窄带干扰及动态环境BOC调制信号多通道并行捕获

针对窄带干扰及动态环境二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)调制信号捕获困难、捕获效率低的问题,提出利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)结合最小描述长度(minimum description length,MDL)准则对窄带干扰进行抑制。在部分匹配滤波器结合分数阶傅里叶变换(partially matched filter-fractional Fourier transform,PMF-FRFT)捕获算法的基础上提出结合伪码复合以及异步伪码相关累加的多通道并行捕获算法。该算法首先对接收到的含窄带干扰信号做SVD,利用MDL准则自适应估计出干扰信号的个数并完成干扰抑制;然后,将信号伪码相加形成新的伪码序列,由PMF-FRFT结合异步伪码相关累加算法实现对多个信号的精确捕获。仿真结果表明,SVD窄带干扰抑制算法在较好保留原信号特征的基础上能够有效抑制干扰信号,且性能稳定。提出的伪码复合结合异步伪码相关累加多通道捕获的算法可同时完成多个信号的捕获,有效提升信号捕获概率、减少捕获时间。

基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法

针对高压电力设备局部放电信号受周期性窄带干扰影响大的问题,提出了一种基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法可以从染噪局部放电(partial discharge,PD)信号中分离出原始PD信号和窄带干扰信号的时频谱图,从而在时频域内准确辨识出窄带干扰和原始PD信号,避免强能量的窄带干扰掩盖原始PD信号时频特征的问题。再利用总体最小二乘不变旋转矢量技术准确估计窄带干扰的特征参数,以抑制染噪PD信号中窄带干扰。对仿真和实测PD信号开展窄带干扰的抑制测试,测试结果表明:该文所提方法可以有效分离出染噪PD信号时频谱图中窄带干扰和PD信号,提高了时频分析的准确率;同时相比于传统的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)算法谱最小熵解卷积滤波法和自适应奇异值分解法,该文方法能够有效抑制小幅值的窄带干扰,具备更好的窄带干扰抑制效果,以恢复局放信号的波形特征。

基于奇异谱分析的车载电缆局部放电窄带干扰抑制

局部放电检测是评估车载高压电缆绝缘状态的重要方法之一。而窄带干扰作为最常见的干扰之一,会导致局部放电信号淹没在噪声中,从而难以获取准确的局部放电信号,给电缆绝缘状态的评估带来困难。介绍一种基于奇异频谱分析的方法,用于抑制车载高压电缆局部放电信号中的窄带干扰。该方法通过对奇异谱分析(Singular spectrum analysis,SSA)实现对一维信号的分析和预测,从而从时间序列中分解出趋势项、周期项和噪声。为了验证所提方法的有效性,模拟了具有窄带干扰的理想局部放电信号,并应用所提方法对信号进行降噪处理。同时,在实验室内进行了真实局部放电信号的验证试验。降噪结果表明,所提方法能够有效地消除车载高压电缆局部放电信号中的窄带干扰,对于判断车载电缆的绝缘状态具有一定的指导意义。本文研究为车载高压电缆局部放电信号提取提供了一种新的方法,对车载电缆绝缘状态评估具有潜在的工程应用价值。

OFDM系统中窄带干扰检测和动态规避方法研究

窄带频段在宽带通信系统中表现为窄带干扰(Narrowband Interference,NBI),这会影响传输的可靠性。本文提出了一种基于噪声特性分析的窄带干扰检测和动态规避方法,通过对宽带OFDM通信系统中噪声特性的分析,识别窄带干扰,并引入针对受影响子载波的动态规避机制,有效地克服了窄带干扰对通信系统的影响。

不同频率位置的窄带干扰对DSSS通信性能的影响分析

衡量窄带干扰抑制算法性能高低的一个主要标准是评估干扰处于最恶劣频率位置时的干扰输出平均功率的大小。在扩频序列周期很长且严格平衡的理想条件下,最恶劣干扰的频率位置为DSSS信号载波频率。基于典型的m序列DSSS系统,分析了处在不同频率位置的窄带干扰对DSSS系统的影响,所得结果与理想条件有所不同,这对于扩频系统的设计与应用具有指导意义。

基于RIE的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法。该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理。理论分析表明,当接收信号中不含窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度。仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案。

DS-CDMA窄带干扰抵消方法的研究

在基于DS-CDMA方式的宽带无线系统中,独立分配频带在频带资源紧张的今天是相当困难的。建立并分析了DS-CDMA接收机的模型,提出了窄带干扰抵消器的模型,研究了除去DS-CDMA系统中窄带干扰的方案,即基于估计/取消方式的窄带干扰消除方法和着眼于干扰信号窄带性的窄带干扰消除的新方案。

一种改进的用于快速傅里叶变换功率谱中的窄带干扰抑制的方法

抑制周期性窄带干扰是局部放电(partial discharge,PD)在线检测中的关键技术。该文在仿真分析PD信号与窄带干扰在快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)功率谱中特点的基础上引入了局部峰点的概念,并定义了局部能量比,提出使用局部能量比预处理的FFT功率谱去噪方法,并详述了使用该方法抑制窄带干扰的具体步骤。将局部能量比的大小模糊化,采用模糊C-均值阈值法自适应提取局部能量比的阈值。仿真及实测信号的去噪效果表明,该方法对于窄带干扰具有较强的抑制能力。将该方法用于小波包功率谱的去噪,并与传统的小波包去噪效果比较,结果表明,FFT在抑制窄带干扰方面具有一定的优势。

基于熵阈值的小波包变换抑制局部放电窄带干扰的研究

阐述了正交小波基框架下二进小波变换和小波包变换的频域分割基本思想,研究了窄带干扰存在时被测信号的小波包变换及其树节点的信息熵变化情况,并利用信号信息测度的熵作为判断局部放电在线监测中窄带干扰存在与否的标准,提出基于熵阈值的小波包分解和重构算法。研究结果表明,当窄带干扰存在时,被测信号的小波包变换树节点的信息熵明显增大,能够用作被测信号中存在窄带干扰的判据;仿真分析和实测数据处理表明,文中方法具有良好的自适应性,无需事先确定窄带干扰的数目及其中心频率,干扰抑制能力强,能准确提取局放脉冲的相位。

基于集合经验模态分解的局部放电信号的窄带干扰抑制

采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取。分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的解决方法。该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号。并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果。仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性。

局部放电在线监测中混频周期性窄带干扰的抑制

为抑制局部放电在线监测中的周期性窄带干扰,在分析局部放电信号与周期性窄带干扰的小波功率谱特点基础上,发现多频混合周期性窄带干扰会在小波功率谱的不同位置产生幅值很大的干扰功率峰。为此,提出一种基于小波功率谱抑制混频周期性窄带干扰的方法,阐述利用小波功率谱抑制混频周期性窄带干扰的基本原理和步骤;同时对经典的阈值法作了改进,采用K-均值阈值算法来改进阈值法对窄带干扰频率的自适应性。仿真结果表明,该方法具有较好的自适应性,对混频周期性窄带干扰具有较强的抑制能力。

局部放电信号中的白噪声和窄带干扰

分析了局部放电信号中白噪声和周期性窄带干扰经小波变换后的不同特性 ,提出了抑制局部放电信号中白噪声干扰和周期性窄带干扰的分层式综合处理小波包变换算法。结果表明 。

基于改进FastICA的局部放电在线监测窄带干扰高保真性抑制方法

为了解决传统阈值法和盲分离法在局部放电周期性窄带干扰抑制过程中存在的波形畸变与不确定性问题,提出利用改进的Fast ICA算法对局部放电(PD)信号进行窄带干扰抑制。首先结合PD混合信号离散傅里叶变换功率谱的特点,引入信息熵理论对窄带干扰个数进行确定,并提出利用功率谱"两步法"对窄带干扰频率进行精确估计;然后引入简化的Simpson-Newton迭代公式对Fast ICA算法进行改进,减少算法的迭代次数,并提出利用校准信号对分离信号进行校准,修正分离PD信号的幅值和相位。仿真及实测结果表明,该方法能够有效抑制周期性窄带干扰并能有效保留信号原始特征,且算法的时间复杂度较小,同时与频率切片小波去噪方法和傅里叶变换滤波相比,该方法去噪效果更明显,且能有效避免边缘效应的影响。

WCDMA无线网络规划中邻频窄带干扰的研究

从分析邻频窄带干扰的原理入手,对有关WCDMA无线网络规划提出了一些建议。

用最优谐波小波包变换抑制局部放电混频随机窄带干扰

在进行电气设备局部放电(partial discharge,PD)在线监测中,当多个随机周期性窄带干扰的频率位于传感器监测频段内部时,会严重影响监测的可信性和准确性,然而目前缺乏有效抑制此类干扰的方法。为此,利用谐波小波具有严格盒形频谱特性的优点,提出一种基于最优离散谐波小波包变换的PD去噪新方法,将不同频率窄带干扰的能量分别集中在单一的子带内,用分解后子带香农熵比值的大小来确定包含各窄带干扰的子带,只要将对应的小波系数置零后重构就能得到去除窄带干扰后的PD信号,克服了离散小波包变换子带间存在频谱泄漏的缺点,实现了对PD监测信号的自适应优化分解。通过对仿真和实测PD信号频带范围内含有的混频随机窄带干扰进行去噪处理,并与离散小波包变换去噪结果进行对比分析后表明,最优离散谐波小波包变换对PD信号去噪后的能量损失和波形畸变较小,有利于后续对PD信号的模式识别,可以解决干扰频率位于监测频段内难于抑制的难题。

FFT与小波分析应用于抑制局部放电窄带干扰

局部放电极易被噪声污染,众多干扰中载波通讯、高频保护、无线电广播等周期干扰尤其严重,而窄带干扰严重时可能完全淹没局部放电信号,这给局部放电的检测工作带来了巨大困难。为了从强的窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,在基于FFT与小波分析理论的基础上,根据窄带干扰与局部放电信号具有不同频谱的特性,提出了抑制局部放电信号窄带干扰的新方法。考虑FFT处理方法的频谱泄漏性,再用小波变换对FFT处理后的局部放电信号进行进一步消噪,由此能够取得很好的消噪效果。仿真结果表明,此方法对窄带干扰去噪要比FFT、小波及小波模极大值去噪效果好,且得到的局部放电信号失真小。

复小波包变换抑制PD监测中周期性窄带干扰

为了有效抑制PD测量中的周期性窄带干扰,采用相同滤波器构造小波包和"保持实小波包滤波器的幅频特性,改变其相频特性"构造复小波的方法,构造了与相应实小波包具有相同幅频特性和与相应复小波具有相同相频特性的复小波包;给出了构造复小波包的具体方法,并用描述波形相似程度的NCC和VTP参数以及幅值相对误差,对原始PD仿真信号分解后直接重构的效果进行了定量评价,证明了复小波包构造的正确性和具有很好还原非平稳脉冲信号的能力。最后,用复小波包变换技术对含有不同频率、不同强度窄带干扰的PD混合仿真和实测信号进行了去噪应用,解决了窄带干扰频率在检测仪器频带内用硬件滤波对局放信号有较大损失和用小波包变换去噪效果差的难题。

FFT谱最小熵解卷积滤波抑制放电信号中的周期性窄带干扰

提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后IFFT重构出放电信号。仿真和实验结果均表明该方法能够准确抑制掉窄带干扰,与传统的FFT能量比法相比,不涉及到能量窗的选择,可直接利用经典阈值准则提取出干扰成分,过程十分简便。该方法为现场测试中放电辐射信号周期性窄带干扰抑制提供了一种快捷的新方法。

抑制多窄带干扰的超宽带脉冲设计方法

提出了一种能够抑制多个窄带干扰的超宽带(UWB)脉冲设计方法.采用这种方法设计的UWB脉冲不仅具有非常短的脉冲持续时间,而且能够在满足联邦通信委员会(FCC)频谱限制的基础上,进一步抑制UWB系统与多个窄带通信系统之间的相互干扰,从而有效地解决了UWB系统与现有的窄带通信系统之间的共存问题.另外,此方法不需要在整个频段范围内降低UWB脉冲的功率谱密度,为提高UWB脉冲发射功率,增大UWB系统的通信距离,提供了一种可行的方案.

采用Van-der混沌振子抑制局部放电信号中周期性窄带干扰

局部放电在线监测的热点与难点之一是如何有效去除现场大量的干扰,从而真实地提取局部放电信号。为此,从非线性理论出发,基于Van-der混沌振子的运动特性,提出用Van-der混沌振子去除局部放电信号中周期性窄带干扰的新思路。该振子的时域波形对于与参考信号频差较小的周期信号具有敏感性,对噪声和与参考信号频差较大的周期信号具有免疫力。然后重新定义一种Floquet指数,利用该振子实现了多种混叠信号中周期性窄带信号幅值的检测。最后通过仿真实验和实测信号分析验证了利用该混沌振子检测周期性窄带干扰信号的可行性和有效性。