弱光信号检测中采样时钟抖动影响分析

噪声比（SNR） is derived, and the influences of sampling bandwidth, input signal-to-noise ratio (SNR), and signal pulse width on the SNR loss are discussed. Furthermore, the impact of sampling jitter on the performance of sample-integration detection technique is calculated under different accumulation times, providing guidance for the selection of sampling clocks in weak light signal detection. 在弱光信号检测中，信号采样扮演着至关重要的角色。由于采样过程是基于特定时钟信号进行的，因此时钟的精度和稳定性直接影响到采样结果的准确性。采样时钟抖动，即时钟信号在时间上的随机波动，会导致采样点位置的微小变化，这种变化在处理弱光信号时可能会显著放大，因为弱光信号本身就具有较低的信噪比。 胡伟、孙晓泉和豆贤安的研究着重于当输入光信号近似高斯分布时，采样时钟抖动对采样误差的影响。他们推导出了一种新的公式，用于量化采样输出的信噪比损失。该公式揭示了采样带宽、输入信噪比和信号脉宽这三个关键参数如何与采样时钟抖动相互作用，导致输出信噪比降低。 首先，采样带宽决定了系统能够捕获信号频率范围的能力。较大的采样带宽可以提高系统的频率响应，但同时也可能增加因时钟抖动导致的误差。通过研究，他们发现采样带宽与SNR损失之间的关系，为优化系统设计提供了依据。 其次，输入信号的信噪比是决定检测性能的重要因素。在高信噪比条件下，采样时钟抖动的影响可能相对较弱，但在弱光信号检测中，由于信号本身就很微弱，任何额外的噪声源，包括时钟抖动，都会显著降低SNR。 再者，信号脉宽的长短也会影响SNR损失。较窄的脉冲可能导致更高的采样误差，而较宽的脉冲可能更耐受时钟抖动，因为它们在时间上提供了更大的“缓冲”。 最后，研究人员以样本积分检测技术为例，探讨了采样抖动对这种检测方法性能的影响。样本积分检测是一种常用的弱光信号处理技术，它通过多次采样并积累结果来提高信噪比。计算不同积累次数下的采样抖动影响表明，合理选择积累次数和控制时钟抖动对于优化检测性能至关重要。 理解和量化采样时钟抖动在弱光信号检测中的影响是提高检测准确性和系统性能的关键。通过深入研究这些影响因素，工程师可以更好地设计和优化采样系统，以适应各种弱光信号检测的应用场景。这项工作为未来的研究和实际应用提供了理论基础和实用指导。