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激光雷达测风系统原理如图1所示,由连续光纤激光器、光纤放大器、环形器、望远镜、可调光衰减器、保偏光纤耦合/分束器、平衡探测器、ADC和FPGA组成的信号采集处理模块、上位机等组成。
利用连续光纤激光器产生波长为1 550 nm的连续激光,经保偏分束器分成两路:一路光通过可调光衰减器作为本振光在保偏光纤耦合/分束器实现相干处理;另一路探测光通过光纤放大器进行功率放大,进入到光纤环形器,经过同轴望远镜发射频率为
${f_a}$ 的光信号到大气中。该光信号通过大气中气溶胶颗粒散射后返回频率为${f_b}$ 的回波光信号,该回波光信号被聚焦透镜接收耦合后通过光纤与本振光进行外差相干混频,得出多普勒频移$\Delta f$ ,此时风速$v$ 与多普勒频移$\Delta f$ 关系为[7-8]:式中:
$\lambda $ 为1 550 nm。相干后的光信号在平衡探测器上转换为电信号,经过信号采集处理模块将模拟信号转换为数字信号,再通过FPGA进行FFT运算以及频谱数据累加平均,通过上位机软件反演出风速。为了得到多普勒频移$\Delta f$ ,基于以上原理搭建一套激光雷达测风系统,主要器件参数标定如表1所示。Name Parameters Value Fiber laser Wavelength/nm 1 550 Output power/mW 10 Line width/kHz 3 Balanced detector Responsivity/A·W−1 0.95 3 dB bandwidth/MHz 100 Telescope Focus distance/m 50 ADC Resolution/bit 14 Sampling rate/MHz 100 Table 1. Parameter calibration of main components of lidar wind measurement system
利用上述设定参数器件搭建的激光雷达测风系统,将望远镜聚焦距离固定在50 m左右,进行实际风速测量与实验数据分析,得出测风系统的性能指标。
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为了对连续相干激光雷达测风系统的回波信号进行采集处理与显示,同时验证采集处理模块的性能指标,在实验室搭建激光雷达侧风系统实验平台。实验平台如图6所示,该平台有以下模块组成,其中①~⑧分别为连续激光器、光纤放大器、可调光衰减器、望远镜、平衡探测器、采集处理模块、数据传输模块和上位机。
①~⑤以及光纤组成了连续相干激光雷达部分,将设计的⑥~⑧接入到连续相干激光雷达部分,组成完整的激光雷达测风系统。相干后的光信号在⑤上转换为电信号,通过⑥进行实时采集、FFT计算多普勒频移、并对频谱数据进行累加平均运算;将处理后的数据通过SPI总线传输到⑦上,最后通过网线传输到⑧实时监控频谱数据,并进行风速反演。
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搭建的该套激光雷达测风系统能够实现的性能指标如表2所示。
Parameter Value Detection range/m 10-100 Wind speed measurement range/m·s−1 0-38 Spectral resolution/kHz 97.66 Wind speed measurement accuracy/cm·s−1 7.57 Wind speed data refresh frequency/Hz 8 Table 2. Performance indicators of wind measurement system
由于光的衍射,连续激光超过一定距离无法聚焦,测量距离经常在几十到数百米之间[14],ADC的数据采集速率为100 MHz,根据奈奎斯特采样定理,超过50 MHz后的多普勒频谱数据将会失真,所以该系统最大测量风速约为38 m/s;其中频谱分辨率由数据采样频率除以采样点数得到,即:100 MHz/1 024≈97.66 kHz,根据频谱分辨率得出系统的测量风速的精度为7.57 cm/s,经过系统联调测试,风速数据刷新频率为8 Hz。
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为了验证累加平均算法对激光雷达回波信号背景噪声的滤波效果,利用采集处理模块分别实现对回波信号频谱单次测量与1 024次累加平均测量。图7为单次回波信号频谱,X轴表示信号的频率,其分辨率为0.1 MHz;Y轴表示幅值谱,采用对数坐标,单位为dB。其背景噪声频谱幅度波动范围为−10~10 dB。
图8是经过1 024次累计平均之后的频谱图,由图可知,其背景噪声幅值谱波动范围为−1~1 dB。通过两图对比可知,激光雷达回波信号经过单次FFT变换时,其背景噪声频谱幅度波动大,通过1 024次累加平均后,可明显消除背景噪声的频谱干扰。图中第一个峰对应频率是连续激光器固有频率,第二个峰是有风时测得的频率偏移量,频率为5 MHz,此时将
$\Delta f{\rm{ = }}5\; {\rm{MHz}}$ ,$\lambda {\rm{ = }}1\;550 \;{\rm{nm}}$ 代入公式(1)得出风速为3.88 m/s。 -
为了验证所设计的模块能否满足实时测风需求,需要考虑模块FPGA资源利用率的大小,资源利用率决定了FPGA并行处理激光雷达回波数据的效率。文中通过优化时序控制逻辑与算法整体架构,大幅减小了FPGA资源利用率,提高了回波数据运算的效率,表3展示了两模块FPGA的资源利用率,由表可知,设计的模块资源利用率小,并行运算回波数据效率高,满足实时测风需求,并在实际测风中得到了很好的验证。
Device FPGA resources Used/Total Rate Cyclone IV Logic elements 5 978/114 480 5% Memory bits 411 086/3 981 312 10% Cyclone V Multiplier elements 40/532 8% Logic utilization 3 671/41 910 9% Memory bits 19 200/5 662 720 <1% Table 3. Resource occupancy rate of FPGA
Research on signal acquisition and processing of lidar wind measurement system
doi: 10.3788/IRLA20210467
- Received Date: 2021-05-10
- Rev Recd Date: 2021-06-20
- Publish Date: 2021-11-02
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Key words:
- lidar /
- high-speed signal acquisition and processing /
- FPGA /
- FFT
Abstract: In order to meet the requirements of wind speed measurement in wind field, a high-speed signal acquisition and processing module of lidar wind measurement system based on FPGA has been developed, which was responsible for lidar echo signal acquisition, Fast Fourier Transform (FFT) and spectrum data accumulation and averaging operation. The collected 1 024 point echo data was calculated by flow mode and block floating-point structure FFT to obtain single spectrum data and 1 024 cumulative average spectrum data respectively, and the data transmission module was reliably transmitted to the host computer for display and analysis. By building a continuous coherent lidar wind measurement system with the working wavelength of 1 550 nm, the index of the signal acquisition and processing module was tested and the cumulative average filtering algorithm was verified. The experiment results show that the acquisition and processing module can meet the real-time acquisition and processing of echo signal under the 100 MHz clock, and the spectrum resolution reaches 97.66 kHz, and the accuracy of wind speed measurement is improved to 7.57 cm/s.