Выделение сигнала на фоне коррелированных помех и некоррелированного шума | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №24 (262) июнь 2019 г.

Дата публикации: 17.06.2019

Статья просмотрена: 728 раз

Библиографическое описание:

Орлов, П. В. Выделение сигнала на фоне коррелированных помех и некоррелированного шума / П. В. Орлов, В. Г. Андреев. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 24 (262). — С. 145-148. — URL: https://moluch.ru/archive/262/60714/ (дата обращения: 25.04.2024).



В настоящее время широкое распространение получили бесплатформенные инерциальные навигационные системы (БИНС), которые реализуются на микромеханических гироскопах (измерителях угловой скорости) и акселерометрах (измерителях ускорений). Примером аппаратных средств, на которых реализована трёхосная (в трёх пространственных измерениях) БИНС, могут служить микромеханические изделия серии ADIS фирмы Analog Devices [1, 2].

Проблема начальной выставки БИНС дополнительно осложняется вибрациями корпуса носителя навигационной системы. Вибрации могут возникать из-за ветровых воздействий на носитель или вызываться работающими на нём механическими агрегатами. Так, например, если нет возможности провести начальную выставку при выключенных двигателях, то дисперсия сигналов на выходах акселерометров, как показали натурные эксперименты, может возрастать в тысячу и более раз по сравнению с ситуацией, когда двигатели не запущены.

Для подавления шумов акселерометров применяется низкочастотная фильтрация сигналов с их выходов, которая заключается в нахождении математического ожидания оценок, измеряемых по каждой оси ускорений. Подобный подход правомерен, если мешающие компоненты сигналов представляют собой некоррелированный шум [3]. Однако при вибрациях корпуса носителя БИНС предположение о некоррелированности мешающих компонент становится неверным [1].

Представим сигнал в виде:

x(t) = c(t) + s(t) + n(t),

где x(t) — наблюдаемый сигнал; c(t) — коррелированная помеха; s(t) — полезный сигнал; n(t) — некоррелированный шум.

Рис.1. Наблюдаемый сигнал

Выделение полезной компоненты s(t) из смеси x(t) сводится к обелению коррелированной мешающей составляющей c(t) и накоплению полезного сигнала на фоне шума n(t). Известно [3], что коэффициенты импульсной характеристики обеляющего фильтра q‑го порядка могут быть найдены из выражения:

w=R−1 i,

где w= [W0; W1; …; Wq] — вектор коэффициентов импульсной характеристики обеляющего фильтра (ОФ), R−1 — [(q+1)×(q+1)]‑мерная корреляционная матрица мешающего процесса, i= [1; 0;…; 0]T — крайний левый вектор-столбец единичной матрицы.

Структурная схема системы обработки сигнала x(t) представлена на рисунке 2. На нём использовано дискретное представление сигналов:

xn=x(t), yn=y(t), sn=s(t).

Рис.2. Система обработки акселерометрического сигнала

Выходной сигнал yn на выходе обеляющего фильтра сводится к виду:

yn=,

где yn — результат обеления; xn — входной сигнал; Wk — k‑й коэффициент импульсной характеристики w ОФ, k=0, 1, …, q.

Предлагаемый метод обработки выходных сигналов акселерометров подразумевает наличие коррелированной помехи c(t), вызванной дрожанием корпуса носителя БИНС. Помеха c(t) имеет регулярный колебательный характер, действующий по гармоническому закону. На рисунке 3 изображены нормированные к своим максимальным значениям квадраты амплитудно-частотные характеристики S(f) предлагаемого (сплошная жирная линия 3) и известного (пунктирная линия 1) фильтров обработки.

Рис. 3. Частотные характеристики

Под известным фильтром подразумевается равновесный нерекурсивный накопитель q‑го порядка. Кроме того, на рисунке 3 изображена тонкой сплошной линией 2 спектральная плотность мощности S(f) смеси коррелированной помехи c(t) и некоррелированного шума n(t). Порядки фильтров приняты q=3, измеренная доминантная частота fс коррелированной помехи fс=50 Гц.

На рисунках 4 и 5 изображены амплитудно-частотные характеристики S(f) для предлагаемого и известного методов при порядках фильтра q=20 и q=40 соответственно

Рис. 4. Частотные характеристики при порядке фильтра q=20

Рис. 5. Частотные характеристики при порядке фильтра q=40

Анализ приведенных на рисунках 3, 4 и 5 зависимостей показывает, что известный подход к обработке акселерометрических сигналов не предусматривает борьбу с коррелированной помехой, т. е. амплитудно-частотные характеристики не имеют провала на частоте воздействия помехи. Предлагаемое решение путём оценивания корреляционных свойств мешающего процесса адаптируется к его частоте и создаёт на ней глубокий провал амплитудно-частотной характеристики. Это даёт возможность подавить мешающую компоненту до уровня шумов, а затем путём накопления сигнала увеличить соотношение сигнал-шум на выходе системы обработки. Предлагаемое решение реализуется путём создания нерекурсивного обеляющего фильтра.

Литература:

  1. Андреев В. Г., Белокуров В. А. Метод повышения точности начальной выставки бесплатформенных навигационных систем // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. № 2. Выпуск 36. 2011. С. 28‑33.
  2. Власенко А. Интегральные гироскопы iMEMS + датчики угловой скорости фирмы Analog Devices // Электронные компоненты. № 2. 2003. C. 36‑38.
  3. Воробьев С. Н. Цифровая обработка сигналов: Учебник для студентов учреждений высшего профессионального образования. М.: ИЦ Академия, 2013. 320 с.
Основные термины (генерируются автоматически): коррелированная помеха, импульсная характеристика, некоррелированный шум, обеляющий фильтр, порядок фильтра, ADIS, вибрация корпуса носителя, го порядка, начальная выставка, полезный сигнал.


Похожие статьи

Адаптивная фильтрация коррелированных помех

При вычислении оптимального импульсного отклика фильтра необходимо выполнять обращение корреляционных матриц (КМ) помехового

Статья посвящена решению 1-й задачи — построению адаптивного нерекурсивного фильтра подавления коррелированных помех...

Помехозащита каналов связи при воздействии широкополосных...

В результате адаптивной обработки приводится спектр аддитивной смеси полезных сигналов и помех, для разных случаев. Ключевые слова: адаптивная фильтрация, помехозащита, цифровая обработка, широкополосная помеха, спектр сигнала, система связи.

Моделирование адаптивного компенсатора радиопомех на основе...

Основные термины (генерируются автоматически): импульсная помеха, полезный сигнал, узкополосная помеха, корреляционная

Таким образом, преобразование Фурье устойчиво к белому шуму и позволяет выделить полезный сигнал на фоне весьма значительной помехи.

Потенциальные возможности пространственно-корреляционного...

Выделить такой сигнал весьма затруднительно. Существующие технологии обработки сигналов, основанные на расширении базы сигналов, в принципе

В тракте корреляционной обработки производится оценка функций взаимной корреляции (ФВК) сигналов с выходов...

Применение адаптивных фильтров для анализа сигналов

Статья посвящена цифровым адаптивным фильтрам, параметры которых автоматически подстраиваются под статистические свойства обрабатываемого сигнала. Это позволяет создавать системы обработки сигналов, успешно функционирующие в присутствии помех.

Модуль подавления шумов для систем звукозаписи

Одним из наиболее распространенных неблагоприятных физических факторов окружающей среды является шум. Шум — беспорядочные колебания различной физической природы, отличающиеся сложностью спектральной и временной структуры.

Определение уровня в резервуаре при помощи... | Молодой ученый

Акустический сигнал распространяется как по стенкам резервуара, так и по измеряемой фракции, что затрудняет экспериментальное определение значения путём анализа характеристик различных мод сигнала. В связи с последним утверждением, на практике...

Разработка двумерных сглаживающих фильтров на основе...

Встатье рассмотрено применение сглаживающих фильтров для очистки от шума изображений в оттенках серого. В данной работе предложена новая функция для генерации масок сглаживающих фильтров.

Устранение полосового шума и зарисовывание пропущенных...

Из-за различий в характеристиках детекторных элементов и других факторов, связанных с электроникой в

Некоторые исследователи предлагают устранять полосовой шум с помощью вейвлет-анализа

где, ответный сигнал однородной области изображения, вычисляемый...

Похожие статьи

Адаптивная фильтрация коррелированных помех

При вычислении оптимального импульсного отклика фильтра необходимо выполнять обращение корреляционных матриц (КМ) помехового

Статья посвящена решению 1-й задачи — построению адаптивного нерекурсивного фильтра подавления коррелированных помех...

Помехозащита каналов связи при воздействии широкополосных...

В результате адаптивной обработки приводится спектр аддитивной смеси полезных сигналов и помех, для разных случаев. Ключевые слова: адаптивная фильтрация, помехозащита, цифровая обработка, широкополосная помеха, спектр сигнала, система связи.

Моделирование адаптивного компенсатора радиопомех на основе...

Основные термины (генерируются автоматически): импульсная помеха, полезный сигнал, узкополосная помеха, корреляционная

Таким образом, преобразование Фурье устойчиво к белому шуму и позволяет выделить полезный сигнал на фоне весьма значительной помехи.

Потенциальные возможности пространственно-корреляционного...

Выделить такой сигнал весьма затруднительно. Существующие технологии обработки сигналов, основанные на расширении базы сигналов, в принципе

В тракте корреляционной обработки производится оценка функций взаимной корреляции (ФВК) сигналов с выходов...

Применение адаптивных фильтров для анализа сигналов

Статья посвящена цифровым адаптивным фильтрам, параметры которых автоматически подстраиваются под статистические свойства обрабатываемого сигнала. Это позволяет создавать системы обработки сигналов, успешно функционирующие в присутствии помех.

Модуль подавления шумов для систем звукозаписи

Одним из наиболее распространенных неблагоприятных физических факторов окружающей среды является шум. Шум — беспорядочные колебания различной физической природы, отличающиеся сложностью спектральной и временной структуры.

Определение уровня в резервуаре при помощи... | Молодой ученый

Акустический сигнал распространяется как по стенкам резервуара, так и по измеряемой фракции, что затрудняет экспериментальное определение значения путём анализа характеристик различных мод сигнала. В связи с последним утверждением, на практике...

Разработка двумерных сглаживающих фильтров на основе...

Встатье рассмотрено применение сглаживающих фильтров для очистки от шума изображений в оттенках серого. В данной работе предложена новая функция для генерации масок сглаживающих фильтров.

Устранение полосового шума и зарисовывание пропущенных...

Из-за различий в характеристиках детекторных элементов и других факторов, связанных с электроникой в

Некоторые исследователи предлагают устранять полосовой шум с помощью вейвлет-анализа

где, ответный сигнал однородной области изображения, вычисляемый...

Задать вопрос