基于快速 ICA 的电磁辐射信号去噪研究

摘要
近年来，随着经济和信息的迅速发展，人们的生活越来越多的被电子、电气和通信设备等包围，但人们在感受设备的方便快捷时，也承受着这些设备所带来的电磁辐射及其对健康的影响，所以电磁污染越来越受到人们的关注。在对电磁辐射的研究中，随着电子设备的灵敏度的变高，以及考虑到周围的电磁辐射的频率和强度的因素，使得电磁兼容学科变得尤为的重要。其中，电磁辐射测量的技术是非常重要的。但是在实际测量时，由于受到实际环境中同频背景噪声的干扰，导致出现电磁辐射测量的不准确的情况。为了在实际测量中能够解决这个问题，最终实现电磁辐射的精确测量，以及给电磁环境测评提供重要参数的目的，因此同频背景噪声的去除研究就显得尤为重要。本文首先对电磁辐射信号的基本特点、电晕放电的基本概念、物理过程以及影响导线表面电场相关因素进行了深入的研究。根据国内外文献提供的计算方法，对高压输电线路的电磁辐射信号及其背景噪声进行了研究。通过与文献中描述的信号特点进行比较分析，建立合适的电磁辐射模型，得到准确的模拟的电磁辐射信号。其次，对盲信号分离算法的理论以及应用进行了研究，根据实际测量过程中混入的噪声信号，在处理过程中主要研究了在同频的噪声中对电磁辐射信号的提取。本文研究的是从被测电磁辐射信号中去除混入的同频背景噪声，应用快速独立成分分析算法理论对其进行分析，并进行了混合和分离的仿真实验。仿真结果表明，使用快速独立成分分析（fastICA）算法能够实现对混入同频干扰噪声的电磁辐射信号的分离,分析得到信号的相似系数为  0.9688，数据说明此算法的分离效果良好。最后，以源信号与分离后的电磁辐射信号的相似系数、分离效果以及串音误差为评价指标分析fastICA算法的性能，同时对fastICA算法与自适应干扰对消算法提取的电磁辐射信号的性能进行比较。本文研究为电磁辐射的精确测量，以及电磁环境测评提供重要参数显得尤为重要，背景噪声的去除对以后的电磁环境评估研究具有重要意义。
关键词:  电磁辐射信号；盲信号分离；同频背景噪声；快速独立成分分析
目录
摘要  ..................................................  I
Abstract  ................................................  II
1 绪论  ...................................................  1
1.1 本课题研究背景和意义  ........................................  1
1.2 电磁辐射信号提取的研究现状  ..................................  2
1.3 电磁辐射信号的特点  ..........................................  4
1.4 本文的主要工作  ..............................................  5
2 盲信号分离的理论概述 ...................................  7
2.1 盲信号分离的发展概述  ........................................  7
2.2 盲信号分离理论  ..............................................  8
2.2.1 数学模型  ......................................................  8
2.2.2 盲信号分离的特点  .............................................  10
2.3 盲分离算法的分类  ...........................................  11
2.3.1 独立成分分析（ICA）算法  ......................................  12
2.3.2 非线性 PCA 算法  ...............................................  14
2.3.3 算法分类总结  .................................................  16
2.4 盲信号分离在电磁信号去噪中的应用  ...........................  16
2.5 本章小结  ...................................................  17
3 背景噪声去除研究及仿真 ................................  18
3.1 背景噪声去除  ...............................................  18
3.2 快速 ICA 原理  ...............................................  19
3.2.1 统计独立概念  .................................................  20
3.2.2 峭度准则  ....................................................  21
3.2.3 算法描述  .....................................................  24
3.2.4 算法特点  .....................................................  27
3.5 背景噪声去除的仿真  .........................................  28
3.5.1 信号预处理  ...................................................  28
3.5.2 仿真实验  .....................................................  29
3.6 本章小结  ...................................................  33
4 基于自适应干扰对消背景噪声去除算法的研究  ...............  35
4.1 自适应干扰对消算法  ........................................  35
4.1.1 算法描述  .....................................................  35
4.1.2 仿真实验  .....................................................  38
4.2 两种提取电磁辐射信号算法的性能比较  ........................  40
4.2.1 两种算法的分离对比图  .........................................  40
4.2.1 相似系数  .....................................................  41
4.2.2 串音误差  .....................................................  42
4.3 本章小结  ...................................................  43
5 结论与展望  ............................................  45
5.1 结论  .......................................................  45
5.2 展望  .......................................................  46
参考文献  ................................................  47
致谢  ....................................................  49