介绍了基于IC的上海光源储存环新一代集成数字化低电平控制器的射频前端设计、制造和性能测试。用L-C滤波电路在保证性能的基础上显著减小了系统的体积;用有源混频器使本振需求仅为-10dBm，光电传感器，减小了系统对本振信号放大器的需求。前端通道的线性度范围达到30dB;采用可变放大器有利于通道内的电平匹配;RMS幅度误差在±0.15%以内，RMS相位误差在±0.2°以内;各个通道间的耦合干扰小于-70dB。
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什么是接近传感器？
接近传感器，是指代替限位开关等接触式检测方式，以无需接触检测对象进行检测为目的的传感器的总称。其能将检测对象的移动信息和存在信息转换为电气信号。
在转换为电气信号的检测方式中，包括利用电磁感应引起的检测对象的金属体中产生的涡电流的方式、捕测体的接近引起的电气信号的容量变化的方式、利石和引导开关的方式。 由感应型、静电容量型、超声波型、光电型、磁力型等构成。
接近传感器是利用振动器发生的一个交变磁场，欧姆龙光电传感器，当金属目标接近这磁场并达到感应距离时，在金属目标内发生涡流，因此导致振动衰减，以至接近传感器的振动器停振。接近传感器的振动器振动及停振的变化被后级放大电路处理并转换成开关信号，触发驱动控制器件，因此达到接近传感器的非接触式之检测的目的。这就是接近传感器的运作原理。
接近传感器广泛地应用于机床、冶金、化工、轻纺和印刷等行业。在自动控制系统中可作为限位、计数、定位控制和自动保护环节。接近传感器具有使用寿命长、工作可靠、重复定位精度高、无机械磨损、无火花、无噪音、抗振能力强等特点。目前，接近传感器的应用范围日益广泛，其自身的发展和创新的速度也是极其迅速。
1.关于检测概率引起的传感器更新顺序问题。在迭代形式的多传感器PHD(Iterated corrector PHD，IC-PHD)滤波中，跟踪结果的好坏主要取决于后一个更新传感器的检测概率。当该传感器的检测概率较低时，极易造成整个多传感器系统发生漏检。为此，基于高斯混合实现的IC-PHD滤波，本文提出一种改进的滤波算法。该算法与原始滤波算法的结构类似，不同的是改进算法中每个高斯分量对应的检测概率或漏检概率是由多个传感器的检测概率和漏检概率融合而成的。结果表明，改进算法不仅降低检测概率的影响，同时也弱化了传感器顺序的影响。
2.关于漏检引起的目标问题。在乘积多传感器PHD(Product multi-sensor PHD，什么是光电传感器，PM-PHD)滤波中，修正系数需要计算每一项均大于零的无穷项的和，计算不可行。为此，提出一种有限项近似方法。该方法在分析无穷项收敛性的基础上，利用具有代表性的有限项的求和来近似。此外，一旦发生目标漏检，PM-PHD滤波则有可能估计出目标。为此，基于高斯混合实现的PM-PHD滤波，本文提出一种高斯分量权重的重分配方法。结果表明，该方法能同时避免目标和漏检的发生，有效提高了滤波算法的性能。
3.关于量测信息利用不完全引起的目标权重估计错误问题。在计算由量测划分产生的量测子集的权重时，由于IC-PHD滤波不能充分利用多个传感器的量测信息，有时会出现权重过大或过小的现象。为此，本文提出一种双向权重计算方法。该方法将量测子集的权重分为两部分。一部分主要用于解决因漏检造成的权重过低问题，另一部分主要用于解决因虚警造成的权重过高问题。结果表明，改进方法能有效提高滤波算法的跟踪精度和鲁棒性。
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