CN115987731B - 一种适配频率调制的vmd迭代噪声抑制系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统及其方法,涉及调制信号噪声干扰抑制技术领域。本系统包括依次连通的调制模块(1)、波形发生器(2)、可见光发射模块(3)、信号源(0)、可见光接收模块(4)、信号采集器(5)、VMD迭代降噪模块(6)和解调模块(7)。所述的VMD迭代降噪模块(6)是一种将VMD降噪算法与频率调制相结合,并引入相关系数进行判决的模块,VMD迭代噪声抑制算法能够自适应地将噪声频率成分滤除,能有效地抑制频率调制信号噪声干扰问题。本发明解决了频率调制信号在传输过程中噪声干扰问题,可以显著提高信噪比,降低误码率。
Description
技术领域
本发明涉及调制信号噪声干扰抑制技术领域,尤其涉及一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统及其方法。
背景技术
在实际应用中,调制信号传输的环境十分复杂,不同噪声的功率谱分布频段范围大,给接收端的噪声抑制处理带来了较大的挑战。若只使用高通滤波器或者低通滤波器,只能滤除某一个频段的噪声,并且可能会滤除有用信号,普通的带通滤波器也难以同时滤除频段不同且相差巨大的多种噪声。
VMD降噪算法是近年来提出的一种信号分解类降噪算法。VMD算法通过估计信号的中心频率,将信号自适应分解为不同频带、带宽受限的窄带信号,同时每个模式都被限制在估计的中心频率附近,适用于信号的特征频率提取。与EMD算法比较,VMD算法具有完备的数学理论基础,对噪声的鲁棒性更强。目前,VMD算法多用于机械故障检测、心电信号噪声处理等方面,对于调制信号传输中噪声干扰抑制方法方面涉及较少。但传统的VMD降噪算法有两个明显的局限性,第一个是分解层数K值的选取,第二个是惩罚因子α的选取,两者的选取会极大地影响降噪性能。
为此需要一种能够解决上述问题的抑制调制信号传输中噪声干扰的方法。
发明内容
本发明的目的就在于克服调制信号在传输过程中环境复杂、噪声功率谱分布频段范围大、VMD降噪算法分解层数K与惩罚因子α需要人为选取的问题,提供一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统及其方法,解决了VMD降噪算法分解层数K与惩罚因子α需要人为选取、调制信号在传输过程中噪声干扰等问题,可以显著提高信噪比,降低误码率。
本发明的目的是这样实现的:
1、一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统
包括依次连通的调制模块、波形发生器、可见光发射模块、信号源、可见光接收模块、信号采集器、VMD迭代降噪模块和解调模块;
交互结果是:
调制模块对基带信号进行MFSK调制,得到调制信号;
调制信号输入波形发生器,将数字信号转换为电压信号;
波形发生器输出的电压信号输入可见光发射模块,将电压信号转换为可见光信号进行传输;
信号通过信道传输之后,可见光接收模块接收可见光信号,将信号转换为电压信号;
信号采集器对电压信号采集存储;
信号采集器采集存储的信号输入到VMD迭代降噪模块进行降噪处理,得到重构信号;
解调模块对输出的重构信号进行MFSK解调,输出基带信号。
2、一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制方法
①使用带通滤波器对带噪信号进行预处理,滤除部分低频噪声和高频噪声;
②使用VMD降噪算法对信号进行分解,设置分解层数为M,得到M个中心频率不同的信号分量;
③将M个中心频率不同的信号分量进行相加,得到重构信号;
④求重构信号与调制信号的相关系数;
⑤若重构信号与调制信号的相关系数大于指定的阈值,则输出重构信号,若重构信号与调制信号的相关系数小于指定的阈值,则对得到的重构信号再次进行VMD分解。
与现有调制信号噪声干扰抑制技术相比,本发明具有以下优点和积极效果:
①VMD迭代抑制频率调制信号传输中噪声干扰的方法可以解决调制信号在传输过程中,环境复杂、噪声功率谱分布频段范围大的难题,可以显著提高信噪比,降低误码率。
②根据信号的频率调制方法采用的载波数可以直接确定VMD最佳分解层数K值。
③引入相关系数判决的VMD迭代技术,可以解决VMD惩罚因子α需要人为选取的问题;若重构信号与调制信号的相关系数大于指定的阈值,则输出重构信号,若重构信号与调制信号的相关系数小于指定的阈值,则对得到的重构信号再次进行VMD分解;通过不断的迭代,输出窄带信号的带宽会不断变小。
④适用性广,适用于所有使用频率调制的信号传输中的噪声抑制。
⑤实时性强,与EMD,CEEMDAN等其他分解类降噪算法对比,VMD降噪算法处理时间更短,更加满足实时通信的需求。
⑥鲁棒性强,与EMD,CEEMDAN等其他分解类降噪算法对比,VMD降噪算法具有更强的鲁棒性,对于噪声复杂的情况,VMD迭代降噪算法仍然可以自适应处理。
总之,本发明解决了频率调制信号在传输过程中噪声干扰问题,可以显著提高信噪比,降低误码率。
附图说明
图1是本系统的结构方框图,图中:
0—信号源;
1—调制模块;
2—波形发生器;
3—可见光发射模块;
4—可见光接收模块;
5—信号采集器;
6—VMD迭代降噪模块;
7—解调模块。
图2是一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制方法的流程图;
图3是对基带信号进行2FSK调制的过程图;
图4是信号、信号+噪声、第1次迭代输出信号、第5次迭代输出信号、第10次迭代输出信号的时域图对比;
图5是信号、信号+噪声、第1次迭代输出信号、第5次迭代输出信号、第10次迭代输出信号的频域图对比;
图6是不同信噪比下误码率随迭代次数的变化曲线;
图7是信噪比为-10dB时,重构信号信噪比、相关系数、均方根误差随迭代次数变化曲线。
具体实施方式:
下面结合附图和实例详细说明。
1、一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统
1)总体
包括依次连通的信号源0、调制模块1、波形发生器2、可见光发射模块3、可见光接收模块4、信号采集器5、VMD迭代降噪模块6和解调模块7。
交互结果是:
调制模块1对基带信号进行MFSK调制,得到调制信号;
调制信号输入波形发生器2,将数字信号转换为电压信号;
波形发生器2输出的电压信号输入可见光发射模块3,将电压信号转换为可见光信号进行传输;
信号通过信道传输之后,可见光接收模块4接收可见光信号,将信号转换为电压信号;
信号采集器5对电压信号采集存储;
信号采集器5采集存储的信号输入到VMD迭代降噪模块6进行降噪处理,得到重构信号;
解调模块7对输出的重构信号进行MFSK解调,输出基带信号。
2)功能模块
(0)信号源0
信号源0是一种数字信号随机生成装置;
其功能是随机生成一段数字信号,并输入到调制模块1进行数字信号调制;
(1)调制模块1
调制模块1是一种频率调制装置;
其功能是将信号源0输出的信号进行频率调制,生成频率调制信号。
(2)波形发生器2
波形发生器2是一种任意波形信号发生装置;
其功能是将调制模块1输出的调制信号转换为模拟电压信号进行传输。
(3)可见光发射模块3
可见光发射模块3是一种可见光信号发射装置;
其功能是将波形发生器2生成的电压信号转换为可见光信号进行传输。
(4)可见光接收模块4
可见光接收模块4是一种可见光信号接收装置;
其功能是在接收端接收可见光信号,并将可见光信号转换为电压信号。
(5)信号采集器5
信号采集器5是一种信号采集装置;
其功能是将可见光接收模块4接收的信号进行采样、存储。
(6)VMD迭代降噪模块6
VMD迭代降噪模块(6)是一种将VMD降噪算法与频率调制相结合,并引入相关系数进行判决的模块,VMD迭代噪声抑制算法能够自适应地将噪声频率成分滤除,能有效地抑制频率调制信号噪声干扰问题。
(7)解调模块7
解调模块7是一种频率数字解调装置;
其功能是对VMD迭代降噪模块6输的信号进行数字解调,输出基带信号。
一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统的工作机理:
①信号源0随机生成一段数字信号,并输入到调制模块1进行数字信号调制;
②调制模块1将信号源0输出的信号进行频率调制,生成频率调制信号;
③波形发生器2将调制模块1输出的调制信号转换为模拟电压信号进行传输;
④可见光发射模块3将波形发生器2生成的电压信号转换为可见光信号进行传输;
⑤可见光接收模块4在接收端接收可见光信号,并将可见光信号转换为电压信号;
⑥信号采集器5将可见光接收模块4接收的信号进行采样、存储;
⑦VMD迭代降噪模块6对信号采集器5采集存储的信号进行降噪处理,尽可能滤除除有用频率以外的噪声频率成分;
⑧解调模块7对VMD迭代降噪模块6输的信号进行数字解调,输出基带信号。
2、一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制方法
①使用带通滤波器对带噪信号进行预处理,滤除部分噪声频率成分;
②使用VMD降噪算法对信号进行分解,VMD通过构造并求解一个约束变分问题,设置VMD分解层数为M,将噪声信号分解为M个中心频率不同的信号分量,约束变分方程表示为:
式中,{sk}={s1,s2,…,sM}表示VMD分解后的M个不同中心频率的信号分量,{ωk}={ω1,ω2,…,ωM}表示信号分量的中心频率。
引入二次惩罚项α和拉格朗日乘法因子λ,构造增广拉格朗日表达式,使约束性变分问题转化为非约束性变分问题。
利用交替方向乘子迭代算法对增广拉格朗日表达式进行求解,得到M个模态分量及其中心频率。
③将M个中心频率不同的信号分量进行相加,得到重构信号:
S=s1+s2+…+sM
式中,S表示重构信号,s1,s2,…,sM表示VMD分解之后的M个不同中心频率的信号分量;
④求重构信号与MFSK调制信号相关系数ρ。
⑤若重构信号与调制信号的相关系数大于指定的阈值,则输出重构信号,若重构信号与调制信号的相关系数小于指定的阈值,则对得到的重构信号再次进行VMD分解。
3、具体实现方式
1)系统
为了便于说明本发明方法的具体实施方式,采用频率调制方式为2FSK调制。
如图1所示,
调制模块1对基带信号进行2FSK调制,得到调制信号S2FSK;
调制信号S2FSK输入波形发生器2,将数字信号转换为电压信号;
波形发生器2输出的电压信号输入可见光发射模块3,将电压信号转换为可见光信号进行传输;
信号通过信道传输之后,可见光接收模块4接收可见光信号,将信号转换为电压信号;
信号采集器5对电压信号采集存储;
信号采集器5采集存储的信号输入到VMD迭代降噪模块6进行降噪处理,得到重构信号;
解调模块7对输出的重构信号进行2FSK解调,输出基带信号。
2)方法
如图2所示,
1使用带通滤波器对带噪信号进行预处理,滤除部分低频噪声频率成分和高频噪声频率成分;
②使用VMD降噪算法对信号进行分解,VMD通过构造并求解一个约束变分问题,设置VMD分解层数为2,将噪声信号分解为2个中心频率不同的信号分量,约束变分方程表示为:
式中,{sk}={s1,s2}表示VMD分解后的2个不同中心频率的信号分量,{ωk}={ω1,ω2}表示信号分量的中心频率。
引入二次惩罚项α和拉格朗日乘法因子λ,构造增广拉格朗日表达式,使约束性变分问题转化为非约束性变分问题。
利用交替方向乘子迭代算法对增广拉格朗日表达式进行求解,得到2个模态分量及其中心频率。
③将2个中心频率不同的信号分量进行相加,得到重构信号:
S=s1+s2
式中,S表示重构信号,s1,s2表示VMD分解之后的2个不同中心频率的信号分量;
④求重构信号与MFSK调制信号相关系数ρ。
⑤若重构信号与调制信号的相关系数大于指定的阈值,则输出重构信号,若重构信号与调制信号的相关系数小于指定的阈值,则对得到的重构信号再次进行VMD分解。
3、一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制方法的仿真实验结果以及降噪性能分析。
仿真实验参数设置如下:载波信号1频率为10MHz,载波信号2频率为20MHz,基带信号长度为4000,采样频率为500MHz,VMD分解层数设置为2,VMD惩罚因子设置为4000,相关系数阈值设置为0.87。
如图3所示,对基带信号进行2FSK调制,显示调制信号前10个比特的信息。
如图4所示,通过对调制信号S2FSK加高斯白噪声,模拟信号经过信道传输之后得到接收信号,此时时域图无法比较各个比特信息频率的大小。通过与第1次、第5次、第10次VMD分解后重构信号的时域图比较可得,随着迭代次数的增加,各个比特信息频率的大小越明显。
如图5所示,通过观察频域图比较可得,重构信号是以载波信号频率为中心频率的窄带信号。随着迭代次数的增加,重构信号带宽逐渐缩小,越来越接近信号的频谱。
如图6所示,不同信噪比下误码率随迭代次数的变化曲线。从图中可以看出,随着迭代次数的增加,不同信噪比下的噪声信号的误码率不断减小。当信噪比为-15dB,重构信号误码率降低了35.61%,当信噪比为-10dB时,重构信号误码率降低了64.03%。
如图7所示,信噪比为-10dB时,重构信号信噪比,相关系数,均方根误差随迭代次数变化曲线。从图中可以看出,随着迭代次数的增加,重构信号信噪比、相关系数不断提高,均方根误差不断降低。此时,重构信号信噪比改善15.4dB,相关系数由0.3提升到0.87,均方根误差由2.23降低到0.37,降噪效果明显。
仿真实验证明,一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统及其方法可以解决调制信号在传输过程中噪声干扰问题,能显著提高信噪比,降低误码率。
Claims (1)
1.一种适配频率调制的VMD迭代噪声抑制系统,其特征在于:
包括依次连通的信号源(0)、调制模块(1)、波形发生器(2)、可见光发射模块(3)、可见光接收模块(4)、信号采集器(5)、VMD迭代降噪模块(6)和解调模块(7);
交互结果是:
信号源(0)随机产生一段基带信号;
调制模块(1)对基带信号进行MFSK调制,得到调制信号;
调制信号输入波形发生器(2),将数字信号转换为电压信号;
波形发生器(2)输出的电压信号输入可见光发射模块(3),将电压信号转换为可见光信号进行传输;
信号通过信道传输之后,可见光接收模块(4)接收可见光信号,将信号转换为电压信号;
信号采集器(5)对电压信号采集存储;
信号采集器(5)采集存储的信号输入到VMD迭代降噪模块(6)进行降噪处理,得到重构信号;
解调模块(7)对输出的重构信号进行MFSK解调,输出基带信号;
所述的VMD迭代降噪模块(6)是一种将VMD降噪算法与频率调制相结合,并引入相关系数进行判决的模块,VMD迭代噪声抑制算法能够自适应地将噪声频率成分滤除,能有效地抑制频率调制信号噪声干扰问题;
VMD迭代噪声抑制方法是:
①使用带通滤波器对带噪信号进行预处理,滤除部分低频噪声和高频噪声;
②使用VMD降噪算法对信号进行分解,设置分解层数为M,得到M个中心频率不同的信号分量;
③将M个中心频率不同的信号分量进行相加,得到重构信号;
④求重构信号与调制信号的相关系数;
⑤若重构信号与调制信号的相关系数大于指定的阈值,则输出重构信号,若重构信号与调制信号的相关系数小于指定的阈值,则对得到的重构信号再次进行VMD分解。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2539573C1 (ru) * | 2013-10-03 | 2015-01-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Созвездие" | Способ адаптивного и согласованного подавления флуктуационных шумов и сосредоточенных помех и устройство для его реализации |
CN108494710A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-04 | 中南民族大学 | 基于bp神经网络的可见光通信mimo抗扰降噪方法 |
CN109977914A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-05 | 哈尔滨工业大学 | 基于vmd的自适应降噪方法 |
WO2021056727A1 (zh) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | 山东科技大学 | 一种基于变分模态分解和排列熵的联合降噪方法 |
CN112800863A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-14 | 吉林大学 | 用于通信信号调制模式识别的时频特征提取方法及系统 |
CN115146683A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-04 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种局部放电原始信号的噪声抑制方法及系统 |
-
2022
- 2022-12-23 CN CN202211665778.5A patent/CN115987731B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2539573C1 (ru) * | 2013-10-03 | 2015-01-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Созвездие" | Способ адаптивного и согласованного подавления флуктуационных шумов и сосредоточенных помех и устройство для его реализации |
CN108494710A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-04 | 中南民族大学 | 基于bp神经网络的可见光通信mimo抗扰降噪方法 |
CN109977914A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-05 | 哈尔滨工业大学 | 基于vmd的自适应降噪方法 |
WO2021056727A1 (zh) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | 山东科技大学 | 一种基于变分模态分解和排列熵的联合降噪方法 |
CN112800863A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-14 | 吉林大学 | 用于通信信号调制模式识别的时频特征提取方法及系统 |
CN115146683A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-04 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种局部放电原始信号的噪声抑制方法及系统 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Modeling analysis of vortex beams propagation through a merged atmospheric turbulence and aerosol medium;Ziwen Wu 1;《2021 19th International Conference on Optical Communications and Networks (ICOCN)》;20211019;全文 * |
基于VMD和小波阈值的水听器信号去噪方法;施晶;朱明;沈华;卞殷旭;崔珂;朱日宏;;传感技术学报;20200715(第07期);全文 * |
基于变模式分解和频谱特性的自适应降噪算法;陆振宇;赵为汉;何珏杉;李凯;;现代电子技术;20160815(第16期);全文 * |
杨春勇. 可见光MIMO通信中金字塔型接收机角度分集优化.《中南民族大学学报(自然科学版)》.2019,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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