基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法

针对随钻测量过程中钻井液脉冲信号识别困难的问题，在分析钻井液脉冲信号的产生原理及噪声特性的基础上，通过研究信号波形特征属性和信号相似度，建立了基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法。根据该方法设计的钻井液脉冲信号识别原型系统能够实现灵活多变的交互式控制、动态参数调整和处理过程可视化实时呈现，在真实数据模拟中获得了很好的效果。基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法有较好的适应性，可以准确、智能地识别复杂矿场环境中的真实信号波形，为随钻测量工作的顺利进行提供了技术支撑。      

基于GNSS信号时延特征的转发式欺骗干扰检测算法

针对欺骗干扰情况下准确捕获有效信号困难、大延时欺骗信号及小时延欺骗信号的问题,根据转发式欺骗干扰的信号时延特性,提出了一种信号捕获阶段的联合检测方案。通过检测相关峰的个数实现对大时延转发式欺骗干扰的检测识别,利用相关峰的半高宽(Full Width at Half Maximum, FWHM)变化进行检测检测,完成信号捕获阶段对转发式欺骗信号的检测,仿真证明了设计的有效性。     

基于EKF+EKS的BCG动态高斯模型滤波研究

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波。该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征。经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高。基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果。     

LTE-A系统中主同步信号重叠分段检测算法

针对LTE-A系统中频域快速相关算法计算复杂度高、检测性能不稳定的问题,提出一种主同步信号重叠分段检测算法。通过序列循环操作延长半帧数据尾部,以保证序列的完整性。在此基础上,利用重叠分段操作降低相关复杂度,并根据门限值操作结果判断同步序列是否检测成功。仿真结果表明,该算法的计算复杂度相比频域快速相关算法减少53.85%,且对于不同的分段数,当信噪比为-7 dB时,正确检测率接近1.0,检测性能稳定。     

一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法

针对低干噪比下全球导航卫星系统干扰检测问题,文中利用非线性随机共振系统对微弱信号的增强作用,提出一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法,并详细阐述了算法的实现过程,以传统能量检测算法为对比算法,分析两种算法在相同条件下检测性能的差异。仿真表明:在高斯白噪声信道、低干噪比条件下,所提算法的检测性能明显优于传统能量检测算法。相同信道环境及检测概率下,所提算法需要的数据长度更短,检测耗费时长更少,且能保证更低的虚警概率。