【摘 要】
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相位解包算法是干涉测量中的关键技术,目前被广泛应用于光干涉测量、合成孔径雷达、反射测量等领域。当前对相位解包算法的研究众多,各类算法在不同噪声条件下有不同的性能表现,因而具有不同的适应能力。一般地讲,整体性能较好的算法具有较高的实现复杂度和成本,会成为实时干涉系统中的带宽瓶颈。本论文研究了一种基于无迹卡尔曼滤波器的相位解包算法,重点研究了基于现场可编程门阵列(Field Programmable
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相位解包算法是干涉测量中的关键技术,目前被广泛应用于光干涉测量、合成孔径雷达、反射测量等领域。当前对相位解包算法的研究众多,各类算法在不同噪声条件下有不同的性能表现,因而具有不同的适应能力。一般地讲,整体性能较好的算法具有较高的实现复杂度和成本,会成为实时干涉系统中的带宽瓶颈。本论文研究了一种基于无迹卡尔曼滤波器的相位解包算法,重点研究了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台高吞吐率实现算法架构。针对目前几类相位解包算法存在的不足,本文采用了一种基于无迹卡尔曼滤波器的相位解包算法。一方面根据卡尔曼滤波算法特性,将相位展开过程和相位去噪声过程同时进行,免去了相位展开之前的噪声预处理过程,保证相位展开过程不会引入其他噪声。另一方面无迹卡尔曼滤波是基于卡尔曼滤波的改进型算法,以无迹变换(Unscented Transform,UT)为基础,摒弃了将非线性过程线性化的做法,使得结果更接近真实值。其中,本文主要研究了适用于相位解包的无迹卡尔曼滤波算法并且重点解决了强噪声条件下相位恢复易失真问题,对于相位梯度估计值过大的点进行滤波处理。本文提出在FPGA平台实现无迹卡尔曼滤波相位解包算法的硬件架构,提升相位解包算法速度。首先根据软件解包算法,设计定点仿真函数,根据不同定点下相位曲线恢复的信噪比确定在FPGA平台选用的最佳字长与小数点位数。然后在modelsim仿真软件中,实现无迹卡尔曼滤波算法。主要分成以下几个模块具体实现:系统状态模块、sigma点生成模块、状态预测模块和状态更新模块。最后基于QuartusⅡ平台,完成逻辑综合、引脚约束等操作,在FPGA芯片平台完成数据解包处理。将本算法应用于相位调制型光纤传感系统的相位解包单元,搭建了基于Michelson型的干涉型光纤传感实验系统,采用了矩形脉冲二元相位调制解调技术获取包裹相位,采用了Altera公司的EP3SE110F1152I3 FPGA作为系统实时控制与处理的核心,采用32Q16的定点格式,获得信号信噪比为31.7478d B,速度相对于PC端提升30~40倍,实现了大规模数据的实时吞吐运算。无迹卡尔曼滤波相位解包算法提升了相位解包算法精度以及利用FPGA硬件电路板实现加快相位解包速度,在各干涉测量领域都有重要应用价值。
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