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为满足高动态环境下的激光多普勒测速仪信号处理需要,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的激光测速仪信号处理方案。在FPGA内部完成全部信号处理的内容,利用快速傅里叶变换(FFT)算法得到信号的频谱,利用能量重心法对离散频谱进行校正,开发采样频率自适应算法,兼顾测量准确度与测量范围的要求,最后将结果通过通用串行总线上传个人计算机显示。程序采用流水线方式设计,提高信号处理速度。经过实验验证,数据更新率达到2.4~24kHz,数据延迟时间为123~1230μs,测量准确度优于8×10-4,测量稳定度优于2.5×10-7。 相似文献
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在陆用组合导航领域,激光多普勒测速仪作为速度传感器能够与捷联惯导系统组成组合导航系统。为了抑制车辆颠簸引起的倾角变化对传统激光多普勒测速仪的影响,文中给出了基于Janus配置的分光再利用型激光多普勒测速仪。针对其与惯导系统组合导航过程中该配置结构测速仪的误差参数,文中首先推导了该测速仪的速度误差模型,在此基础上提出了差分GPS辅助的Kalman滤波标定法。实施了仿真及车载组合导航实验验证该方法的有效性。实验结果表明:文中提出的标定方法是有效的,误差参数补偿后的Janus配置激光多普勒测速仪能够大大提高组合导航定位精度。 相似文献
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空间滤波测速系统中输出信号的基底成分,理论上可以通过差分方法完全消除。但由于由被测物体表面各处散射到光学系统并被探测器接收到的光能量不一致等原因,导致输出信号中仍然有基底成分残留,为信号特别是低频信号的探测带来困难。为了消除差分滤波器输出信号中残留的基底成分,对空间滤波测速仪中的图像传感器型差分滤波器的结构进行了优化设计。列出并分析了图像传感器型差分滤波器的各种可能结构形式,并且选择了几种典型的结构进行了实验。分别在均匀照明和非均匀照明条件下,从功率谱和信噪比两个方面分析了输出信号的质量,为滤波器结构的优化提供了依据。通过对比不同滤波器结构下系统输出信号的质量,得到了一种最为合适的能大大消除输出信号中残留的基底成分的滤波器结构。 相似文献
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为了进行高速及超高速测量,提出了一种基于双纵模He-Ne激光器的多普勒测速结构。阐述了双纵模激光多普勒测速的基本原理,设计了系统的光路结构,并运用数字滤波、数字自相关技术对多普勒信号进行处理。理论分析与实验结果表明:双纵模激光多普勒测速系统利用相邻两个纵模的拍频作为基频大大减小了比例因子,解决了系统进行高速及超高速测量的难题;数字滤波去除直流基底和部分噪声;自相关技术进一步抑制噪声,提高了信噪比,便于精确提取多普勒频率。测量了高速转盘上待测点切向运动的速度,测量结果的重复性精度优于0.8%。 相似文献
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为了有效抑制激光多普勒测速仪输出数据的随机漂移,提高其测量精度,在传统时序模型的基础上采用新陈代谢双时序模型进行激光多普勒测速仪漂移数据滤波.该模型由两级新陈代谢时序模型级联而成,每一级新陈代谢时序模型均依次对13个数据点时序建模.依据此模型分别对激光多普勒测速仪静态及动态漂移数据进行建模和滤波.利用方差分析法及Allan方差法对滤波前后的测速仪静态漂移数据进行分析并利用频谱分析法对比了滤波前后的测速仪动态漂移数据.结果表明:新陈代谢双时序模型将静态漂移数据标准差减小为原始数据的44%,将角度随机游走降为原始数据的41%;该方法不仅能实时降低激光多普勒测速仪的静态随机漂移误差,而且能够实时有效抑制其动态输出噪声. 相似文献
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为了实现对固体表面运动速度的高精度测量,建立了一套基于线阵图像传感器的新型空间滤波测速仪系统,提出了一种确定系统误差来源的新方法。图像传感器在系统中既作为探测器又作为空间滤波器使用,系统结构得到了很大的简化。在理论上对线阵图像传感器的空间滤波特性进行了分析,并设计了图像传感器的驱动电路、信号采集和预处理电路。测量了由高精度转台作为主动轮的传送带速度和日光灯的发光频率。实验结果表明,传送带速度测量精度在0.77%以内,11 min 内的测量不确定度为0.66%;而在不使用成像系统的条件下直接测量日光灯的发光频率时,测量不确定度在0.056%以内,提高了一个数量级。总之,该测速仪能够基本满足传送带表面运动速度测量的实时、非接触、稳定和高精度等要求。 相似文献
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为了减小由车式载体上下颠簸而引入的测量误差,设计了二维结构的激光多普勒测速仪2-D LDV(laser Doppler velocimeter),并将其与捷联惯导组合导航。阐述了二维激光多普勒测速技术的基本原理,详细讨论了其与捷联惯导组合的具体结构并进行了车载实验。理论和实验结果表明:2-D LDV减小了由于车辆上下颠簸而引入的测量误差,进一步提高了导航精度。车辆行驶总里程为29.67 km,纯捷联惯导的位置误差为936 m,1-D LDV/SINS组合系统的位置误差17.2 m,而2-D LDV/SINS组合系统的位置误差仅有7.1 m,相对于1-D LDV/SINS,2-D LDV/SINS更适合于车载组合导航系统。 相似文献
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