Ультразвуковой датчик датчикапри низких показателях SNR и низких отбора проб на основе функции межреляции. Конкретный метод следующим образом. Ультразвуковой сигнал, отправленный передатчиком, используется в качестве опорного сигнала, а выход сразу же отобран в конце каждой передачи ультразвуковой волны и функции поперечной корреляции между значением выборки и эталонный сигнал рассчитывается. Если функция кросс-корреляции имеет пиковое значение, отобранное значение-это сигнал эха, полученный преобразователем, и время диапазона может быть рассчитано в соответствии с моментом, когда появляется пик корреляции. Метод оценки корреляции (также известный как детектор соответствия) использует как амплитуду сигнала Echo, так и форму сигнала Echo. Если форма волны сигнала Echo в основном не искажена, а шум, наложенный на сигнал Echo, является гауссовым белым шумом, то точность оценки задержки и чувствительность метода оценки корреляции выше, чем метод обнаружения пороги. За последние десять лет внутренние иностранные ученые опубликовали много улучшенных алгоритмов оценки корреляции. Предложенный алгоритм оценки корреляции быстрого задержки, основанный на принципе интерполяции, может реализовать 256 -точечную цифровую расчет корреляции в LMS с использованием обычного чипа обработки цифровых сигналов (DSP),Расстояние измерения датчикаНе только обеспечивает точность дистанции системы, но и улучшает реальное время системы.
Во -первых, модель сигнала Echo включает параметры задержки, линейное смещение частоты и установлен аддитивный шум, а затем используется критерий максимального правдоподобия для оценки параметров задержки в модели. Эксперименты показывают, что даже если форма волны Echo имеет неизвестное искажение, она также существенно не снижает точность оценки задержки алгоритма, что указывает на то, что этот алгоритм на основе модели лучше, чем метод обычной оценки корреляции. Кроме того, существует много других улучшений или расширенных методов оценки, связанных с задержкой. Например, метод оценки корреляции задержки, основанный на преобразовании Гильберта, метод оценки корреляции задержкиДатчик измерения ультразвукового расстоянияИмеет алгоритм оценки задержки корреляции, псевдолудочный код, основанный на коде, основанном на коде, и псевдолудочный код задержка двух шагов. Эти аномальные алгоритмы оценки корреляции состояния могут значительно уменьшить влияние внешних помех на точность оценки задержки метода корреляции. Многие из этих алгоритмов также рассматривают проблему в реальном времени реализации системы.
Метод анализа линий использует быстрое преобразование Фурье (FFT) для выполнения спектрального анализа по сигналу ECHO, чтобы определить, существует ли оно. AN Echo Sign Эхо -сигнал. При условии чрезвычайно низкого отношения сигнал / шум использование алгоритма спектрального анализа для обнаружения сигналов ECHO помогает снизить вероятность ложной тревоги. Тем не менее, алгоритм анализа спектра имеет большое количество расчетов, и нелегко получить точность оценки высокой задержки. Следовательно, применяется ультразвуковой датчик расстояния в воздушной среде.
Алгоритм спектрального анализа и применение адаптивного усилителя вПодводной датчик ультразвукового расстоянияперечислены. Основываясь на тех же принципах дальности и определения направления, эти алгоритмы могут быть пересажены в воздушный сонар без модификации. Квадратичный частотный домен является адаптивной к модели оценки задержки времени, и предлагается алгоритм оценки задержки по времени, основанный на модели. В случае низкого SNR этот адаптивный алгоритм в частотной акустической системе измерения обладает хорошей способностью оценки задержки. Другой метод оценки задержки с большой вычислительной сложностью является наименьшей средней квадратной адаптивной оценкой задержки. Специфический метод реализации следующим образом, ультразвуковой сигнал, передаваемый преобразователем, используется в качестве опорного сигнала, а на переднем конце добавляется сигнал эхо (полученный сигнал). Сумма задержки путем непрерывной настройки количества - это дисперсия между сигналом Echo и эталонным сигналом после того, как алгоритм LMS достигает минимального значения, а количество задержки в данный момент - время диапазона. Этот алгоритм эквивалентен эффекту устранения шума канала с помощью адаптивного поперечного фильтра и играет адаптивную функцию выравнивания канала. Он не должен знать статистические характеристики шума канала заранее,ультразвуковой датчик датчика жидкостиНе нужно учитывать проблему искажения формы волны эхо. Лучшее время задерживает метод оценки. Хорошо известное программное обеспечение MATLAB также дает демонстрацию моделирования LMS адаптивна для алгоритма оценки. Конкретным методом является эталонный сигнал после того, как алгоритм LMS сравнивается с сигналом ECHO, когда средняя квадратная ошибка достигает минимума, поперечный фильтр предполагает, что количество задержки соответствует максимально это время диапазона. Не существует существенной разницы между двумя алгоритмами оценки задержки, оба из которых используют одночастотные характеристики ультразвуковой волны, но последнее требует, чтобы сумма задержки, соответствующая N-задержкой связках поперечного фильтра, была больше, чем диапазон время.
