微弱信号检测论文

微弱信号检测

课程论文

课程名称：微弱信号检测技术原理及应用

学校：南京信息工程大学

学院：电子与信息工程学院

专业：电子信息工程系

姓名：**

学号：***********

日期：2010年12月20日

摘要

人们在研究宏观和微观世界的过程中，常需检测极微弱的信号，常规仪表由于存在较大的内部噪声，信号常被噪声淹没，使采用放大器和滤波器无法检测出有用信号。由于信号具有周期性、相关性，而噪声具有随机性，所以采用相关检测技术时，可以把信号中的噪声排除。传统的检测方法采用模拟技术，先将信号经放大通道放大后，再利用锁定放大器（LIA）与参考通道信号完成相关运算。由于锁定放大器价格昂贵，体积较大，一般不适合于小系统和户外运行的设备。如果把中的相关运算转换成功率谱计算，就可以采用数字器件取代LIA，来实现数字相关器。在微弱信号检测（Weak Singal Detection）过程中许多非电量的微小变化都是通过一定的传感器将其变换成电信号进行放大再显示或记录的。由于这些微小的变化通过传感器转变成的电信号十分微弱，可能是V，V，甚至V 或更少。对于这些弱信号的检测，无疑噪声是其主要干扰，噪声对于弱检测是无处不在的。微弱信号检测技术主要针对克服所谓“电子噪声”的影响，噪声包括热噪声、散粒噪声和低频噪声，它们一般来自构成检测电路系统的元器件的内部或表面状态。或可以说来自进行检测的传感器和检测仪器。

经传感器探测并转换成的微弱的电信号，需要通过电子线路放大，才能进行显示或记录，弱检测量本身的涨落及所用传感器的本底以及测量仪表底噪声影响，表现出来底总效果是：有的被测信号被大量的噪声和干扰信号所淹没。因此，微弱信号检测的目的是利用电子学的、信息论的和物理学的方法，分析噪声的原因及其统计规律，研究被检测量信号的特点及其相干性，利用现代电子技术实现理论方法过程从而将深埋在背景中的信号检测出来。

关键词：内部噪声相关检测技术模拟技术功率谱计算电子噪声电子线路放大

目录

1．微弱信号检测的原理 (4)

2．微弱信号检测的方法 (5)

2.1 相关检测法 (5)

2.2 取样积分法 (7)

3．应用实例 (9)

3.1 用相关测量运动物体的移动速度 (9)

3.2 利用取样积分器检测霍尔电势 (9)

4. 结束语 (10)

1．微弱信号检测的原理

微弱信号检测技术就是研究噪声与信号的不同特性，根据噪声与信号的这些特性，拟定检测方法，大道从噪声中检测信号的目的。微弱信号检测的关键在于抑制噪声，恢复、增强和提取有用信号，即提高其信噪改善比（SNIR）。根据式（1）信噪改善比（SNIR）定义：

（1）

即输出信噪比（S/N）0与输入信噪比（S/N）i之比。SNIR越大，表示处理噪声的能力越强，检测的水平越高。

从信号处理系统的信噪比，可简单的论述微弱信号检测的原理，下面用一例子来讨论SNIR的表达式。

如果噪声在很宽的频率范围内具有恒定的功率谱密度，则称这种噪声为白噪声。所谓谱密度即单位带宽的噪声，若已知噪声功率谱密度，则噪声功率可表示

为：Pn=Vn。2=∫0∞Sn（f）df 。等效噪声带宽Be=∫0∞Kv。df，其中

为放大器输入端到输出端的传递函数。

如图一所示，设某系统的输入噪声为白噪声（电阻噪声），其信号处理系统的输入信号电压和输出信号电压分别为V si和V so输入噪声电压和输出噪声电压分别为V ni和V no，

输入早生为带宽白噪声，其噪声带宽Bi，噪声功率谱密度为Sni，则输入噪声的均方值为Vni2=Sni·Bi。若系统的电压增益为Kv（f），系统的噪声等效带宽为Be，则输出噪声的均方值为：（2）式中，K vo=V so/V si,显然可得到系统的SNIR为：

由式（3）可得：信号处理系统的信噪改善比等于输入等效宽带就可以提高系统的输出信噪比。对于信噪比小于1的被噪声淹没的信号，只要信号处理系统的噪声等效带宽做得很小，就可以将信号从噪声中提取出来，这就是通常的微弱信号检测的指导思想之一。2．微弱信号检测的方法

在测量中对噪声的处理是非常重要的，它是影响微弱信号检测系统的决定性因素，也是信号检测中的主要不利因素。对于微弱信号检测来说，如能有效克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。近十几年来，信息论的研究对信号和噪声本身的统计特性作了许多研究，为检测淹没在噪声背景中的微弱信号提供了理论基础，并提出了许多根据噪声和信号本身的不同特性，检测深埋在噪声背景中信号的方法。下面重点介绍二种常规检测微弱信号的检测技术和方法。

2.1 相关检测法

信号与噪声有本质区别。前者是有规律的，能够重复，其后续信号与早先信号是有关联的，信号可以用一个确定的时间函数来描述；而后者恰恰相反，不能用一个确定的时间函数来描述。因此，可利用信号自身存在的规律（即相关性）来寻找信号，也可以利用一个与被测信号规律性（二者之间也有相关性）部分相同的已知信号来寻找被测信号，达到去除噪声的目的，这就是相关性原理的基本点。相关检测技术就是根据相关性原理，通过自相关或互相关运算，以最大限度地压缩带宽、抑制噪声，达到检测微弱信号的一种技术。

2.1.1 自相关检测

自相关函数表示随机变量f(t)与延时的时间间隔为τ的同一变量的相关性。

若t为时间自变量，则其满足关系式：（4）式(4)实现自相关检测的原理，框图如图二所示。

图二自相关检测的原理框图

设混有噪声的信号为：xi(t)=si(t)+ni(t) (5)

输入到相关接收机后，被分成两路输入，其中一路将经过延迟设备，使它延迟一段时间τ，经过延迟的Xi(t-τ)和未经延迟的Xi(t)被送到相乘电路，随后对乘积进行积分，取平均值。这样就得到以τ为参数的相关函数，即得自相关输出为：

其中，R ss、R nn表示s(t)与n(t)的自相关函数；R sn、R ns表示s(t)与n(t)的互相关函数。根据相关函数的性质，可知噪声与信号是互不相关的，且噪声的平均值为零，有R sn(τ)=R ns(τ)=0,则R xx(τ)=R ss(τ)+R nn(τ)。随着τ的增大，R nn(τ)→0，则

对足够大的τ，有R

xx (τ)=R

ns

(τ),这样就得到包含着信号s(t)的自相关函数

R

xx

(τ)。

2.1.2 互相关检测

互相关函数指两个不同的随机变量之间的统计依赖型。两个有同一自变量的函数f(t)和F(t)是可能存在着关联的，无论这两个函数是随机函数还是非随机函数。描述其关联性，都可用互相关函数，定义为：

当互相关函数不为零，则表示和两函数有一定的统计相关性；若互相关函数为零，则表示两者是独立无关。

实现互相关检测的原理框图如图三所示。与自相关检测相比，互相关检测的