《電子技術(shù)應(yīng)用》
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微弱信號檢測方法研究
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第21期
高 科,孫晶華
(哈爾濱工程大學(xué) 理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)
摘要: 噪聲是限制微弱信號檢測系統(tǒng)的首要因素。對于微弱信號檢測來說,如能有效克服噪聲,就可提高信號檢測的靈敏度。研究利用自適應(yīng)濾波和小波分析來對微弱信號進(jìn)行降噪,通過Matlab仿真證明,自適應(yīng)濾波和小波分析對噪聲有著很強(qiáng)的抑制作用。
Abstract:
Key words :

摘  要: 噪聲是限制微弱信號檢測系統(tǒng)的首要因素。對于微弱信號檢測來說,如能有效克服噪聲,就可提高信號檢測的靈敏度。研究利用自適應(yīng)濾波小波分析來對微弱信號進(jìn)行降噪,通過Matlab仿真證明,自適應(yīng)濾波和小波分析對噪聲有著很強(qiáng)的抑制作用。
關(guān)鍵詞: 自適應(yīng)濾波;小波分析;噪聲

 微弱信號檢測的目的是利用電子學(xué)、信息論以及物理學(xué)的方法,分析噪聲產(chǎn)生的原因,規(guī)律及被測信號的特點(diǎn),檢測被背景噪聲淹沒的弱信號[1]。但是由于微弱信號的信噪比低、信號幅度較小、噪聲特性不穩(wěn)定等原因,不適合用常規(guī)的濾波方法對信號進(jìn)行降噪。如何對微弱信號進(jìn)行有效的降噪,使微弱信號信噪比得到提升,就顯得尤為重要。自適應(yīng)濾波和小波分析在信號處理方面有著巨大的優(yōu)勢,并均能增強(qiáng)微弱信號的信號特征,有利于提高對有用信號的識別率。
1 自適應(yīng)濾波
1.1 自適應(yīng)濾波概述

 自適應(yīng)濾波理論和技術(shù)是統(tǒng)計(jì)信號處理和非平穩(wěn)隨機(jī)信號處理的主要內(nèi)容,它可以在無需先驗(yàn)知識的條件下,通過自學(xué)習(xí)適應(yīng)或跟蹤外部環(huán)境的非平穩(wěn)隨機(jī)變化,并最終逼近維納濾波和卡爾曼濾波的最佳濾波性能。因而,自適應(yīng)濾波不但可以用來檢測確定性信號,而且可以檢測平穩(wěn)的或非平穩(wěn)的隨機(jī)信號。
1.2 自適應(yīng)濾波MATLAB降噪仿真
 應(yīng)用自適應(yīng)濾波對被噪聲所污染的微弱信號進(jìn)行降噪處理,在Matlab軟件中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。自適應(yīng)濾波Matlab降噪仿真如圖1所示,序列號n強(qiáng)調(diào)的是數(shù)的前后順序,而淡化順序表示為物理意義。圖中可以看到被均值為零、信噪比為3 dB的高斯白噪聲污染的微弱信號經(jīng)過一段自適應(yīng)時(shí)間之后,噪聲逐漸降低,波形逐漸向原信號恢復(fù),最后達(dá)到和原信號幾乎一致,去噪效果明顯。圖2所示為在最初的時(shí)候自適應(yīng)濾波均方誤差較大,然后逐漸減小,說明自適應(yīng)濾波正在起到降低噪聲的作用,最后均方誤差變得十分微小,高斯白噪聲被大范圍濾除,濾波后的信號已經(jīng)和原信號幾乎一致。圖3是從頻譜的角度分析高斯白噪聲被自適應(yīng)濾波所抑制。這里,自適應(yīng)濾波采用LMS算法,濾波器階數(shù)為128階。

 通過Matlab仿真驗(yàn)證結(jié)果可知,自適應(yīng)濾波可以有效抵消隨機(jī)噪聲和其他頻率的干擾信號,從而提升微弱信號信噪比。
2 小波分析
2.1 小波分析概述及去噪原理

 小波分析屬于時(shí)頻分析的一種,它具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)、頻兩域都具有表征信號局部特征的能力,是一種窗口大小固定不變、但其形狀可改變,及時(shí)間窗和頻率窗都可以改變的時(shí)域局部化分析方法。小波分析可以有效消除噪聲,提取有用的信號,目前在眾多研究領(lǐng)域已得到重視與應(yīng)用。利用小波分析的優(yōu)點(diǎn),對獲取的弱信號進(jìn)行分析,結(jié)果表明微弱的信號可以在小波分析下得到顯現(xiàn),增強(qiáng)了目標(biāo)特征,有利于提高對有用信號的識別率[2]。
 小波分析去噪是將原始信號和噪聲信號進(jìn)行疊加,然后通過多尺度小波變換到小波變換域中,得到小波分解后的低頻系數(shù)和高頻系數(shù),對得到的高頻小波系數(shù)進(jìn)行處理,在各尺度下盡可能提取出信號的小波系數(shù)而去除屬于噪聲的小波系數(shù)。因?yàn)樾〔ǚ治隹梢允剐盘柕哪芰吭谛〔ㄗ儞Q域中集中于少數(shù)系數(shù)上。小波系數(shù)較大者,攜帶信號能量也較多;小波系數(shù)較小者,攜帶信號能量也較少?;谶@一點(diǎn)對小波系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,從而去除或減弱屬于噪聲的小波系數(shù),增強(qiáng)屬于有用信號的小波系數(shù)。最后,采用逆小波變換處理低頻系數(shù)和處理后的高頻系數(shù)重構(gòu)原始信號,達(dá)到去噪的目的[3]。
2.2 小波分析MATLAB降噪仿真
 圖4為小波分析與傅里葉分析降噪的對比,從圖中可看出在同等條件下小波分析的降噪效果要優(yōu)于傅里葉分析的降噪效果。

 

 

 本文研究利用自適應(yīng)濾波和小波分析對信號進(jìn)行消噪處理。研究了自適應(yīng)濾波和小波分析的降噪原理,通過Matlab仿真充分證明自適應(yīng)濾波和小波分析能有效去除強(qiáng)干擾信號,提取弱信號,并對噪聲有很強(qiáng)的抑制作用。自適應(yīng)濾波和小波分析具有實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn),適合于實(shí)際應(yīng)用,可有效增強(qiáng)微弱信號信噪比。
參考文獻(xiàn)
[1] 劉俊,張斌珍.微弱信號檢測技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.
[2] 王健.星載激光測距儀測距信號檢測與算法研究[D].秦皇島:燕山大學(xué),2008.
[3] 王麗娜.基于小波變換的激光雷達(dá)弱信號處理方法的研究[D].黑龍江:黑龍江大學(xué),2009.

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