本文關鍵詞：ADCP環(huán)境適應性處理方法研究

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【摘要】：ADCP(Acoustic Doppler Current Profilers,聲學多普勒流速剖面儀)是二十世紀八十年代初發(fā)展起來的一種測流設備,主要用來測量大范圍海流的速度,在河流測量中有著極為廣泛的應用。系統(tǒng)基本原理是利用多普勒效應,得到與發(fā)射信號對應的水流回波并對回波信號進行分層、計算,得到剖面流速信息。本文在對ADCP技術的基本理論和Matlab建模進行研究后,提出了環(huán)境適應思想并將其運用到ADCP系統(tǒng)當中。同時針對測量中出現(xiàn)的測速模糊和層間干擾這兩個測量時不可避免的問題提出改進方案,完成了系統(tǒng)軟件平臺的搭建和水上實驗分析,論文具體內(nèi)容如下：1.簡述ADCP測流的基本原理。對多普勒效應、不同換能器的陣列形式、水流分層概念、底跟蹤測量方法進行簡要介紹,論證了回波信號與空間分層的對應關系,從盲區(qū)和旁瓣干擾兩個角度探討了ADCP測流的局限性。2.對基于復自相關理論的頻率估計方法在ADCP測流中的可行性進行了驗證；分析了不同測流方式的性能,包括窄帶非相干測流、窄帶相干測流和寬帶測流,得出寬帶測量通過編碼改善了信號相關性,增大了時間帶寬積,是對窄帶非相干和窄帶相關兩種測流方式的優(yōu)點結合的結論；通過改變發(fā)射信號參數(shù),驗證發(fā)射信號形式對測流性能的影響。3.針對ADCP測量中出現(xiàn)的測速模糊和層間干擾這兩個問題,提出一種基于脈沖延時變化的解模糊算法,同時針對解模糊范圍、解模糊準確性和具體實現(xiàn)這三者之間的矛盾,通過組合判定對原有算法進行改進。對于測量時的層間干擾問題,提出使用滑動平均算法抑制層間干擾,通過精細化分層增加滑動平均算法的樣本點,進一步抑制了層間干擾。通過Matlab驗證了以上兩種算法的可行性。4.完成了基于CCS的OMAPL138處理器的軟件開發(fā),在軟件中實現(xiàn)上述兩種算法。系統(tǒng)中加強了開發(fā)板與各模塊之間的通信,信號和算法參數(shù)均可以根據(jù)環(huán)境的不同實時改變,為環(huán)境適應思想提供了軟件支持。同時進行了場外水上實驗,分析實驗結果驗證了算法的可行性。
【關鍵詞】：ADCP 復自相關 寬帶測流 環(huán)境適應 解模糊 層間干擾
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH766.21
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究情況11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究情況12-13
• 1.3 ADCP的分類13-15
• 1.3.1 船載式ADCP13
• 1.3.2 拖拽式ADCP13-14
• 1.3.3 座底式ADCP14
• 1.3.4 橫向安裝的ADCP14-15
• 1.4 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點15-18
• 1.4.1 文章主要內(nèi)容和結構15-16
• 1.4.2 文章創(chuàng)新點16-18
• 第二章 聲學多普勒測流基本原理18-26
• 2.1 多普勒效應18-19
• 2.2 ADCP的換能器陣型19-20
• 2.3 水流分層20-21
• 2.4 底跟蹤測量21-22
• 2.5 ADCP測流的局限性22-24
• 2.5.1 盲區(qū)22-23
• 2.5.2 旁瓣干擾23-24
• 2.6 本章小結24-26
• 第三章 流速測量方式與性能比較26-52
• 3.1 復自相關算法26-32
• 3.1.1 頻率估計算法26
• 3.1.2 復自相關算法原理26-29
• 3.1.3 復自相關算法的DSP實現(xiàn)29-32
• 3.1.3.1 信號處理流程29-31
• 3.1.3.2 算法的離散化31-32
• 3.2 ADCP測流方式32-44
• 3.2.1 窄帶測流方式32-39
• 3.2.1.1 單頻脈沖信號32-33
• 3.2.1.2 非相干測流方式33-36
• 3.2.1.3 相干測流方式36-39
• 3.2.2 寬帶測流方式39-44
• 3.2.2.1 二進制編碼調(diào)相信號39-42
• 3.2.2.2 寬帶測流方式42-44
• 3.3 測流性能分析44-50
• 3.3.1 編碼形式對測流性能的影響44-47
• 3.3.2 碼元寬度對測流性能的影響47-48
• 3.3.3 編碼重復次數(shù)對測流性能的影響48-50
• 3.4 本章小結50-52
• 第四章 環(huán)境適應性誤差修正52-76
• 4.1 測速模糊及解決方案52-65
• 4.1.1 測速模糊原理52-53
• 4.1.2 基于脈沖延時變化的解模糊方法53-55
• 4.1.3 組合判定下脈沖延時改變的解模糊方法55-57
• 4.1.4 仿真實驗及結果分析57-65
• 4.2 低空間分辨率下的層間干擾消除65-74
• 4.2.1 基于滑動平均的層間干擾消除65-69
• 4.2.1.1 滑動平均基本原理65-67
• 4.2.1.2 滑動平均算法在ADCP中的應用67-69
• 4.2.2 分層精細化處理69-71
• 4.2.3 仿真實驗及結果分析71-74
• 4.3 本章小結74-76
• 第五章 環(huán)境適應性系統(tǒng)的實現(xiàn)及水上實驗76-94
• 5.1 系統(tǒng)總體方案設計76-77
• 5.2 軟件設計模塊77-82
• 5.2.1 CCS開發(fā)環(huán)境77-78
• 5.2.2 OMAPL138處理器的介紹78-79
• 5.2.3 基于CCS5.4.0的OMAPL138的開發(fā)79-82
• 5.3 軟件實現(xiàn)部分82-89
• 5.3.1 基于讀寫鎖機制的雙核通信82-83
• 5.3.1.1 讀寫鎖介紹82-83
• 5.3.1.2 讀寫鎖機制在OMAPL138處理器的應用83
• 5.3.2 通信模塊配置83-86
• 5.3.3 環(huán)境適應性機制的實現(xiàn)86-89
• 5.3.3.1 信號形式的改變86-87
• 5.3.3.2 解模糊算法的實現(xiàn)87-88
• 5.3.3.3 層間干擾消除的實現(xiàn)88-89
• 5.4 水上實驗89-93
• 5.4.1 實驗場景介紹89-90
• 5.4.2 實驗結果及分析90-93
• 5.4.2.1 回波信號分析90-91
• 5.4.2.2 層間干擾消除驗證91-93
• 5.5 本章小結93-94
• 第六章 總結與展望94-96
• 6.1 總結94-95
• 6.2 展望95-96
• 參考文獻96-100
• 致謝100-102
• 碩士研究生期間參與的項目和論文102

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