快速稳定滤波算法优化煤矿井下电磁无线随钻测量信号
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更新于2024-09-12
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本研究聚焦于煤矿井下的电磁无线随钻测量(EMMWD)信号处理问题,特别是在复杂环境中有效滤除干扰以提取微弱信号。传统的方法,如自适应滤波最小均方算法和递推最小二乘算法,在处理井下非稳态电气干扰及工频及其2倍频、3倍频干扰时,存在收敛速度慢和运算时间较长的问题。为解决这些问题,作者提出了一种稳定快速横向递归最小二乘(SFT-RLS)算法。
SFT-RLS算法是对RLS算法的改进,它通过采用4个并行滤波器结构,显著降低了运算时间,同时利用加权最小二乘误差进行反馈,增强了算法的稳定性。在仿真试验中,SFT-RLS表现出优秀的性能,对于采样率为1kHz的EM-MWD信号,平均每次迭代运行时间仅为156.98μs,这意味着算法能够实现实时的自适应滤波,且具有快速稳定的收敛特性。
在信号处理能力上,SFT-RLS能够有效地抑制信号与干扰之间的比率高达-115dB的非稳态电气干扰,这对于信号的质量至关重要。此外,该算法还能实时滤除工频及其谐波干扰,准确提取出频率为6.25Hz的时间脉冲位置调制的EM-MWD信号波形,这对于正确解码和解读这些信号提供了关键的支持。
这项研究针对煤矿井下特定环境下的EMMWD信号传输问题,提出了一种高效、稳定的信号滤波解决方案,这不仅有助于提升数据采集的准确性和实时性,还对煤矿井下的通信和监控系统有着重要的实际应用价值。通过SFT-RLS算法,可以确保在极端条件下EM-MWD系统的正常工作,从而保障了矿井作业的安全和效率。
2020-07-06 上传
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