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式中:N为FIR滤波器的长度;Px为输入信号功率,按下式计算(M为输入构造理想换能器的脉冲响应序列长度):

为了提高超声波测距系统的测距精度,通过自适应算法构造用于抵消换能器窄带特性的解卷积滤波器,采用换能器解卷积的测距精度比原始的测距精度有明显的提高。这种换能器解卷积处理方法同样可适用于其他类似的传感系统。

2 基于换能器解卷积的超声测距处理方法

Cramer-Rao下界是时延估计(TDE)能达到的最小误差,也即时延估计系统能达到的理论上的最佳精度。根据Cramer-Rao下界,假定信号和噪声是不相关的平稳随机过程,且信噪比SNR>>1,时延估计方差的Cramer-Rao下界为[8]:

其中:hTR、hRV分别为发射、接收换能器的冲激响应,hair为传输空气介质的冲激响应。超声测距系统信号流程如图1所示。

设输入信号为X(k),目标信号为Y(k),滤波器输出信号为 Y′(k),则输出信号与目标信号的误差为:

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2019-05-21


超声测距系统由于具有不受光线烟雾影响、抗电磁干扰能力强、距离信息直观、成本低、使用方便等特点,广泛应用