自适应滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声.pdf

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第37卷第7期2016年7月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01．37No．7Jul．2016自适应滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声冰乔宗超1，唐露新2，刘海3(1．f东-r,ll,大学信息工程学院广州510006；2．广东工业大学机电工程学院广州510006；3．中天启明石油技术有限公司广州510530)摘要：随钻测量系统中自适应噪声抵消器可根据泥浆脉冲信号的特点，运用自适应噪声抵消算法抑制噪声干扰，但同时也会抵消掉部分有用信号，影响后续解码的可靠性。在分析泥浆脉冲信号噪声干扰及自适应滤波算法的基础上，提出一种新的滤波算法，用自适应陷波器来降低主通道信号与参考信号的相关性，保护有用信号不被抵消，克服了以往单采用自适应噪声抵消器存在的最大弊端。实验结果表明，自适应陷波器、自适应噪声抵消器相配合的自适应滤波算法，能在任何信噪比情况下有效滤除泵冲噪声并保护有用信号的能量，简单可靠且适用性强，对提高泥浆脉冲信号的信噪比，降低随钻测量通信的误码率，具有较高的实用价值。关键词：随钻测量系统；消除泵冲噪声；自适应噪声抵消器；自适应陷波器中图分类号：TE927TH89文献标识码：A国家标准学科分类代码：440．45AdaptivefilteringalgorithmforcancellingthepumpnoiseinthemudpulsesignalQiaoZongcha01，TangLuxin2，LiuHai3(J．GuangdongUniversityofTechnology，SchoolofInformationEngineering，Guangzhou510006，China；2．GnangdongUniversityofTechnology，SchoolofElectromechanicalEngineering，Guangzhou510006，China；3．GoaltechCo．，Ltd，Guangzhou510530，China)Abstract：Inthemeasurementwhiledrilling(MWD)system，thealgorithmofadaptivenoisecancellationisutilized，andtheadaptivenoisecancellercansuppressthenoiseaccordingtothecharacteristicsofthemudpulsesignal．However，itwouldsuppresstheusefulsignalatthesanletime，whichreducesthereliabilityofthefollowingprocessionfordecoding．Here，basedOfftheanalysisofthepumpnoiseandadaptivefiltering，anadaptivenotchfilterintheprocessionoffilteringisusedtoreducethecorrelationbetweenthemainchannelsignalandthereferencesignal，andtheusefulsignalisprotectedfrombeingcancelled．Simulationresultsshowthatthepumpnoisecanbeefficientlysuppressedwithboththeadaptivenoisecancellerandtheadaptivenotchfilter，andthepowerofusefulsignalwithanySNRisprotected．Sincethemethodissimple，reliableandpractical，itishighlyvaluabletoimprovetheSNRofthemudpumpsignalandreducethecodeerrorrateinMWD．Keywords：measurementwhiledrilling(MWD)system；cancellationofpumpnoise；adaptivenoisecanceller；adaptivenotchfilter1引言在以泥浆为介质的无线随钻测量系统中，井下信息以泥浆压力信号的方式传输到地面，地面系统再对这些信号进行分析与处理，最终获取施工所需的定向数据、地层信息和钻井参数等各种信息。由于现场钻井高温、高压、强震动、长距离传输等因素的影响，井口泥浆压力传感器检测到的信号既包括原始的脉冲序列信号，也夹杂着各种机械震动引起的大量高强度的噪声信号。随着钻井深度的增加，信号衰减增大，检测到的信号变弱，这直接影响信号恢复结果的正确性及可收稿日期：2016-04ReceivedDate：2016-04}基金项目：2015广州市科技计划项目一产学研协同创新重大专项(201508010033)项目资助 筇7期乔宗超等：自适啦滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声1479510520253035404550州zlb)佶¨颛域(bJSignalspectrumdiagm“图l实测泥浆脉冲压力信号Fig．1ThemeasuredpressureofmudpulsesignM通过一个低通滤波器滤除，但是其泵冲噪声具有能量高、周期性、与原始信号频谱重叠等特点，且不能预知噪声随时间的统计特性。传统的数字滤波器有固定的权系数，其设计阶数在滤波过程中保持不变，在没有充足的噪声干扰信息情况下设计的数字滤波器，不能有效地实现噪声消除或是可能消除掉有效信息。自适应滤波器不需要预知输入信号和噪声的统计特性，利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波¨‘2’4屯佗。4|，因此采用自适应滤波技术恢复原始信息。3自适应滤波器去噪分析3．1自适应噪声抵消器分析自适应噪声抵消器是自适应最优滤波器的一种变形，其基本原理是将被噪声污染的信号与参考信号进行抵消运算，从而消除带噪信号中的噪声¨川。用自适应噪声抵消技术来提取有用信号需设置主通道和参考通道两个通道作为输入。主输入端输入从信号源发来的信号s(n)及噪声干扰”。(n)。参考输入让(n)对准主输入中的噪声％(n)，利用两输入中噪声的相关性和信号与噪声的独立性，使参考输入通过自适应滤波器与主输入中噪声分量逼近并相减，输出误差信号ola,14]。自适应抵消系统就是自适应确定滤波系数，使以输人为”。(n)的滤波器输出玩(n)在最小均方误差意义上最接近主通道噪声信号¨。’⋯。¨。整个自适应噪声抵消系统输出取自误差信号e(n)，表示为e(n)=s(n)+口o(n)一；o(n)。自适应滤波器权系数的调整通过LMS算法实现。LMS算法是一种基于最小均方误差准则，通过调节权系数使得滤波器的输出信号与期望响应信号之间的均方误差最小的算法。实现LMS算法的基本步骤为：1)设置滤波器阶数肘和收敛因子肛等参数；2)初始化权值，令叫(0)=0或由先验知识确定；3)设参考信号为wi(n)，滤波输出为乱(n)，主通道输入信号为s(n)+秽。(n)，误差为e(n)，结合式(1)～(3)进行运算‘1“。M—l刍。(n)=’‘，7(n)Ui(凡)=∑训。(凡)”i(凡一m)(1)e(n)=s(n)+F。(n)一玉。(n)=；(n)(2)W。(n+1)=加。(n)+2hoe(n)口i(n)(3)自适应滤波器LMS算法中，影响算法性能的参数主要有滤波器的阶数肘和收敛因子p，肘越高其截止频率越精确，信号在阻带的衰减也越陡峭，在性能上也就越接近理想滤波器。然而阶数的提高无疑会提高计算复杂度，在实现时会消耗更多的资源。另一方面，阶数肘越大，收敛速度和收敛因子肛的取值范围都会减小，而失调会增大导致系统出现不稳定¨’12]。为保证滤波系统收1敛，收敛因子p必须满足不等式0