采用調(diào)制后的方法比較簡單,系統(tǒng)的工作量比較低,也便于實(shí)現(xiàn)。
調(diào)制隨機(jī)共振的基本思想是將被測信號用載波信號進(jìn)行調(diào)制[5],調(diào)制后的信號引入到雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)中。調(diào)制后的低頻信號滿足小參數(shù)的隨機(jī)共振條件要求,可以產(chǎn)生隨機(jī)共振。最后對隨機(jī)共振系統(tǒng)的輸出信號進(jìn)行解調(diào)處理,這樣就得到了被測信號。調(diào)制隨機(jī)共振系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如3所示。
圖3 調(diào)制隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
設(shè)待測信號S(t)=Acos(2πf0t),噪聲為n(t),頻率可變的載波信號V1(t)=cos(2πfct)。
經(jīng)過調(diào)制后進(jìn)入隨機(jī)共振系統(tǒng)的信號為
X(t)=[S(t)+n(t)]·V1(t)
=S(t)×V1(t)+n(t)·V1(t)
(3)
=Acos(2πf0t)cos(2πfct)+n(t)cos(2πfct)
因?yàn)楦咚拱自肼暯?jīng)過調(diào)制后還是白噪聲,這樣,進(jìn)入隨機(jī)共振系統(tǒng)的信號為
(4)
由式(4)可知,經(jīng)過調(diào)制后得到了2個不同頻率的信號,當(dāng)調(diào)節(jié)載波信號接近待測信號頻率時,差頻信號相當(dāng)于絕熱條件下的小頻率信號,進(jìn)而產(chǎn)生隨機(jī)共振。因?yàn)楹皖l信號的頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1 Hz,不滿足絕熱條件下的小頻率信號檢測的要求,所以不會對系統(tǒng)產(chǎn)生影響。
通過Matlab平臺進(jìn)行基于隨機(jī)共振的微弱信號檢測仿真實(shí)驗(yàn),采用工程上應(yīng)用廣泛的四階龍格-庫塔法[6]進(jìn)行求解。
k1=f(xi,yi)
k2=f(xi+h/2,yi+h·k1/2)
k3=f(xi+h/2,yi+h·k2/2)
k4=f(xi+h,yi+h·k3)
yi+1=yi+h·(k1+2k2+2k3+k4)/6
(5)
輸入周期信號為
x(t)=S(t)+n(t)=Acos(2πft+φ)+n(t)
(6)
在系統(tǒng)中加入幅值為0.2 V,頻率為50 Hz的余弦信號;強(qiáng)度為5 V的限帶高斯白噪聲;系統(tǒng)參數(shù)取值為a=1,b=1。設(shè)置采樣頻率為2 000 Hz,調(diào)節(jié)信號發(fā)生器的頻率,觀察輸出信號的幅頻特性曲線,當(dāng)信號發(fā)生器頻率為49.9 Hz時系統(tǒng)輸出波形如圖4、圖5所示。
(a)輸入信號波形
(b)輸入信號的頻譜
圖4(a)、圖4(b)分別是被強(qiáng)噪聲淹沒的信號的時域和頻域波形圖,觀察分析圖4(a)、圖4(b)可知,信號已經(jīng)被強(qiáng)噪聲信號所淹沒,得不到有關(guān)信號的任何信息。
將被噪聲污染的信號輸入到調(diào)制隨即共振系統(tǒng)后,系統(tǒng)輸出為圖5(a)、圖5(b)。
(a)調(diào)制隨機(jī)共振輸出波形
(b)調(diào)制隨機(jī)共振輸出頻譜
觀察經(jīng)過調(diào)制隨機(jī)共振系統(tǒng)后輸出信號的頻譜可知,調(diào)制信號的差頻分量被檢測出來,也就是說微弱特征信號的頻率被檢測出來。
調(diào)制隨機(jī)共振硬件電路如圖6所示。調(diào)制隨機(jī)共振電路中采用模擬乘法器AD633,它是一款完整的四象限乘法器,單芯片結(jié)構(gòu)和激光校準(zhǔn)使這款器件穩(wěn)定可靠,同時乘法器精度基本上對電源不敏感。通過調(diào)制電路實(shí)現(xiàn)了待測信號和載波信號相乘,使得輸出含有和頻以及差頻信號。差頻信號相當(dāng)于絕熱條件下的小頻率信號,進(jìn)而產(chǎn)生隨機(jī)共振,而和頻信號不會對系統(tǒng)產(chǎn)生影響。
圖6 調(diào)制隨機(jī)共振硬件電路圖
AD633作為隨機(jī)共振電路的乘法器,LM324作為電路的積分器。積分器U2A的輸出信號為-x,經(jīng)過U2B的反向放大作用信號為K0x;經(jīng)過乘法器U4之后得到輸出信號為K1x2,乘法器U3的輸出為-K2x3。RV1、RV2為參數(shù)可調(diào)的滑動電阻,用來調(diào)節(jié)分壓系數(shù),從而能夠容易地實(shí)現(xiàn)信號強(qiáng)弱的調(diào)整,更容易實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振。
文中研究了基于調(diào)制隨機(jī)共振的微弱信號頻率檢測方法。對調(diào)制隨機(jī)共振方法進(jìn)行了仿真研究,仿真效果良好。根據(jù)調(diào)制隨機(jī)共振仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計了硬件電路,為隨機(jī)共振應(yīng)用于工程實(shí)際提供了實(shí)現(xiàn)方案。
參考文獻(xiàn):
[1]高晉占.微弱信號檢測.北京:清華大學(xué)出版社,2012.
[2]HE Q B,WANG J.Effects of multiscale noise tuning on stochastic resonance for weak signal detection.Digital Signal Processing,2012,22(4):614-621.
[3]LENG Y G,WANG T Y.Engineering signal processing based on bistable stochastic resonance.Mechanical Systems and Signal Processing,2007,21(1):138-150.
[4]胡蔦慶.隨機(jī)共振微弱特征信號檢測理論與方法.北京:國防工業(yè)出版社,2012.
[5]張麗珠,于鍵.基于調(diào)制隨機(jī)共振大頻率信號檢測的仿真.天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報,2012,22(4):45-47.
[6]李丹.四階龍格-庫塔法在火控解算中的應(yīng)用.微計算機(jī)信息,2011,27(3):192-193.
[7]楊定新,胡蔦慶.基于隨機(jī)共振電路模擬的微弱周期信號檢測.電路與系統(tǒng)學(xué)報,2004,9(6):135-138.