废墟环境2.4GHz无线信道测量与时延扩展研究

利用手机WiFi信号对震后被困人员进行定位是灾后搜救的重要手段之一,但定位精度依赖废墟环境无线信道模型的精确性,目前国内尚缺乏废墟环境下WiFi信号传播的信道模型。相对于典型通信环境,震后废墟中信号传播环境更为复杂,多径效应更为明显,将会严重影响信道的时延扩展。在对北川灾后废墟环境下2.4 GHz WiFi通信频段信道进行频域测量的基础上,对数据进行预处理,并计算平均附加时延和RMS时延扩展参数。基于概率密度函数分析了均方根(root mean square,RMS)时延扩展的分布规律,并根据Kolmogorov-Smirnov,Chi-square和Anderson-Darling 3种法则进行拟合优度检验,得出RMS时延扩展服从正态分布。进一步分析得出平均附加时延和RMS时延扩展呈线性关系,实测得到的信道时延扩展参数可为基于手机WiFi定位的灾后人员搜救系统的设计提供有效参考。     

基于改进互补集合经验模态分解的自适应 小波熵阈值地震随机噪声压制算法

针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 1 d B以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。