一种新的基于小波变换的弱信号接收方法

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1、一种新的基于小波变换的弱信号接收方法

2、第1摘　要：提出了一种基于小波变换的弱信号接收方法，在低信噪比的情况下，对非平稳信号的消噪进行了仿真和分析，并与传统的傅里叶变换方法进行了比较。结果表明该方法是一种有效解决低信噪比情况下弱信号接收问题的途径。关键词：小波变换；弱信号；阈值；接收ANovelMethodofallat算法　　小波变换的特点是他的多分辨率，1986年Mallat将计算机视觉领域的多分辨率分析的思想引入到小波分析中，从而统一小波基的构造方法，并给出了多分辨率分析的小波分解算法：500)this.style.ouseg(this)">重构

3、算法：500)this.style.ouseg(this)">小波分解过程和重构过程如图1所示。500)this.style.ouseg(this)">3　基于小波变换的弱信号接收分析　　运用小波分析进行信号消噪处理是小波分析的一个重要应用之一。图2所示为小波变换的弱信号接收技术在地下通信的接收系统中应用的功能框图。500)this.style.ouseg(this)">设含噪声的一维信号的模型可以表示成如下的形式：　500)this.style.ouseg(this)">其中：f(i)为真实信号；e(i)为噪声；s(i)为含噪声的信号。对s(i)信

4、号进行小波变换，然后通过小波变换到多尺度中。在一般应用中，小波变换都采用二进制小波变换，二进制小波变换介于连续小波和离散小波之间，他只是对尺度参量进行了二进制离散，而在时间域中的平移量仍连续变化。因为小波变换可以使一个信号的能量在小波变换域中集中于少数系数上：小波系数较大者，携带信号能量也较多；小波系数较小者，携带信号能量也较少。这就意味着在每一尺度因子下使噪声的小波系数减弱或为0，增强属于有用信号的小波系数。最后，进行小波变换的逆变换，恢复原始信号。　　这一方法最关键之处在于选取什么样的策略来去除属于噪声的小波系数，增强所需信号的小波系数。　　本文

5、选用Denoho的软限幅函数小波变换系数进行阈值处理，软限幅函数为[3]：500)this.style.ouseg(this)">4　仿真实验　　仿真是在Matlab6.0环境中进行，实验中对平稳信号和非平稳信号的消噪均进行了仿真，平稳信号的仿真效果很好，所以此处仅给出非平稳信号的仿真结果。　　假设噪声n(t)为高斯白噪声，采用傅里叶变换和小波变换两种方法分别对信号进行消噪，同时在信噪比为－3dB和0dB下对弱信号的消噪过程分别做了仿真，仿真结果如图3所示。500)this.style.ouseg(this)">　　根据以上的仿真结果可知，小波变换在

6、低信噪比情况下对信号的消噪效果明显，经过小波变换可使信噪比大大提高，增强了系统通信的可靠性。而用傅里叶分析进行滤波时，由于信号集中在低频部分，噪声分布在高频部分，所以可用低通滤波器进行滤波，但是，他不能将有用信号中的高频和噪声中的高频干扰进行友效的区分。因此小波分析对非平稳信号的消噪有着傅里叶分析不可比拟的优点。5　结语　　本文中介绍的弱信号接收方法对低信噪比弱信号的检测较常规方法更为有效、更适用。如果能够将此方法运用到实际地下通信系统中，将会大大提高系统的抗噪性能和可靠性，我们将继续进行研究以实现其功能。