小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法

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1、第36卷第3期飞行器测控学报Vo.l36No.32017年6月JournalofSpacecraftTT&CTechnologyJune2017引用格式:李俊瑶,李永彬,王小强,等.小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法[J].飞行器测控学报,2017,36(3):196-200.LiJunyao,LiYongbin,WangXiaoqiang,eta.lRFsignaldenoisingbycombiningwavelettransformandSVD[J].JournalofSpacecraftTT&CTechnology,20

2、17,36(3):196-200.小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法*李俊瑶,李永彬,王小强,张培杰(西安卫星测控中心·陕西渭南·714000)摘要:射频信号因具备空间远距离传输特性被广泛应用于航天测控等领域,但空间磁场、信道、设备元器件等会引入大量噪声干扰,对射频信号的传播及后续分析处理造成影响。而目前关于射频信号消噪的研究很少,针对此问题,对比研究了传统滤波器消噪、小波阈值法及SVD(SingularValueDecomposition,奇异值分解)法在射频信号消噪方面的应用,仿真分析了各算法对有用射频信号的提取效果,从而发

3、现3种方法均能起到噪声抑制的作用,但是,滤波器法明显会降低信号能量,小波变换法易使重构信号失真,而SVD法则运算时间较长。为此,提出将小波阈值法与SVD相结合,用于射频信号消噪。再通过比对各方法消噪的性能指标,验证了将2种方法结合,可有效提高运算效率及噪声抑制能力。关键词:射频信号;噪声抑制;小波变换;奇异值分解(SVD)中图分类号:V557;TN911.4文献标志码:A文章编号:1674-5620(2017)03-0196-05DOI:10.7642/.jissn.1674-5620.2017-03-0196-05RFSignal

4、DenoisingbyCombiningWaveletTransformandSVDLIJunyao,LIYongbin,WANGXiaoqiang,ZHANGPeijie(X’ianSatelliteControlCenter,Weinan,ShanxiProvince714000)Abstract:RadioFrequency(RF)signalsarewidelyusedinfieldssuchasaerospaceTracking,TelemetryandCom-mand(TT&C)foritsfardistancetran

5、smissioncharacteristics.However,noiseandinterferencewouldbebroughtinthroughspacemagneticfield,channels,equipmentcomponentsandsoon,andtheywouldnegativelyaffectthespreading,analysisandprocessingofRFsignals.ThereislittleresearchaboutRFsignaldenoisingatpres-en.tTraditional

6、filterdenoisingmethod,waveletthresholdmethodandSingularValueDecomposition(SVD)methodwerestudiedcomparatively.SimulationresultsandextractioneffectsofusefulRFsignalswereanalyzedwithdifferentmethods.Finally,amethodcombiningwaveletthresholdandSVDwasputforwardanditseffectiv

7、enessandsuperiorityofnoisesuppressionwereverifiedbydenoisingperformancemetrics.Keywords:radiofrequencysignal;noisesuppression;wavelettransform;SingularValueDecomposition(SVD)误等。因此在分析信号前需对含噪信号进行预处0引言理,即消除信号噪声,还原有用信号。由于射频信号具有空间远距离传输能力,被目前关于信号噪声消除与抑制的研究较多,广泛应用于航天测控、无线电通信、

8、广播电视等如传统滤波器滤波法、小波分解法、自适应滤波[1-4][5-8]领域。射频信号在空间传播时不可避免地会受到法、神经网络法等,这些方法都有各自的优来自大气、信道、设备器件等方面的噪声干扰,缺点与应用条件。但是针对射频信号的系统性

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