1.引言
在研究晶體振蕩器和原子鐘的穩(wěn)定性時(shí),人們發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)的相位噪聲中不僅有白噪聲,而且有閃爍噪聲。使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)工具(例如標(biāo)準(zhǔn)差)分析這類(lèi)噪聲時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果是無(wú)法收斂的。為了解決這個(gè)問(wèn)題,David Allan于1966年提出了Allan方差分析,該方法不僅可以準(zhǔn)確識(shí)別噪聲類(lèi)型,還能準(zhǔn)確確定噪聲的特性參數(shù),其優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)各類(lèi)噪聲的冪律譜項(xiàng)都是收斂的。該方法初被用于分析晶振或原子鐘的相位和頻率不穩(wěn)定性,比如,晶振的中心頻率均采用Allan方差來(lái)表征時(shí)域內(nèi)的穩(wěn)定度。由于gao端陀螺,氣體傳感等各類(lèi)物理量測(cè)儀器本身也具有晶振的特征,因此該方法隨后被廣泛應(yīng)用于各種物理傳感器的隨機(jī)誤差辨識(shí)中。
這些是本文即將涵蓋的主題。
下文中,我們首先將從整體上介紹傳感器噪聲的基礎(chǔ)知識(shí)。有了噪聲知識(shí),我們將討論Allan方差圖的含義,幫助你在購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品中使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行決策以及在使用產(chǎn)品時(shí)校正傳感器的噪聲。
2.信號(hào),噪聲和數(shù)據(jù)
2.1.噪聲
這只是一個(gè)純粹的定義,但將對(duì)我們的分析很有幫助。如果這個(gè)定義不正確,則信號(hào)中不趨近于零的部分就不是“噪聲”,而是其他的東西??赡苁悄撤N干擾,可能是傳感器的偏移量,甚至,可能就是你要測(cè)量的數(shù)據(jù)!信號(hào)中不是噪聲又不是實(shí)際數(shù)據(jù)的部分通常稱(chēng)為“錯(cuò)誤”。在現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)流(即信號(hào))中,所有這些因素和其他因素共同構(gòu)成了傳感器輸出的值。以加速度計(jì)為示例:
即使這樣,我們也無(wú)法使用單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)很好地校正噪聲。首先,噪聲水平通常是“大”噪聲。這意味著噪聲將偏離實(shí)際數(shù)據(jù)值約0.01g,但其幅度也可能更小。即使我們假設(shè)噪聲始終為0.01g,該特定數(shù)據(jù)點(diǎn)上的噪聲是疊加還是降低?換句話說(shuō),我們的測(cè)量值實(shí)際上是1.062還是1.042?沒(méi)有辦法知道。
測(cè)量噪聲
如果將所有這些值取平均值,我們將得到沿藍(lán)線的值。它非常接近零,為-0.008。這里可能涉及到準(zhǔn)確性的問(wèn)題(我們將在今后的文章中介紹有關(guān)準(zhǔn)確性Accuracy和分辨率Resolution的定義和應(yīng)用)。但是由于該傳感器已經(jīng)過(guò)校準(zhǔn),因此上述偏差的原因更可能是由于加速度計(jì)相對(duì)于地球重力矢量略有傾斜引起的,這會(huì)導(dǎo)致加速度在X或Y方向上存在一定的分量。
但是,你可能會(huì)想:這種分析僅在我們不想測(cè)量任何變化的數(shù)據(jù)時(shí)才會(huì)有效。因?yàn)槟阗I(mǎi)加速度計(jì)可不只是為了測(cè)重力,你實(shí)際上希望它能夠移動(dòng)——在真實(shí)應(yīng)用環(huán)境中測(cè)量加速度隨時(shí)間的變化。為此,我們需要表征噪聲隨時(shí)間變化的情況,因此需要找出能夠校正噪聲之前,要采集數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度。
3.Allan方差
對(duì)于許多傳感器而言,存在一段理想的時(shí)間長(zhǎng)度,在該時(shí)間長(zhǎng)度上取平均值(或其他統(tǒng)計(jì)參數(shù))可以獲得噪聲的小值(至少對(duì)于某些類(lèi)型的噪聲)。以上面的250萬(wàn)個(gè)點(diǎn)為例,我們可以問(wèn)一個(gè)問(wèn)題:要以較高的信噪比達(dá)到-0.008的期望值,我們需要至少平均多少個(gè)點(diǎn)?這是一個(gè)很好的問(wèn)題,但不幸的是,對(duì)于所獲取的數(shù)據(jù)集,直到獲得很多數(shù)據(jù)點(diǎn)之后,我們才知道-0.008這個(gè)“答案”。
現(xiàn)在,我們將每個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)“組”,而不是由125萬(wàn)個(gè)點(diǎn)組成的兩組。也就是說(shuō),我們現(xiàn)在有250萬(wàn)個(gè)“組”。在這種情況下,我們做同樣的事情——“平均”每個(gè)組(在這種情況下,每“組”只有一個(gè)數(shù)據(jù)),然后檢查所有組平均值之間的方差。當(dāng)將每個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)視為一個(gè)“組”時(shí),組平均值的方差就等于傳感器在以每個(gè)點(diǎn)的平均時(shí)間為間隔時(shí)的噪聲。以上述傳感器為例,兩側(cè)的平均值大約為0.01g(總計(jì)0.02g)。
為此,我們不僅要有一個(gè)或125萬(wàn)個(gè)小組,而且要嘗試所有組的規(guī)模。因此,我們可以遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集,并將其分成由2個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的組,然后分別平均。然后以3,4,5 .... 10 .... 100 .... 1000等個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為組,分別進(jìn)行平均。后我們找到所有大小相等的數(shù)據(jù)組之間的方差。隨著數(shù)據(jù)組變得越來(lái)越長(zhǎng),不同數(shù)據(jù)組之間的平均值會(huì)越來(lái)越接近,因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù)組的平均值會(huì)越來(lái)越接近“真實(shí)”的平均值。
幸運(yùn)的是,網(wǎng)上已經(jīng)有很多程序可以讓我們做Allan方差計(jì)算。其文檔和資源可在線獲得。我們利用這些程序可得到如下圖:
該圖顯示了我們期望的結(jié)果(即,確實(shí)存在一個(gè)非常明顯的點(diǎn),對(duì)足夠大的一組數(shù)據(jù)求平均會(huì)使噪聲水平比數(shù)據(jù)數(shù)量較少的組小)。但是,這個(gè)圖并不是非常有用,有兩個(gè)原因:
• 這種變化過(guò)于劇烈,以至于很難說(shuō)出理想的組數(shù)是多少
• 方差的單位是傳感器值的平方,而“加速度平方”不是一個(gè)很直觀的單位
還有一個(gè)奇怪的事實(shí)是,方差在下降之后會(huì)再次上升,我們稍后再來(lái)討論這點(diǎn)。
不過(guò),我們可以通過(guò)將數(shù)據(jù)放在對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖上來(lái)解決di一個(gè)問(wèn)題。下降之所以如此急劇,是因?yàn)榉讲钤谳^短的橫軸區(qū)間內(nèi)下降了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。因此,對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖將給較小的數(shù)字更大的權(quán)重,并加重變化。我們可以使用Origin或者M(jìn)atlab將上述數(shù)據(jù)重新作圖,將橫軸和縱軸都更改成對(duì)數(shù)坐標(biāo),從而得到如下圖:
在di一個(gè)線性圖中方差的平方增加對(duì)應(yīng)對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖中的顯著轉(zhuǎn)折。即使在線性圖上,也可以清楚看到與初始的噪聲降低相比,噪聲也只是略有上升的趨勢(shì)。
相關(guān)產(chǎn)品
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