基于SOPC的高精度超聲波雷達測距系統設計

　　上述經(jīng)卡爾曼濾波算法優(yōu)化后的數據會(huì )送到LCD液晶屏顯示，一部分數據顯示為實(shí)時(shí)數值數據，另一部分則先存儲，然后在LCD液晶屏的指定區域顯示為實(shí)時(shí)波形數據。

4 濾波參數設置

　　當系統檢測到物體處于靜止狀態(tài)時(shí)，利用一維卡爾曼濾波算法進(jìn)行濾波去噪;當系統檢測到物體處于運動(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量范圍較小，在短距離變化內，我們可以將運動(dòng)物體近似看成勻速運動(dòng)，所以對于運動(dòng)物體，采用二維卡爾曼濾波算法進(jìn)行濾波去噪。根據實(shí)際系統的噪聲和系統調試情況，一維濾波模型和二維濾波模型的系統參數設置如表1所示，其中 為采樣時(shí)間間隔，由于該系統無(wú)額外控制量，所以考慮設計控制矩陣B為零矩陣。

5 應用結果

5.1 輸入測量值分析

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

　　隨后物體處于靜止狀態(tài)，繼而又處于運動(dòng)狀態(tài)，我們可以看到在檢測過(guò)程中，物體距離測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測量值進(jìn)行去噪處理，以提高系統的測量精度。

5.2 濾波輸出數據分析

　　圖6是經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波算法濾波之后的距離數據?？柭鼮V波算法在工作中，需要一定次數的算法迭代過(guò)程才能實(shí)現數據收斂，即達到較好的濾波效果。由圖6可以看到每當物體運動(dòng)狀態(tài)轉換后，在經(jīng)過(guò)一定次數的濾波算法迭代后，數據都能達到很好的去噪和收斂效果，對比圖5含噪聲的測量數據，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)際的濾波系統中，卡爾曼濾波增益會(huì )隨著(zhù)迭代次數的增加而成指數下降，以此來(lái)實(shí)現濾波去噪的效果。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動(dòng)狀態(tài)轉換后，卡爾曼增益都會(huì )快速下降，以使數據收斂。

5.3 性能數據分析

　　表2列出了該系統對測量數據進(jìn)行濾波處理的性能分析，當系統數據收斂后，我們對數據進(jìn)行統計整理并列于表2中。由表2可以看出，該系統對噪聲有很好的濾波效果，可以大大提高系統的測量精度。

6 總結

　　利用本文提出的設計方法設計實(shí)現的超聲波雷達測距系統，結合了軟件設計方法和硬件設計方法的優(yōu)勢，可以高性能的完成距離的測量，同時(shí)，卡爾曼濾波算法的引入，提升了系統的抗干擾能力，大大提高了系統的測量精度。

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