石油管道超声检测信号的两级自适应噪声消除算法

针对石油管道缺陷超声检测信号的噪声消除问题, 研究了一种两级自适应噪声消除算法. 第一级自适应滤波器作为预处理级, 使信号获得较好的相关性和信噪比, 确保第二级自适应滤波器获得更优的性能. 实测超声信号两级自适应滤波结果表明: 两级自适应滤波算法能有效增强超声检测信号中的缺陷信号成分, 显著提高信噪比.     

大气湍流引起的特种激光外差通信系统相位起伏的研究

本文对特种激光外差通信系统接收中频信号相位受大气湍流随机起伏进行了实验测试。实验结果表明:该系统有助于克服大气湍流对接受中频信号相位的随机起伏,由大气湍流带来的随机相位噪声可以不予考虑。     

分形噪声中谐波信号的提取

本文提出一种分形噪声中谐波信号的提取算法。它利用小波变换对1／f噪声的白化作用,结合自适应自调谐滤波器组,在小波域实现了分形噪声与谐波信号的分离。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制分形噪声,显著地提高信噪比。     

弱光61单元自适应光学系统的控制优化

在自适应光学系统中,波前校正残误差主要由未完全补偿湍流所引起的误差和系统闭环噪声组成。基于一阶比例－积分控制器分析了弱光６１单元适应光学系统的控制特性。在此基础上风云地非Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ湍流情况,提出一种根据实际测量的大气湍流波前扰动功率谱来确定系统,针对非Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ湍流情况,提出一根据实际测量的大气湍流波前扰动功率谱来确定系统最优控制带宽的新方法。应用这种方法对弱光６１单元自适应光     

舰船宽带连续谱噪声的模拟

首先对舰船辐射噪声信号的时域特性和频域特性进行了分析讨论,根据噪声的连续谱特性,提出了一种用FIR滤波器实现宽带噪声信号模拟的方法。由于舰船宽带信号的连续谱在高频段具有-6dB/oct的衰减特性,因此该FIR滤波器的幅频响应也要与此一致,且为线性相位,即该滤波器的频率响应要具有特定的形状。采用了自适应方法很方便地实现了该特定频率响应FIR滤波器的设计,再将高斯白噪声信号通过该滤波器即实现宽带噪声信号的模拟。仿真结果表明,该方法较真实地模拟出任意给定频域特征的宽带连续谱噪声信号。     

自适应光学系统中实时自适应控制的仿真研究

介绍和分析了一种利用校正残差进行实时迭代的自适应控制算法，可以应用到校正大气湍流的实际自适应光学系统。利用61单元自适应光学系统上实际采集的大气湍流扰动信号，实现了自适应控制算法，并对这种算法的收敛性、稳定性、控制效果等进行了计算机仿真研究，与常规PID算法进行了比较。     

极大似然判决下大气无线光脉冲位置调制差错性能

大气湍流对无线光通信系统影响较大,基于高斯信道及门限判决方法的大气无线光通信脉冲位置调制(PPM)的误码特性分析存在局限性.针对于此,推导了湍流大气中无线光PPM系统在极大似然判决(MLD)下的差错性能计算模型,并运用蒙特卡洛方法验证了理论计算模型的有效性.仿真分析表明,MLD下PPM具有更好性能,但也较易受湍流影响,为使弱湍流信道中PPM的误比特率不高于10-6,调制阶数每增加1阶,须提高平均接收信噪比0.67 dB以上.对于峰值功率恒定PPM系统,应根据器件性能和具体通信条件,在差错性能和功率利用率之间作出平衡.     

基于OFDM的大气激光通信湍流抑制关键技术研究

文章在分析无线激光通信(FSO)存在两种主要的大气信道问题的基础上,针对激光大气信道问题尤其是在复杂湍流环境下的频率选择性衰落问题和多径效应问题,提出了基于正交频分复用(OFDM)的湍流效应抑制方法,构建了FSO-OFDM系统,研究了该系统的基带模型以及信号的多载波调制与解调方法。分析了无线激光通信中存在复杂湍流环境下的大气信道问题,讨论了大气湍流影响下的平面波激光通信系统模型,建立了大气湍流影响下对数正态湍流通道的高斯光束空间光通信系统模型,推导了光波强度的概率密度函数,研究了利用信噪比概率密度函数分析各种大气湍流效应对系统性能影响的方法;设计了无线光通信系统的OFDM多载波调制方案,构建了FSO-OFDM系统基带模式模型,并基于该模型研究了其信号的调制与解调原理。最后,采用MATLAB编程实现FSO-OFDM系统,对多径干扰下的FSO通信系统进行仿真实验,进行了不同保护间隔下的误码率特性实验,验证了FSO-OFDM系统具有很强的抗多径干扰和频谱选择性衰落能力以及良好的BER性能,可有效解决码间干扰大、链路不可靠的问题,具有非常广泛的应用前景和使用价值。     

基于Kalman滤波器的车辆振动速度估计

基于车辆悬架系统模型设计了Kalman滤波器,由测量的车身和车轮加速度信号估计振动速度。分析了过程噪声协方差不准确对速度估计效果的影响,然后讨论了基于预测滤波器的自适应Kalman滤波器。仿真结果表明:Kalman滤波器能够实时准确估计车辆振动速度;预设过程噪声协方差值不准确对车身速度估计影响较大,甚至可能使滤波器失效;自适应Kalman器能够修正过程噪声协方差不准确引起的估计误差,获得准确的车辆振动速度。     

一种强噪声背景下的微弱信号检测的新方法

基于自适应滤波算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对强噪声环境下微弱信号提取所需要的小波变换的子带自适应滤波器的构造，把小波变换技术和自适应滤波技术应用于微弱信号的检测。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测，利用小波变换的子带编码理论，通过在多个子带权值的自适应匹配，回复后拟合微弱信号。仿真结果表明，该方法可进一步改善信号的检测能力，在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

M-ary pulse position modulation performance with adaptive optics corrections in atmospheric turbulence

ABSTRACT

The performance of M-ary pulse position modulated (PPM) optical wireless communication (OWC) systems in atmospheric weak turbulence medium is evaluated by using adaptive optics corrections. Piston, tilt, defocus and coma components of adaptive optics corrections are applied to the avalanche photodetector (APD) type of receiver and the results are obtained depending on various turbulence and receiver parameters. The lognormal channel distribution is used to model the weak atmospheric turbulence conditions. Adaptive optics correction increases the bit-error-rate (BER) performance of an OWC system operating in atmospheric turbulence conditions. Piston component yields the highest BER performance, followed by the tilt, defocus and coma adaptive optics correction components respectively.     

基于小波收缩策略的一种新阈值去噪方法研究

分析了信号处理中相干噪声的特点,针对小波变换标准软阈值去噪法处理相干噪声能力相对差的弱点,介绍了一种基于SURERisk理论建立的自适应阈值去噪法,但其数字计算能力较差。基于同样理论,提出一种新的阈值函数,具有二阶导数和实际应用数字特性。并在此基础上确定了自适应阈值计算方法,建立了新的阈值去噪法,可用于去除相干噪声。计算机仿真表明,对于受相干噪声干扰的数字信号,该方法能较大提高信噪比,较好恢复信号。     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点，在大尺度下设置阈值，去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上，采用自适应阈值的方法，克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明，与单一阈值去噪方法相比，该方法不仅可以保留图像边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB。     

改进的局部均值分解法在爆破振动去噪中的应用

为了解决爆破振动信号的处理精度极易受到噪声信号的干扰的问题,在局部均值分解法(LMD)和总体平均局部均值分解法(ELMD)的基础上,提出了利用自适应互补集合局部均值分解方法(CELMDAN)分解原始信号,然后采用小波阈值法对获得的乘积函数(PF)分量进行去噪,提高了爆破振动信号去噪的精度。结果表明CELMDAN-WT方法有效地识别破振动信号中的噪声信号,实现了信号与噪声的分离,具有良好的自适应性,在爆破信号去噪中有良好的效果。     

小波消噪阈值算法优化

在研究小波固定阈值消噪方法,讨论阙值估计经验公式的基础上,针对加性噪声小波变换后的统计特征,提出了一种自适应闽值优化算法,该算法可以较准确地估计噪声水平,在消噪的同时保留语音信号中的弱特征成分。通过仿真实验验证,优化算法较传统算法能够更加有效地消除语音噪声,获得最大信噪比。     

Analysis of the performance of a wireless optical multi-input to multi-output communication system

We investigate robust optical wireless communication in a highly scattering propagation medium using multielement optical detector arrays. The communication setup consists of synchronized multiple transmitters that send information to a receiver array and an atmospheric propagation channel. The mathematical model that best describes this scenario is multi-input to multi-output communication through stochastic slow changing channels. In this model, signals from m transmitters are received by n receiver-detectors. The channel transfer function matrix is G, and its size is n x m. G(i,j) is the transfer function from transmitter i to detector j, and m > or = n. We adopt a quasi-stationary approach in which the channel time variation has a negligible effect on communication performance over a burst. The G matrix is calculated on the basis of the optical transfer function of the atmospheric channel (composed of aerosol and turbulence elements) and the receiver's optics. In this work we derive a performance model using environmental data, such as documented turbulence and aerosol models and noise statistics. We also present the results of simulations conducted for the proposed detection algorithm.     

基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS自适应滤波降噪方法。该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层“细节”分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理。仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题,对比试验信号的分析验证了方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高了故障识别率。