用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法及系统

摘要

本发明涉及一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法及系统，系统包括信号发生模块、滤波模块、数据接收模块、控制模块、数据存储模块和输出模块；信号发生模块用于生成纯噪声信号和待处理信号；数据接收模块用于将原始采集的模拟信号经过A/D转换器转换后根据SPI协议输出为串行输出，再经过数字信号采集模块以16位的数据输入滤波模块；滤波模块用于根据自适应滤波算法对包含噪声信号的待处理信号进行滤波；数据存储模块用于存储未处理信号和处理完的信号，并在处理信号时及时提取出；控制模块用于各模块之间同步数据传输。本发明可以有效采集纯噪声信号完成数字滤波，滤除环境噪声以及信号在传输过程中所产生的噪声。

说明书

技术领域

本发明涉及数据滤波技术，具体涉及一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法及系统。

背景技术

随着大口径和超大口径天文望远镜新技术的发展，主动光学技术的重要性越发明显。“主动”光学是相对于传统的“被动”支撑而言，后者是针对可能会对望远镜像质产生影响的因素，事先制定一个“最优”支撑方式，在望远镜运行过程中不再变化。而“主动”改正则是旨在保持，即在望远镜运行过程中实时探测波前误差，实时调整支撑结构，从而实时改正波前误差。

主动光学技术包含拼接镜面和薄镜面技术，将这两项技术结合在一起使用，具有很大的技术难度。因为镜面很薄，所以对固定在子镜背面或边缘的传感器大小与重量就有严格的限制，否则过重的传感器会造成薄镜面的形变，而这种形变是薄镜面技术中的力促动器所不能修正的，这就要求使用超轻型、不受非位移因素影响的高精度位移传感器。

目前，在上述主动光学系统中所使用的微位移传感器多是电涡流型的，其在稳定性、重量等方面尚不是很理想，因此开发新型的微位移传感器，以达到主动光学技术的需要就是当务之急。而作为微位移传感器的一个重要组成部分，采用适当的方法对所取得的数据进行现场滤波，从而减弱或消除噪声的干扰就显得非常重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法及系统。

实现本发明目的的技术方案为：一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波系统，包括信号发生模块、滤波模块、数据接收模块、控制模块、数据存储模块和输出模块；

信号发生模块用于生成两路信号，一路为纯噪声信号，一路为包含噪声信号与有用信号的待处理信号；

数据接收模块用于将原始采集的模拟信号经过A/D转换器转换后根据SPI协议输出为串行输出，再经过数字信号采集模块以16位的数据输入滤波模块；

滤波模块用于根据自适应滤波算法对包含噪声信号的待处理信号进行滤波；

数据存储模块包括SDRAM存储器，用于存储未处理信号和处理完的信号，并在处理信号时及时提取出；

控制模块用于各模块之间同步数据传输；

结果输出模块用于输出位移信息至外部设备。

一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法，该算法采取如下步骤调整自适应滤波器的L个滤波器系数：

步骤1，初始化(L*1)的向量w＝r＝[0,0,0...0]^T，其中w为权重，r为基准信号；

步骤2，接受一对新的输入采样值{r[k],d[k]}，并在基准信号向量r[k]中移动k组采样值，d[k]为包含噪声信号与有用信号的待处理信号；

步骤3，通过下面的公式计算FIR滤波器的输出信号：y[k]＝w^T[k]r[k]

步骤4，通过下面的公式计算误差函数：e[k]＝d[k]-y[k]

步骤5，根据下面的公式更新滤波器系数：w[k+1]＝w[k]+μe[k]r[k]，w[k]为第k个状态下的滤波器系数，μ为迭代因子；

步骤6，校验误差是否小于阈值，若是则停止迭代，否则返回步骤2。

与现有技术相比，本发明的显著优点为：

(1)本发明基于电容式位移测量方法，相比于现在应用的电涡流型传感器，精度和稳定性更好；(2)本发明采用高速FPGA来实现数字滤波功能，能方便、快速、精确地实现复杂的算法；(3)本发明提出的自适应噪声滤波方法，可以有效采集纯噪声信号完成数字滤波，滤除环境噪声以及信号在传输过程中所产生的噪声。

附图说明

图1为自适应滤波原理图。

图2为本发明自适应滤波算法流程图。

图3为本发明基于FPGA的自适应滤波系统示意图。

图4为自适应滤波算法的FPGA实现示意图。

具体实施方式

一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波系统，包括信号发生模块、滤波模块、数据接收模块、控制模块、数据存储模块和输出模块；

信号发生模块用于生成两路信号，一路为纯噪声信号，一路为包含噪声信号与有用信号的待处理信号；

数据接收模块用于将原始采集的模拟信号经过A/D转换器转换后根据SPI协议输出为串行输出，再经过数字信号采集模块以16位的数据输入滤波模块；

滤波模块用于根据自适应滤波算法对包含噪声信号的待处理信号进行滤波；

数据存储模块包括SDRAM存储器，用于存储未处理信号和处理完的信号，并在处理信号时及时提取出；

控制模块用于各模块之间同步数据传输；

结果输出模块用于输出位移信息至外部设备。

进一步的，所述信号发生模块由两对位移极板和一对参考极板组成，通过控制模块的控制，产生两种工作模式，一是由一对位移极板和一对参考极板并联进行差分，产生含有噪声和有用信号的待处理信号，二是由两对参考极板并联，产生只含有噪声的纯噪声信号，分别采集这两种信号，用于自适应滤波算法输入，使用FPGA进行信号处理。

进一步的，数据接收模块将SPI接口串行输出的信号，通过信号控制，按从高位到低位的顺序存入存储器，变为16位的并行数据，再进行自适应滤波处理；

进一步的，结果输出模块通过UART接口RS232协议将在线测量的位移信息输出至外部设备。

一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法，该算法采取如下步骤调整自适应滤波器的L个滤波器系数：

步骤1，初始化(L*1)的向量w＝r＝[0,0,0...0]^T，其中w为权重，r为基准信号；

步骤2，接受一对新的输入采样值{r[k],d[k]}，并在基准信号向量r[k]中移动k组采样值，d[k]为包含噪声信号与有用信号的待处理信号；

步骤3，通过下面的公式计算FIR滤波器的输出信号：y[k]＝w^T[k]r[k]

步骤4，通过下面的公式计算误差函数：e[k]＝d[k]-y[k]

步骤5，根据下面的公式更新滤波器系数：w[k+1]＝w[k]+μe[k]r[k]，w[k]为第k个状态下的滤波器系数，μ为迭代因子；

步骤6，校验误差是否小于阈值，若是则停止迭代，否则返回步骤2。

进一步的，两种信号采集的具体步骤为：

步骤301，根据控制信号，当控制信号为高电平时，用开关控制，将一个位移传感器和一个参考传感器进行并联，两个传感器的电压值进行差分，以得到混合有用信号和噪声信号的待处理信号；

步骤302，根据控制信号，当控制信号为低电平时，将两个参考传感器并联，产生纯噪声信号；

由于两路信号的噪声来源相同，可以看做具有统计学规律，而有用信号与噪声信号不关联，故可以用于自适应滤波的两路所需信号。

下面结合实施例对本发明做进一步说明。

实施例

如图1-图4所示，一种用于主动光学系统微位移传感器的自适应滤波算法及系统，利用spartan6FPGA芯片，接50Mhz的晶振，主要的实施方案如下：

(1)FPGA的激励发生模块通过分频，产生电容传感器的激励信号，以使其工作在交流驱动方式；

(2)由于纯噪声信号的变化范围较小，故每2min采样一次；利用FPGA产生一控制信号，用于模式选择，当其为高电平时，控制输出纯噪声信号；当为低电平时，控制输出有用信号和噪声信号的混合特征信号；

(3)利用FPGA进行A/D转换控制，将AD转换器的sdi口与vio进行相连，实现cs工作模式，并通过sck、cnv接口，控制数据输出口sdo的串行输出，实现数据从模拟信号到数字信号的转换；

(4)由于A/D转换器为串行SPI接口，将按位传输的数据通过FPGA的数据接收模块，按照从高位到低位的顺序逐位存储至SDRAM，转换为16位的并行数据送入FPGA进行数据处理；

(5)利用ISE软件编写自适应滤波的算法，将包含有用信号以及噪声信号的两路信号作为信号的两路输入信号，输出为包含分镜位移信号的有用信号的最佳估计。

图1为自适应滤波算法的原理图，图4为该算法的FPGA实现：

本发明的自适应滤波算法采用最小均方根(LMS)方法，运用Widrow-Hoff最小二乘法思想。widrow-Hoff算法采取如下步骤调整自适应滤波器的系数，其中r(k)为16位的噪声信号，d(k)为包含噪声信号和有用信号的待处理信号：

第一步，初始化抽头向量为0，w＝r＝[0,0,0...0]^T

第二步，接受一对新的输入采样值{r[k],d[k]}，并在基准信号向量r[k]中移动r[k]；

第三步，计算FIR滤波器的输出信号：y[k]＝w^T[k]r[k]

第四步，计算误差函数：e[k]＝d[k]-y[k]

第五步，更新滤波器系数：w[k+1]＝w[k]+μe[k]r[k]

第六步，接下来校验误差是否满足标准，若满足则停止迭代，若不满足，则重复第2步。

经过前期对不同μ值的研究，将迭代因子μ取1/4，则每次相乘则可视为右移一位。

(6)将滤波输出信号通过UART通讯协议，传输至电脑，用串口调试助手可以看到输出的数据变化。