本文選題：彈性波 + 自適應(yīng)對消�。� 參考：《山東科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：課題源于國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于連續(xù)震源的煤層反射式槽波精細(xì)探測理論研究”。課題主要目的是對超低頻彈性波接收信號(hào)進(jìn)行處理,包括對直達(dá)波干擾和多界面雜波干擾的對消降噪,以及對淹沒在不同反射特征信號(hào)中遠(yuǎn)端地質(zhì)小構(gòu)造特征信號(hào)的提取。分析了超低頻彈性波在煤層中的傳播特性。復(fù)雜的煤系地層結(jié)構(gòu),導(dǎo)致彈性波在傳播過程中會(huì)受多徑效應(yīng)影響,產(chǎn)生不同程度的信號(hào)時(shí)延和能量衰減,導(dǎo)致接收信號(hào)往往是低頻微弱信號(hào)。微弱的低頻接收信號(hào)又受直達(dá)波干擾、界面干擾影響較大,難以識(shí)別。而且超低頻信號(hào)又具有波長大,界面干擾拖尾較嚴(yán)重等一系列特點(diǎn)。在實(shí)際工程探測中,接收到的回波信號(hào),除了干擾強(qiáng)度較大的直達(dá)波及多界面雜波干擾之外,同源干擾更是影響小構(gòu)造特征信號(hào)的提取因素。建立了超低頻多界面信號(hào)模型,選取非因果濾波器結(jié)構(gòu)的歸一化最小均方對消算法,進(jìn)行干擾抑制。針對接收信號(hào)特點(diǎn)以及干擾特點(diǎn),為減小穩(wěn)態(tài)誤差,提高收斂速度,對步長的選取進(jìn)行了改進(jìn),采用新Sigmoid函數(shù)進(jìn)行步長改變,應(yīng)用到非因果變步長的自適應(yīng)對消中。為提取遠(yuǎn)端小構(gòu)造微弱特征信號(hào),僅利用對消處理達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用效果,需要對接收信號(hào)進(jìn)行二次處理。根據(jù)盲源分離可以分離多個(gè)源信號(hào)的特點(diǎn),采用盲源分離與自適應(yīng)對消相結(jié)合的算法,先利用盲源分離,分離出強(qiáng)信號(hào)分量,并將此信號(hào)作為負(fù)反饋信號(hào),再進(jìn)行自適應(yīng)多反射強(qiáng)信號(hào)分量對消處理。進(jìn)行仿真分析,得到第三章所提的改進(jìn)算法可以在更小的穩(wěn)態(tài)誤差和較快收斂速度條件下,取得了較好對消效果,但發(fā)現(xiàn)同源干擾仍存在。繼續(xù)進(jìn)行信號(hào)處理,仿真發(fā)現(xiàn)利用第四章所提混合算法可以消除絕大多數(shù)的同源干擾,尤其是強(qiáng)分量成分,且回波剖面圖顯示小構(gòu)造特征也較明顯。
[Abstract]:The research is based on the National Natural Science Foundation of China. The main purpose of this paper is to process the received signals of ultra-low frequency elastic waves, including the de-noising of direct wave interference and multi-interface clutter interference, and the extraction of remote geological small structure characteristic signals submerged in different reflected characteristic signals. The propagation characteristics of ultra low frequency elastic wave in coal seam are analyzed. Because of the complex formation structure of coal measure, elastic wave will be affected by multipath effect in the process of propagation, resulting in different degrees of signal delay and energy attenuation, resulting in the received signal is usually low frequency weak signal. The weak low frequency received signal is also affected by direct wave, and the interface interference is very difficult to identify. And ultralow frequency signal has a series of characteristics, such as large wavelength and serious interfacial interference. In practical engineering detection, the received echo signal, in addition to the interference intensity of direct and multi-interface clutter interference, the homologous interference is also a factor affecting the extraction of small structural characteristic signals. An ultra-low frequency multi-interface signal model is established, and the normalized least mean square cancellation algorithm with non-causal filter structure is selected for interference suppression. In order to reduce the steady-state error and improve the convergence speed, the selection of step size is improved, and the new Sigmoid function is used to change the step size, which is applied to adaptive cancellation of non-causal variable step size. In order to extract the weak feature signal of remote small structure, only using cancellation processing can not achieve the practical application effect, so it is necessary to carry on the secondary processing to the received signal. According to the characteristics of blind source separation, a combination of blind source separation and adaptive cancellation is used to separate the strong signal components, and the signal is used as a negative feedback signal. Then the adaptive multi-reflection strong signal component cancellation processing is carried out. The simulation results show that the improved algorithm proposed in Chapter 3 can achieve better cancellation effect under the condition of smaller steady state error and faster convergence rate, but it is found that homologous interference still exists. The simulation results show that most of the homologous interference, especially the strong component, can be eliminated by using the hybrid algorithm proposed in Chapter 4, and the echo profile shows that the small structure features are obvious.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1984168