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针对传统方法难以实现室内环境下GPS信号的捕获以及传统弱信号捕获算法的一系列弊端,介绍了一种新的捕获算法。由于数据段通过“先累加后相关”的方式进行相干积分可以减少运算量,以此方法改进的半位捕获法进行数据段选择可以避免导航数据位翻转,并且改进后的差分相干积分能够减小非相干积分造成的“平方损失”和改善信噪比,融合上述优点,提出了一种新的算法,为高灵敏度GPS软件接收机的实现提供了保证。仿真结果表明,此算法极大的提高了接收机的捕获性能,并且能够快速捕获到载噪比低至25dB/Hz的微弱信号。 相似文献
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为了使激光预警系统可以实时、精确地捕获来袭激光的特征信息,降低虚警与漏警的发生,提高系统的信噪比成为研究的重点。为了准确判断来袭激光的光谱信息,针对不合作激光信号而言,提高信噪比的方法就集中的体现在采用信息技术对各种噪声、干扰的抑制和消除等方法上。设计了基于多尺度小波分解及错误假设检验算法的信噪比优化模型。根据小波降噪原理,对来袭激光信号做多尺度分解,再采用错误假设检验算法完成了小波降噪系数的阈值选取。实验结果显示,采用该种技术降噪后系统信噪比提高到64.22 dB,其相应的波长分辨率为2 nm,相比没有滤波和仅用传统滤波算法的实验数据,有了明显的改观,系统抗干扰能力显著增强。 相似文献
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针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解(EMD)和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法.该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号.仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法. 相似文献
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针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。 相似文献
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针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。 相似文献
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在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。 相似文献
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覃坚费太勇曲智国张逸楠 《现代防御技术》2023,(2):141-147
滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。 相似文献
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全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明:降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。 相似文献
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窄带干扰下GPS接收机捕获性能的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
针对GPS接收机抗干扰能力强的特点,分析了窄带干扰对接收机的捕获性能的影响.在扩频理论的基础上,给出了GPS C/A码接收机信号捕获的数学模型,计算得出平均捕获时间与捕获时间方差,给出窄带干扰下的接收机信号捕获的仿真结果.结果表明,当窄带干扰功率超过一定的值时,会导致GPS接收机捕获性能的严重恶化. 相似文献
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针对GPS接收机设计中,接收机信号跟踪精度同信号处理的实时性不能兼顾的特点,设计了一种基于DSP+FPGA的数字GPS接收机实时高精度基带环路.阐述了基带信号处理原理及原有方法的不足,提出了一种改进的GPS信号快速、高精度捕获、跟踪方法.利用信号粗捕后先进行精捕,在提高了信号的捕获精度后再结合二阶锁频环路辅助,最终利用三阶载波科斯塔斯锁相环完成GPS载波信号的高精度稳定闭环跟踪,同时使用载波来实时的辅助码环跟踪,从而完成整个GPS信号的实时高精度跟踪.实验结果表明该基带环路能够实现对GPS信号的快速捕获、实时稳定的高精度跟踪,并具有良好的动态性能. 相似文献
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经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。 相似文献