Signal Processing Circuit Design of Infrared Detection System with SO2 Concentration Based on Correlation Filter Technology

Signals from infrared detector are very weak in SO2 concentration measuring system.In order to improve the sensitivity of detection,combining with filter correlation technology and infrared absorption principle,the weak signal processing circuit is designed according to correlation detection technology.Under laboratory conditions,system performance of SO2 concentration is tested,and the experimental data are analyzed and processed.Then relationship of SO2 concentration and the measuring voltage is provided to prove that the design improves measuring sensitivity of the system.

研究生专业技术课程科教融合的创新实践探索--以微弱信号检测与处理课程为例

研究生教育是我国高等教育体系的重要组成部分,肩负着培养具备创新能力的科技领域人才的神圣使命。在新工科背景下,如何实现课堂教学与科学研究融合、达到学术素养和工程能力共同提升的培养目标,已成为高校教育教学改革面临的新课题。该文选取北京航空航天大学仪器科学与技术和光学工程两个一级学科开设的专业技术课微弱信号检测与处理,阐述在研究生专业技术课程教学中,通过融入本学科在国内具有影响力和技术优势的光纤陀螺、光纤电流互感器、空芯光纤微弱散射光检测三个典型科研实例,进行科教融合、提高教学质量的创新实践探索。

全国产化微弱信号调理电路

为更好地处理微弱信号,提出一种新型的多通道信号前端调理模块。该模块不仅具有可编程增益功能,而且还整合了带通滤波器。在保证高输入阻抗和低噪声等关键性能的同时,提出一种全面而创新的调理模块设计方案。该方案的核心是采用可编程增益放大电路,显著提高了模块在放大各类微弱信号时的适应性。此外,利用HC595系列芯片,实现了对增益的精确调控。该放大电路具备26 dB的固定增益和0~84 dB的可调增益范围,工作带宽设定在380~420 kHz。经过系统性能测试,结果表明该调理电路成功满足了设计目标的各项要求。

雷达微弱目标智能化处理技术与应用

雷达微弱目标处理是实现优异探测性能的基础和前提,在复杂的实际环境应用过程中,由于强杂波干扰、目标信号微弱、图像特征不明显、有效特征难提取等问题,导致雷达微弱目标检测与识别一直是雷达处理领域中的难点之一。传统模型类处理方法与实际工作背景和目标特性匹配不精准,导致通用性不强。近年来,深度学习在雷达智能信息处理领域取得了显著进展,深度学习算法通过构建深层神经网络,可以自动地从大量雷达数据中学习特征表示,提高目标检测和识别的性能。该文分别从雷达目标微弱信号处理、图像处理、特征学习等多个方面系统梳理和总结近年来雷达微弱目标智能化处理的研究进展,具体包括噪声与杂波抑制、微弱目标信号增强;低、高分辨雷达图像和特征图处理;特征提取、融合、目标分类与识别等。针对目前微弱目标智能化处理应用存在的泛化能力有限、特征单一、可解释性不足等问题,从小样本目标检测(迁移学习、强化学习)、多维多特征融合检测、网络模型可解释性、知识与数据联合驱动等方面对未来发展进行了展望。

强噪声中检测微弱目标信号特征的量子信号处理算法

随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标信号特征的性质;给出算法步骤以及重要参数的计算方式;将所提算法与奇异值分解、小波阈值降噪算法结合进行了仿真分析和实验验证。结果表明,所提算法保护目标信号特征的能力可以帮助降噪算法检测极低信噪比的微弱信号,与其他方法结合可极大改善信噪比,准确提取信噪比为-30 dB的微弱目标信号,算法性能优越。

底辟模糊区成像处理的关键技术

底辟带具有巨大的油气勘探潜力,但受浅层气云的影响,该领域地震资料成像品质差、构造形态不准确,对周缘含油构造潜在目标的落实带来了困难。为解决底辟模糊区成像问题,本文分析近年海上新采集资料的优势及新老资料的共性特征,提出弱信号保护的保幅处理、高精度速度建模及Q深度偏移等关键技术,形成对不同采集方案具有普适性的处理对策。采用上述方法在莺歌海盆地L工区进行实际资料的应用,得出底辟模糊区核部地震资料信噪比得到提升,有效地层清晰成像,井震相关系数比原老资料提高了38%,深度域构造与测井吻合,特别是老资料重处理的效果明显,成像质量不亚于新采集资料,验证了本方法对于底辟模糊区成像挖潜的有效性,可为后续类似领域的采集及处理提供借鉴。

5G室分系统中无线信号优化与弱信号处理技术研究

文章旨在研究5G室分系统中的无线信号优化和弱信号处理技术,探讨如何改善室内覆盖效果,提升信号质量。分析当前5G室分系统中的无线信号优化现状和优化策略,提出相应的弱信号处理技术,为提升室内无线通信效果提供有效的技术支持。

基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合

提出了基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合方法.利用阈上随机共振分别增强两幅图像的弱信号,通过中值滤波对图像降噪,然后对降噪图像进行支持度变换融合,得到信息丰富、细节明显的融合图像.实验结果表明,融合图像的局部标准差提高了247.7%、局部熵提高了45.52%、峰值信噪比分别提高了6.71%和6.65%,证明了该方法的有效性.

基于LPWAN的泛在电力物联网

高比例的可再生能源接入、电力市场化改革和"互联网+"智慧能源的快速发展需要大量的数据支撑,并实现物理、商业、信息的广泛互联、智能互动。关键步骤之一是建立泛在电力物联网(Ubiquitous Power Internet of Things,UPIoT),实现电力系统中人与物、物与物、人与人之间随时随地通信。首先介绍了UPIoT的发展背景与基本概念、主要的低功耗广域网络(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术,然后以LoRa物联网解决方案为例介绍了基于LPWAN的UPIoT的体系架构及性能。最后探讨了UPIoT的应用前景,并指出了UPIoT需重点研究和解决的两个特殊问题,即:低压电力线载波通信(PLC)和强电磁干扰环境下的信号处理。

基于高精度运算放大器的隧道式硅微加速度计信号处理电路

介绍了一种由高精度运算放大器及精密仪表放大器构成的隧道式硅微加速度计信号处理电路,通过分析信号处理电路的构成、信号输出的有效成分、放大器的性能指标及典型用法,得出高精度运算放大器OPA128LM使用在隧道电流的I-V转换部分所具有的独特优势。后级反馈放大电路采用精密仪表放大器AD620BR构成两级放大,其各项参数极大提高了信号读出电路的精密性。实验结果表明:基于以上方法的设计对信号处理电路的精度、灵敏度及线性度等性能有明显的改善。

基于希尔伯特-黄变换的低频探地雷达弱信号处理技术及其在天然气水合物勘探中的应用

低频探地雷达采集时间窗口大,深部信号受到地层衰减和频散的影响十分明显,真实反射信号往往伴随大量噪声,因此低频探地雷达信号可以视为典型的非稳态信号。引入对于非稳态信号处理效果非常好的Hilbert-Huang变换方法,在其基础上研究低频探地雷达深部微弱回波信号精细处理方法,能有效地滤除信号中的突变部分和噪声,从而实现对深层微弱信号的检测和提取。利用该方法对冻土带天然气水合物进行勘探,可以提取低频探地雷达信号在冻土底界及其下的天然气水合物储层的有效反射信号,取得了良好的效果。

基于批处理的微弱GPS信号捕获

针对传统方法难以实现微弱GPS信号的精确捕获,继而影响后续的信号跟踪及导航电文解码,提出了一种新的捕获方法解决这一基础性问题,采用基于批处理的手段来捕获低信噪比的GPS信号并提高运算速度,为高灵敏度GPS接收机的实现提供保证.仿真结果表明,在捕获过程处理的数据长度不超过4个导航电文数据位(80 ms)的情况下,此方法能够较好地捕获到载噪比低至21 dB的GPS信号,同时确保较短的捕获时间和较高的灵敏度.

基于连续小波变换目标处理技术在储层预测中的应用

随着油气藏勘探开发的不断深入,预测隐蔽性复杂岩性油气藏的空间展布规律变得越来越重要。采用基于傅里叶算法的连续小波变换信号分解和重构技术,对目的层段进行地震资料解释性目标处理,以提高储层预测精度。薄层模型正演模拟和两个实例应用结果表明,该方法在保持地震资料信噪比的基础上能有效提高地震资料中具有地质意义的弱信号,突出薄互层内部细节,其结果有利于精细刻画地层岩性油气藏的空间展布,提高薄储层预测精度。

基于热释电红外传感器微弱信号处理电路的设计与分析

微弱信号处理一直是传感器应用电路中一个棘手的热点问题[1]。信号提取的重点则是如何对特定频率的微弱信号实现有效的提取并放大[2-4]。文中通过对热释电红外传感器[5-6]探测器出来的信号进行分析,结合设计要求,经过严格的参数计算,对整个信号处理电路进行了合理的分级设计[7],经测试,电路具有良好的选频特性和滤波效果,具有最佳的平坦特性[8],实现了微弱信号的精确放大[9-10]。

空时频检测前聚焦雷达信号处理方法

针对复杂电磁环境中现代雷达对高速、高机动、隐身目标探测的迫切需求,该文基于空时频域信号建模,提出多维联合相参积累的空时频检测前聚焦(STF-FBD)雷达信号处理新理论和新方法。STF-FBD可有效抑制强杂波和有源干扰,克服尺度伸缩、孔径渡越、稀疏子带、跨距离、跨多普勒和跨波束等效应,显著提高能量积累、目标检测、参数测量、机动跟踪、特征提取和目标识别等环节的处理性能,并取得明显超越现有检测前跟踪(TBD)方法的性能,形成STF-FBD和STF-FBD-TBD的理论框架和技术体系。该文方法不仅适用于高速高机动隐身目标也适用于常规雷达目标,不仅适用于新体制雷达也适用于常规体制雷达,在诸多领域具有广阔的应用前景。

基于DBZP方法的微弱GPS信号快速捕获

卫星信号的捕获是GPS(Global Positioning System)接收机信号处理的首要任务.在微弱信号环境下,传统的方法难以实现信号捕获的准确性和快速性.本文的新方法将P(Y)码捕获技术应用于微弱GPS信号的C/A码捕获,并针对连续积分数据跨越多个导航电文数据位的情况给出解决方案.仿真结果表明,此方法能够较好地捕获到信噪比低至15dB-Hz的信号,同时确保较少的运算量和较高的灵敏度.

弱信号地震数据目标处理技术

针对强反射系数界面下河道砂体弱信号地震资料,采用串联能量补偿、多域压噪和串联反褶积等技术,有效地补偿了目的层信号能量,成功解决了目的层信号较弱的问题,提高了地震资料信噪比与分辨率。将此技术用于松辽盆地南部泉四段河流相沉积体的地震资料处理与解释,能够满足河道砂体储集层识别的要求,取得较好的实际效果。

数字微镜光谱仪光谱能量理论的研究与实验

针对目前微型光谱仪器光通量低,不利于微弱信号检测分析的问题,设计了基于哈达玛变换的近红外光谱仪,提出一种互补S矩阵编码调制的方案;通过建立以数字微镜为核心的坐标体系模型,详细推导了互补S矩阵编码调制算法对于能量的增强理论。实验结果表明:S矩阵编码组合测量较逐次扫描测量光能量有了明显增强,但是依然丢失近一半的光谱能量;而互补S矩阵编码方案可以在S矩阵编码调制的基础上,补偿其关状态微镜单元上损失的能量;当光谱信号极其微弱时,逐次扫描方式所测得的光谱信号淹没于噪声信号中,而S矩阵编码与互补S矩阵编码测得的光谱信号依然可辨,并且在噪声抑制方面,互补S矩阵优于S矩阵,与理论分析基本吻合。

低空慢速小目标探测与定位技术研究

城市大型集会、活动中安保工作的一大主要任务是防止恐怖分子利用航模等低空慢速小型飞行器进行破坏活动，由于城市环境的复杂性以及低空慢速小目标（以下简称“低慢小”）的特殊性，像雷达等传统的探测方法很难准确探测定位。针对这一难题，设计基于激光探测技术的低慢小探测与定位系统。系统包含激光脉冲发射、雪崩光电二极管偏置、弱光信号处理和计时电路等主要结构。利用标准时基发生器对计时电路进行验证，采用线性拟合方法使时间测量的精度达到10-10量级。经过试验测试，该系统能够在近距离范围内对低慢小进行快速定位，0—100m距离范围内测距误差为±0．6m；0-60m高度范围内测高误差为±0．6m；0～35km／h速度范围内测速误差为±1．3km／h。

数字化脉冲激光引信探测系统设计与信号处理

针对以往模拟脉冲激光引信探测系统存在的测距误差较大的缺点,为进一步提高脉冲激光引信的测距精度,设计了一种数字化脉冲激光引信探测系统。该探测系统包括发射、接收和信号处理3部分,其中信号处理部分主要实现脉冲回波信号的高速实时采样与缓存、信噪比增强与时延估计。采用双通道ADC并行采样,实现了以200MHz的等效采样频率对脉冲回波信号进行高速采样。当脉冲回波信号很微弱时,采用多脉冲相干平均算法提高了其信噪比,增强了对微弱回波信号的检测能力。通过最小二乘时延估计算法得到了回波时延,进而计算得到目标距离。测距实验结果表明:该探测系统测距精度较高,最大测距误差为0.25m。