[发明专利]一种用于电学层析成像系统的信息滤波解调方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于电学层析成像系统的信息滤波解调方法，属于分布参数测量领域。

背景技术

电学层析成像的工作原理是根据不同的介质具有不同的电特性(电导率／介电常数／复导纳)，通过获取敏感区域边界测量数据并采用适当的图像重建算法，反演出敏感区域内的电参数分布，进而获得区域内介质的分布。电学层析成像系统的典型结构如图1所示。目前，为了获得较好的测量信噪比、线性度和分辨率，电学层析成像系统多采用正弦信号作为激励源，而对测量信号幅值和相位的检测一般采用相敏解调的方法。

由于传统的模拟相敏解调（乘法解调）方法受到低通滤波器建立时间的限制，不适合系统实时性要求较高的应用场合。相比之下，基于数字处理器的数字相敏解调方法以其良好的测量实时性而受到研究者越来越多的关注。数字相敏解调首先利用高速模数转换器对被测信号进行采样，之后利用高性能数字信号处理器件，如FPGA、DSP等，采用数值计算的方法提取被测信号的幅值和相位信息。

目前最为常用的数字相敏解调方法为正交序列解调法，但其要求采样序列长度必须为完整的信号周期，降低了数字相敏解调灵活性，同时也限制了解调速度的进一步提高。

信息滤波算法是1967年Fraser提出的滤波算法，是卡尔曼滤波器的一种实现形式，这种方法强调了滤波过程的递归最小二乘特性。基于信息滤波算法的递归解调方法可以在无初始信息情况下启动递归过程，且递归形式简单。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于电学层析成像系统的信息滤波解调方法，可在少于一个信号周期的时间内得到精度较高解调结果，且随着代入递归过程的采样点数的增加，可提高解调结果的抗噪声性能。

本发明所提供的一种用于电学层析成像系统的信息滤波解调方法，包括下列步骤：

步骤一、根据系统的激励频率f和采样频率f_s建立递归方程：

其中，k为采样点序数且k≥0；x_k为第k个采样点数据；P^-1(k)是误差相关矩阵的逆矩阵；K(k)＝P^-1(k)B_k为递归中间变量；B_k为数据矩阵；V_k为由激励信号频率和系统采样频率唯一确定的常数向量，其具体形式为：

Vk=e-k·j2πf/fsek·j2πf/fs---(2)]]>

V(1)为由V₀和V₁构成的辅助矩阵，即

V(k)＝[V₀ V₁]^T                       (3)

X(1)为由前2个采样点数据构成的测量向量，即

X(1)＝[x₀ x₁]^T                       (4)

步骤二、以激励信号相位为零的时刻为起始时刻，根据测量信号在紧邻起始时刻之后的2个采样点数据，按照步骤一中的初始方程计算出误差相关矩阵的逆矩阵P^-1(k)和递归中间矩阵K的初始值P^-1(1)和K(1)；