基于电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究

摘要：运行电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究。应用小波分析变换电缆网时域反射信号的奇异点进行检测与预处理误差较大，采用小波分析的反射波消噪技术提出一种小波分析最优分解层数的自适应确定函数算法。

Abstract:This paper makes a research on technology of time domain reflected signal detection and pretreatment based on cable system. The error is large using wavelet transform to analyze singularities of time domain reflected signal of cable system and conduct detection and pre-treatment. The article puts forward self-adaptive certain function algorithm based on the optimal decomposition level of wavelet transformation using reflected wave de-noising technology of wavelet analysis.

关键词:电缆网预测长；非线性误差；波速特性

Key words: predictive length of cable nets；nonlinear error；characteristics of wave velocity

中图分类号：TM7 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）23-0150-01

0引言

运行实际电缆网预测量系统[1]中提取反射信号，都不可避免的受到噪声的问题，这些噪声电缆网有用信号的提取和检测产生电磁滤波干扰。在不降低信号分辨率的基础上，降低信号中的噪声从而提取出有用信号，具有重要意义。电缆网基于小波分析分析的反射波消噪技术进行正确识别和检测电缆网时域反射信号是决定电缆网时域反射在电缆网预测长系统预测量精度的关键。

1小波分析分析反射波消噪技术原理

小波分析变换具有频带预测分析信号的能力，在每一尺度下信号的小波分析变换等于电缆网中心频率的波群进行预处理分析。采用小波分析模极大值法处理电缆网时域反射信号时，反射滤波之前到达时间由行波中被分析频带信号强度最大的位置确定，而行波传播速度被分析频带的中心频率及线路结构参数所决定，由于实际电缆网时域反射信号的预测量过程中总会引入噪声，因此检测到预测信号的小波分析变换值也是由原始信号的小波分析变换值和噪声的小波分析变换值叠加而成。

2小波分析阈值去噪技术

2.1 阈值消噪技术原理小波分析阈值去噪法的主要结合小波分析变换具有很强的数据去相关性，能够使信号的能量在小波分析域中集中于少量大的小波分析系数，而信号的小波分析系数的幅值多大于噪声的小波分析系数的幅值，于是采用阈值的办法把信号的小波分析系数保留，而使大部分噪声的小波分析系数减少为零。小波分析阈值去噪法的具有噪信号在各尺度上进行小波分析分解，保留大尺度低分辨率下的全部小波分析系数，可以设定一个适合的阈值，该幅值低于阈值的小波分析系数全部置零，高于该阈值的小波分析系数或完整保留，或收缩预处理，从而得到估计小波分析系数。

2.2 小波分析基函数的识别基于小波分析函数的选择会电缆网降噪效果产生一定的影响，因此，降噪的第一步就是选择适合的基小波分析。电缆网如何选取最佳的小波分析基函数，目前还没有一个理论标准，一般原则是依照小波分析基函数的属性、被检信号的特征和所做分析的具体要求而定。由于当信号所含波形和所选取的小波分析基函数形状相近时，信号中所包含的与小波分析基函数波形相近部分的信号特征将被放大，而波形包络模型常用高斯近似描述，因此所选取的小波分析基在波形上应是电缆网称或近似电缆网称。

2.3 小波分析最优分解层数自适应确定算法通过前面的分析可知，为有效的达到滤除噪声和保留高频信息的目的，不但要选取适当的小波分析和适当的阈值，确定最佳的分解层数也是小波分析降噪算法的关键。小波分析分解层数的确定存在以下问题:①小波分析分析的分解层数与采样频率之间存在确定的电缆网关联系，不同的采样频率将导致相同分解层上信号的频率段不同；②当用小波分析分析信号时，每一尺度下的信号小波分析变换相当于电缆网中心频率已知的波群进行预处理，随着分析尺度的变化，所分析的信号的中心频率和频带范围也发生变化。

目前最优分解层数[3]的选择一般是根据经验得到的，但这样得到的只能是固定值，难以使算法在不同噪声环境下都获得最优的降噪效果。当分解层数过多时，会造成有用信号信息的丢失，反而使信噪比下降，而且计算工作量也大为增加;当分解层数过少时，则难以区分信号与噪声。目前主要采用白噪声检验确定最优分解层数的方法，采用信噪比为度量，构造目标函数确定最优分解层数的方法，基于小波分析系数的奇异谱分析确定最优分解层数的方法。电缆网基于信噪比为度量确定最优分解层数的方法进行了改进，构造了一种新的用于指示最优分解尺度的判断函数，提出了一种小波分析最优分解层数的自适应确定算法。

2.4 小波分析分解层数的自适应确定算法基于小波分析变换的信号多分辨分析是利用两组滤波器系数｛cs，m｝和｛ds，m｝，将被预测信号x（t）分解为近似分量和细节分量。若采样频率为f，k为分解层数，则被预测信号的近似分量是经过滤波器｛cs，m｝作用后的频率介于［0，f/2k］的分量，细节部分则是经过滤波器｛ds，m｝作用后的频率介于［f/2k，f/2k-1］的分量。连续电缆网预测信号的近似分量进行小波分析分解，可得到频率介于［0，f/2k+1］范围的近似分量和频率介于［f/2k+1，f/2k］范围的细节分量。可见，当采样频率一定时，随分解层数而变化，所分析的预测信号中的频带范围发生改变。

3小波分析的反射波波前识别算法

由于小波分析变换具有很强的数据去相关性，能够使信号的能量在小波分析域中集中于少量大的小波分析系数，而噪声却分布在整个小波分析域，电缆网应大量数值小的小波分析系数[2]。经小波分析分解后，信号的小波分析系数的幅值多大于噪声的小波分析系数的幅值。阈值法通过设定阈值的办法把信号的小波分析系数保留，而使大部分噪声的小波分析系数减少为零。在有些情况下，采用阈值法去噪后还残留一些能量较大的噪声或干扰脉冲，其小波分析系数大于所设定的阈值，这给后面通过小波分析变换寻找奇异点带来了困难。由于小波分析变换具有在电缆网时域和频域表征信号局部特性等性质，适合检预测电缆网时域反射信号反射波波前到达时刻。

4结束语

通过电缆网被预测信号和白噪声的小波分析多尺度分解信号的分析，研究了被预测信号和白噪声在不同尺度上的变化规律，理论阐述和电缆网比分析，进一步突出了小波分析消噪算法简便、易于实现的优点，提出了一种小波分析最优分解层数的自适应确定算法，该算法能够自适应的选择最优分解层数以达到最优的消噪效果。

参考文献:

[1]郝宏.称重法检验以长度标注净含量商品的不确定度分析.中国计量.

[2]徐丙垠，李胜祥，陈宗军.通信电缆网线路障碍预测试技术.北京邮电大学出版社.

[3]彭魁.利用交流电桥预测量同轴电缆网断点的研究.辽宁大学学报（自然科学版）.