快速稳定滤波算法优化煤矿井下电磁无线随钻测量信号

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。