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非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法

2017-04-11 06:31:32涂亞慶沈艷林沈廷鰲陳寶欣
振動與沖擊 2017年6期
關(guān)鍵詞:信號方法

涂亞慶, 沈艷林,2, 沈廷鰲, 陳寶欣

(1.后勤工程學院 信息工程系, 重慶 401311; 2.武警后勤學院 軍交運輸系,天津 300000)

非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法

涂亞慶1, 沈艷林1,2, 沈廷鰲1, 陳寶欣1

(1.后勤工程學院 信息工程系, 重慶 401311; 2.武警后勤學院 軍交運輸系,天津 300000)

為提高信號非整周期采樣條件下相位差的估計精度,改善方法的抗噪性能,提出一種非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法。該方法通過兩路正弦信號的分段Hilbert變換、互相關(guān)、自相關(guān)、相位加權(quán)平均等技術(shù)獲得兩路信號的相位差。理論分析表明,分段Hilbert變換有效抑制了正弦信號非整周期采樣對Hilbert變換的影響。仿真實驗結(jié)果表明,與互相關(guān)法、Hilbert變換法、數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法相比,該方法改善了非整周期采樣信號的相位差估計方法的抗噪性能,提高了相位差的估計精度,其相位差估計誤差更接近克拉美羅下限。科氏流量計流量檢測實驗證實了該方法的有效性。

相位差估計;相頻匹配;非整周期采樣;分段Hilbert變換

正弦信號的相位差估計廣泛應(yīng)用于導航定位、雷達、聲吶、通訊和儀表裝置等領(lǐng)域[1-5],具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。例如,科氏流量計就是通過估計兩路正弦信號之間的相位差獲得流體的質(zhì)量流量。因此,提高正弦信號的相位差估計精度有助于改善科氏流量計的計量精度。

為獲得兩路正弦信號的相位差,過零檢測法[6]通過計算兩路正弦信號過零時刻的時間差獲得相位差。該方法計算量小,測量速度快,但抗噪性能較差,尤其對二次諧波敏感。互相關(guān)法[7-8](Cross-correlation Method, CM)利用兩路正弦信號時延為零的互相關(guān)信號和自相關(guān)信號獲得相位差估計值。該方法無需預(yù)知信號的頻率即可獲得兩路正弦信號的相位差,但是其相位差估計性能受信號非整周期采樣影響較大。為抑制信號的非整周期采樣對互相關(guān)法的影響,數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法[9](Data Extension-based Correlation Method, DECM)通過對兩路正弦信號進行數(shù)據(jù)延拓,使數(shù)據(jù)延拓信號接近整周期采樣,然后利用互相關(guān)法獲得相位差估計值。該方法有效抑制了信號非整周期采樣的影響,但是由于該方法仍需通過兩路正弦信號時延為零的自相關(guān)信號計算相位差,所以其抗噪性能較差。為提高相位差估計方法的抗噪性能,Hilbert變換法[10-12](Hilbert Transform, HT)通過對兩路正弦信號進行Hilbert變換,得到解析信號,通過解析信號時延為零的互相關(guān)信號獲得信號的相位差。該方法原理簡單,但是受Hilbert變換端點效應(yīng)和互相關(guān)信號有效信息利用不充分的影響,相位差估計精度有待進一步提高。

針對信號非整周期采樣導致相位差估計精度較差的問題,為改善相位差估計方法的抗噪性能,提高相位差的估計精度,提出一種非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法。該方法通過信號頻率估計值確定分段Hilbert變換的最優(yōu)矩形窗窗函數(shù)長度,通過分段Hilbert變換抑制正弦信號非整周期采樣對Hilbert變換的影響;為提高方法的抗噪性能,基于相頻匹配原理,利用互相關(guān)信號和自相關(guān)信號的相頻匹配獲得兩路正弦信號的相位差。

1 相頻匹配方法

1.1 實驗設(shè)備

設(shè)有兩路信號為

(1)

式中,sx(n)=Acos(ωn+θ1),sy(n)=Bcos(ωn+θ2),為便于敘述,本文將sx(n)和sy(n)稱為兩路正弦信號。ω、N分別為兩路信號的圓周頻率和信號長度,A和B分別為兩路信號的幅值,θ1和θ2分別為兩路信號的初相位,z1(n)和z2(n)分別為兩路正弦信號的噪聲。

為抑制信號非整周期采樣對相位差估計的影響,提高相位差估計精度,提出一種非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法,方法的基本思想如圖1所示。首先,對兩路正弦信號進行分段Hilbert變換,抑制正弦信號非整周期采樣對Hilbert變換的影響。其次,對解析信號進行互相關(guān)和時域平均,獲得互相關(guān)信號。然后,對解析信號進行自相關(guān)和時域平均,獲得自相關(guān)信號,實現(xiàn)自相關(guān)信號和互相關(guān)信號的頻率匹配。最后,對互相關(guān)信號和自相關(guān)信號進行互相關(guān),得到互相關(guān)函數(shù),利用互相關(guān)函數(shù)相位的加權(quán)平均獲得兩路正弦信號的相位差。

圖1 方法原理圖Fig.1 Main idea of the proposed method

為有效抑制信號非整周期采樣對正弦信號Hilbert變換的影響,根據(jù)信號頻率估計值計算最優(yōu)矩形窗窗函數(shù)長度,通過對信號加矩形窗進行分段,并對分段信號進行Hilbert變換,抑制正弦信號Hilbert變換的端點效應(yīng),為提高相位差估計精度創(chuàng)造有利條件。當分段信號為整周期采樣信號時,其Hilbert變換不存在端點效應(yīng),為無失真信號。

證明:

利用DFT計算采樣信號s(n)=Acos(ωn+θ)的解析信號的步驟為:

對s(n)做DFT,得:

(2)

(3)

對Z(k)做逆DFT,得:

(4)

當k=k1(k為整數(shù))時,式可以化簡為

(6)

為了使兩路正弦信號接近整周期采樣,通過計算矩形窗窗函數(shù)長度對信號進行分段,最優(yōu)窗長度L0應(yīng)滿足式(7)。

δL0=min{δL}

(7)

(8)

分別將兩路正弦信號分成兩個長度均為L0的分段信號xm和ym(m=1,2),如式(9)、(10)所示。

(9)

(10)

對分段信號xm和ym進行Hilbert變換,獲得對應(yīng)的解析信號xmh和ymh。

為獲得兩路正弦信號的相位差,對xmh和ymh進行互相關(guān),得互相關(guān)信號為

(11)

互相關(guān)信號的期望值為

(12)

由式可知,分段信號的互相關(guān)信號rxy1和rxy2具有相同的初相位和頻率。因此,為提高互相關(guān)信號的信噪比,對rxy1和rxy2進行時域平均,獲得互相關(guān)信號rxy為

(13)

式中k=0,1,…,L0-1。

互相關(guān)信號rxy(k)的期望值為

(14)

由式(14)可知:零序號(k=0)互相關(guān)信號及其以外(k>0)互相關(guān)信號的相位均含有相位差信息,充分利用零序號以外互相關(guān)信號能夠有效改善方法的抗噪性能,有助于提高相位差的估計精度。為消除互相關(guān)信號未知頻率對相位差估計的影響,對xmh和ymh進行自相關(guān)和時域平均,得到xmh和ymh的自相關(guān)信號rss為

(15)

自相關(guān)信號的期望值為

(16)

式中:k=1,2…,L0-1,并取rss(0)=1。

由式(16)可知:自相關(guān)信號的頻率與互相關(guān)信號頻率相同,即自相關(guān)信號與互相關(guān)信號頻率匹配,而且自相關(guān)信號具有確定的初相位——零初相位。

根據(jù)式(14)和(16)可得:

angle(rxy(k))=

angle(rss(k))+Δθ=anglerss(k)+θ2+θ1

(17)

由式(17)可知,當自相關(guān)信號的補償相位Δθ等于兩路正弦信號的相位差時,相位補償后的自相關(guān)信號與互相關(guān)信號相位匹配。因此,為獲得兩路正弦信號的相位差,對互相關(guān)信號rxy和自相關(guān)信號rss進行互相關(guān),獲得互相關(guān)函數(shù),利用互相關(guān)函數(shù)相位的加權(quán)平均獲得兩路正弦信號的相位差為

(18)

由上述分析可知,本文方法基本流程為:①計算信號的頻率估計值ω1;②利用式(7)~(10)對兩路正弦信號進行分段,獲得分段信號xm和ym,并對xm和ym進行Hilbert變換獲得解析信號xmh和ymh;③利用式(13)計算xmh和ymh的互相關(guān)信號rxy;④利用式(15)計算xmh和ymh的自相關(guān)信號rss;⑤利用式(18)計算相位差估計值Δθ。

圖2 正弦信號Hilbert誤差圖Fig.2 Error of sinusoidal signals’ Hilbert transform

由圖2可知:正弦信號的傳統(tǒng)Hilbert變換與理論值存在一定的誤差,尤其是在靠近信號兩端時,誤差明顯增大。本文提出的正弦信號分段Hilbert變換更接近正弦信號Hilbert變換理論值,說明分段Hilbert變換有效抑制了信號非整周期采樣對Hilbert變換的影響。因此,正弦信號的分段Hilbert變換能夠從信號源頭上為提高信號的相位差估計精度創(chuàng)造有利條件。

2 仿真實驗

2.1 不同信噪比條件下的仿真實驗

圖3 不同信噪比條件下的相位差估計誤差Fig.3 MSE of phase difference estimation versus SNRs

2.2 不同信號長度條件下的仿真實驗

圖4 不同信號長度條件下的相位差估計誤差Fig.4 MSE of phase difference estimation versus N

由實驗結(jié)果可知:受信號非整周期采樣的影響,互相關(guān)法和Hilbert變換法的相位差估計誤差呈周期衰減振蕩趨勢:HT方法相位差估計誤差的振蕩周期約為2π/ω,且當信號頻率Νω/(2π)≈m(m為整數(shù)),即采樣信號接近整周期采樣時,Hilbert變換方法的相位差估計誤差較小。由于互相關(guān)法的互相關(guān)信號誤差項為倍頻信號的累加和,所以其相位差估計誤差的振蕩周期約為π/ω,為Hilbert變換方法相位差估計誤差的振蕩周期的一半。本文方法和數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法的相位差估計精度隨著信號采樣點數(shù)的增加不斷提高,幾乎不受信號非整周期采樣的影響,且本文方法的相位差估計精度明顯好于數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法的相位差估計精度。

3 實驗驗證

為驗證本文方法對提高科氏流量計計量精度的實際貢獻,利用課題組自制的科氏流量計實驗平臺進行流量測量實驗。選用的科氏流量計為RHEONIK科氏流量計,其變送器型號為RHE08型,流量計振動信號的頻率約為146 Hz,采樣頻率為10 kHz,信號采樣點數(shù)為2 000,質(zhì)量流量測量范圍為1.0~13 kg/min,實驗結(jié)果如表1所示。

表1 不同流量條件下的時間差估計值Tab.1 Estimated time delays under different flow rates

由表1可知,本文方法的時間差估計值更接近于時間差理論值,優(yōu)于互相關(guān)法、Hilbert變換法和數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法,尤其是互相關(guān)法和數(shù)據(jù)延拓式相關(guān)法,說明本文方法能夠有助于改善相位差估計精度,提高科氏流量計的計量精度。

4 結(jié)論

為提高非整周期采樣條件下的相位差估計精度,本文提出了一種非整周期采樣信號相位差估計的相頻匹配方法。該方法通過分段Hilbert變換有效抑制了Hilbert變換的端點效應(yīng),克服了信號非整周期采樣對相位差估計的影響;通過互相關(guān)信號和自相關(guān)信號獲得互相關(guān)函數(shù),利用互相關(guān)函數(shù)的相位加權(quán)平均改善了相位差估計的抗噪性能,提高了相位差估計精度。仿真實驗和科氏流量計流量測量實驗驗證了本文方法的優(yōu)越性和有效性。

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Phase and frequency matching based phase difference estimation method for non-integer periods sampling signals

TU Yaqing1, SHEN Yanlin1,2, SHEN Ting’ao1, CHEN Baoxin1

(1.Department of Information Engineering,Logistical Engineering University,Chongqing 401311,China;2.Military Traffic and Transportation Department, Logistics College of CAPF, Tianjin 300000,China)

To improve the precision and anti-interference performance of phase difference estimation for non-integer periods sampling signals, a phase and frequency matching based phase difference estimation method was proposed. The phase difference estimation was obtained by means of the segmented Hilbert transform to suppress the effect of non-integer periods sampling sinusoidal signals on the Hilbert transform. The simulation results demonstrate that compared with the methods of cross-correlation, Hilbert transform and data extension-based correlation, the proposed method has better phase difference estimation performance for non-integer periods sampling signals in terms of its estimation precision and anti-interference performance. Its phase difference estimation errors are closer to Cramer-Rao lower bound (CRLB). The measurement experiments on the flow rates of Coriolis mass flowmeter validate the effectiveness of the proposed method.

phase difference estimation; phase and frequency matching; non-integer periods sampling; segmented Hilbert transform

國家自然科學金(61271449;61302175);重慶市自然科學基金(CSTC2015jcyjBX0017);重慶市研究生科研創(chuàng)新項目(CYB14100)

2015-08-21 修改稿收到日期: 2016-01-31

涂亞慶 男,博士,教授,1963年生

沈艷林 男,博士生,1987年生

TM933.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.06.002

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