基于SOPC的高精度超聲波雷達(dá)測(cè)距系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　上述經(jīng)卡爾曼濾波算法優(yōu)化后的數(shù)據(jù)會(huì)送到LCD液晶屏顯示，一部分?jǐn)?shù)據(jù)顯示為實(shí)時(shí)數(shù)值數(shù)據(jù)，另一部分則先存儲(chǔ)，然后在LCD液晶屏的指定區(qū)域顯示為實(shí)時(shí)波形數(shù)據(jù)。

4 濾波參數(shù)設(shè)置

　　當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到物體處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，利用一維卡爾曼濾波算法進(jìn)行濾波去噪;當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到物體處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，則采用多維卡爾曼濾波算法，由于我們采用的超聲波傳感器的測(cè)量范圍較小，在短距離變化內(nèi)，我們可以將運(yùn)動(dòng)物體近似看成勻速運(yùn)動(dòng)，所以對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體，采用二維卡爾曼濾波算法進(jìn)行濾波去噪。根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的噪聲和系統(tǒng)調(diào)試情況，一維濾波模型和二維濾波模型的系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如表1所示，其中 為采樣時(shí)間間隔，由于該系統(tǒng)無(wú)額外控制量，所以考慮設(shè)計(jì)控制矩陣B為零矩陣。

5 應(yīng)用結(jié)果

5.1 輸入測(cè)量值分析

　　圖5是系統(tǒng)的輸入測(cè)量值，被測(cè)量物體首先處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，由于系統(tǒng)噪聲和測(cè)量噪聲干擾，從該圖中可以看到實(shí)際測(cè)得的物體距離值存在較嚴(yán)重的噪聲干擾，上下波動(dòng)比較大。

　　隨后物體處于靜止?fàn)顟B(tài)，繼而又處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，我們可以看到在檢測(cè)過(guò)程中，物體距離測(cè)量值都有較大的噪聲干擾，波動(dòng)較大，我們使用卡爾曼濾波算法的目的就是對(duì)測(cè)量值進(jìn)行去噪處理，以提高系統(tǒng)的測(cè)量精度。

5.2 濾波輸出數(shù)據(jù)分析

　　圖6是經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波算法濾波之后的距離數(shù)據(jù)?？柭鼮V波算法在工作中，需要一定次數(shù)的算法迭代過(guò)程才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收斂，即達(dá)到較好的濾波效果。由圖6可以看到每當(dāng)物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換后，在經(jīng)過(guò)一定次數(shù)的濾波算法迭代后，數(shù)據(jù)都能達(dá)到很好的去噪和收斂效果，對(duì)比圖5含噪聲的測(cè)量數(shù)據(jù)，在精度上有大幅提高。

　　卡爾曼增益可以用來(lái)衡量卡爾曼濾波算法在工作過(guò)程中的去噪效果，在實(shí)際的濾波系統(tǒng)中，卡爾曼濾波增益會(huì)隨著迭代次數(shù)的增加而成指數(shù)下降，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)濾波去噪的效果。圖7展示的是卡爾曼增益的變化過(guò)程，我們可以看到在每次運(yùn)動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換后，卡爾曼增益都會(huì)快速下降，以使數(shù)據(jù)收斂。

5.3 性能數(shù)據(jù)分析

　　表2列出了該系統(tǒng)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理的性能分析，當(dāng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)收斂后，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理并列于表2中。由表2可以看出，該系統(tǒng)對(duì)噪聲有很好的濾波效果，可以大大提高系統(tǒng)的測(cè)量精度。

6 總結(jié)

　　利用本文提出的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的超聲波雷達(dá)測(cè)距系統(tǒng)，結(jié)合了軟件設(shè)計(jì)方法和硬件設(shè)計(jì)方法的優(yōu)勢(shì)，可以高性能的完成距離的測(cè)量，同時(shí)，卡爾曼濾波算法的引入，提升了系統(tǒng)的抗干擾能力，大大提高了系統(tǒng)的測(cè)量精度。

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