一种基于GMI传感器的载体运动速度检测方法

韩超， 邓甲昊， 叶勇

(北京理工大学 机电学院， 机电动态控制重点实验室，北京 100081)



一种基于GMI传感器的载体运动速度检测方法

韩超， 邓甲昊， 叶勇

(北京理工大学 机电学院， 机电动态控制重点实验室，北京 100081)

基于GMI效应磁传感器的高灵敏度、高响应度，提出了一种磁传感器载体运动速度检测算法. 通过在载体上以一定距离安装两个GMI传感器对磁性目标探测，根据探测得到的磁性变化曲线，运用间接互相关算法求得曲线的对应时间差，从而得到载体的运动速度. 通过实验验证，本方法的速度误差可以控制在10%以内，且对数10 m/s数量级的载体速度满足其实时性要求.

GMI传感器；载体速度；间接互相关；磁性目标；检测算法

随着目标探测与识别技术的不断发展，当今信息社会对导航、制导和引信等系统的智能化、精确化、微小型化、抗干扰能力与实时性等方面提出了新的要求. 就导航、制导和引信等系统而言，都是借助于探测器获得目标信息，从而实现对目标的探测、识别、定位和跟踪. 信息获取与处理的实时性和信息数据的精确性对目标的识别探测起到至关重要的作用. 载体运动速度的检测是磁性目标如坦克、装甲车等目标探测识别和精确打击的重要参量之一，对制导引信一体化起着重要的作用[1]. 根据磁性目标检测识别算法的研究，本文以铁磁目标检测为应用背景，通过对磁传感器检测算法开展研究，提出一种基于GMI传感器的载体运动速度检测方法.

1 GMI磁探测器

钴基非晶丝磁致伸缩系数为-10-7，具有优良的机械性能和软磁特性，适合于制作GMI传感器. 在非晶丝通入高频交变电流时，其阻抗值发生剧烈变化，会随着非晶丝轴向外部磁场值的增加成比例降低，而在较低频率电流作用下，阻抗值基本不发生变化. 非晶丝阻抗Z的变化会使其周围磁场发生变化，从而在检测线圈中产生感应电压，通过测量感应电压，可计算非晶丝轴向磁场的大小[2-4].

GMI 效应的强弱通常用磁阻抗比率的大小来表征，磁阻抗比率定义为

(1)

基于非晶丝材料的磁探测器，在高频脉冲激励的作用下，非晶丝表现出很强的肌肤效应，使得传感器具有很高的灵敏度，探测器的阻抗变化率能达到100%/Oe，且分辨率能可达10 nT量级，从而对微弱磁场具有很高的分辨能力. 传感器采用线圈绕制的方法，提高了传感器的稳定性，并且展现出良好的线性度，其线性度在±2 Oe的范围内[5-9]. 图1为传感器前端探测原理图.

磁敏感材料选用长1 cm的CoFeSiB非晶丝. 采集的信号采用了模拟开关和峰值保持电路，使传感器表现出良好的温度稳定性. 同时，非晶丝两端在外加1 MHz的高频激励作用下(脉宽为20 ns)，GMI传感器表现出良好的探测性能，其高灵敏度(10 nT)和低功耗(10 mV)更能满足制导引信的条件要求.

2 磁目标探测原理

GMI磁探测器的高灵敏度和高线性度使其在磁引信的作用中优势明显，低功耗的优点更能满足引信的功耗需求. 基于对磁性目标的探测与识别，传感器载体如炮弹等的速度检测对于目标的精确识别至关重要. 通过两个GMI传感器对磁性目标检测并分析，并用间接互相关算法对测量数值处理，最终求得炮弹等载体的速度，最终实现对磁性目标的精确打击.

本文载体速度检测原理基于以下两种情况下适用：① 当传感器载体运动时，铁磁目标静止；② 当目标运动时，传感器载体的运动速度远大于目标运动速度.

2.1 原理分析

图2为磁性目标检测图. 由该图中可以看出，在弹体上安装了2个GMI传感器1和2，2个传感器处在载体的同一水平线上，从而保证载体在飞行过程中测量的磁场值的一致性. 由于载体如炮弹等的速度远大于铁磁目标的速度，所以铁磁目标的运动对2个传感器测量值的影响可以忽略，即可以近似于铁磁目标处于静止的状态. 2个传感器以一定的距离L安装在载体上，在进入磁性目标的检测区域内，2个传感器会检测到磁场变化值，且磁场变化范围相同，但是测量值会有一个时间差Δt，加上两个传感器间距，便可以求得载体的速度v=L/Δt.

2.2 时间差Δt的算法实现

传统的时间差Δt的方法是通过测得传感器输出曲线函数的互相关性求得[10]. 该方法在确定采样数为N和一个确定的延时值下完成互相关计算，需要做N次乘法和N次加法运算，然而延时值的取值个数直接影响到计算量的大小，每增加一个延时值，计算量将增加1倍，如果想要得到精确的延时值，就需要取更多的值进行互相关计算，所以此相关算法的运算量相当大，难以保证相关运算的实时性. 本文提出了一种间接互相关的计算方法，在保证计算精确度的情况下，减少了算法的运算量，从而保证了系统的实时性.

设e1(t)和e2(t)为传感器1和传感器2测得的输出值，e1(n)和e2(n)为e1(t)和e2(t)采样值. 设N1为e1(n)的列长，N2为e2(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，可用其圆周相关来代替.

首先，选择周期N=N1+N2-1，且N=2l(其中l为正整数)，则e1(n)和e2(n)用补0的方式使其具有列长N，即

(2)

用FFT计算e1(n)和e2(n)的N点离散傅里叶变换，

(3)

再利用圆周相关定理求得e1(t)与e2(t)的互功率谱密度函数为

(4)

对Z(k)做IFFT，即可得到相关序列z(n).

(5)

将z(τ)除以N，即可得到Re1e2(τ).

(6)

通过上述方法计算得到传感器1与2的时间间隔Δt，根据所求得到的数值可以求得载体速度.

3 实验验证

受高速动态完整信号获取的瓶颈制约，本文仅讨论当目标不运动而传感器载体运动的情况. 对目标低速运动而载体远大于目标速度的情形，理论上完全成立.

根据本文提出的间接互相关算法，通过对家用小汽车磁性目标的测量，验证算法的正确性和实时性. 图3所示为2个GMI传感器测得的目标曲线图. 从该图中可以看出得到的曲线幅值基本相同，测得的数值有明显的时间差. 图4为通过间接互相关算法求得的时间差Δt的值，由图4可见，本实验中Δt取值为0.052 s时对应曲线峰值，即当Δt取值为0.052 s时的曲线相关性最大，根据2个传感器间的距离L(2 m)，可求得载体速度约为

v=2/0.052≈38.5(m/s).

图5所示为比图4实验中小汽车更大的铁磁目标实测曲线. 从该图中可以看出测量时间更长，两个传感器测得曲线相应时间差Δt的值通过间接互相关算法求得，如图6所示，该实验中Δt取值为0.071 s时对应曲线峰值，进而可求得载体速度约为v=2/0.071≈28.2(m/s).

经过对多种不同载体速度、不同铁磁目标检测验证，本文实验测得载体速度误差能保持在10%的范围内，可以满足其探测精度的要求. 本系统采用系统频率可达25 MHz的单片机MSP430F5438为核心单元进行数据的采集和处理，其机器周期为0.04 μs. 系统信号处理中，AD转换一个数据的时间为3个机器周期，1个数字校正、数字滤波和归一化需要42个周期，而数据相应时间差算法流程处理1组数据为44个周期，每个周期采样点为N，则两个传感器需要测量2N个数据，机器周期总数为：

2N×(3+42+44)=178N.

在每一周期采样点数为90时所测的数据能够很好地反映目标特征，则数据处理总时间为：

90×178×0.04 μs=0.640 8 ms.

因此，该系统满足制导引信过程中探测系统符合毫秒级内数据处理的实时性要求.

4 结 论

本文基于对磁性目标的探测和识别信息研究，提出了一种通过两个GMI磁探测器实现对传感器载体速度检测的算法. 通过实际速度测量验证，本文所提出的算法误差可控制在10%以内，算法耗时短，且满足精度要求，对速度在数10 m/s量级的运动载体完全可满足实时性要求，为磁性目标的探测识别和制导引信一体化打下坚实基础.

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Deng Jiahao. A kind of new micro-magneticfield detecting system based on GMI effect of amorphous wire[J]. Science and Technology Review， 2009，27(6)：24-28. (in Chinese)

[2] 孙冀.非晶丝微磁近感引信探测技术研究[D].北京：北京理工大学，2008.

Sun Ji. Study on detective technology of micro-magnetic fuze based on amorphous wire[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology， 2008. (in Chinese)

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Wu Caipeng. Study on detection and recognition of ferromagnetic target based on giant magneto-impedance effect[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology， 2010. (in Chinese)

[4] 魏双成.基于GMI效应的磁探测研究[D].北京：北京理工大学，2013.

Wei Shuangcheng. Study on magnetic detection based on GMI effect[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology, 2013. (in Chinese)

[5] Uchiyama T， Mohri K， Ohuchi J， et al. Car traffic monitoring system using MI sensor built-in disk set on the road[J]. IEEE Trans Magn， 2000,36:3670-3672.

[6] Mohri K， Uchiyama T， Shen L P， et al. Amorphous wire and CMOS IC-based sensitive micro-magnetic sensors (MI sensor and SI sensor) for intelligent measurements and controls[J]. Journal of Magnetism and Magnetic Materials， 2002,249:351-356.

[7] Uchiyama T， Mohri K， Honkura Y， et al. Recent advances of pico-tesla resolution magneto-impedance sensor based on amorphous wire CMOS IC MI sensor[J]. IEEE Trans Magn， 2012,48:3833-3839.

[8] Mohri K， Honkura Y. Amorphous wire and CMOS IC based magneto-impedance sensors-origin， topics， and future[J]. Sensor Letters， 2007,5:267-270.

[9] Uchiyama T， Mohri K， Nakashima K， et al. Measurement of spontaneous oscillatory magnetic field of guinea-pig smooth muscle preparation using pico-tesla resolution amorphous wire magneto-impedance sensor[J]. IEEE Trans Magn， 2011,47:3070-3073.

[10] Uchiyama T， Mohri K. Car traffic monitoring system using MI sensor built-in disk set on the road[J]. IEEE Trans Magn， 2012，48：3670-3672.

(责任编辑：刘雨)

A Kind of Carrier Velocity Detection Method Based on GMI Sensor

HAN Chao， DENG Jia-hao， YE Yong

(Science and Technology on Electromechanical Dynamic Control Laboratory, School of Mechatronic Engineering,Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

In order to detect the carrier velocity, a detection algorithm was presented taking the advantage of the high sensitivity and high responsively of the GMI effect magnetic sensor. Two GMI sensors were placed on the carrier at a certain distance to detect magnetic target. According to the detected value of the magnetic variation, the corresponding curvilinear time difference could be gotten with the indirect cross-correlation algorithm, so the carrier velocity could be obtained. Experiment result show that the velocity error can be controlled within 10% with the method, and it meets the real-time requirements under the carrier velocity about several decameters per second.

GMI sensor; carrier velocity; indirect cross-correlation; magnetic target; detection algorithm

2014-06-11

亚太经合组织合作基金资助项目(APEC2012-01)

韩超(1986—)，男，博士生，E-mail:Hanchao@bit.edu.cn.

TP 391.41

A

1001-0645(2016)02-0153-04

10.15918/j.tbit1001-0645.2016.02.009