
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ЛОКАЦИОННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Работа №	101888
Тип работы	Авторефераты (РГБ)
Предмет	информационные системы
Объем работы	17
Год сдачи	2020
Стоимость	250 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	182

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ 2
Степень разработанности темы 3
Практическая значимость работы 5
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 6
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 15
Список литературы

Введение

Актуальность темы исследования
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:
s(t) = А(шам) exp{j(w(T)t + 0(т))} + spar(t) + z(t), (1)
где т - 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); s(t) - сигнал подлежащий обработке; А(шам) - амплитуда сигнала с учетом паразитной амплитудной модуляции (ПАМ) - мультипликативные помехи; spar(t) - влияние паразитных сигналов и помех - аддитивные помехи; z(t) - аддитивный белый Гауссов шум; ш(т) = 2nAfi/Tm- частота сигнала; 6(т) = 2п/0т - начальная фаза сигнала; f0 - начальная частота; Af - девиация частоты; Tm - период модуляции.
Из (1) видно, что задача обработка первичной информации в ЛИИС с ЛЧМ сводится к определению времени задержки (т) по измеренным значениям сигнала s(t), 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 т с точностью до сотых долей процента.
Степень разработанности темы
Методы обработки сигнала (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 s(t) в спектральной области, а также методы основанные на измерении начальной фазы s(t). 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 s(t). 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 т. Таким образом, 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 статистических оценок; численные методы; линейная алгебра; методы экспериментального исследования сигналов...

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

1. Проведен анализ современного состояния и проблем, связанных с обработкой и оценкой параметров информационных сигналов в ЛИИС с ЛЧМ, результаты которого показали, что существующие методы оценок времен задержек и их разностей, основанные на измерении значений частоты и фазы, не обеспечивают требуемой точности в ряде случаев (например, в ультразвуковой расходометрии, спирометрии, измерении малых изменений уровня жидкостей в баках), что подтверждает необходимость разработки новых методов обработки информации в локационных информационно-измерительных системах.
2. Разработан и исследован метод измерения разностей времен задержек между информационными сигналами ЛИИС с ЛЧМ, основанный на совместном использовании значений частоты и начальной фазы произведения сигналов биений. Показано, что дисперсия оценки данным методом достигает границы Крамера-Рао при отношении сигнал-шум от 15 дБ, при этом минимально необходимое отношение сигнал-помеха равно 12 дБ. Также показано, что метод обеспечивает повышение точности оценок разностей времен задержек на порядок, по сравнению с традиционно используемыми методами, основанными на измерениях значений частоты и начальной.
3. Разработан и исследован метод измерения времен задержки информационных сигналов ЛИИС с ЛЧМ, основанный на анализе зависимости фазы автокорреляционной функции сигнала биений от времени. Оценка времени задержки, выполненная с помощью разработанного метода, является состоятельной, асимптотически несмещенной и эффективной, и имеет дисперсию, достигающую границы Крамера- Рао при отношении сигнал-шум от 10 дБ, при этом минимально необходимое отношение сигнал-помеха равно 12 дБ.
4. Разработаны вычислительные алгоритмы, основанные на разработанных методах измерения времен задержек (алгоритмы №1) и разностей времен задержек (алгоритмы №2) информационных сигналов ЛИИС с ЛЧМ. Показано, что данные алгоритмы могут быть реализована на основе микроконтроллеров, требования к которым также определены. Получены оценки вычислительной сложности данных алгоритмов, которые в практических применениях ЛИИС имеют величину два порядка раз ниже, чем у традиционно используемого метода оценки по максимуму спектра сигнала, полученному путем быстрого преобразования Фурье при одинаковых требованиях к точности. Алгоритм №2, обеспечивает возможность проведения измерений за пределами диапазона однозначного определения начальной фазы сигналов биений. Разработаны программные реализации алгоритмов, на языке программирования Python.
5. Проведена экспериментальная проверка разработанных алгоритмов и исследованы особенностей их применения в задачах ультразвуковой времяпролетной рас- ходометрии с накладными преобразователями. Полученные результаты подтверждают выводы, сделанные по результатам аналитических исследований и численного моделирования.
Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы исследования. Рекомендуется дальнейшее развитие темы в направлении изучения возможностей использования разработанных методов и алгоритмов в не рассмотренных подробно в данной диссертации приложениях ЛИИС, например, в приложениях уравнеметрии, медицинской диагностики, измерений вибрации.

Литература

1. Калмыков А.А., Ронкин М.В. Цифровые методы оценки времен прохождения ультразвуковых локационных сигналов // Датчики и системы. 2014. Т.183. № 8. С. 11-16 (0,3 п.л./0,15 п.л.).
2. Ронкин М.В., Калмыков А.А., Хрестина Е.И. Оценка частоты сигнала по короткой реализации в локационных системах с непрерывным излучением, на основе обработки квадратурных составляющих // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2015. №1. С. 48-52 (0,3 п.л./0,15 п.л.).
3. Калмыков А.А., Ронкин М.В. Исследование методов повышения точности локационных ЧМ измерительных систем // 24rd Int. Crimean Conference Microwave & Telecommunication Technology (CriMiCo’2014). 2014. p. 1171-1172 (0,15 п.л./0,08 п.л.) (Scopus).
4. Ronkin M., Khrestina E., Kalmikov A. Frequency Estimation for Short Realization of Radar Signals I. The New Algorithm Presentation // Contemporary Engineering Sciences. 2014. V. 7. № 33. p. 1777-1781 (0,3 п.л./0,15 п.л.) (Scopus).
5. Ronkin M., Khrestina E., Kalmikov A., Frequency Estimation for Short Realization of Radar Signals II. Results of Tests // Contemporary Engineering Sciences. 2014. V. 7. № 33. p. 1783-1787 (0,3 п.л./0,15 п.л.) (Scopus).
6. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. Investigation of the time delay difference estimator for FMCW signals // Proceedings of the 2nd International Workshop on Radio Electronics & Information Technologies (REIT 2 2017). 2017. p. 90-99 (0,6 п.л./0,3 п.л.) (Scopus).
7. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. A FMCW - Interferometry approach for ultrasonic flow meters // 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2018). 2018. p. 237-240 (0,25 п.л./0,13 п.л.) (Scopus).
8. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. Phase based frequency estimator for short range FMCW radar systems // 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2018), 2018. p. 367-370 (0,25 п.л./0,13 п.л.) (Scopus).
9. Ronkin M.V., Kalmykov A.A., Nagovicin V.S., Buinosov A. P. Signal processing algorithm for precise railway navigation by FMCW radio frequency identification // Proceedings of the 4nd International Workshop on Radio Electronics & Information Technologies (REIT 4 2018), 2018. p. 52-61 (0,6 п.л./0,15 п.л.) (Scopus).
10. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. On precision measurements of small distance changes in FMCW radar level gauges // AIP Conf. Proc. vol. 2116, 2019. p. 390015-1390015-4 (0,25 п.л./0,13 п.л.) (Scopus).
11. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. A Phase-Based Algorithm for Estimation of Time Delay Difference in Ultrasonic Flow Meters With Frequency Modulated Signals // 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, , Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2019), 2019. p. 352 - 355 (0,25 п.л./0,13 п.л.) (Scopus).
12. Ronkin M.V., Kalmykov A.A. Numerical Investigation of the Ultrasonic Transit Time Flowmeter Accuracy in Heterogeneous Flows // 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology (USBEREIT 2019), 2019. p. 356 - 359 (0,25 п.л./0,13 п.л.) (Scopus).
Патенты:
13. Устройство бесконтактного ультразвукового многоплоскостного расходомера. Патент на полезную модель № 154465, 2015. Ронкин М.В., Калмыков А.А. (0,4 п.л./0,2 п.л.).
14. Способ ультразвукового измерения расхода жидкости и газа. Патент на изобретение № 2583127, 2016 г. Ронкин М.В., Калмыков А.А. (0,6 п.л./0,3 п.л.).
15. Система определения расхода жидкости и газа и ее конструктив. Патент на изобретение №2590338, 2016 г. Ронкин М.В., Калмыков А.А. (0,5 п.л./0,25 п.л.)...