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![一种基于俯仰域自适应处理的杂波抑制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/a92be34db94ae45c3b3567ec102de2bd9605de0f.png)
专利名称：一种基于俯仰域自适应处理的杂波抑制方法专利类型：发明专利
发明人：于雷,刘家豪,位寅生,郭跃宇
申请号：CN202110577164.0
申请日：20210526
公开号：CN113156392B
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于俯仰域自适应处理的杂波抑制方法，属于雷达杂波抑制技术领域。
本发明是为了解决在对三坐标雷达的信号进行杂波处理时，没有基于空域自适应处理的方法，而导致雷达对目标的探测准确率不高的问题。
本发明所述的方法包括：获取杂波信号；计算导向矢量；获取杂波样本，根据杂波样本估计出杂噪协方差矩阵；根据杂噪协方差矩阵和导向矢量得到最优空域导向矢量；根据最优空域加权矢量和导向矢量计算得到滤波后目标所在空域处的输出结果，即经过杂波抑制处理后的信号。
本发明用于雷达杂波信号的处理。
申请人：哈尔滨工业大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
国籍：CN
代理机构：哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司
代理人：岳昕
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级联自适应陷波器设计及不同步脉冲计数补偿刘桂雄;万勇;黄坚;潘云飞【摘要】为减小计数误差及实现多路不同步异频脉冲信号的高精度测量,设计了一款可实时估计周期脉冲信号相位的级联自适应陷波器(CANF).首先在前端固定一自适应因子为0的Liu型自适应陷波器(LANF),然后将LANF的输出作为Mojiri型自适应陷波器(MANF)的输入,再利用MANF的估计频率实时调整LANF,最后在流量计标准装置中实现CANF的相位实时估计,并对两路不同步脉冲信号进行精度补偿.仿真实验结果表明CANF的计数误差小于±0.047个脉冲,工程应用实验结果表明CANF的计数误差小于±0.045个脉冲,说明了文中通过实时计算信号相位进行计数补偿的方法能有效提高脉冲计数检定精度和多路并行检定的实用性.【期刊名称】《华南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(044)005【总页数】6页(P84-89)【关键词】陷波器;级联;自适应算法;不同步脉冲;误差补偿【作者】刘桂雄;万勇;黄坚;潘云飞【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;广州能源检测研究院,广东广州510170;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;广州能源检测研究院,广东广州510170【正文语种】中文【中图分类】TH-3将测量量转化为计数脉冲是工业生产、实时监测、自动化控制等领域广泛使用的技术手段,但一次检定多个频率、相位不一致的脉冲信号时,难以应用同步计数法来消除计数误差.文献[1- 2]针对异频不同步信号提出了一种相位补偿方法,但只适合测量两路不同步信号的计数值,并且需要使用高频信号发生器HP8664A产生辅助测量信号.使用时间数字转换器(TDC)也是提高脉冲计数精度的有效方法,但脉冲计数测量对象通常是低频脉冲信号,对时间精度要求不高(微秒级)[3- 6];TDC应用于微秒级时间间隔测量时存在电路规模大、动态范围有限及易受干扰脉冲影响等问题.由于周期脉冲信号可通过傅里叶级数分解为不同频率正弦信号的线性叠加,滤除周期信号3次谐波及以上分量,就可以在获取同频基波信号的同时滤除随机干扰.笔者在前期研究的流量标准装置中嵌入基于陷波滤波器的脉冲补偿算法,计数精度提高了0.06个[7],而自适应陷波滤波器(ANF)[8]可自动使其陷波频率跟随输入信号频率变化、抑制噪声,并提取信号幅值、频率、相位.为减小计数误差,有效提高计数精度,文中在通用数据采集卡基础上,应用ANF技术,设计了一款可实时估计周期脉冲信号相位的级联自适应陷波器(CANF),并提出了一种多路不同步脉冲计数补偿方法.Regalia[9]在局部平均方法、自适应律基础上设计了第一类型ANF,但其受正弦信号幅值、频率耦合的影响,频率估计暂态响应速度受幅值大小的影响明显.Liu等[10]根据缓慢积分流形原理设计了一种收敛速度几乎不受幅值影响的全局收敛归一化ANF(LANF),但LANF仅能处理单正弦输入信号,不适合测试计量领域的周期脉冲信号.Mojiri等[11- 12]采用局部平均方法、Lasalle不变集理论设计了一种固定自适应增益为γ的ANF(MANF);MANF能很好地处理受谐波干扰的正弦输入信号,近年来获得了广泛的工程应用[13- 16],但均未讨论输入为周期方波的情况.为探讨MANF处理周期脉冲信号的性能,设周期脉冲幅值为A、初相位为φ、角频率为ω,则根据傅里叶级数展开式可得到信号在任意t时刻的测量值f:令二阶系统状态变量分别为x1、x2,其微分分别为2,阻尼比为ξ,自适应增益为γ,角频率ω的瞬态估计值为θ,其微分为,则将式(1)作为输入而设计的MANF为[8]对于周期输入信号,动态系统(2)、(3)具有唯一的周期轨道Γ1:Γ1=(x1,x2,θ)=设基波信号幅值为k=2A/,则周期脉冲基波信号为y=ksin(ωt+φ).同理,设状态变量为x3、x4,自适应增益为γ,则设计的LANF为[7]根据LANF原理,状态变量x3、x4的稳态周期轨道为.由Γ2可以看出,x4与输入基波信号同频、同相.按缓慢积分流形原理设置γ=0,则LANF为将CANF应用于多路不同步脉冲计数补偿,则可以根据稳态周期轨道Γ2求得第i路脉冲在任一稳态时刻的相位:令第i路脉冲信号在计数起始时刻t0的相位为φsi,计数停止时刻t1的相位为φei,上升沿检测法脉冲计数值为Ni,则补偿计数值,图2为脉冲计数补偿原理示意图. 2.1 仿真实验对MANF和CANF分别输入相同的脉冲信号:幅值A=10 V、频率f=10 Hz、初相φ0=0 rad,设置ξ=0.7,γ=1,角频率预估初值θ0=100 rad/s,则MANF和CANF状态变量x1、x2的稳态响应曲线、角频率估计曲线分别如图3、4所示.2.2 计数补偿效果实验在研华工控机610L上配置转换精度为16位、最高采样频率为250 kHz的阿尔泰PCI8602型数据采集卡.采用AFG2021-SC信号发生器产生4路相位随机的标准信号(幅值为5 V,频率分别为80、160、200、2 Hz),并利用上升沿检测手段对第4路信号进行整周期截取产生标准时间信号,以减小Windows计时误差对测量结果的影响.上位机对输入脉冲信号振幅做±1处理,并乘以/4后输入CANF,即输入信号基波为y=sin(ωt+φ).在CANF算法开始运行前对前3路信号进行测周处理,并据此预设CANF角频率估计初值θ0.CANF相关参数为:阻尼比ξ=0.15,自适应因子γ=0.1.表1为对3路输入脉冲信号进行计数补偿的实验数据,测量时长分别为1.0、2.5、5.0 s.可以看出,上升沿检测法计算所得脉冲个数在很多情况下均存在±1的计数误差,但经过CANF实时估计相位进行计数补偿后,计数误差小于±0.047个脉冲.图5为CANF状态变量x3、x4的80 Hz脉冲响应曲线,由于单通道实际采样频率仅为2.5 kHz,80 Hz输入信号造成了状态变量的正弦度较差,但实验曲线的幅值、频率及相位均符合其稳态周期轨道Γ2,故根据x3、x4计算的补偿脉冲计数值具有较高的精度.2.3 工程应用实验文中根据缓慢积分流形原理设计了一款级联自适应陷波器,并将其应用于多路不同步脉冲计数补偿.仿真与实验结果表明:①该级联自适应陷波器的谐波干扰抑制能力好,可限制无限次奇次谐波叠加引起的干扰,很好地解决了LANF仅能处理单正弦输入信号、MANF不能处理周期脉冲信号的问题;②该级联陷波器的频率、相位估计准确性在3组不同步计数补偿实验中的计数误差小于±0.047个脉冲;③在双台位流量计标准装置上实现的工程应用实验中的计数误差小于±0.045个脉冲.这种通过实时计算信号相位进行计数补偿的方法能有效地提高脉冲计数检定精度和多路并行检定的实用性.。
基于自适应陷波器的噪声调频干扰抑制方法
路翠华;李国林;谢鑫
【期刊名称】《探测与控制学报》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】针对线性调频引信抗噪声干扰能力比较差的问题，提出了基于自适应陷波器的噪声调频干扰抑制方法。
该方法根据线性调频引信差频信号的单频特性，将自适应陷波器应用到线性调频引信中，对噪声调频干扰进行抑制。
通过自适应调整陷波器的权值，使陷波器在差频信号的频率点具有陷波特性，从而达到噪声调频干扰抑制的目的。
仿真结果表明：SJB=-10 dB时，仍然能达到很好的噪声调频干扰抑制效果。
【总页数】3页(P15-17)
【作者】路翠华;李国林;谢鑫
【作者单位】海军航空工程学院，山东烟台 264001;海军航空工程学院，山东烟台 264001;海军航空工程学院，山东烟台 264001
【正文语种】中文
【中图分类】TJ434.1
【相关文献】
1.基于自适应陷波器的干扰抑制研究 [J], 刘芳芳
2.调频引信中噪声调幅干扰的自适应抑制 [J], 路翠华;周洪庆;刘华章
3.基于平方变换原理的伪码引信中噪声调频干扰抑制方法 [J], 张淑宁;赵惠昌;熊刚
4.自适应陷波器在连续波引信噪声抑制中的应用 [J], 路翠华;李国林;粘朋雷
5.基于自适应IIR陷波滤波器的窄带干扰抑制技术 [J], 张平华;王玲
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基于自适应陷波滤波器的频率和幅值估计
储昭碧;张崇巍;冯小英
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2010(0)1
【摘要】估计正弦信号的频率和幅值以实现准确信号跟随具有广泛的应用.本文采用三维自适应陷波滤波器分析正弦信号,提出了非归一化和归一化两种频率估计方法,两种算法都具有圆形周期轨道,能够获得信号的频率和幅值的准确估计以及正弦跟踪.用Lyapunov定理和平均方法证明积分流形的存在性和一致渐近稳定性.归一化算法改进了非归一化的收敛速度受制于信号幅值的缺点.分析了估计器的带宽参数和频率自适应增益参数对频率跟踪暂态速度和稳态精度以及噪声特性的影响.通过仿真证实了算法的有效性.
【总页数】7页(P60-66)
【作者】储昭碧;张崇巍;冯小英
【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥,230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥,230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院,合
肥,230009
【正文语种】中文
【相关文献】
1.自适应陷波滤波器频率估计新方法及性能分析 [J], 李明;涂亚庆;沈廷鳌;杨辉跃
2.基于二维幅值谱的正弦信号频率估计 [J], 韩峰;田敏;徐刚
3.基于数学形态学的自适应余弦拟合随机共振幅值估计研究 [J], 吴尚孺;高宝成
4.基于幅值-相角判据的修正Rife正弦波频率估计算法 [J], 孙宏军;王小威
5.基于自适应陷波滤波器的伺服系统谐振频率估计及抑制 [J], 龚文全; 罗炳章因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于自适应陷波的非均匀采样信号处理系统
汪安民;陈良福
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(42)36
【摘要】非均匀采样可以突破奈奎斯特采样定理的限制,检测出超过采样频率的信号频率,但非均匀采样引起信号的频谱噪声,使得非均匀采样的小信号检测难于实现.研制了一种实时非均匀采样信号处理系统,采用自适应陷波方法计算非均匀采样信号的频率,逐步滤除幅度较大的信号,从而检测出小幅度信号.详细说明了自适应陷波方法的原理和实现方法,并介绍了基于数字信号处理器(DSP)的非均匀采样信号处理系统.
【总页数】3页(P73-75)
【作者】汪安民;陈良福
【作者单位】清华大学,电子工程系,北京,100083;清华同方,电子信息技术研究所,北京,100083;清华同方,电子信息技术研究所,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于自适应陷波的涡街流量计信号处理系统 [J], 徐科军;汪安民;吕迅竑;陈荣保;苏建徽
2.非均匀采样信号的频谱分析及信号处理系统 [J], 汪安民;陈良福
3.非均匀采样下小信号检测与重构的陷波方法 [J], 汪安民;陈良福
4.基于自适应陷波滤波器和混沌振子的配电网故障选线 [J], 侯思祖; 郭威
5.基于自适应陷波器连续谱积分的超声清洗发射换能器瞬态空化阈值与强度测量[J], 吴博悦;陈毅;李建成
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![自适应最优相角陷波滤波器设计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/d9c51167cc22bcd127ff0c12.png)
专利名称：自适应最优相角陷波滤波器设计方法专利类型：发明专利
发明人：闫鹏,吕泽杉,张震
申请号：CN201410160328.X
申请日：20140421
公开号：CN103929151A
公开日：
20140716
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明具体公开了一种自适应最优相角陷波滤波器的设计方法，用于抑制未知频段的窄频带信号干扰，使系统具有抵消低频段的宽频带随机干扰信号特性。
其系统回路模块包括：对象模型模块，鲁棒控制器模块，自适应最优相角陷波滤波器模块；具体步骤为：（1）建立对象模型离散化；（2）设计鲁棒控制器（3）设计最优相角陷波滤波器，并联接入部分系统回路（4）根据P(s)·C(s)的传递函数，采用改进型最小均方值自适应算法，引入H∞混合灵敏度控制设计鲁棒控制器，使陷波中心频率跟踪未知单频干扰频率，从而实现了对随机干扰信号和未知单频干扰信号的最优抑制。
可以同时抑制具有宽频随机干扰信号和多个频率未知单频干扰信号等多源干扰信号。
申请人：北京航空航天大学
地址：100191 北京市海淀区学院路37号
国籍：CN
代理机构：北京永创新实专利事务所
代理人：周长琪
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非均匀采样的频谱研究李杰，赵红东，苏周（河北工业大学天津300401）摘要：非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能[]，首先从均匀采样讨论由采样而引起的频谱混叠现象，在均匀采样和非均匀采样的频谱图对比中讨论两种采样方式引起的不同的频谱混叠现象，从对比中分析非均匀采样方式的优势。
从最简单的非均匀采样方法逐步深入到完全随机的非均匀采样方法，研究由于采样方法的改变对数字信号频谱的影响。
最后可以看到非均匀采样的方法可以将混叠信号的频谱降低到完全不影响对真实信号的检测。
关键词：非均匀采样；频谱混叠；傅里叶变换；Matlab 中图分类号：TN911.72文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）04-0033-03Frequency spectrum of non -uniform samplingLI Jie ，ZHAO Hong -dong ，SU Zhou（Hebei University of Technology ，Tianjin 300401，China ）Abstract:Non -uniform sampling has a great strength is that it has good performance of restraining frequency aliasing.Firstly frequency aliasing phenomenon by sampling discussed in uniform sampling ，Through compared what some of the similarities and differences are between the frequency spectrograms of uniform sampling and Non -uniform sampling discussed frequency aliasing caused by this two sampling methods ，From the contrast analysis ，non -uniform sampling has a great advantage.From the most simple non -uniform sampling method gradually into the completely random non -uniform sampling method ，how the change of the sampling method influence digital signal spectrum are researched.Non -uniform sampling method could reduce aliasing signal spectrum to does not affect the real signal detection.Key words:non -uniformly sampled ；spectrum estimation ；fourier transform ；Matlab收稿日期：2012-10-16稿件编号：201210103作者简介：李杰（1987—），男，湖北荆门人，硕士。
非均匀噪声环境下基于MISC阵列的自适应波束形成方法马立斯;何培宇;崔敖;喻伟闯
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】针对现有基于干扰加噪声协方差矩阵(Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM)重建的自适应波束形成算法在非均匀噪声的情形中对于噪声功率估计不够准确的问题。
本文在噪声非均匀的情况下,提出了一种基于最大阵元间距约束(Maximum Inter-element Spacing Constraint,MISC)阵列的自适应波束形成算法。
通过矩阵补全技术,估计无噪声协方差矩阵和非均匀噪声协方差矩阵,然后利用无噪声协方差矩阵估计入射信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)与功率,最后重建INCM。
得益于矩阵补全技术对非均匀噪声功率的准确估计和MISC阵列虚拟差分优化阵提供的高自由度,本文算法能够在非均匀噪声下更加准确地重建INCM。
仿真实验结果验证了所提算法的有效性。
【总页数】8页(P268-275)
【关键词】MISC阵列;矩阵补全;非均匀噪声;自适应波束形成
【作者】马立斯;何培宇;崔敖;喻伟闯
【作者单位】四川大学电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法
2.基于伪随机码加权的非均匀天线阵自适应多波束形成方法
3.脉冲噪声环境中鲁棒的自适应波束形成方法
4.基于矢量水听器的非均匀阵列A PES波束形成算法
5.空间非平稳噪声环境下的自适应波束形成
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矿区塌陷区遥感影像改进自适应维纳滤波算法冯丽慧【摘要】遥感影像为矿区开采沉陷研究提供了大量可靠的数据，对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度具有重要作用，但由于遥感影像的获取受到矿区成像环境、成像器件固有的缺陷等因素的影响，易混入不同程度的随机噪声，降低了遥感影像的成像质量，导致难以高精度提取矿区塌陷区域的相关数据。
为此，提出了一种针对矿区塌陷区遥感影像的滤波算法。
该算法首先对自适应维纳滤波算法添加了噪声图像块检测环节，对其进行了适当改进，将改进后的自适应维纳滤波算法用于对遥感影像进行去噪；然后针对去噪后遥感影像对比度不高的问题，采用动态均值算法进行增强处理，即通过设定某一阈值，将遥感影像像素点灰度值划分为亮度异常和亮度正常2个部分，采用亮度正常的像素点灰度值修正亮度异常的像素点灰度值，实现对遥感影像对比度的动态调整。
采用一幅某矿区塌陷区的遥感影像分别对新算法、自适应维纳滤波、中值滤波、非局部均值滤波等算法进行试验，结果表明：新算法对于矿区塌陷区遥感影像的滤波效果相对于其余算法而言有一定的优势，对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度有一定的帮助。
%A large number reliable data are provided for the research of mining subsidence by remote sensing image,it plays an important role to improve the precise of mining subsidence monitoring and prediction.Due to the existing influence factors such as the imaging environment of mining area,the inherent defects of imaging devices and so on,the imaging quality of remote sensing image is reduced,which increased the difficulties to extract the relevant data of the mining subsidence area with high precise,so,it is necessary to conduct pre-processing of the remote sensing obtained in specific mining subsidencear-ea.A new filtering algorithm of the remote sensing image of mining subsidence area is proposed,firstly,the noise image block detection method is proposed to improve the adaptive Wiener filtering algorithm,the improved adaptive Wiener filtering algo-rithm is proposed to deal with the noise remote sensing image of mining subsidence area;secondly,according to the low contrast of the filtering remote sensing image of mining subsidence area,the dynamic mean algorithm is adopted to conduct enhancement processing of it,to be specific,the pixel gray values of the remote sensing image of mining subsidence area are divided into two parts (abnormal brightness and normal brightness),the abnormal brightness pixel gray values are corrected by the normal brightness pixel gray values by setting a threshold so as to conduct dynamic adjustment of the remote sensing image contrast. The remote sensing of the mining subsidence area of a mine are obtained as the experimental data,the adaptive Wiener filtering algorithm,median filtering algorithm,non-local means filtering algorithm and the algorithm proposed in this paper are conducted experimental comparison and analysis,the results show that the performance of the algorithm proposed in this paper is superior to the adaptive Wiener filtering algorithm,median filtering algorithm and non-local means filtering algorithm,it has some refer-ence to improve the precise of mining subsidence monitoring and prediction in mining area.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】4页(P151-154)【关键词】开采沉陷;遥感影像;自适应维纳滤波;噪声图像块;动态均值算法;中值滤波;非局部均值滤波【作者】冯丽慧【作者单位】呼和浩特职业学院计算机信息学院，内蒙古呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】TD325随着现代测量技术的快速发展，矿山开采沉陷监测已由传统的水准仪、经纬仪测量逐渐过渡至全站仪、遥感监测辅以GPS技术[1-2]。
一种非均匀采样信号重构方法
林伊凡
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2013(000)009
【摘要】针对周期性非均匀采样信号，推导了其频谱和均匀采样序列频谱之间的关系，并基于此给出了一种信号重构方法。
仿真结果验证了该方法的可行性。
%Considering the nonuniformly sampled data in periodic case, this paper derives the relationship between the spectrum of the nonuniform signal and that of the uniform signal. Based on that, a method to reconstruct the digital signal is presented. Simulated results demonstrate the performance of the presented method.
【总页数】3页(P44-46)
【作者】林伊凡
【作者单位】海军驻上海地区水声导航系统军事代表室，上海201108
【正文语种】中文
【中图分类】TP911.7
【相关文献】
1.一种非均匀采样的宽带雷达数字正交解调方法 [J], 宿绍莹;侯庆凯;陈曾平
2.一种非均匀采样的新方法 [J], 刘山;任颖颖;龙仑
3.基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法 [J], 邹世杰;刘锋
4.一种非均匀采样重构芯片热信号的方法 [J], 柯然;刘涛;戎蒙恬;李鑫
5.基于线性正则变换的非均匀采样信号重构方法 [J], 解延安;李炳照
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１引言从采样时间间隔角度上可以将采样分成均匀采样和非均匀采样两种，非均匀采样又称为随机采样。
均匀采样的采样时间间隔是完全相等，而非均匀采样的采样时间间隔是不确定的，完全随机［１，２］。
本文提出了一种非均匀采样信号的自适应陷波方法，该方法根据非均匀采样检测得到的大幅值信号，应用陷波器将其消除，基本上抑制由于大信号引起的频谱噪声，检测出小信号。
而且可以根据需要，逐步滤除幅值大的信号，检测出幅值更小的信号，从而可以检测出信号中的多个频率成分。
使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果，检测出信号幅度相差１００倍以上的多个信号频率。
常用的ＡＤ转换芯片都是均匀采样，为了实现常用ＡＤ器件的非均匀采样，本文研制出一种基于数字信号处理器（ＤＳＰ）和可编程逻辑器件（ＣＰＬＤ）的非均匀采样系统。
该系统由ＣＰＬＤ调整ＡＤ的采样时钟，实现非均匀采样；使用ＤＳＰ处理非均匀采样信号。
２非均匀采样及其频谱分析均匀采样的时间函数是标准的线性函数（采样点数和采样时间之比成正比例关系），非均匀采样的时间间隔设定为不等间隔，采样点数与采样时间不成任何线性关系。
这样做的目的就是尽量减少均匀采样引起的信号混叠现象。
如果将采样时间间隔完全随机设置，混叠信号的效果将减少到最小。
对于非均匀采样，其采样频率是变化的。
不论采样频率如何变化，信号的真实频谱都不会改变，而混叠信号由于和采样频率相关，随着采样频率的变化而变化。
对每一个采样频率得到的数据进行频谱分析，真实频谱每一次都得到加强，而混叠信号将随机的分布到整个频段。
将采样时间间隔完全随机设置，可以使得信号的混叠效果减少到最小。
设三正弦信号如下：ｙ（ｔ）＝ｓｉｎ（２πｆ０ｔ）＋ｓｉｎ（２πｆ１ｔ）＋ｓｉｎ（２πｆ２ｔ）（１）式中，ｆ０＝２００Ｈｚ，ｆ１＝７００Ｈｚ，ｆ２＝１１００Ｈｚ，ｔ是采样时间。
在均匀采样下，采样频率为１０００Ｈｚ，采样点数为１０２４，并对采样后的信号做傅立叶变换得到信号频谱，如图１所示。
ｆ０、ｆ１以及ｆ２的混叠信号分别为ｆ０（８００Ｈｚ和１２００Ｈｚ）、ｆ１（３００Ｈｚ和１３００Ｈｚ）以及ｆ２（１００Ｈｚ和９００Ｈｚ），与采样定理的描述相一致。
对以上信号非均匀采样１０２４点，信号频谱如图２所示。
图中对应信号频率为２００Ｈｚ、７００Ｈｚ以及１１００Ｈｚ。
非均匀采样的时间间隔随机设置在１ｍｓ～３ｍｓ之间，平均采样时间间隔为２ｍｓ（对应平均采样频率为５１２Ｈｚ），最低采样间隔为１ｍｓ（对应最快采样频率为１ＫＨｚ），采样点数为１０２４，并对采样后的信号做非均匀傅立叶变换得到信号频谱，如图２所示。
比较图１和图２可见，图１中的混叠信号在图２中不再出基于自适应陷波的非均匀采样信号处理系统汪安民１，２，陈良福２（１．清华大学电子工程系，北京１０００８３；２．清华同方电子信息技术研究所，北京１０００８３）Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｍ８６６０＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ摘要：非均匀采样可以突破奈奎斯特采样定理的限制，检测出超过采样频率的信号频率，但非均匀采样引起信号的频谱噪声，使得非均匀采样的小信号检测难于实现。
研制了一种实时非均匀采样信号处理系统，采用自适应陷波方法计算非均匀采样信号的频率，逐步滤除幅度较大的信号，从而检测出小幅度信号。
详细说明了自适应陷波方法的原理和实现方法，并介绍了基于数字信号处理器（ＤＳＰ）的非均匀采样信号处理系统。
关键词：非均匀采样；自适应陷波；数字信号处理器文章编号：１００２－８３３１（２００６）３６－００７３－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３１１ＡｄａｐｔｉｖｅＮｏｔｃｈＦｉｌｔｅｒＢａｓｅｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒＳｙｓｔｅｍｏｆＮｏｎｕｎｉｆｏｒｍＳａｍｐｌｉｎｇＷＡＮＧＡｎ－ｍｉｎ１，２，ＣＨＥＮＬｉａｎｇ－ｆｕ２（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ；２．ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＴｓｉｎｇｈｕａＴｏｎｇｆａｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｌｙｓａｍｐｌｉｎｇｃａｎａｖｏｉｄａｌｉａｓｉｎｇｉｎｓｉｇｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｉｇｎａｌｓｗｉｔｈｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｗｈｏｓｅｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓｅｘｃｅｅｄｔｈｅＮｙｑｕｉｓｔｌｉｍｉｔ．Ｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｌｙｓａｍｐｌｉｎｇｉｓｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｓｔｈｅｎｏｉｓｅｉｎｓｐｅｃ－ｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｓｏｉｔ’ｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｌｏｗａｍｐｌｉｔｕｄｅｓｉｇｎａｌｓ．Ａｎｏｖｅｌｎｏｔｃｈｆｉｌｔｅｒｍｅｔｈｏｄｆｏｒｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｓａｍｐｌｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｒｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｎｏｉｓｅｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｂｙｆｉｌｔｅｒｉｎｇｔｈｅｓｉｇｎａｌｗｉｔｈｔｈｅｍａｘｉｍａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｓｏｔｈａｔｉｔｃａｎｄｅｔｅｃｔｔｈｅｌｏｗａｍｐｌｉｔｕｄｅｓｉｇｎａｌ．Ａｒｅａｌｔｉｍｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｓｓｍａｌｌｓｉｚｅｄｂｅｃａｕｓｅｉｔａｄｏｐｔｓａＤＳＰ．Ｔｈｅｔｅｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｎｏｔｃｈｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｓａｍｐｌｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｎｏｔｃｈｆｉｌｔｅｒ；ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ７３计算机工程与应用２００６．３６２００６．３６计算机工程与应用现，图２在所有频谱都出现幅度较小的随机噪声（噪声的平均幅度约为信号幅度的１０％）。
这是因为，在均匀采样下混叠信号集中于几个频谱点，而非均匀采样的混叠信号均匀的分布到所有的频谱上，从而最大程度上降低了混叠信号的幅度，不再影响真实信号的检测。
此外，图２中的频谱噪声分布是和采样时间相关的，由于采样时间是完全随机的，所以其分布也是完全随机的。
３自适应陷波方法陷波器的基本要求有两点，一是其传递函数的零点应在单位圆上，以使陷波的陷阱深度为无穷大。
满足这一要求的多项式的系数应具有镜象对称形式［３］，如下式：Ａ（ｚ－１）＝１＋!１ｚ－１＋!２ｚ－２＋…＋!ｎｚ－ｎ＋…＋!１ｚ－２ｎ＋１＋ｚ－２ｎ（２）式中，ｚ是复数变量，ｎ为陷波的个数，本文只讨论ｎ＝１的情况。
所以式（２）变为Ａ（ｚ－１）＝１＋!ｚ－１＋ｚ－２（３）陷波器的第二个基本要求是其传递函数的极零点必须匹配，这样除了陷波的频率之外，其余的频率完全不受陷波的影响。
综合两个基本要求，陷波器的传递函数可以表示成为下式：Ｈ（ｚ－１）＝１＋!ｚ－１＋ｚ－２１＋!ρｚ－１＋ρ２ｚ－２（４）式中，ρ是一个接近于１但略小于１的常数，引入ρ保证了在Ｈ（ｚ－１）的每一个零点附近都有一个极点与之对应，表现在单位圆上，即极点在作为零点的相同半径线上，但稍远离原点，ρ值的大小也决定着陷波的宽度。
可以证明式（４）中的常数ａ与陷波频率的关系为ｆ０Ｔ＝ａｒｃｃｏｓ（－!／２）（５）式中，Ｔ为采样时间间隔。
可见，陷波滤波器只有一个参数需要估计，频率值可以直接由式（５）得到。
陷波器的实现直接将其传递函数进行ｚ变换，将输入离散信号依次和ｚ域传递函数的系数相乘并累加，得到输出信号。
然后将期望信号和输出信号比较，使用ＬＭＳ算法，得到新的传递函数系数，最终满足均方差最小原则。
由于非均匀采样的采样时间间隔是随机性的，不能直接使用变换的传递函数，使用幂级数法将传递函数转换成脉冲序列表达式。
将式（４）的ｚ域传递函数转换成脉冲序列表达式后得到ｈ（ｎ）＝∞ｎ＝０!ｃｎδ（ｔ－ｎＴｓ）（６）其中，δ（ｔ）为脉冲函数，ｃｎ为式（４）幂级数后得到的系数。
实际中，只需要计算有限项脉冲序列就可以达到滤波效果。
通过对ｈ（ｎ）的最佳曲线拟合，可以得到连续函数ｈ（ｔ），根据非均匀采样的时间间隔，从而可以得到非均匀采样下的脉冲序列表达式为ｈ（ｋ）＝∞ｋ＝０!ｃｋδ（ｔｋ）（７）直接使用式（７）和输入信号进行卷积运算，从而实现陷波算法。
使用幂级数得到的陷波器的幅频特性和理想陷波器的幅频特性有一定的差别，因为理论上只有幂级数展开到无穷多项，才可以和理想陷波器一致。
但实际中，在允许误差的范围内，幂级数只要展开到２０项就基本满足使用要求。
以陷波频率为８００Ｈｚ，ρ＝０．８５为例，理想陷波器的理想幅频特性如图３所示，使用幂级数法计算到２０项后得到陷波器的实际幅频特性如图４所示。
比较图３和图４，理想陷波器和实际陷波器的幅频特性存在差别，但差别不是很大。
４实时非均匀采样处理系统非均匀采样系统由ＤＳＰ（ＴＩ公司的Ｔｍｓ３２０Ｃ６２１１）、ＡＤ、ＣＰＬＤ、ＵＳＢ接口、ＦＬＡＳＨ等组成［４］。
硬件系统框图如图５所示。
图５中，时钟芯片提供均匀时钟到ＤＳＰ和ＣＰＬＤ，作为ＤＳＰ和ＣＰＬＤ的工作时钟。
ＤＳＰ对时钟信号倍频后输出一个快速的时钟信号到ＣＰＬＤ，ＣＰＬＤ以该时钟为最小时间片，进行延时和分频，得到一个若干个非均匀的时间片，该非均匀时间片为事先约定，这些时间片之间间隔也存储在ＤＳＰ芯片中，供非均匀采样算法随时调用。
本系统时钟信号为３０ＭＨｚ，ＤＳＰ倍频后时钟为１５０ＭＨｚ，最小时间片为６．７ｎｓ，ＣＰＬＤ输出的时间片分别为１００、１２３、１４１、１５０、１０７、１１６倍最小间隔，输出的时钟按照以上频率周期输出。
对应最大采样频率为１．５ＭＨｚ，最小采样频率为１ＭＨｚ。
ＣＰＬＤ按照非均匀时间片输出时钟到ＡＤ芯片，ＡＤ芯片根据该非均匀时钟信号将模拟信号转换成数字信号，该数字信号就是非均匀采样信号。
ＡＤ芯片通过ＤＢ数据总线将非均匀采样信号送到ＤＳＰ，ＤＳＰ对采样信号进行算法处理，得到处理结果。
ＤＳＰ芯片将处理后的结果通过ＵＳＢ芯片送到ＰＣ，以供进一步的信号分析、信号显示、存储或者通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ传输到其他系统。
系统软件框图如图６所示。
系统上电初始化后，启动ＣＰＬＤ。
ＣＰＬＤ收到ＤＳＰ命令后，输出非均匀时钟信号到ＡＤ，ＡＤ根据该时钟信号采样，每采样一个数据，提供一个中断信号到ＤＳＰ，ＤＳＰ收到该中断信号，从数据总线读取数据，并保存在ＤＳＰ的ＲＡＭ单元，直到采样数据达到设定的数据个数。
７４计算机工程与应用２００６．３６（上接６９页）电路的底板插槽，实现智能Ｉ／Ｏ模块的热插拔和即插即用，进一步完善智能Ｉ／Ｏ模块的功能。
