基于EM-KF算法的微地震信号去噪方法

针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(Expectation Maximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解,结合卡尔曼滤波,可以有效地提升微地震信号的信噪比,同时保留有效信号。通过合成和真实数据实验结果表明,与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比,该方法具有更高的效率和更好的精度。

GNSS基准站信噪比联合卫星系统综合定权的手机RTK定位

随着智能手机芯片和天线性能的不断提升,基于手机的高精度定位逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.相较于单点定位,实时动态(real-time kinematic,RTK)定位通常表现出更高的定位性能.然而,目前对于手机RTK定位的随机模型的研究仍相对较少.因此,文中以小米8为例,重点探讨了智能手机在多系统RTK定位情境下的随机模型.研究结果表明:不同系统的卫星伪距噪声存在显著差异,而相位噪声的差异则较小.基于此,本文提出了一种基站信噪比联合卫星系统间综合定权的随机模型.相对于传统的信噪比模型更准确地考虑了不同系统之间的权重分配.并在开阔和遮挡条件下进行了静态和动态实验.结果表明:相比于传统的信噪比模型,新模型在静态开阔、静态遮挡、动态开阔和动态遮挡下三维方向的RTK定位精度分别提升了18.7%、18.3%、3.3%和4.6%.

部分多聚焦叠加方法在准噶尔盆地低信噪比地震资料中的应用

多聚焦叠加是目前已知的最佳零偏移距叠加成像方式。对多聚焦叠加方法做改进,利用得到的波场参数来提高叠前地震资料的质量。利用多聚焦波场参数做部分多聚焦叠加,对菲涅尔带内的多个相邻CMP(共中心点)道集做倾角、曲率等校正后合并为一个道集即多聚焦超道集(部分多聚焦叠加),可以补齐缺失地震道,实现叠前数据规则化,并提高信噪比,从而使得叠前道集中的同相轴尤其是来自深层的反射轴有更好的连续性,有利于识别和追踪。提高质量后的叠前道集可用于后续的速度分析、叠加、偏移等常规处理中,效果好于原始CMP道集。模型和实际地震数据的处理结果验证了该方法的正确性和有效性,该方法在低信噪比地震资料处理中将会有广阔的应用前景。

基于信噪比和灰色关联分析的电火花喷爆加工工艺参数优化

随着SiCp/Al复合材料应用领域日益广泛,对其加工效率和表面质量提出了更高的要求。针对上述问题,设计L 25(56)的正交试验,使用一种新型高效的电火花加工方式——电火花喷爆加工,对20%的SiCp/Al复合材料进行工艺试验。主要优化指标为材料蚀除率(MRR)、电极损耗率(TWR)和表面粗糙度(Ra),工艺参数为高压波电流、高压波电压、低压波电流、低压波电压、脉宽和相位差。根据正交试验结果,采用信噪比分析法,研究得到各工艺参数对不同优化指标的影响以及单目标最优加工参数组合。基于灰色关联度分析法,以层次分析法确定各优化指标权重,分析得到综合考虑3个优化指标的多目标最优加工参数组合,并进行试验验证。结果表明,多目标优化的最优工艺参数组合为高压波电流6 A、高压波电压120 V、低压波电流2 A、低压波电压100 V、脉宽10μs、相位差50%,使用该加工参数组合进行加工可以有效地提高加工效率、改善表面质量。

基于PE-CEEMD-SVD的Φ-OTDR信号降噪方法

为实现相位敏感光时域反射仪中相位信号的精确测量,提出了一种基于排列熵算法的互补集合经验模态分解联合奇异值分解的新型降噪方法(PE-CEEMD-SVD)。首先,对含有噪声的相位信号进行CEEMD分解,得到一系列频率不同的IMF分量;然后,将PE算法和相关系数机制相结合,保留较大相关的有用分量,对较小相关的噪声分量使用SVD算法进行二次降噪;最后将两次降噪后保留下来的有用分量进行重构。仿真和实验结果表明,相较于EMD、EEMD和CEEMD降噪方法,该方法可获得更高信噪比的信号,有利于相位信号的精确测量。

基于综合熵权-信噪比的球轴承外圈沟道ELID磨削加工参数优化

为提高球轴承外圈沟道表面的加工质量,实现对电解在线砂轮修整ELID磨削加工试验中摆动参数、磨削参数的精确控制,设计正交试验并基于试验数据建立表面质量与加工参数之间的二阶响应模型和指数回归模型;通过熵权理论确定表面粗糙度与轮廓度的综合权重,最终获得最优加工参数,并结合信噪比的基本特性分析加工参数对表面质量的影响程度。结果表明:指数回归模型对表面粗糙度预测较为精确,二阶响应模型对轮廓度预测较为精确,误差均在5%以下;表面粗糙度、轮廓度综合权重分别为0.4568,0.5432,最优加工参数为摆动幅度11°、摆动速度6°/s、砂轮转速19500 r/min、工件转速50 r/min;加工参数的影响程度由大到小依次为摆动幅度、摆动速度、工件转速、砂轮转速。

基于ICEEMDAN和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法

结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与分布熵(DistEn),提出一种无需自定义算法参数、去噪效果较好的伸缩仪信号随机噪声压制方法。首先将伸缩仪信号进行ICEEMDAN处理,得到若干个本征模态函数(IMF);然后计算各IMF分量的分布熵值,根据不同分布熵值的大小和表征的分量信号混乱程度,有针对性地对各IMF进行取舍;最后进行线性重构。设计仿真信号去噪实验和SS-Y伸缩仪信号去噪实验,结果表明,基于ICEEMDAN-DistEn去噪模型的伸缩仪信号重构还原度较好,去噪效果显著,明显优于CEEMDAN-DistEn、小波去噪和卡尔曼滤波等去噪模型。

基于优化聚类的人工源电磁法数据信噪分离方法

为了降低强电磁干扰对人工源电磁法(Controlled Source Electromagnetic Method,CSEM)有效信号的影响,改善CSEM实测数据处理结果因人而异且效率低的不足,本文针对CSEM有效信号周期性特征提出了一种加权自适应带宽均值漂移聚类(Weighted Adaptive Bandwidth Mean-Shift Clustering,WAB-MSC)信噪分离方法.首先在传统均值漂移聚类(Mean-Shift Clustering,MSC)算法的基础上增加核函数,降低处理结果对带宽选择的敏感度,提高算法的稳健性;其次结合实测CSEM数据的分布特征提出了一种基于局部密度梯度的带宽估计方法,实现了自适应带宽选择;最后通过仿真数据与实测数据对本文方法进行了验证,结果表明:本文方法能有效消除强电磁干扰对CSEM数据的影响,最大程度保留受噪声影响较小或未受噪声影响的数据,提高数据信噪比,降低强干扰噪声对CSEM初始资料的影响程度,获得更为真实的地电响应模型,为后续数据处理提供保障.

基于信噪比和噪声功率密度测量的射频接收通道状态检测方法

针对传统射频接收通道中靠近天线射频前端的故障检测代价大,检测颗粒度受限等问题,提出了一种基于噪声功率密度测量的射频接收通道状态检测方法。利用噪声系数与增益的级联迭代关联特性,实现对射频接收通道中各单元故障的准确定位。对技术原理进行了理论推导,并构建测试系统验证了方法的可行性与有效性。与传统方法相比,该方法可减少自检电路设计复杂度,减少链路上各个单元自检成本,并可消除自检盲区,实现对故障单元的准确定位。

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。

基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法

针对心电信号在去除噪声时不可控误差引起的幅值和形态变形问题,提出一种基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法。通过转换变换可以获取心电信号的低频分量和高频分量:通过对特征波形和高频噪声处设置不同的误差界可有效滤除高频噪声,并将特征波的重构误差控制在较小的范围内;对低频分量进行cubic插值可以获得更加光滑的基线漂移。从而可改善去噪引起的形态改变。在MIT-BIH数据库的心电图上进行实验,结果表明:提出的方法可以有效滤除基线漂移和高频噪声,同时特征波形的幅值和形状得到了很好的保持。与对比方法相比,去噪后心电信号的信噪比、均方根误差、归一化相关系数均得到改善。

天基光学遥感图像的信噪比提升技术综述

随着遥感技术的不断发展,天基光学遥感向全时域、智能化方向发展。微光遥感因需要在夜间和晨昏时段等低照度条件下对地物进行探测,成像具有低对比度、低亮度、低信噪比的特性。针对低信噪比特性会导致大量复杂物理噪声将图像景物特征淹没,严重影响地面目标识别与判读的情况,文章基于遥感成像的全链路物理模型,总结天基光学遥感图像信噪比提升的技术途径,分别对基于传统滤波的方式、基于物理模型的方式、基于深度学习的方式的研究现状进行分析,对比并总结各类方式中主要代表算法之间的特点及差异,对未来天基光学遥感图像信噪比提升的技术发展方向进行展望。

利用双通道激光雷达验证低信噪比反演算法

针对相干测风激光雷达(LiDAR)在低信噪比(SNR)下反演算法的可靠性和精度难以验证的问题,搭建了一种双通道的脉冲相干测风LiDAR系统,可以同时获取高、低SNR的2组数据,并使用高SNR通道的结果作为真值,比较利用不同的算法在低SNR通道进行矢量风速估计的结果。该系统避免了使用其他观测设备作为真值时难以配准或观测目标不统一的问题。本文研究利用雷达获取的观测结果验证了各个算法的有效性,并在各个算法间进行了横向对比。最终,依据各个算法的性能表现和计算复杂度,指明了各个算法具有优势的使用场景。该结果对于充分利用现有系统、使用新算法提高低SNR下的数据获取效率,或在指定探测指标的前提下降低激光能量等硬件要求、实现系统小型化有一定意义。

小波域噪声估计的分块自适应降噪方法提升信噪比研究

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)以激光器为探测光源进行光纤沿线振动信号的检测,但激光器的自发辐射现象会导致光场相位发生波动,直接影响相位解调信号的信噪比。针对此问题,提出了一种小波域噪声估计的分块自适应降噪方法。分析了激光器自发辐射导致的相位噪声特征,通过连续小波变换提取系统相位噪声在不同分解尺度下的噪声水平,结合无偏似然估计调整小波系数的分块长度和阈值,实现对不同输入信号的自适应降噪。实验证明,与未经本算法处理相比,在光纤4.5 km处,单频信号的信噪比从40.01 dB提升至54.60 dB,系统的应变分辨率从66.15 pε/√Hz优化至11.69 pε/√Hz;线性扫频信号的信噪比从18.31 dB提升至26.40 dB。与其他同领域的降噪算法相比,单频信号均方根误差低至0.0096,信噪比增益达到14.59 dB;线性扫频信号的均方根误差低至0.0809,信噪比增益达到8.09 dB。研究表明,该方法在保留有效信号的同时,抑制了相位噪声,提高了相位还原的精度。

低信噪比下基于多元变分模态分解的水下蛙人特征提取

为提高低信噪比下对蛙人辐射噪声的提取能力,提出了一种矢量多通道信号的水下蛙人辐射噪声特征提取方法。首先针对矢量多通道信号使用多元变分模态分解,得到固有模态函数。然后选取能量最高的模态函数组作为研究对象,计算该模态函数组互谱后的加权排列熵。最后提取加权排列熵频谱的蛙人特征量。海试结果表明,本方法可在无需先验信息情况下,提取由矢量水听器采集的蛙人信号特征,在检测率为80%的情况下抗噪能力较传统算法提升了10 dB。

基于差值信噪比法的船载地波雷达一阶谱识别

本文提出了适用于船载地波雷达展宽一阶谱识别的差值信噪比方法。通过结合仿真分析和实测试验数据,开展了船载地波雷达展宽一阶谱的频移和展宽特性分析,确定了一阶谱的最大展宽范围与平台运动速度之间的定量关系。通过分析一维多普勒频点间的差值数量关系,确定了边界预筛选准则。利用展宽一阶谱的区域连续特性,实现展宽一阶谱边界最终识别。采用船载地波雷达仿真和实测数据对所提方法的有效性进行了验证,所提方法相对于传统方法取得了较好的识别效果。

基于低频表面超材料的超低场磁共振成像信噪比增强方法

超低场磁共振成像(ULF-MRI)设备具有成本低、质量轻、体积小等优点,在特殊领域的应用需求越来越大,如移动磁共振成像救护车、床旁监护、偏远地区等。但由于其磁场强度低,导致信噪比也较低,图像分辨率差,因此提升信噪比对促进ULF-MRI技术的发展具有重要意义。该文基于低频表面超材料的特性,提出一种电感-电容谐振阵列,用来提升ULF-MRI的信噪比。首先,建立了等效电路模型来评估磁场增强效果;其次,利用部分元等效电路法计算射频线圈的等效电阻和信噪比,根据成像要求设计优化谐振线圈结构,并提出考虑谐振耦合的匹配方法和线圈阵列的解耦方法。最后,利用自主研发的54.6 mT的ULF-MRI系统(工作频率:2.32 MHz)进行成像实验,图像信噪比得到显著提高。

低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别

将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。

低信噪比地震数据图像结构引导去噪方法与应用

地震噪声影响着复杂断裂结构与储层的刻画,有效压制噪声并保留地震资料中的结构信息,是解释性处理的关键。基于保边光滑原理,在地震数据处理中提出并引入图像结构引导滤波方法,实现自适应地保留断层、裂缝以及储层反射等关键信息并有效压制散射与随机噪声,提高地震数据信噪比。正演模拟数据的去噪试验结果表明,相比常规滤波方法,图像结构引导滤波方法具有更好的保边光滑特性;与构造导向滤波方法相比,该方法不需显式提取层位走向和倾角信息,具有较高的计算效率。实际三维资料的应用结果表明,该方法能有效压制不同类型噪声、提高信噪比和有效反射同相轴的连续性;处理后对应的相干属性可有效增强断裂、储层的分辨能力,更好地描述断裂系统的展布,有利于后续地震资料解释工作。

基于IWOA-VMD算法的管道泄漏信号降噪方法

管道泄漏信号淹没在背景噪声中,会导致定位检测困难。改进鲸鱼算法(IWOA),实现对变分模态分解(VMD)算法中分解尺度和惩罚因子的组合寻优,并计算本征模态分量概率密度值与原始信号概率密度值之间的欧式距离,确定有效信号和噪声信号的分界点,进而实现信号重构。结果表明,仿真信号降噪后,不仅可检测到1Hz的低频谐波信号,且检测到的其余频率谐波信号的频率和幅值更加精确;通过放油实验模拟现场泄漏信号,与其他降噪算法相比,IWOA-VMD算法的重构信号具有较大的信噪比和较小的均方误差,对缓慢泄漏信号的检测和定位具有较强的适应性。研究结果可为管道完整性管理水平的提升提供理论依据。