沙漠深层地震资料层间多次波压制方法研究

沙漠地区受复杂近地表和复杂地质条件的影响,深层地震资料信噪比低,有效信号弱,多次波能量强,现有的数据驱动的多次波预测和压制方法很难奏效,严重影响工区构造、断裂及储层的成像质量,造成综合解释的困难。因此,针对沙漠深层地震资料特点,提出一种在提高资料信噪比的基础上多方法联合多次波压制的新思路。西部某沙漠区实际资料的测试结果表明:新思路提高了沙漠审查资料信噪比,有效压制了深层多次波,保护了有效信号,进一步提高了地震资料中断裂和储层成像的质量。

低信噪比核磁共振测井资料的处理技术

基线偏离是由噪音引起的低信噪比核磁共振测井振幅数据的非随机干扰 ,可采用修正的弛豫谱反演方法压制该干扰。在该反演方法中 ,将基线偏离作为独立的未知数直接考虑到原始方程中 ,进行弛豫谱反演的同时 ,将该基线偏离作为未知数反演出来 ,并将其从弛豫谱中剔除。结合时间依赖滤波技术 ,这种数据处理技术能将低信噪比核磁测井数据中的基线偏离量分离出来 。

一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法

采用改进的时空变小波阈值去噪与叠加技术相结合的方法实现从低信噪比地震资料中提取信号。为减小经典小波阈值去噪产生的过扼杀或过保留现象,选用中值与叠加结果对去噪结果进行约束,并以此为基础改进了经典小波阈值去噪方法。地震资料进行小波变换之后,对每一小波尺度下的各道的每一小波系数用改进方法去噪,然后小波重构,得到去噪后记录。应用多个小波重复上述操作,得到多道去噪后的记录,将这些多道记录叠加,实现增强信号的目的。理论分析及数据测试表明,该方法能从低信噪比地震资料中准确提取信号,且处理效果明显优于常规处理方法。

一种改进的信噪比估计算法

基于现今越来越多的算法需要信噪比的先验知识来进行性能优化,论述了信噪比估计在通信系统中具有的重要作用,介绍了信噪比估计算法的信号模型。通过分析现有的几种信噪比估计算法在较大的信噪比范围内的估计性能,提出了改进的信噪比估计算法,并对新算法的估计均值、估计偏差和估计方差进行了仿真。仿真及分析结果表明,改进的算法在较大的信噪比范围内性能良好,估计准确。

高精度多脉冲激光测距回波检测技术

针对远距离激光测距机回波信号脉宽强度特征和噪声的统计特性,提出了一种高精度多脉冲激光测距机的回波信号检测技术。采用时钟移相分配方式实现了400MHz高速信号采集及数字化处理,提高了回波脉冲的检测精度。采用ARM嵌入式高速核处理器进行数据算法处理,完成了滤波降噪、自适应门限检测和多帧相关检测等功能,使回波信噪比提高了7.6dB,达到远距离精确获取目标距离信息的目的。

一种低复杂度的低信噪比非相干直扩信号捕获算法

针对低信噪比非相干直扩信号捕获问题,本文提出一种区域并行块捕获算法.该算法首先对调制数据偏移量所在区域进行并行预估计并舍弃可能含有数据跳变的非有效数据段,然后对各支路有效数据段进行快速傅里叶变换和非相干累加得到各频点的累加检测值,最后对累加检测峰值进行恒虚警判定和抛物插值以实现信号检测和参数的精确估计.理论分析和仿真结果均表明,本文算法能够根据虚警漏警概率、捕获时间和信噪比要求对参数进行优化,在实现快速可靠捕获的同时保持较低的计算复杂度和资源消耗.

基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析

针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析。主要工作如下:(1)基于影响空间及数据场的特征提取。首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,依次访问光谱序列及其小集团内的成员来获得特征谱;(2)对上述特征谱进行K-means聚类,并统计了每一类目标所在天区、观测视宁度、各波段信噪比、亮度、光谱仪/光纤的分布情况。(3)低质量光谱聚类结果的理论分析。通过聚类所有低质量光谱被分为了5大簇:A光谱信噪比较低或与传统分类模板差异较大,但通过特征分析可确定其类别(占比2.7%);B光谱蓝端或红端出现疑似特征线或分子带,但与线表无法匹配(占比23.6%);C光谱蓝端信噪比极低,且该波长区域噪声值较强,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比48.0%);D红蓝两端拼接问题导致5 700~5 900?局部光谱突起明显,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比24.2%);E存在大量缺省值导致无法确定其类别(占比1.5%)。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取低信噪比光谱的特征谱,同时能够通过特征谱的聚类分析揭示低质量光谱的成因,从而为制定光谱观测计划提供参考,为低信噪比光谱分析及处理提供方法借鉴。

一种新的单帧红外弱点目标多光谱联合统计检测方法（英文）

首先基于红外物理基本理论建立目标光谱模型,并利用图像时域及空域相关性建立多光谱背静抑制算法移除缓慢变化背景.通过实验统计方法将残差图像样本点特征概率分布近似为正态分布.基于此假设,提出了一种新的基于目标辐射强度和光谱特征的联合检测方法.最后,通过图像仿真和ROC曲线分析算法性能,试验结果表明,此方法能够在低信噪比情况下成功检测弱小点目标.

短波极低信噪比扩频系统中窄带干扰的抑制

频域的LMS自适应滤波算法可以有效抑制扩频系统中的强窄带干扰。在短波极低信噪比扩频系统中,提出了一种权值初值选取方法,该方法既可以用来判别是否存在窄带干扰,又可以使权值迅速收敛,简单易行。采用时域加窗和重叠相加,大大减弱了截断效应的影响。仿真结果验证了该算法在加快收敛速度以及改善系统性能方面的有效性。

低信噪比下非数据辅助的OFDM系统信道阶数和噪声方差的估计

在低信噪比情况下,该文提出一种新的针对正交频分复用(OFDM)系统信道阶数和噪声方差的非数据辅助(NDA)估计算法。算法中应用了一种新的基于联合极大几何均值(MGM)的代价函数。新的代价函数不仅利用了循环前缀(CP)冗余性,同时也利用了信道记忆性。对比只利用了CP的方法,该算法可以在低信噪比情况下更准确地估计信道阶数和噪声方差。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法针对信道阶数的估计得到约10 d B的信噪比增益;同时,对噪声方差的估计,该算法显著提高了估计精度,抑制了信噪比20 d B以下估计性能恶化的现象。

低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法

特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信息,它是开展恒星研究的重要依据。恒星的识别、分类以及特殊恒星的发现主要依据的是恒星光谱数据。随着LAMOST和SDSS等国内外大规模数字巡天项目的深入展开,恒星光谱的数据量达到了前所未有的高度,如此大的数据量为特殊恒星的发现提供了强有力的支撑。因此如何利用这些数据快速准确地发现特殊、稀少甚至于未知类型的恒星光谱是天文学研究的重要问题。数据挖掘是结合模式识别、机器学习、统计分析及相关专家背景知识,从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息的技术,其在处理大数据方面有着天然的优势,越来越多的数据挖掘方法被应用到巡天数据处理及分析之中。目前针对特殊恒星搜寻的数据挖掘算法主要包含随机森林、聚类分析以及异常值检测等,但随着巡天深度的拓展,观测的目标越来越暗,进而观测光谱的信噪比也随之变低。低信噪比光谱中存在着大量的无用信息,直接利用相关算法对其进行分析处理得到的结果往往存在很大的偏差。因此,如何从大量低信噪比恒星光谱巡天数据中有效地搜寻出特殊的恒星光谱,是当前面临的一个重要问题。由于低信噪比恒星光谱本身的特点,对于从中搜寻特殊恒星光谱的工作开展较少。为了解决此问题,在仔细研究光谱数据处理方法的基础上,针对低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻,提出了一种以主成分分析(PCA)和基于密度峰值聚类为基础的方法。该方法首先选取O,B,A,F,G,K和M各种类型的高信噪比恒星光谱,进行波长统一和流量插值后,利用主成分分析得到特征光谱;然后利用方差贡献率最大的前几个特征光谱对低信噪比的恒星光谱进行重构得到高信噪比的光谱;最后利用重构之后的高信噪比光谱进行聚类,聚类分析中得到的离群数据即为所要搜寻的特殊恒星光谱。在聚类时,考虑到恒星光谱数据本身的特点,采用了一种基于密度峰值的聚类方法来进行聚类及离群点的挖掘。实验表明,该方法能够在低信噪比的恒星光谱巡天数据中准确地搜寻出数量相对较少的特殊恒星。同时,也可应用于诸如LAMOST、SDSS等各种银河系巡天的光谱数据分析与挖掘中。

低信噪比去噪技术研究

四川山地属于典型的低信噪比地区,该地区的地震资料具有地表干扰较强,信噪比与分辨率较低等特点。得到高质量的叠加剖面对于地震资料数据处理来说是一大难题。针对山地资料的噪音和难点,提出了一套以叠前组合去噪技术,通过组合去噪技术的应用,可以看出经过噪音压制后地震记录信噪比明显提高,并且整体叠加效果得到明显改善。

基于成像域射线束建模的剩余静校正方法研究及应用

由信噪比极低的资料生成的剩余静校正模型,其信噪比通常也较低,导致剩余静校正效果不理想,因此提高模型的信噪比,在提高资料处理品质中有着极其重要的意义.文章提出了一种基于成像域射线束建模的剩余静校正的方法.该方法是采用成像域射线束建模对数据进行分解和重构,并且根据不同的分解级数和分解尺度,分解和重构成不同成分的数据,该方法在重构的过程中加入倾角场的约束,能有效保护高陡构造.成像域射线束建模得到的第一级分量为数据的主要成分,构造保真,信噪比高,把该分量作为外部模型,进行外部模型剩余静校正.把本文方法在低信噪比资料进行应用,提高低信噪比资料的剩余静校正效果,有效的改善了资料处理成果的品质.

低信噪比下短波数传系统Rake接收机设计

在信噪比较低的条件下,短波数据传输系统必须具备抵抗多径衰落的能力。Rake接收技术是抗多径衰落的有效手段之一。这里在直扩-八进制移相键控(DS-8PSK)短波数传系统的基础上,设计了一种改进型Rake接收机,通过在接收端对信号进行相关搜索、多径分离和多径合并,实现了有用信号的分集接收。仿真结果表明,设计的Rake接收机能有效解决短波信道中多径衰落的难题,保证低信噪比条件下短波数据传输的可靠性。

沙漠区低信噪比资料噪声压制方法及应用

银额盆地拐子湖凹陷沙漠探区特殊的地形、地貌条件对地震资料的激发和接收产生不利的影响,其表层被巨厚且松散的沙土覆盖,对有效波的吸收衰减严重,信号主频低、分辨率不高,干扰波较为发育且类型繁多,主要有“黑三角”噪声、面波及多组多次折射波,资料信噪比较低。在分析研究区新采集地震资料数据特点和噪声分布规律基础上,采用“分类、分频、分步、分区、分域、分度”六分法叠前去噪思路进行噪声压制,取得较好的应用效果,目的层系及重点勘探区带资料信噪比得到较大程度改善。

基于分组互相关成像条件的微震逆时成像定位方法

地面微地震记录的信噪比常常很低,微地震走时拾取困难,难以利用基于微震走时的方法进行震源定位,微震逆时成像作为有潜力的地面微震定位方法而成为研究热点.微震逆时成像的效果和效率与所使用的成像条件密切相关.本文通过对不同信噪比微地震记录的逆时成像实验,在分析现有的自相关和互相关成像条件优缺点的基础上,提出分组互相关成像条件,讨论了分组方式对成像结果的影响.结果表明:分组互相关成像兼顾了自相关和互相关成像的优势,避免了它们的缺点.通过采用合适的分组方式,可以在满足计算效率要求的情况下,获得空间分辨率很高的震源成像结果.分组互相关成像对低信噪比资料具有很强的适应性,是一种很有前景的地面微震定位方法.