一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，对流星余迹通信信号进行降噪处理，通过选取合适的小波基函数，采用正交小波分解算法对信号进行小波分解，采用软阈值函数对小波分解系数进行阈值量化，利用特定构造的重构函数进行信号重构，实现在强噪声背景下提取微弱信号的特征。本发明专利技术公开的方法能够显著提升流星余迹通信系统的解调信噪比，增强了对微弱信号的检测和利用能力，缩短通信等待时间，提高信息传输能力。特别适用于流星余迹通信信号淹没于强背景噪声的应用场合。

【技术实现步骤摘要】
一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法
本专利技术涉及无线通信领域中一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，特别适用于流星余迹通信复杂的电磁环境的应用场合，从强背景噪声中提取微弱信号，提高解调信噪比，改善通信系统性能。
技术介绍
在流星余迹通信系统中，接收信号包括流星余迹通信信号、干扰信号以及接收机背景噪声，需要尽可能地抑制背景噪声和干扰信号，恢复出有用的通信信号。流星余迹通信干扰信号包括本机大功率发射信号、外界环境带外干扰和带内干扰信号，接收机背景噪声包括大气噪声、宇宙噪声、环境噪声等。对本机发射干扰以及带外干扰，可以通过增加滤波器的隔离度削弱干扰强度；对带内干扰，由于干扰具有强相关性，可以从其前后相邻的取样值估计出当前干扰的取值，能够采用自适应处理方法将具有强相关性的干扰从当前接收的信号中抵消掉。总的来说，对于干扰信号，通过干扰抑制技术研究，能够实现本机干扰抵消，带外干扰抑制和带内干扰消减，而对于背景噪声，由于是宽带过程，近似不相关，其当前值不能估计，一直以来，在流星余迹通信系统中，对背景噪声的抑制并没有很好的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，对通信信号进行降噪处理，使信号中的背景噪声减少，利用小波包分解将原始信号分解为一系列的近似分量和细节分量，信号的噪声主要集中表现在信号的细节分量上，使用一定的阈值处理细节分量后，再经过小波重构就可以得到光滑的信号，从而提取出有用的通信信号。本专利技术的目的是这样实现的：一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，具体包括以下步骤：(1)接收信号数字化：由天线接收的信号经低噪放和收信机进行放大、滤波、变频和自动增益控制后，得到模拟的低中频信号，再经过AD采样后得到数字接收信号；(2)信号的小波包分解：选择一个小波基并确定所需分解的层次，对数字接收信号进行小波包分解，得到逼近系数Ap1和细节系数Det1；(3)小波分解系数的阈值量化：确定一个阈值并对逼近系数和细节系数进行阈值量化，得到量化后的小波包系数AP2和Det2；(4)信号的小波包重构：根据量化处理的小波包系数，进行小波包重构，得到重构信号。其中，步骤(2)具体步骤为：(201)选取小波基函数：选择小波基，采用多分辨分析算法的正交小波分解算法，计算小波基的低通滤波器系数h1和高通滤波器系数g1；(202)确定小波分解层次：小波基确定后，确定小波分解的层次；(203)输入信号滤波：将数字接收信号经过低通滤波器h1，得到低频系数即逼近系数，将数字接收信号经过高通滤波器g1，得到高频系数即细节系数；(204)偶数抽取：对逼近系数和细节系数分别进行偶数抽取，使得逼近系数和细节系数序列长度分别减半；(205)小波分解层次判定：判断是否达到预设的分解层次，如果是，则执行步骤(3)；否则将偶数抽取后的逼近系数分别经过低通滤波器h1和高通滤波器g1，得到一组新的逼近系数和细节系数；将偶数抽取后的细节系数分别经过低通滤波器h1和高通滤波器g1，得到另一组新的逼近系数和细节系数，返回步骤(204)。其中，步骤(4)具体步骤为：(401)奇数插0升采样：分别在小波包系数AP2和Det2序列的两个样本数据之间插入0进行升采样；(402)小波重构滤波：经过升采样后的数据序列AP2通过重构低通滤波器h2，经过升采样后的数据序列Det2通过重构高通滤波器g2，得到重构信号；其中，重构低通滤波器h2与低通滤波器h1相对应，重构高通滤波器g2与高通滤波器g1相对应。(403)小波重构层次判定：判断是否达到预设的重构层次，如果是，则完成重构；否则执行步骤(404)；(404)将重构信号的样本数据之间插入0进行升采样，将升采样后的重构信号按照与小波包分解的对应关系分别通过重构低通滤波器h2和重构高通滤波器g2，得到新的重构信号，返回步骤(403)。本专利技术相比
技术介绍
具有如下优点：本专利技术能够对流星余迹通信信号进行降噪处理，在强噪声背景下提取微弱信号特征，显著提升解调信噪比，改善流星余迹通信性能，凸显更多小流星信号，缩短通信等待时间，提升信息传输能力，解决了流星余迹通信背景噪声大、解调信噪比低的缺点。附图说明图1是本专利技术的实施流程图；图2是本专利技术的小波包分解的实施流程图；图3是本专利技术的小波包重构的实施流程图。具体实施方式一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，具体包括以下步骤：(1)接收信号数字化：由天线接收的信号经低噪放和收信机进行放大、滤波、变频和自动增益控制后，得到模拟的低中频信号，再经过AD采样后得到数字接收信号；(2)信号的小波包分解：选择一个小波基并确定所需分解的层次，对信号进行小波包分解。具体步骤为：(201)选取小波基函数：针对流星余迹通信系统的MPSK复信号，选择ReverseBiorthogonal小波系中的“rbio6.8”小波基，具有最优的消噪效果，小波包分解算法采用Mallat多分辨分析算法的正交小波分解算法，计算此小波基的低通滤波器系数h1和高通滤波器系数g1；(202)确定小波分解层次：小波基确定后，需要确定小波分解的层次。小波分解层次同时兼顾信噪比增益与处理时延，本专利技术小波分解层次采用3级分解；(203)输入信号滤波：小波基确定后，输入信号经过低通滤波器h1，得到低频系数即逼近系数Ap1，输入信号经过高通滤波器g1，得到高频系数即细节系数Det1；(204)偶数抽取：对逼近系数Ap1和细节系数Det1进行偶数抽取，Ap1和Det1序列长度分别减半；(205)小波分解层次判定：判断是否达到预设的分解层次，如果是，则执行步骤(3)；否则将偶数抽取后的逼近系数分别经过低通滤波器h1和高通滤波器g1，得到一组新的逼近系数和细节系数；将偶数抽取后的细节系数分别经过低通滤波器h1和高通滤波器g1，得到另一组新的逼近系数和细节系数，返回步骤(204)。分解图如图2所示；(3)小波分解系数的阈值量化：对于每一个小波系数，确定一个恰当的阈值并对系数进行阈值量化。本专利技术采用软阈值函数对小波系数进行阈值量化处理，得到量化后的小波系数AP2和Det2；其中，步骤(3)中所述的小波量化阈值按照下式确定：式中，σ为噪声标准差，mid(|d1,k|)为第一层高频系数的绝对值中值，0.6745为噪声标准差的调整系数，N为信号的长度。其中，所述的软阈值函数如下式所示：式中，sgn(·)为判断正负号的函数，Wj,k为小波包分解的高频系数，T为阈值。(4)信号的小波包重构：根据量化处理的小波包系数，进行小波包重构，得到重构信号。具体步骤为：(401)奇数插0升采样：分别在小波系数序列AP2和Det2的两个样本数据之间插入0；(402)小波重构滤波：经过升采样后的数据序列AP2通过重构低通滤波器h2，升采样后的数据序列Det2通过重构高通滤波器g2，得到重构信号；其中，所述的小波重构滤波器h2、g2与所述的低通滤波器h1、高通滤波器g1的关系如下式所示：(403)小波重构层次判定：判断是否达到预设的重构层次，小波重构层次与小波分解层次相对应，本专利技术为3级重构，如果未达到3级重构，则执行步骤(404)；，如果已经达到3级重构，则进行步骤(5)；(404)将重构信号的样本数据之间插入0进行升采样，将升采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，其特征在于具体包括以下步骤：(1)接收信号数字化：由天线接收的信号经低噪放和收信机进行放大、滤波、变频和自动增益控制后，得到模拟的低中频信号，再经过AD采样后得到数字接收信号；(2)信号的小波包分解：选择一个小波基并确定所需分解的层次，对数字接收信号进行小波包分解，得到逼近系数Ap1和细节系数Det1；(3)小波分解系数的阈值量化：确定一个阈值并对逼近系数和细节系数进行阈值量化，得到量化后的小波包系数AP2和Det2；(4)信号的小波包重构：根据量化处理的小波包系数，进行小波包重构，得到重构信号。

【技术特征摘要】
1.一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，其特征在于具体包括以下步骤：(1)接收信号数字化：由天线接收的信号经低噪放和收信机进行放大、滤波、变频和自动增益控制后，得到模拟的低中频信号，再经过AD采样后得到数字接收信号；(2)信号的小波包分解：选择一个小波基并确定所需分解的层次，对数字接收信号进行小波包分解，得到逼近系数Ap1和细节系数Det1；(3)小波分解系数的阈值量化：确定一个阈值并对逼近系数和细节系数进行阈值量化，得到量化后的小波包系数AP2和Det2；(4)信号的小波包重构：根据量化处理的小波包系数，进行小波包重构，得到重构信号。2.根据权利要求1所述的一种用于流星余迹通信系统的小波包降噪方法，其特征在于：步骤(2)具体步骤为：(201)选取小波基函数：选择小波基，采用多分辨分析算法的正交小波分解算法，计算小波基的低通滤波器系数h1和高通滤波器系数g1；(202)确定小波分解层次：小波基确定后，确定小波分解的层次；(203)输入信号滤波：将数字接收信号经过低通滤波器h1，得到低频系数即逼近系数，将数字接收信号经过高通滤波器g1，得到高频系数即细节系数；(204)偶数抽取：对逼近系数和细节系数分别进行偶数抽取，使得逼近...

【专利技术属性】
技术研发人员：李弋鹏，李飞，高承志，陈宝文，王伟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：河北,13