分形噪声中磁异信号的自适应检测算法

"磁异信号自适应检测算法 (2014年) 是一种结合了自适应噪声抵消器和自适应AR白化滤波器的检测方法，旨在解决在分形噪声1/fα背景中识别磁异信号的挑战。该算法首先通过自适应噪声抵消器提升磁异信号的信噪比，然后使用自适应AR白化滤波器对信号进行白化处理，以优化OBF检测算法的性能。在α值接近0的情况下，改进的OBF检测算法表现出优于未经白化处理的OBF检测算法的处理增益。该研究发表于2014年7月的《传感技术学报》第27卷第7期，由陈敏和潘忠明等人撰写。" 在分形噪声环境下的磁异信号检测是信号处理领域的一个重要课题，尤其是对于地球物理探测、磁性材料检测等应用。1/fα噪声是一种常见的自然现象，其功率谱密度随着频率的降低而按1/fα的幂律衰减，这种噪声在许多实际系统中都会遇到，如电子设备、生物系统以及地质结构等。传统的基于正交基函数（OBF）的检测算法在1/fα噪声下性能下降，因为固定AR（自回归）白化滤波器无法有效白化这种噪声。 本文提出的改进算法主要包含两个步骤：第一步，采用自适应噪声抵消器来预处理原始信号，这有助于去除大部分的1/fα噪声，从而提升磁异信号的信噪比。噪声抵消器通常通过估计并反向生成噪声，以此减少信号中的噪声成分。第二步，经过预处理后的信号被输入到自适应AR白化滤波器，这个滤波器能够动态调整参数以适应信号特性和噪声特性，使得噪声更加“白色”，即各频率成分的功率相等，这样有利于后续的信号检测。 OBF检测算法的核心是匹配滤波器，它们基于检测到的磁异信号的正交基函数构建。通过将白化后的信号通过这些匹配滤波器，可以增强磁异信号的特征，从而提高检测的准确性和灵敏度。改进后的算法在模拟数据和实际测量数据上的验证表明，特别是在α值接近0（即噪声更接近粉色噪声的情况）时，改进的算法在处理增益上优于传统的OBF检测算法。 这一研究对于提高磁异信号检测的效率和准确性具有重要意义，对于在复杂噪声环境中的信号处理和分析提供了新的思路。同时，这种自适应的方法也具有较强的通用性，可能适用于其他类似的信号检测问题。