本文關鍵詞：分布式光纖傳感網路的數(shù)據處理及定位系統(tǒng)設計

  更多相關文章： 分布式光纖傳感網絡 過零率 三階統(tǒng)計量 自適應濾波時延估計

【摘要】：隨著社會經濟的快速發(fā)展,石油、天然氣管道、各種通信線纜、居民小區(qū)及邊境安防等設施的安全監(jiān)測問題已成為社會研究熱點。由于非法施工、自然災害及人為破壞等因素引發(fā)的管道泄漏、高壓線盜取和非法入侵等惡劣事件,給國家和人民經濟財產造成重大損失,并進一步對生命安全和生存環(huán)境帶來巨大威脅。因此,針對各種危及電纜、管道安全及安防系統(tǒng)中非法入侵行為的及時發(fā)現(xiàn)和有效定位具有重要研究價值及實際意義。本文將小波包去噪算法、短時過零率及基于三階統(tǒng)計量的自適應濾波時延估計的定位算法應用于分布式光纖傳感網絡定位系統(tǒng),取得較好的實驗效果。本文在對分布光纖傳感網絡數(shù)據處理進行詳細討論的基礎上,主要完成以下幾方面工作：(1)在對分布式光纖傳感網絡定位系統(tǒng)深入闡述的基礎上,深入分析了基于小波包的去噪算法對光纖傳感定位系統(tǒng)中的攀爬等非平穩(wěn)信號進行去噪,在有效去除噪聲的同時保留了光纖傳感網絡數(shù)據中的擾動信息特征,效果較好。(2)在定位過程中對有效數(shù)據段的選取是很重要的一個過程。本文選擇語音信號處理中的“過零率”作為選擇有效數(shù)據段的特征物理量,不僅較準確地反映了信號的頻率特性,而且有計算方法簡單、計算量小等優(yōu)勢,也減少了數(shù)據處理的時間,同時還提高了定位的準確度。(3)當信噪比較低、兩路信號中噪聲彼此相關時,互相關定位算法誤差較大。本文把對高斯噪聲有抑制作用的三階統(tǒng)計量和不需要噪聲統(tǒng)計先驗知識的自適應濾波時延估計算法相結合,應用于光纖傳感網絡數(shù)據的定位,可有效提高定位精度和準確度,經實驗驗證,效果良好。(4)基于LabVIEW和Matlab軟件平臺,設計并完成了多個功能模塊的程序編寫及算法仿真,為分布式光纖傳感網絡定位系統(tǒng)的進一步完善,提供了技術支持及軟件基礎。
【關鍵詞】：分布式光纖傳感網絡 過零率 三階統(tǒng)計量 自適應濾波時延估計
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 項目研究背景和意義10-11
• 1.2 分布式光纖傳感器的發(fā)展11-13
• 1.3 特征提取及數(shù)據篩選的意義13
• 1.4 時延估計定位算法13-14
• 1.5 本文的主要內容及研究意義14-16
• 第2章 分布式光纖傳感網絡系統(tǒng)結構與定位原理16-23
• 2.1 分布式光纖傳感網絡系統(tǒng)的結構16-17
• 2.2 M-Z干涉儀傳感系統(tǒng)17-22
• 2.2.1 M-Z光纖傳感器原理17-20
• 2.2.2 基于雙M-Z干涉儀的定位原理20-22
• 2.3 本章小結22-23
• 第3章 基于小波分析的信號去噪23-42
• 3.1 小波去噪算法概述23-24
• 3.2 小波分析原理24-25
• 3.3 小波去噪參數(shù)的選擇25-27
• 3.3.1 小波基的選擇25-26
• 3.3.2 小波分解層數(shù)選擇26-27
• 3.3.3 閾值的選取27
• 3.4 小波分析的去噪27-31
• 3.4.1 小波去噪和小波包去噪27-29
• 3.4.2 小波包分解和小波包去噪29-31
• 3.5 實驗結果及分析31-41
• 3.6 本章小結41-42
• 第4章 信號的特征數(shù)據提取42-53
• 4.1 特征數(shù)據提取42-43
• 4.2 短時平均過零率算法43-45
• 4.3 實驗結果及分析45-51
• 4.3.1 噪聲門限delta值分析46-50
• 4.3.2 定位結果50-51
• 4.4 本章小結51-53
• 第5章 分布式光纖傳感網絡的定位算法53-68
• 5.1 時延估計算法介紹53-55
• 5.2 三階累積量概述55-57
• 5.3 自適應濾波器的時延估計算法57-62
• 5.4 基于三階累積量的自適應濾波時延估計定位算法62-63
• 5.5 實驗結果及分析63-67
• 5.6 本章小結67-68
• 第6章 基于LabVIEW的定位系統(tǒng)設計68-80
• 6.1 系統(tǒng)的模塊劃分69-70
• 6.2 系統(tǒng)模塊的設計70-78
• 6.2.1 系統(tǒng)主界面設計70-74
• 6.2.2 數(shù)據讀取的模塊設計74-75
• 6.2.3 小波包去噪的模塊設計75-76
• 6.2.4 特征提取的模塊設計76-77
• 6.2.5 LMSTDE的模塊設計77-78
• 6.2.6 時延定位的模塊設計78
• 6.3 實驗結果和分析78-79
• 6.4 本章小結79-80
• 總結80-81
• 參考文獻81-84
• 致謝84-85
• 作者簡介85

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