低頻通信中噪聲特性分析與處理研究
發(fā)布時(shí)間:2023-11-28 17:46
低頻通信在水下通信、地質(zhì)勘探等特殊工作環(huán)境中有著不可替代的作用。低頻噪聲是影響通信質(zhì)量的重要因素,必須得到有效抑制。低頻噪聲不同于高斯白噪聲,而是具有非高斯色噪聲的特性,F(xiàn)有研究對(duì)低頻噪聲的統(tǒng)計(jì)特性和信號(hào)處理做了初步討論,但在實(shí)際應(yīng)用中依然存在著問(wèn)題。本論文結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)低頻噪聲特性進(jìn)行分析,并討論低頻噪聲的穩(wěn)健處理方法。主要工作可概括如下:1.實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理分析基于實(shí)測(cè)噪聲數(shù)據(jù),借助傳統(tǒng)處理方法,分析噪聲頻譜特性和幅度分布。實(shí)測(cè)噪聲的功率譜密度測(cè)量,表明其含有很強(qiáng)的射頻干擾。抑制干擾后,噪聲數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為脈沖型噪聲的幅度分布。各種非線(xiàn)性變換方法中,局部最優(yōu)檢測(cè)性能最優(yōu),削波器和置零器有效,高斯化處理性能較差。2.基于高斯化-廣義匹配的脈沖型噪聲抑制方法研究脈沖型噪聲的抑制,提出高斯化-廣義匹配(Gaussianization and Generalized Matching,GGM)方法,可穩(wěn)健抑制噪聲,且適用于噪聲分布未知情況。GGM方法基于高斯化處理與廣義匹配濾波技術(shù)推導(dǎo),是一種全新的非線(xiàn)性變換函數(shù)。結(jié)合核密度方法(Kernel Density Estimation,KDE)對(duì)噪聲的...
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 低頻通信與低頻噪聲概述
1.2 低頻噪聲處理的研究現(xiàn)狀
1.3 研究的目的和意義
1.4 論文的章節(jié)安排
第2章 實(shí)測(cè)噪聲特性分析與傳統(tǒng)處理方法
2.1 引言
2.2 實(shí)測(cè)噪聲特性分析
2.2.1 常用噪聲模型
2.2.2 噪聲采集實(shí)驗(yàn)
2.2.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)特性分析
2.3 傳統(tǒng)處理方法
2.3.1 二元信號(hào)檢測(cè)模型
2.3.2 匹配濾波檢測(cè)
2.3.3 非線(xiàn)性變換
2.4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤碼率仿真
2.4.1 仿真設(shè)置
2.4.2 誤碼率仿真
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于高斯化-廣義匹配的脈沖型噪聲處理方法
3.1 引言
3.2 高斯化處理
3.3 高斯化-廣義匹配處理推導(dǎo)
3.4 結(jié)合KDE的非參數(shù)GGM設(shè)計(jì)
3.5 GGM在 SαS噪聲中的性能分析
3.5.1 非線(xiàn)性變換函數(shù)
3.5.2 GGM方法效能分析
3.5.3 GGM設(shè)計(jì)的效能
3.6 噪聲模型失配與誤碼率仿真
3.6.1 Class A噪聲失配處理
3.6.2 GGM方法的誤碼率仿真
3.6.3 GGM在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)下的誤碼率仿真
3.7 本章小結(jié)
第4章 抑制脈沖型噪聲的限幅器自適應(yīng)設(shè)計(jì)方法
4.1 引言
4.2 效能與非線(xiàn)性函數(shù)設(shè)計(jì)
4.3 限幅器函數(shù)
4.4 限幅器自適應(yīng)設(shè)計(jì)
4.4.1 非線(xiàn)性處理優(yōu)化設(shè)計(jì)
4.4.2 目標(biāo)函數(shù)特性分析
4.4.3 自適應(yīng)設(shè)計(jì)算法
4.5 未知噪聲分布時(shí)的限幅器設(shè)計(jì)
4.6 限幅器設(shè)計(jì)的性能
4.6.1 噪聲模型下的性能分析
4.6.2 運(yùn)算量分析
4.7 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤碼率仿真
4.8 本章小結(jié)
第5章 抑制脈沖型噪聲的非線(xiàn)性函數(shù)GZMNL設(shè)計(jì)方法
5.1 引言
5.2 GZMNL優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
5.2.1 GZMNL函數(shù)介紹
5.2.2 GZMNL設(shè)計(jì)問(wèn)題
5.2.3 GZMNL優(yōu)化算法
5.3 針對(duì)SαS噪聲的GZMNL快速設(shè)計(jì)
5.3.1 GZMNL參數(shù)與SαS參數(shù)的關(guān)系
5.3.2 查表插值法
5.3.3 多項(xiàng)式擬合法
5.4 GZMNL的性能分析
5.4.1 未知噪聲分布下的GZMNL設(shè)計(jì)
5.4.2 SαS噪聲下效能仿真
5.5 GZMNL設(shè)計(jì)處理實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)束語(yǔ)
6.1 主要工作總結(jié)
6.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得成果
本文編號(hào):3868626
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 低頻通信與低頻噪聲概述
1.2 低頻噪聲處理的研究現(xiàn)狀
1.3 研究的目的和意義
1.4 論文的章節(jié)安排
第2章 實(shí)測(cè)噪聲特性分析與傳統(tǒng)處理方法
2.1 引言
2.2 實(shí)測(cè)噪聲特性分析
2.2.1 常用噪聲模型
2.2.2 噪聲采集實(shí)驗(yàn)
2.2.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)特性分析
2.3 傳統(tǒng)處理方法
2.3.1 二元信號(hào)檢測(cè)模型
2.3.2 匹配濾波檢測(cè)
2.3.3 非線(xiàn)性變換
2.4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤碼率仿真
2.4.1 仿真設(shè)置
2.4.2 誤碼率仿真
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于高斯化-廣義匹配的脈沖型噪聲處理方法
3.1 引言
3.2 高斯化處理
3.3 高斯化-廣義匹配處理推導(dǎo)
3.4 結(jié)合KDE的非參數(shù)GGM設(shè)計(jì)
3.5 GGM在 SαS噪聲中的性能分析
3.5.1 非線(xiàn)性變換函數(shù)
3.5.2 GGM方法效能分析
3.5.3 GGM設(shè)計(jì)的效能
3.6 噪聲模型失配與誤碼率仿真
3.6.1 Class A噪聲失配處理
3.6.2 GGM方法的誤碼率仿真
3.6.3 GGM在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)下的誤碼率仿真
3.7 本章小結(jié)
第4章 抑制脈沖型噪聲的限幅器自適應(yīng)設(shè)計(jì)方法
4.1 引言
4.2 效能與非線(xiàn)性函數(shù)設(shè)計(jì)
4.3 限幅器函數(shù)
4.4 限幅器自適應(yīng)設(shè)計(jì)
4.4.1 非線(xiàn)性處理優(yōu)化設(shè)計(jì)
4.4.2 目標(biāo)函數(shù)特性分析
4.4.3 自適應(yīng)設(shè)計(jì)算法
4.5 未知噪聲分布時(shí)的限幅器設(shè)計(jì)
4.6 限幅器設(shè)計(jì)的性能
4.6.1 噪聲模型下的性能分析
4.6.2 運(yùn)算量分析
4.7 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤碼率仿真
4.8 本章小結(jié)
第5章 抑制脈沖型噪聲的非線(xiàn)性函數(shù)GZMNL設(shè)計(jì)方法
5.1 引言
5.2 GZMNL優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
5.2.1 GZMNL函數(shù)介紹
5.2.2 GZMNL設(shè)計(jì)問(wèn)題
5.2.3 GZMNL優(yōu)化算法
5.3 針對(duì)SαS噪聲的GZMNL快速設(shè)計(jì)
5.3.1 GZMNL參數(shù)與SαS參數(shù)的關(guān)系
5.3.2 查表插值法
5.3.3 多項(xiàng)式擬合法
5.4 GZMNL的性能分析
5.4.1 未知噪聲分布下的GZMNL設(shè)計(jì)
5.4.2 SαS噪聲下效能仿真
5.5 GZMNL設(shè)計(jì)處理實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)束語(yǔ)
6.1 主要工作總結(jié)
6.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得成果
本文編號(hào):3868626
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