太阳射电动态频谱的射频干扰抑制方法研究

论文摘要

太阳射电辐射携带大量信息,在频谱上有着丰富的表现形态,其中,射电爆发的精细结构与物理起源有关,能够用以诊断激波过程和粒子加速等机制。观测与研究太阳射电爆发过程具有重要的科学价值,也具有独特的空间物理--空间天气学研究方面的应用价值。项目组研制了高分辨率的射电频谱仪,可对太阳射电爆发过程进行快速且高效的分析。但在米波段,空间中存在大量的射频干扰信号,主要是各种电台信号干扰,严重干扰了太阳射电信号的接收和分析处理。如何抑制干扰得到清晰的太阳射电动态频谱图,便是本文试图解决的问题。现有的太阳射电频谱图的滤除干扰方法,主要是在接收机AD转换前,通过硬件电路滤波的方法进行处理,不加区别的将信号和干扰同时滤除;后续的软件处理,在出现较强干扰时,也很难区分两种信号。本文根据干扰信号特点,提出数字层面上的软件抑制干扰方法。依照干扰信号强度与爆发信号强度的大小关系,将干扰信号分为强干扰,目标干扰电台以及弱干扰。分析各类信号特点并进行筛选与处理。其中,目标干扰电台是本文的主要处理目标,其余两种干扰信号则结合现有的方法进行处理。针对目标干扰信号具有时序性这一特点,文中将其视作时序信号进行处理,并预测出爆发区域电台信号可能强度。假设信号线性可加,将其与对应区域强度$进行数字运算,反向得到爆发信号强度。如此可以在尽可能保留爆发信息的前提下,达到抑制干扰的目的。在分别采用传统时序预测模型——整合滑动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA）和循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）对信号进行步进式预测后,发现RNN在预测方面比ARIMA模型表现的更好,但预测方式带来的误差依旧会不断地影响网络预测的结果。之后本文依照目标干扰电台的数值特点设计了基于数字映射的RNN方法,以将时间序列预测问题转化为时间段分类问题的方式,实现对电台值的预测。通过三种预测方法的实验结果对比发现,基于数字映射的RNN法可以有效抑制步进式误差,提高预测的准确率。为进一步体现基于数字映射的RNN法的优势,将其与传统RNN方法分别应用到仿真爆发事件中。仿真爆发事件依照信号线性可加原理构成,对比结果发现前者在抑制干扰方面表现更好。将设计的方法应用到实际爆发事件中,简要分析实际情况中出现的过度抑制情况,并结合事件本身数据对干扰抑制区域进行补偿。在利用常见方法处理另两种干扰信号后,结合图像增强方法得到干扰极少的频谱图。最后,对比常用算法与本文设计方法的爆发事件处理结果,证明后者在干扰抑制方面有着更好的表现,并且可以达到本文的预期目标。本文的研究工作能够有效地抑制太阳射电频谱图中的干扰。经过文中对电台值的处理,可以发现将预测问题转化为分类问题进行处理,能够有效地提高预测准确率。相比于图像层面上的处理,数字层面上进行抑制干扰处理,不仅能够保留更多的有效信息,还能为后续事件分析留有更大的操作空间,同时为深度学习在天文抗干扰处理中提供了新的思路与方向。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李昕

导师: 杜清府

关键词: 太阳射电,频谱干扰,整合滑动平均自回归模型,长短期记忆网络,干扰抑制

来源: 山东大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 天文学

单位: 山东大学

分类号: P161

总页数: 70

文件大小: 5544K

下载量: 38

相关论文文献

• [1].800~975MHz太阳射电数字观测终端的设计与实现[J]. 天文研究与技术 2014(02)
• [2].世界各国太阳射电望远镜概况[J]. 天文研究与技术 2011(03)
• [3].太阳射电观测系统多通道变频电路一致性补偿方法与实现[J]. 中国科学:技术科学 2019(08)
• [4].太阳射电望远镜控制及采集系统研究[J]. 信息技术 2016(03)
• [5].太阳射电800~975MHz波段高动态范围模拟接收机的研制[J]. 天文研究与技术 2014(02)
• [6].太阳射电30~65MHz波段模拟接收机的研制[J]. 天文研究与技术 2015(02)
• [7].2006年12月13日太阳射电暴对GPS观测的影响[J]. 空间科学学报 2015(06)
• [8].基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法[J]. 系统工程与电子技术 2020(08)
• [9].三频段太阳射电望远镜与空间天气[J]. 天文研究与技术 2018(04)
• [10].威海排查“太阳射电频谱观测系统”干扰[J]. 中国无线电 2016(07)
• [11].米波太阳射电频谱仪的科学目标和技术方案[J]. 天文研究与技术 2011(03)
• [12].太阳射电望远镜自动观测控制平台的研究与设计[J]. 电子设计工程 2015(01)
• [13].太阳射电望远镜智能跟踪控制系统研究[J]. 微型电脑应用 2017(03)
• [14].基于串口的高速信号传输[J]. 微型电脑应用 2015(12)
• [15].超高分辨率太阳射电事件及其相关太阳活动的研究[J]. 天文研究与技术 2012(04)
• [16].尖峰爆发标度律及其对新一代太阳射电望远镜参数的约束[J]. 天文学报 2018(04)
• [17].强L波段太阳射电暴对GNSS性能和定位误差的影响[J]. 电波科学学报 2018(01)
• [18].太阳跟踪及射电辐射测量技术研究[J]. 国外电子测量技术 2019(01)
• [19].太阳射电频谱观测数据分析系统方案设计[J]. 天文研究与技术 2011(02)
• [20].基于太阳噪声气象雷达接收系统标定检验[J]. 现代雷达 2015(09)
• [21].深度学习在天文大数据处理中的应用[J]. 科研信息化技术与应用 2018(03)
• [22].交通事故发生受太阳活动影响吗?[J]. 天文研究与技术 2014(02)
• [23].《电波科学学报》2018年第33卷第1期优秀论文评选结果[J]. 电波科学学报 2018(02)
• [24].论在空间灾害性天气条件下低频太阳射电观测在预警心脑血管事件中的作用[J]. 天文研究与技术 2014(02)
• [25].复杂型爆发事件的特征[J]. 天文研究与技术 2012(04)
• [26].太阳射电频谱图的自动轮廓检测与信息提取[J]. 现代电子技术 2011(02)
• [27].国内太阳物理未来观测设备建议·编者按[J]. 中国科学:物理学 力学 天文学 2019(05)
• [28].紫金山天文台太阳射电频谱仪定标[J]. 天文学报 2015(02)

标签：太阳射电论文;  频谱干扰论文;  整合滑动平均自回归模型论文;  长短期记忆网络论文;  干扰抑制论文;