微弱信号检测技术的研究

编号 微弱信号检测技术的研究Research on Weak Signal Detection Technology学 生 姓 名专 业学 号学 院年 月 日I摘 要在自然现象和规律的科学研究和工程实践中,经常会遇到需要检测毫微伏量级微弱信号的问题,比如测定地震的波形和波速、材料分析时测量荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及物电信号测量等, 这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测。在物理、化学、生物医学、遥感和材料学等领域有广泛应用。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机和物理学方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点和相关性, 检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号,任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术, 从而将其应用于各个学科领域当中。本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检测技术中应用的方法: 相关检测、锁相放大器微弱信号检测、取样积分法、基于小波分析的微弱信号检测、基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结了各个方法的特点。关键字 ：微弱信号 检测 噪声 锁相放大器IIABSTRACTIn the natural phenomenon and law of scientific research and engineering practice, often be expected to test baekho microvolts middleweight weak signal issues, such as determination of earthquake wave and wave velocity, material analysis when measuring fluorescent light intensity, satellite signals, infrared detection and signal measurement of things, these problems boil down to a weak signal in the noise of the test. In the physical, chemical, biological medicine, remote sensing and material science and other fields have a widely used. Weak signal detection technology is the electronics, information theory, computer and physics method, analyzes the reasons of the noise and to study the laws of the measured signal characteristics and correlation, detection was submerged in the faint noise useful signal. The aim of the weak signal detection is studying how strong noise from the extract useful signal, the task is to study the theory of weak signal detection, explore new methods and new technology, and its application in the field of each subject.The definition of the weak signal and the application range of the weak signal were reviewed in this paper, the weak signal detection in theoretical research and practical application of the field development situation, the key is the current weak signal detection technology in the application method: related detection, lock-in amplifier weak signal detection, sampling integral method, based on the wavelet analysis, weak signal detection based on chaotic oscillator weak signal detection, finally summarized the characteristics of each method.Key words ：Weak signal, detection, and noise, lock-in amplifierIII目 录摘 要 .IABSTRACT .II第 1 章 绪论 .11.1 引言 .11.2 微弱信号的定义 .11.3 微弱信号的应用范围及当前的研究背景 .11.4 微弱信号检测的原理 .2第 2 章 相关检测法 .42.1 自相关检测 .42.1.1 自相关检测的举例 .52.2 互相关检测 .62.2.1 互相关检测的特点 .7第 3 章 锁相放大器微弱信号检测 .83.1 锁相放大器介绍及应用 .83.2 锁相放大器的原理 .93.3 锁相放大器特点 .113.4 系统中相关器的分析 .113.5 锁相放大器的局限性 .12第 4 章 取样积分法 .134.1 取样积分器的工作原理 .134.2 取样积分器的信噪比改善系数 .154.3 取样积分器的工作方式 .164.3.1 定点式取样积分器 .164.3.2 扫描式积分取样器 .16第 5 章 基于小波分析的微弱信号检测 .185.1 小波变换的介绍及发展 .185.2 小波变换应用举例 .18第 6 章 基于混沌振子的微弱信号检测 .216.1 基于混沌振子的微弱信号检测的介绍 .216.2 基于混沌振子的微弱信号检测的原理 .21结束语 .23参考文献 .241第 1 章 绪论1.1 引言科学技术发展到今天，人类对客观世界的认识越来越细微、越来越深入。极端条件下的物理实验已经成为人类认识自然的重要手段，而这些经常离不开及其微弱信号的检测。同时生产、生活的发展也经常要求用到弱信号检测技术。这里的弱信号通常指的是一些非常微弱的物理量，如弱光、弱声、弱磁、微小位移，温度等等，这些微弱物理量一般都要通过各种传感器转换成电信号来进行检测。但这种弱电信号常常淹没在很强（往往上千倍数十万倍甚至更强）的背景噪声中，而且弱信号本身也往往存在涨落，这种涨落也构成噪声。因此从如此强的背景噪声中检测出所需要的信号，便成了一门很重要的技术 1。1.2 微弱信号的定义在自然现象和规律的科学研究和工程实践中, 经常会遇到需要检测毫微伏量级信号的问题, 比如测定地震的波形和波速、材料分析时测量荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及生物电信号测量等, 这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测。在物理、化学、生物医学、遥感和材料学等领域有广泛应用。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机和物理学的方法, 分析噪声产生的原因和规律, 研究被测信号的特点和相关性, 检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号, 任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术, 从而将其应用于各个学科领域当中。1.3 微弱信号的应用范围及当前的研究背景随着现代科学研究和技术的发展，人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号，于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科，其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。微弱信号检测2技术是利用电子学、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，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比，从而提取有用信号。微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量。对它的研究是发展高新技术，探索及发现新的自然规则的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。显然，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大热点。1.4 微弱信号检测的原理微弱信号检测技术就是研究噪声与信号的不同特性，根据噪声与信号的这些特性，拟定检测方法，达到从噪声中检测信号的目的。微弱信号检测的关键在于抑制噪声，恢复、增强和提取有用信号，即提高其信噪改善比(SNIR)。根据式(1)信噪改善比(SNIR)定义：SINR= = (1)输 入 信 噪 比输 出 信 噪 比 iNSo)/(即输出信噪比(SN)o与输入信噪比(SN)i之比。SNIR越大，表示处理噪声的能力越强，检测的水平越高。从信号处理系统的信噪改善比，可简单地论述微弱信号检测的原理，下面用一例子来讨论SNIR的表达式。如果噪声在很宽的频率范围内具有恒定的功率谱密度，则称这种噪声为白噪声。所谓谱密度即单位带宽的噪声，若已知噪声功率谱密度，则噪声功率可表示为：Pn= =Vno2。等效噪声宽带 = ，其中 为放大器输入端到输0)(dfSnBe0dfKvosov出端的传递函数。如图1所示，设某系统的输入噪声为白噪声(电阻噪声)，其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Vni ，输入噪声电压和输出噪声电压分3别为Vso 和Vno，图 1 推导 GNIR的示意图输入噪声为带宽白噪声，其噪声带宽Bi，噪声功率谱密度为Sni，则输入噪声的均方值为 = 。若系统的电压增益为Kv(f)，系统的噪声等效宽带为niV2BiS，则输出噪声的均方值为：Be(2) 02022 )()( KvoBeSnidfvKnidfviKo式中， ，显然可得到系统的SNIR为：siVSNIR= (3)eivioinio22由式(3)可得：信号处理系统的信噪改善比等于输入(白)噪声带宽与系统的噪声等效带宽之比，减少系统的噪声等效宽带就可以提高系统的输出信噪比。对于信噪比小于1的被噪声淹没的信号，只要信号处理系统的噪声等效带宽做得很小，就可以将信号从噪声中提取出来，这就是通常的微弱信号检测技术的指导思想之一 2-3。4第 2 章 相关检测法信号与噪声有本质区别。前者是有规律的，能够重复，其后续信号与早先信号是有关联的，信号可以用一个确定的时问函数来描述；而后者恰恰相反，不能用一个确定的时间函数来描述。因此，可利用信号自身存在的规律(即相关胜)来寻找信号，也可以利用个与被测信号规律性(二者之间也有相关性)部分相同的已知信号来寻找被测信号，达到去除噪声的目的，这就是相关性原理的基本点。相关检测技术就是根据相关性原理，通过自相关或互相关运算，以最大限度地压缩带宽、抑制噪声，达到检测微弱信号的一种技术。信号在时间上相关，噪声在时间上不相关。这两种不同的相关特性，可以把深埋于噪声中的周期信号提取出来，这是微弱信号检测的一种有效方法。根据相关函数的性质，可以利用乘法器，延时器及积分器进行相关运算，从而将周期信号从噪声中检测出来，这就是所谓的“相关检测” 。相关检测可分为自相关检测与互相关检测 4。2.1 自相关检测自相关函数表示随机变量f(t)与延时了时间间隔为 的同一变量的相关性。若t为时间自变量，则其满足关系式：(4)dftfTtR0)(1)(lim式(4)实现自相关检测的原理，如图2所示。 )()(tnstxiii乘法器 积分器 )(Rx)(tx5图 2 自相关检测原理图通过积分器输出得到：2)(1lim)()(TdtxtRxn 2 )()()(liT ii dttntSntSi )(nnssns RR（5）Rsn()、Rns()分别表示信号和噪声的互相关函数，由于信号与噪声不相关，故几乎为零；而 Rnn()代表噪声的自相关函数，随着积分时间的适当延长，Rnn()也很快趋于零；因此，经过不太长的时间积分，积分器之输出中只会有一项 Rss()，故:这样，便可顺利地将淹没在噪声中的信号检测出来。2.1.1 自相关检测的举例例如，被检测信号为一余弦信号时，设：， 则 。tEtSi1cos)(12cos)(TERs相应的自相关检测输出波形如图 3 所示:延时器 D )(tx6图 3 输出波形图 Rss() 为信号的自相关函数，它与信号同频的余弦函数，Rnn() 为噪声的自相关函数，随 的增加，衰减得很快，Rxx()为输出端最初的波形，仍混有噪声的干扰。 2.2 互相关检测互相关函数指两个不同的随机变量之间的统计依赖型。两个有同一自变量的函数f(t)和F(t)是可能存在着关联的，无论这两个函数是随机函数还是非随机函数。描述其关联