集成光波导脉冲电场传感信号的线性化研究
本文选题：脉冲电场传感器 + 非线性补偿 ； 参考：《电子科技大学》2016年硕士论文
【摘要】：相比于传统的电场传感器,集成光波导电场传感器由于自身具有体积小、带宽大、抗电磁干扰能力强等众多优势,因此被广泛的应用于电场强度的测量。由于电场传感器的工作点在实际工作中,会受到外界因素如温度、压力和光强等的影响发生漂移,导致其偏离最佳工作区,致使传感输出的信号具有失真和畸变。另一方面,在实际的测量过程中,系统中各元器件的使用以及周围环境的影响都会给信号的传输带来干扰噪声,使得输出信号具有非常严重的噪声干扰,这对信号的准确获取具有很大的影响。传感器工作点漂移导致的信号失真以及传感系统中噪声的存在对高质量传感输出信号的获取带来很大的障碍。针对传感器工作点漂移所引起的信号畸变,文章在理论分析电场传感器传输特性的基础上,提出对畸变信号进行非线性补偿来实现输出和输入的线性关系;对受噪声干扰的输出信号,文章结合Labview实现噪声的去除,进而实现信号的恢复,最后对去除噪声后的信号进行非线性补偿。具体工作如下:1.分析了集成光波导电场传感器的工作原理,电场传感信号失真的表现,在此基础上,提出对失真信号进行非线性补偿来实现线性传输。由电场传感器的传输特性可知,当电场信号没有作用到传感器时,此时输出的直流分量即是传感器当前工作点的函数。当瞬态脉冲信号作用到传感器的瞬间,此时输出信号中含有的直流分量近似认为是由传感器的偏置工作点引起的。其中对失真信号中直流分量的获取采用的算法是FFT(Fast Fourier Transform)算法即快速傅里叶变换。2.在VPI(VPItransmissionMaker)仿真平台下对非线性补偿算法进行研究。其中,以雷电脉冲作为微秒脉冲的一个特例,以高斯纳秒脉冲作为纳秒脉冲的一个特例展开研究。搭建仿真框架,模拟传感器工作点漂移引起的波形失真;利用VPI与Matlab联合仿真的功能,实现对失真信号的非线性补偿,并根据传感器输入输出波形特性参数的变化对非线性补偿的效果进行评估和分析。3.首先采用小波及均值滤波相结合的方法对脉冲信号进行去噪,其中涉及到Labview与Matlab的混合编程。接着,在Labview软件环境下编写均值滤波程序,实现传感系统输出的雷电脉冲信号的去噪研究。最后进一步结合论文中使用的非线性补偿算法对去噪后的波形进行恢复。
[Abstract]:Compared with the traditional electric field sensor, the integrated light-wave conductive field sensor is widely used in the measurement of electric field because of its advantages such as small volume, large bandwidth, strong ability to resist electromagnetic interference and so on. Because the working point of the electric field sensor drifts due to external factors such as temperature, pressure and light intensity, it deviates from the optimal working area, which leads to the distortion and distortion of the sensor output signal. On the other hand, in the actual measurement process, the use of various components in the system and the impact of the surrounding environment will bring interference noise to the signal transmission, making the output signal have very serious noise interference. This has a great impact on the accurate acquisition of signals. The distortion of the signal caused by the shift of the sensor working point and the existence of the noise in the sensor system bring great obstacles to the acquisition of the high quality sensor output signal. In view of the signal distortion caused by the shift of the sensor's working point, the nonlinear compensation of the distortion signal is proposed based on the theoretical analysis of the transmission characteristics of the electric field sensor to realize the linear relationship between the output and the input. For the output signal which is disturbed by noise, the noise is removed by Labview, and the signal is recovered. Finally, the nonlinear compensation of the signal after removing the noise is carried out. The work is as follows: 1. The working principle of integrated light-wave conductive field sensor and the distortion of electric field sensing signal are analyzed. On the basis of this the nonlinear compensation of distorted signal is put forward to realize linear transmission. According to the transmission characteristics of the electric field sensor, when the electric field signal does not act on the sensor, the output DC component is the function of the current working point of the sensor. When the transient pulse signal acts on the sensor, the DC component contained in the output signal is considered to be caused by the bias operating point of the sensor. The FFT(Fast Fourier transform algorithm is used to obtain the DC component in the distorted signal, I. e., the fast Fourier transform. 2. The nonlinear compensation algorithm is studied on the VPIX VPI transmission Maker-based simulation platform. Among them, lightning pulse as a special case of microsecond pulse, Gao Si nanosecond pulse as a special case of nanosecond pulse. A simulation framework is set up to simulate the waveform distortion caused by the shift of sensor working point, and the nonlinear compensation of distortion signal is realized by using the function of VPI and Matlab joint simulation. The effect of nonlinear compensation is evaluated and analyzed according to the characteristic parameters of the input and output waveforms of the sensor. Firstly, the pulse signal is de-noised by the method of combining small wave and mean filter, which involves the mixed programming of Labview and Matlab. Then, the mean filter program is written under the Labview software environment to realize the de-noising of the lightning pulse signal output from the sensor system. Finally, combined with the nonlinear compensation algorithm used in the paper, the de-noising waveform is restored.
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212
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，本文编号：1929371
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