關(guān)于高速多脈沖激光測(cè)距系統(tǒng)的研究

李麗 孫西花 孔明

摘 要 在脈沖式激光測(cè)距系統(tǒng)中，系統(tǒng)對(duì)回波信號(hào)的采集受噪聲信號(hào)的影響，使得有用信號(hào)淹沒(méi)在噪聲信號(hào)中，引入測(cè)量誤差。針對(duì)該問(wèn)題本文高速采集系統(tǒng)對(duì)回波信號(hào)采用雙FPGA進(jìn)行2G的高速采樣，并引進(jìn)多脈沖相關(guān)疊加的方法，使得有用信號(hào)得到增強(qiáng)，噪聲信號(hào)被相對(duì)削弱;并對(duì)疊加之后的信號(hào)進(jìn)行卡爾曼濾波，將無(wú)用的高頻噪聲信號(hào)濾掉，使得后端數(shù)據(jù)處理更加精確，進(jìn)而提高激光測(cè)距系統(tǒng)的測(cè)量精度和測(cè)量距離。在本文中采用兩片F(xiàn)PGA，一片為主芯片，一片為從芯片，進(jìn)行協(xié)調(diào)工作，實(shí)現(xiàn)高速AD采集，并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理，使得系統(tǒng)達(dá)到高精度、遠(yuǎn)距離的測(cè)距效果。

關(guān)鍵詞 高速采集系統(tǒng);多脈沖相關(guān)疊加;卡爾曼濾波;激光測(cè)距

1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

該系統(tǒng)主要包括三個(gè)模塊：激光發(fā)射單元、激光接受單元以及邏輯控制與信息處理單元。中邏輯控制與信息處理單元分為主FPGA、從FPGA、DSP信息處理單元，主FPGA與從FPGA之間進(jìn)行相互通信，同時(shí)各自分別實(shí)現(xiàn)1G的采樣速率，并分別做多脈沖互相關(guān)疊加運(yùn)算，將運(yùn)算結(jié)果存儲(chǔ)在公共的DDR中，實(shí)現(xiàn)2G的采樣速率。DSP再對(duì)共用DDR中的數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波[1]，使波形更加趨于理想化，進(jìn)而進(jìn)行閥值檢測(cè)得到運(yùn)算結(jié)果。

2多脈沖相關(guān)累加算法

在脈沖激光測(cè)距系統(tǒng)中，由于有用信號(hào)的相關(guān)性極強(qiáng)，而噪聲信號(hào)不存在相關(guān)性，將多個(gè)回波信號(hào)按照相關(guān)性進(jìn)行相關(guān)性疊加，可以大大提高疊加之后信號(hào)的信噪比，進(jìn)而提升系統(tǒng)的抗干擾能力。如式（1）所示

3高速數(shù)據(jù)采集方案實(shí)現(xiàn)

該部分實(shí)現(xiàn)對(duì)回波信號(hào)的數(shù)據(jù)采集，到達(dá)2G的采樣速率，由于FPGA處理速度的限制，該模塊使用2塊FPGA分別控制一個(gè)高速AD采樣芯片ADC08D1000對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行采樣[4]，兩片F(xiàn)PGA進(jìn)行信息通信，以達(dá)到協(xié)同工作的目的，同時(shí)為了減輕數(shù)據(jù)采集模塊的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，引進(jìn)DSP模塊，數(shù)據(jù)處理部分在DSP中進(jìn)行。如圖3所示，主FPGA控制從FPGA采樣延后s，進(jìn)而達(dá)到2G的采樣速率。

4卡爾曼濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)

卡爾曼濾波分為三個(gè)階段：預(yù)測(cè)、轉(zhuǎn)換和矯正[5]。DSP程序?qū)崿F(xiàn)過(guò)程如圖4所示，在預(yù)測(cè)階段，使用狀態(tài)預(yù)測(cè)方程對(duì)當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算，得到后一個(gè)狀態(tài)的距離及其協(xié)方差的預(yù)測(cè)值。在轉(zhuǎn)換階段將預(yù)測(cè)階段得到的預(yù)測(cè)值轉(zhuǎn)換為卡爾曼濾波修正系數(shù)，最后在矯正階段根據(jù)預(yù)測(cè)階段的預(yù)測(cè)值和轉(zhuǎn)換階段的修正系數(shù)得到后一階段的狀態(tài)及協(xié)方差矯正值[6]。

其中，和分別為狀態(tài)變量和觀測(cè)變量;和分別為系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣和控制輸入變量;以及維度轉(zhuǎn)換參數(shù)矩陣，系統(tǒng)過(guò)程激勵(lì)噪聲，觀測(cè)噪聲。

假設(shè)為當(dāng)前的狀態(tài)，則可根據(jù)目前的的狀態(tài)預(yù)測(cè)出狀態(tài)，相關(guān)方程如式（10）和式（11）：

其中，為各種狀態(tài)下的距離結(jié)果;為各種狀態(tài)結(jié)果對(duì)應(yīng)的協(xié)方差;，為當(dāng)前狀態(tài)經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波優(yōu)化處理得到的距離結(jié)果以及相應(yīng)協(xié)方差;，為根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測(cè)的距離結(jié)果以及相應(yīng)協(xié)方差;為后一狀態(tài)的控制量，DSP程序設(shè)計(jì)過(guò)程中，根據(jù)控制量的輸入情況，對(duì)進(jìn)行設(shè)置;為狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣;是系統(tǒng)過(guò)程的協(xié)方差。則得到卡爾曼修正系數(shù)，如式（12）所示：

其中表示預(yù)估距離值和觀測(cè)結(jié)果之間的維數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，為觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣。根據(jù)觀測(cè)量的輸入值，以及距離結(jié)果的預(yù)估值，可以得到經(jīng)卡爾曼濾波后的距離及相應(yīng)的協(xié)方差，如式（13）和式（14）所示：

為經(jīng)過(guò)DSP結(jié)算得到的距離初值，也是DSP模塊的輸入觀測(cè)值，因?yàn)閰f(xié)方差更新公式中進(jìn)行的是一維數(shù)組的測(cè)量且為單模量，所以設(shè)置為1。（8）式和（9）式中，根據(jù)白噪聲的特點(diǎn)，設(shè)定和的初始值為0，后期根據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行修正。對(duì)本文中三次脈沖疊加之后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行卡爾曼濾波，仿真結(jié)果如圖5所示：

由仿真結(jié)果可以看到，多脈沖相關(guān)累加信號(hào)經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波之后，噪聲信號(hào)基本被濾掉，有用信號(hào)更加清晰可見(jiàn)，進(jìn)而使得后端對(duì)數(shù)據(jù)的處理更加準(zhǔn)確。

5試驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)測(cè)量結(jié)果需求對(duì)近距離和遠(yuǎn)距離的情況分別進(jìn)行試驗(yàn)，為了減小測(cè)量帶來(lái)的誤差，對(duì)每次試驗(yàn)分別進(jìn)行7次測(cè)量，然后針對(duì)這7次測(cè)量結(jié)果進(jìn)行均值處理，近距離和遠(yuǎn)距離激光測(cè)距結(jié)果如表1所示。

針對(duì)近距離測(cè)試，選取50m的距離進(jìn)行測(cè)量，如表所示，測(cè)量7組數(shù)據(jù)，然后對(duì)該7組數(shù)據(jù)求取平均值，最終測(cè)量結(jié)果為49.98714，測(cè)量誤差為0.01286m。遠(yuǎn)距離測(cè)試，選取2855m的距離進(jìn)行測(cè)量實(shí)驗(yàn)，同樣對(duì)該7組的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值處理，最終測(cè)量結(jié)果為2854.371，測(cè)量誤差為0.629m.

根據(jù)仿真結(jié)果可以看出采用雙FPGA對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行交替采樣，可以實(shí)現(xiàn)雙倍的采樣速率增大測(cè)量的精確度;然后對(duì)采樣的回波信號(hào)進(jìn)行多脈沖疊加，由DSP實(shí)現(xiàn)對(duì)疊加后的信號(hào)進(jìn)行卡爾曼濾波，使得有用信號(hào)更加容易分辨。經(jīng)測(cè)試在近距離和遠(yuǎn)距離測(cè)量中均具有極高的精度。

參考文獻(xiàn)

[1] 高勤，李志強(qiáng)，都學(xué)新.一種新型自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2001，23（6）：29-34.

[2] 倪旭翔，胡凱.脈沖串互相關(guān)方法在遠(yuǎn)程激光測(cè)距中的應(yīng)用[J].光學(xué)學(xué)報(bào)，2012，32（11）：120-125.

[3] 黃本雄，侯潔，胡海.高斯白噪聲發(fā)生器在FPGA中的實(shí)現(xiàn)[J].微計(jì)算機(jī)信息，2007，23（20）：165-167.

[4] 常高嘉，馮全源.基于FPGA的高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子器件，2012，35（5）：217-220.

[5] 邱曉波，謝志宏，周啟煌.由DSP技術(shù)實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波算法初探[J].火力與指揮控制，1999，24（1）：66-72.

[6] 鄒振宇.基于DSP的Kalman濾波器的算法研究[D].成都：成都理工大學(xué)，2012.