人工源SLF/ELF电磁信号提取及数据处理

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人工源SLF/ELF电磁波技术电磁波信号稳定,强度大,精度高,并且发射信号的频率、幅度、相位和发射时段等都可以控制,覆盖范围广,特别适于地震、火山监测预测等观测范围大、对观测精度要求高的研究领域。虽然人工源SLF/ELF电磁信号强度大,但经过远距离传播后,常常淹没在背景噪声中,为了提高该技术的勘探精度和工作效率,本文在前人研究的基础上,主要围绕人工源SLF/ELF电磁信号提取方法的研究而开展,首先重点介绍了相关检测和自适应滤波两种滤波方法的基本原理及算法,分析了两种方法基本原理方面的异同点,其中尤其对自适应滤波算法进行了分析,并在基于迭代次数的变步长自适应最小均方算法的基础上提出了两步自适应滤波算法,进一步减小了滤波误差。然后在MATLAB环境下对两种滤波算法进行了理论仿真及实例应用,分为发射起止时间已知和未知两种情况进行仿真,采用自适应滤波和相关检测两种技术对实测数据进行滤波并分析了两者的滤波效果。最后进行了自适应滤波技术的扩展应用试验,编写了相应的程序计算实测数据的视电阻率和相位,并与按照大地电磁测深法计算出的视电阻率和相位作了对比,分析了影响结果的可能原因。论文获得的主要研究成果如下:1.研究、总结了人工源信号相关检测和自适应滤波两种提取方法的异同点。两种方法都是基于同频率信号之间相关而与随机噪声不相关前提条件下估算目标信号的幅度和相位,进而重构目标信号。但是两者算法不同,相关检测主要是根据互相关函数的定义直接估算出目标信号的幅度和相位,而自适应滤波则是在均方误差准则下采用数值拟合的方法来对目标信号进行估计,中间有一个迭代过程,这也是自适应滤波能在人工源信号发射时间未知时,仍能取得较好滤波效果的原因。通过对自适应滤波算法的深入分析,在基于迭代次数的自适应均方算法的基础上进行了改进,提出了两步自适应滤波算法来改善信号提取效果。2.修正了相关检测相位估计的计算公式。在MATLAB环境下进行仿真,通过对人工源信号仿真信号的提取和分析,发现模拟混合信号(人工源信号和噪声的混合)与两个参考信号中的正弦信号的互相关函数值为负时,相关检测结果和理论信号的幅度相差较大,经过分析和多次试验,得到了在此情况下的两个相位估算公式,修正和完善了相关检测相位估计的计算公式。从采用两种滤波方法对人工源信号提取进行仿真计算结果可以看出,当模拟人工源信号发射的起止时间已知时,两者的提取效果基本相当,自适应滤波结果稍好于相关检测结果。当模拟人工源信号的发射起止时间未知时,相关检测的提取结果误差较大,而自适应滤波此时还可以获得较好的滤波效果,相对准确地提取出模拟人工源信号。从本文的仿真结果来看,这两种方法都可以较好地从含噪信号中提取出微弱的正弦信号,但自适应滤波的适用范围更宽,一般情况下,提取结果的误差也较相关检测小。3.对包含有固定频率的实测人工源信号进行了提取,利用自适应滤波技术展现人工源信号发射前后该频率信号幅度的变化。本文采用自适应滤波对含有人工源信号的实测数据进行滤波,从滤波结果中可以看出:实测数据中含有人工源信号的时段,场量的幅度明显大于无人工源信号时的幅度,从而直观地显示出了人工源信号发射前后该频率信号幅度的变化情况。在人工源信号发射起止时间未知的情况下,可以先进行自适应滤波,然后根据滤波后该频率信号幅度的变化来大概确定出发射时间段,这样就可以进一步应用相关检测技术提取发射时间段内的人工源信号。同时自适应滤波这种追踪固定频率信号的方法,可以为我们在时间域内监测某一频率的电磁信号幅度变化提供可能。4.完成了人工源信号从数据读取到视电阻率、相位的计算,并与按照大地电磁测深法的计算结果进行了对比。本文首先按照大地电磁测深法数据处理模式,采用mapros软件和采用多次中值算法的自编程序分别计算出了实测数据的视电阻率和相位,发现两者的计算结果尽管数据上有一定的差别,但曲线形态基本一致,也验证了计算结果的正确性。然后采用相关检测和自适应滤波两种滤波算法对发射起止时间的实测数据进行了处理,从本文的处理结果看,滤波后的视电阻率和mapros软件处理结果在形态上基本一致,但相位在低频点出现了严重分离,初步分析可能为提取信号的误差较大造成的,需进一步研究来验证。
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