基于MSP430F149的低频窄脉冲周期信号频域识别方法
2014-11-14李周利李雯刘鹏
李周利+李雯+刘鹏
摘 要： 对某基于MSP430F149的传感器的低频窄脉冲周期信号识别时，若依据采样定律对该低频信号确定的采样率采样则会漏掉该窄脉冲；若提高采样率，频域处理时点数又太多。为此时域采样采用窗口内高采样率，对每个窗口用重采样作为一个采样点。采用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，分析感兴趣频域范围内的信号。实验结果表明基于MSP430F149的频域识别方法，能准确地识别出与接收器相匹配的传感器信号，达到信号识别、排除干扰的目的。对其他需要处理低频窄脉冲周期信号的应用领域有一定的参考价值。
关键词： MSP430F149； 窄脉冲； 周期信号； FFT； 信号识别
中图分类号： TN919?34； TP274 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）22?0124?04
MSP430F149?based frequency domain identification method of low?frequency narrow?pulse periodic signal
LI Zhou?li， LI Wen， LIU Peng
（School of Electronic Engineering， Xian Shiyou University， Xian 710065， China）
Abstract： As for a low?frequency narrow?pulse cycle signal recognition of the sensor based on MSP430F149， if the sampling frequency determined by the low frequency signal is sampled according to the sampling theorem， the narrow pulse will be missed， and if enhancing the sampling frequency， there are too many frequency domain processing points. Therefore， a high sampling frequency in the windows was used for time?domain sampling to resample each window to be a sampling point. The fast Fourier transform （FFT） is used to convert the time domain signal to the frequency domain signal and analyze the signal in the interested frequency domain ranges. The experimental results show that the MSP430F149?based identification method of frequency domain can accurately identify the sensor signal matched to the receiver and realize interference exclusion. It has a reference for other applications that need to deal with the low?frequency narrow?pulse periodic signal.
Keywords： MSP430F149； narrow pulse； periodic signal； FFT； signal recognition
0 引 言
微波开关是采用波束障碍原理，测量物位的智能传感器。当微波信号从发射调制模块传送到接收解调模块，接收解调模块对接收到的微波信号进行滤波、放大，然后传输给主控制模块，主控制模块识别接收解调模块的解调信号的状态并判断微波束通道的畅通/阻断，从而可以给PLC，DCS或SCADA系统提供控制信号，实现物位的监测或直接控制电机等给料或停止供料[1]。微波开关的接收解调模块的基本结构框图如图1所示[2]。
微波开关将接收到的微波信号解调出三种信号：微波幅值信号、高频信号和低频信号。其中，低频信号为窄脉冲周期信号，频率由三位拨码开关控制分8级可调，可避免系统间相互干扰。所设计的低频信号8级频率如表1所示 [3]。微波开关对微波信号的时域分析法，是在微波束通路无障碍时进行校准，得到无障碍时的微波幅值最大值、低频频率、高频脉宽，分别称为微波校准幅值最大值、校准低频频率、校准高频脉宽，由这三个校准值得到三种信号的标称值。然后分别测量微波幅值、低频频率、高频脉宽，将测量值分别与校准值进行比较，判断微波幅值、微波低频、微波高频信号是否正常。由三个判决结果表决判断微波束通路的畅通/阻断，实现微波信号的识别[4]。
当只有一对微波开关时，时域分析方法可以准确地测量出微波信号的幅值、低频频率和高频频率，识别微波信号。但工作现场比较近的范围内，通常会存在多对微波开关。对低频频率的测量产生影响，时域分析方法识别正确的传感器信号就存在困难，拟对时域信号采样，然后进行快速傅里叶变换，在频域识别出微波信号[5]。
图1 微波开关的接收模块结构框图
表1 分8级可调的低频信号频率
但是FFT 固有的频率分辨率与计算量之间的矛盾，使这两个参数必需选择适当。频率分辨率表示频谱中能够分辨的两个频率分量的最小间隔，频率间隔Δf 可用下式表示：
[Δf=fsN]
由上式可见，要提高FFT 的频率分辨率， 只能通过以下两种途径来实现：
（1） 降低采样频率fs， 这会使频率分析范围缩小， 其降低的幅度受到采样定律的限制；
（2） 需要增加分析的采样点数N， 这意味着计算机的存储量和计算量大大增加， 由于实际系统软、硬件方面的限制， 这样做并不总是可行的。可以看出以上两种方法提高频率分辨率的能力有限且灵活性差。
1 微波信号的特点
解调出的微波低频频率为38～52 Hz（分8级可调），幅值信号的最大幅值为1.7～2.9 V，高频信号的频率为21 kHz±1.05 kHz，用示波器测得的微波幅值信号与低频信号时序图如图2所示。图中微波信号频率为38.32 Hz，周期为26.1 ms，脉宽约为300 μs，占空比为1.3%。可知微波信号为低频窄脉冲周期信号。
由表1可以看出，两个频率的最小间隔为2 Hz。即要求所设计的测试系统对频率的分辨率要优于2 Hz。同时由于所用系统的存储容量限制，采样点数N最大不能超过512点。
图2 微波幅值信号与低频信号时域图
2 频域分析方法
为了排除多个发射器所发射信号的干扰，采用FFT将时域信号转换到频域进行分析，在所感兴趣的30 Hz到60 Hz频域范围内，分析是否有与校准频率相等的频率信号存在，即可正确识别信号、排除干扰。
首先对时域信号采样，由于微波信号为低频窄脉冲周期信号，按照采样定律确定的采样频率在时域采样时会漏采该窄脉冲。为此采用窗口法，每16个点为一个窗口，在该窗口内采用高采样频率，确保能采到该窄脉冲。对一个窗口内的数据可以采用最大值法、二值比较法和平均值法等，为简化使用汇编语言编程的程序，在一个窗口内选择平均值法，求得一个采样点，即为二次采样。16个数求和后，使用4次移位指令即可求得平均值。然后按上述方法编写程序下载到微波开关硬件系统中[6]，即MSP430F149中，将单片机所得数据回传至上位机，用上位机软件查询实时波形得到相应数据。针对微波数据的特点编写Matlab程序，对得到的数据进行处理，可得微波幅值信号波形，对其作傅里叶变换可得频谱图，由频谱图判断是否有与校准频率相等的频率信号存在，即可准确识别信号、排除干扰。
频率分辨率是指将两个相邻谱峰分开的能力。在实际应用中是指分辨两个不同频率信号的最小间隔。频率分辨率Δf=[fsN]（fs为采样频率，N为采样点数）。考虑到单片机运算速度和存储量，FFT点数不能过多。在采样点数一定时，如果频率分辨率过低，会漏采窄脉冲，难以分辨八级不同频率信号；如果频率分辨率过高，可以准确分辨不同频率信号，采样点数一定时需降低采样频率，降低采样频率则会漏采窄脉冲。采用上述窗口法，实现局部高采样频率，确保采到窄脉冲信号的同时，提高了频率分辨率。
窄脉冲的脉宽约为340 μs，采样定律要求采样频率大于等于原信号频率的2倍，可得窗口内采样周期最大为170 μs，另一方面，微波低频频率为38～52 Hz（分8级可调），频域分析中为了可以准确区分8级频率信号，取频率分辨率应小于[52 Hz-38 Hz7]=2 Hz。综上，窗口内采样周期小于170 μs，频率分辨率则应大于2 Hz。
3 实 验
基于上述思想，将FFT的思想编写程序，植入MSP430F149单片机中[7?8]。由于所用系统的存储容量限制，采样点数N取128点。多次调整确定窗口内采样周期T1=156 μs，每32个点为1个窗口，在1个窗口内用平均值法，求得一个采样点，即为二次采样，其采样周期T2=32T1N=639 ms。而采样频率fs=204.8 Hz，频率分辨率Δf=[fsN]=1.6 Hz。采样结束后，对采样点进行频域抽取法FFT，该算法的特点是输入序列为自然顺序，而输出为倒序排列；特别是前一级的旋转因子刚好是后一级上一半蝶形计算的旋转因子，且顺序不变。而程序中旋转因子的计算采用查表法。FFT结果分实部和虚部两部分，由于输出为倒序排列，将实部和虚部求平方和，用查表法对平方和进行倒序，得到128点FFT频域顺序序列。由于所得值均为归一化频率，用查表法分别将其乘以频率分辨率，结果即为相应的频率值。为了直接由单片机输出频率值，并判断微波状态是否正常，对感兴趣范围内的频率值进行排序，找出较大的3个频率值，分别与校准值进行比较，如果存在与校准值相差±2 Hz的频率值，则认为微波低频频率正常。
3.1 单发射器实验
微波信号频率f=38 Hz时，将单片机得到的频域顺序序列作图，并展开20～40 h，即32～64 Hz部分，可得微波幅值信号频域图形及部分展开图，分别如图3所示，频域波形的峰峰值对应的横坐标为26 h，转换为十进制得低频频率为38 Hz。
图3 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz）
分别测量八级频率可得相应微波幅值信号频域图形的部分展开图，分析各图结果如表2所示。由表2可见，对低频频率识别的误差，即测量值与校准值的差值控制在±2 Hz。因此在只有一个发射器时，该方法可以较准确地识别低频窄脉冲微波信号。
表2 单发射器时频率结果 Hz
3.2 多发射器情况下实验
（1） 存在两个不同的发射器时，发射的低频信号频率分别为38 Hz，52 Hz，接收器的校准低频频率为38 Hz，低频频率为52 Hz的微波信号则为干扰信号。微波幅值信号频域图形及部分展开图，如图4所示，频域波形中纵坐标较大的对应的横坐标分别为27 h，35 h，转换为十进制得频率分别为39 Hz，53 Hz，与校准低频频率值比较可以识别信号，排除干扰。
图4 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，52 Hz）
（2） 存在三个不同的发射器时，发射的低频信号频率分别为38 Hz，46 Hz，52 Hz，接收器的校准低频频率为38 Hz，低频频率为46 Hz，52 Hz的微波信号则为干扰信号。微波幅值信号频域图形的部分展开图，如图5所示，频域波形中纵坐标较大的对应的横坐标分别为27 h，33 h，35 h，转换为十进制得频率分别为39 Hz，51 Hz，53 Hz，与校准低频频率值比较可以识别信号，排除干扰。
图5 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，46 Hz，52 Hz）
4 结 语
实验结果表明，该频域分析方法中，频率分辨率较高，对微波信号低频频率识别的误差，即测量值与校准值的差值控制在±2 Hz，可以较准确地识别微波信号，同时可以准确地区分原信号和干扰信号，达到了信号识别，排除干扰的目的。对其他需要处理低频窄脉冲周期信号的应用方面有一定的参考价值。显然，仅用FFT方法频率识别准确性不高，必须综合采用ZFFT[9]或MUSIC[10]等现代谱分析技术，才能进一步提高频率识别准确性，这正是需要进一步研究的内容。
参考文献
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[5] 王力，张冰，徐伟.基于Matlab复调制ZOOM2FFT算法的分析和实现[J].舰船电子工程，2006，26（4）：119?121.
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[10] 蒋毅，古天祥.基于有限域搜索的MUSIC法快速频率估计[J].仪器仪表学报，2006（11）：1526?1528.
图4 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，52 Hz）
（2） 存在三个不同的发射器时，发射的低频信号频率分别为38 Hz，46 Hz，52 Hz，接收器的校准低频频率为38 Hz，低频频率为46 Hz，52 Hz的微波信号则为干扰信号。微波幅值信号频域图形的部分展开图，如图5所示，频域波形中纵坐标较大的对应的横坐标分别为27 h，33 h，35 h，转换为十进制得频率分别为39 Hz，51 Hz，53 Hz，与校准低频频率值比较可以识别信号，排除干扰。
图5 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，46 Hz，52 Hz）
4 结 语
实验结果表明，该频域分析方法中，频率分辨率较高，对微波信号低频频率识别的误差，即测量值与校准值的差值控制在±2 Hz，可以较准确地识别微波信号，同时可以准确地区分原信号和干扰信号，达到了信号识别，排除干扰的目的。对其他需要处理低频窄脉冲周期信号的应用方面有一定的参考价值。显然，仅用FFT方法频率识别准确性不高，必须综合采用ZFFT[9]或MUSIC[10]等现代谱分析技术，才能进一步提高频率识别准确性，这正是需要进一步研究的内容。
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图4 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，52 Hz）
（2） 存在三个不同的发射器时，发射的低频信号频率分别为38 Hz，46 Hz，52 Hz，接收器的校准低频频率为38 Hz，低频频率为46 Hz，52 Hz的微波信号则为干扰信号。微波幅值信号频域图形的部分展开图，如图5所示，频域波形中纵坐标较大的对应的横坐标分别为27 h，33 h，35 h，转换为十进制得频率分别为39 Hz，51 Hz，53 Hz，与校准低频频率值比较可以识别信号，排除干扰。
图5 微波信号频域图形及部分展开图（38 Hz，46 Hz，52 Hz）
4 结 语
实验结果表明，该频域分析方法中，频率分辨率较高，对微波信号低频频率识别的误差，即测量值与校准值的差值控制在±2 Hz，可以较准确地识别微波信号，同时可以准确地区分原信号和干扰信号，达到了信号识别，排除干扰的目的。对其他需要处理低频窄脉冲周期信号的应用方面有一定的参考价值。显然，仅用FFT方法频率识别准确性不高，必须综合采用ZFFT[9]或MUSIC[10]等现代谱分析技术，才能进一步提高频率识别准确性，这正是需要进一步研究的内容。
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