高速脉冲信号采集与特征判别系统

一、概述：
项目背景：
该项目主要用于光脉冲在不同介质中的传输特性不同，来实现对目标的跟踪。
本系统主要应用于水下目标的特征探测。
系统框图如下：
当光电倍增管接收的光为均匀的介质是产生的经典本底信号如下：

本底信号采用2.5Gsps采样，下降时间约40ns。
当光电倍增管接收的光为遇到介质中的“气泡”时，将在上图的本底信号的上升沿产生畸变，典型信号如下：
 

由于气泡的位置和大小不确定，所以会产生不同的畸变大小、形状且畸变的位置也是不固定的。
我们的任务就是需要采集到光电倍增管输出的高速脉冲，通过FPGA实现数字信号实时处理，判别和区分开当前的信号是本底信号还是有畸变的信号，将该信号的特征上传到主机。
我们面临的挑战：
1、光电倍增管输出的脉冲信号非常的窄，且上升时间特别陡峭；这就需要我们采用高速ADC进行采集。
2、脉冲信号为负脉冲，且幅度较小；这就需要特殊设计ADC的前端放大器，采用高速高带宽直流放大器并且增加高稳定度偏置电路。
3、水下环境复杂，有时本底信号和有气泡的信号区别不是很大，这就需要设计更复杂的算法进行更精确的分析和判别；算法复杂程度较大。
4、本底和畸变差别较小本底和畸变差别中等本底和畸变差别较大。
5、由于采用高速采集，采集时钟为2GHz，远高于FPGA所能接收的速度，所以需要采用并行计算的方式来实时处理采集到的信号。
解决方案：
根据实际系统和算法处理精度要求，硬件系统采用如下设计：
1、10bit2GSPSADC，单通道。
2、低噪声模拟前端，支持+/-5V~+/-200mV信号输入，50Ω阻抗BNC接口。
3、板载128MBDDR2内存。
4、16个可编程GPIO，可用于系统控制。
5、高稳定度，超低低抖动时钟发生器。
6、低噪声电源设计。
7、LED显示，指示含有畸变信号的数量和状态。
8、FPGA实现实时信号特征检测算法功能。
9、USB2.0接口，用户可以通过USB进行参数配置以及接收计算结果。
10、宽温设计-20℃~+90℃
11、供电需求，单电源12DC输入，1A电流。
12、外形尺寸：220mmX90mm
二、系统整体框图如下：

三、信号的检测算法：
设计思想：我们根据不同的波形曲线进行实时特征统计，提取曲线的特征点，在找到特征点的关键点的性质，来分析有无畸变情况。
目前特征点的条件定为如下几点：
特征点由三部分组成
a.一阶导数的零点
b.二阶导数的零点
c.函数本身的极值点
判决方法为这些特征点的特性变化：
1.计算相邻特征点的方向向量
2.计算相邻向量改变角度值
3.相邻特征点向量方向转变角度阈值，超过该阈值，则认为曲线有可观测到的变动
判决畸变的规则：
若输入序列开始为负值，则找到序列第2个正值(连续2个为正)再开始判断
1.若此后序列值符号变化为正（至少再有1个点为正）->负，则判断存在畸变（曲线出现内凹）
2.满足连续3个点值为正，且数值变化小于中间值的25%,则判断存在畸变（畸变形状近似直线）
3.满足连续5个点值为正，且数值均小于一个阈值K_TH（较小的数）,则判断存在畸变（畸变形状近似直线）
4.满足一阶导数存在2个以上的较大峰值（大于平均正值斜率均值1.5倍），且峰值大于两峰之间的斜率均值2倍以上，则存在畸变（曲线部分外凸）
这些规则分别判定有尖的毛刺，有直线变化以及外凸等情况。该算法架构最大的好处是可以根据实际情况增加判决规则。
典型数据测试测试结果：
对于典型的畸变信号，顺利检测出畸变量=25。

对于典型的本底信号，畸变量=0。

对于较小的畸变，畸变量=4。

附录：
高速采集的挑战
为了准确的采集，采集系统的信噪比SNR必须得到保证。影响采集精度的主要要素有以下几点：
1、量化误差。
2、lClockjitter和ADCjitter。
3、数字以及电源干扰
量化精度的提高：
对于量化误差对采集系统的影响，我们在该系统中选用10bit的ADC，理论（图片）
Clockjitter的消除：
该方案中采用温度补偿晶体TCXO以及业内顶级的JittercleaningCLKGenerator芯片来保证clock的稳定性，Clockjitter的消除以及极低的Phasenoise。
在宽温工作环境下，普通的晶体随着工作温度的变化，晶体的稳定度和频率都会发生改变，为解决该问题，我们选用超低相位噪声的晶体。
对于时钟芯片的选择，也是基于同样的考虑，集成高精度高稳定的VCO，具有Jittercleaning功能和clkphaseadj功能。通常，jitter由ADC本身的jitter和CLKjitter组成，各自的RMS再组成总jitter的RMS：

总jitter的RMS会在采集系统中产生白噪声，其关系如下：

采集系统的总=
采用本时钟解决方案，其总的clockjitter在系统中完全能做到<1ps。在忽略信号noise，dnl等情况下，fin和clockjitter有如下关系：
 

合理的高速数模混合PCB设计，充分论证信号完整性和电源完整性，PCB版图如下：

采集测试方案以及ADC芯片性能力指标
1.ADC性能测试

ADC模块的测试：
使用AgilentE8663DRF信号发生器，主要发生单频的sine信号，通过窄带滤波器，保证sine的“纯净”。信号幅度为+/-1V输出，保证ADC输入的满幅度。
信号通过ADC采集后进入PC并存储，通过测试软件进行数据处理。

关于ADC采集数据的处理及计算方法：

Data输入可以选取多个点（如4K-16K），同hanningwindow进行卷积，防止矩形窗引起的Gibbs现象。

卷积后的信号进行FFT，得到频谱数据。这是为了测试数据的准确性，可以多采集几次进行谱平均，得到更准确的谱数据。

ADC采集数据图谱

ADC性能的测试：
我们可以在频谱中找到输入sine的基波信号，以及除去其高次谐波的噪声能量，得到SNR的指标：
SNR=20*log([Fundamental]/SQRT(SUM(SQR([Noise]))))
以及
SFDR=20*log([Fundamental]/[HighestSpurious])
SINAD=20*log([Fundamental]/SQRT(SUM(SQR([Noise+Harmonics]))))
ENOB=(SINAD–1.76)/6.02
根据如上测试方法，本系统的采集性能达到如下性能指标：
Fs=2Gsps
Fin=500MHz
SNR：42dBc
ENOB：7bit
THD：45dBc
SFDR：48dBc