超寬帶信號穿透特性在礦井下應急救援的應用研究

　　《超寬帶信號穿透特性在礦井下應急救援的應用研究》著重對超寬帶信號的穿透探測、精確定位和穿透成像等進行研究，按照礦井下防爆和本安要求，選用不同頻率和功率的超寬帶信號進行測試，確定適合礦井下功率和頻率的超寬帶信號。主要包括以下幾個內容。一是總結現(xiàn)在常用的幾種穿透探測信號之間的優(yōu)缺點，分析了超寬帶信號應用于礦井下穿透塌方障礙物的優(yōu)勢；從超寬帶信號的定義出發(fā)，介紹常見的幾種信號波形——沖激脈沖信號、線性調頻信號、步進變頻信號和噪聲信號；給出了適用于礦井下的超寬帶單脈沖波形，研究信號發(fā)射功率、信號傳送速度與通信系統(tǒng)的信號傳送距離之間的關系?？紤]到礦井巷道的特殊環(huán)境，計算信號在傳播過程中產生的損耗時使用混合模型。通過論述分析，選取硬件電路易于產生的一階高斯脈沖作為窄脈沖信號。二是研究了超寬帶在煤礦井下精確定位。分析井下基于AOA測距、基于RSS測距和基于TOA/TDOA測距等超寬帶無線測距定位技術的優(yōu)缺點；介紹有線信標節(jié)點同一授時定位方案、信標節(jié)點差分定位方案和變頻轉發(fā)估計定位方案等井下精確定位方案；最后結合泰勒（Taylor）和Chan氏算法的討論，提出井下非視距條件下超寬帶定位改進算法且進行仿真分析。三是分析了煤礦井下超寬帶信號的穿透特性。從超寬帶信號應用于礦井下進行穿透探測的基本原理出發(fā)，分析研究塌方體的主要構成介質——石塊和混凝土的相對介電常數(shù)，構建理想化塌方體介質；然后通過超寬帶信號的穿透性能構建目標散射點模型和目標回波模型；最后根據礦井塌方的實際情形選取實孔徑陣列。同時基于平面電磁波理論，分別研究在極化方向、入射角和損耗角正切不同的情況下，巖石、混凝土及其他復雜塌方體介質對各種頻率超寬帶電磁波的衰減特性。四是研究了超寬帶信號穿透雙層塌方體的衰減特性。通過仿真分析，可知超寬帶信號在經過雙層塌方體后其波形的振幅會衰減，塌方體厚度越大，穿透波的時延越大。隨著信號穿透塌方體的層數(shù)增加，反射波中峰值信號的振幅越小，信號波動越頻繁，這加大了提取目標信號的難度。另外，在信號的反射波中可以發(fā)現(xiàn)，反射波的峰值信號可以表示塌方的層數(shù)、反映塌方的嚴重程度。同時，根據井下的復雜環(huán)境提出一種適用于井下的經驗模態(tài)分解和小波閾值濾波相結合去除直達波的方法。通過與經驗模態(tài)分解法進行仿真對比，得出經驗模態(tài)分解和自適應的小波閾值濾波相結合的方法，可有效去除回波信號的直達波，充分保留信號的局部特征，極大地提高了獲取目標信號的可行性和準確性。五是研究了煤礦井下超寬帶信號穿透塌方體生命特征檢測方法。超寬帶信號在礦井下穿透傳播過程中，由于受到各種不同電磁特性介質的影響，導致有用的回波信號受到諧波干擾而難以分離。針對井下超寬帶信號雜波具有不平穩(wěn)性的特點，采用基于SVD與EMD聯(lián)合算法，建立礦井下超寬帶信號的傳播過程模型。采用SVD方法濾除雜波分量，檢測塌方體下生命信號，應用經驗模態(tài)分解算法將回波信號分解為若干IMF分量，并在時域上分析生命特性曲線，在信干比高的情況下分開呼吸與心跳信號。實驗仿真結果表明，該算法可以估計塌方體后生命體的距離信息，同時重構目標生命體呼吸、心跳的時頻波形信息，因此適用于塌方體下的非接觸式生命檢測。六是研究了煤礦井下超寬帶回波信號的雜波抑制方法。從礦井下塌方背景環(huán)境出發(fā)，分析礦井下雜波出現(xiàn)的原因；然后結合礦井下雜波起伏劇烈的情況，分析幾種傳統(tǒng)波譜分析方法的優(yōu)點和缺點，提出基于EMD和ICA-R的方法，并對ICA-R方法進行改進，改進的方法解決了井下因雜波起伏劇烈導致目標信號分離困難的問題。同時，針對巷道壁和塌方體引起的多徑效應問題，從回波信號的數(shù)學模型出發(fā)，分析超寬帶回波信號中的塌方體雜波在井下穿透傳播過程中具有變化緩慢及目標信號變化較大的特點，據此，提出一種基于PCA和SaS結合的雜波抑制算法。在仿真和實驗中，所提的聯(lián)合方法表現(xiàn)出對塌方體雜波良好的抑制能力。七是研究了煤礦井下超寬帶信號穿透塌方體成像算法。首先，針對礦井巷道狹長障礙物電磁參數(shù)未知的問題，在傳統(tǒng)的信號傳播理論模型基礎上，該書采用Ray-tracing技術對超寬帶信號在井下的穿透傳播過程進行時域模擬分析，最后通過SVM算法對回波樣本數(shù)據進行訓練得到一個分類器，對于任意的輸入信號都可以直接計算出對應目標信號的物理信息。該算法避免了計算井下復雜塌方體的電磁參數(shù)，解決超寬帶信號在井下傳播時的非線性和病態(tài)性。仿真結果表明，采用Ray-tracing與SVM結合的算法可以很好地對塌方體未知情形下隱藏目標的基本類別進行區(qū)分。

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