基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及电子信息技术领域，特别设及一种基于=分岔决策树的极低频信号检 测与速度估计装置。
【背景技术】
[0002] 在管道检测工业中，通常采用极低频磁信号的发射与接收系统实现管内机器人的 管外跟踪。基于极低频磁信号的管外跟踪原理是通过安装在管道机器人上的磁管道机器人 在发射线圈上激励出极低频磁信号，当机器人通过放置在地表的接收机下方时，接收机首 先对感应线圈上的输出信号进行窄带滤波与放大得到调理后的接收信号，其次根据调理后 的接收信号实时判定是否有管道机器人通过，同时估计管道机器人的移动速度、接收信号 f目噪比等关键f目息。
[0003] 其中，调理后的接收信号沿管道平行方向上的强度最大，其包络呈明显的单峰对 称性。为提升油气的输送效率，目前普遍采用加压提速措施。随着油气管道传输速率的不 断提升，装在管道机器人上的磁管道机器人移动速度也不断提高，例如从原来的2m/s-5m/s 提高到5m/s-15m/s，导致接收信号的持续时间缩短，信号包络的波峰宽度变窄，呈现明显的 瞬态性，并且为提升油气的输送总量，新建管道普遍采用大管径、厚壁厚的铁磁性管道，导 致信号穿越管道及掩埋介质过程中受到更大的传输衰减，同时为保证运行时长，磁管道机 器人的发射功率有限，因此接收信号为含噪的微弱信号。因此，上述跟踪与在线监测问题归 结为地面上的接收机对管道内磁管道机器人发出的极低频磁信号进行实时处理问题，其本 质是对窄带噪声中含有未知参数的瞬态微弱确定性信号进行实时估计与检测。
[0004]目前现有技术的缺点是；现有的极低频跟踪系统的接收机主要基于信号的幅值与 持续时间进行检测，其在实际应用中，经常会出现误报和漏报，且无法检测快速移动的管道 机器人，也无法实现关键参数的在线监测功能，无法满足管道机器人的实时、在线跟踪与监 测要求，因此有待改进。
【发明内容】
[0005] 本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
[0006] 为此，本发明的目的在于提出一种基于=分岔决策树的极低频信号检测与速度估 计装置，该装置可W实现极低频瞬态微弱信号的实时跟踪与关键参数的在线监测，结构简 单。
[0007] 为达到上述目的，本发明实施例提出了一种基于S分岔决策树的极低频信号检测 与速度估计装置，包括；模型构建模块，用于根据于Morlet小波包络建立信号模型，W通过 所述信号模型将极低频信号的瞬态特性W包络衰减速率表示；结构建立模块，用于根据所 述包络衰减速率建立具有迭代特征的=分岔拓扑结构；决策方法生成模块，用于根据所述 拓扑结构和所述最小二乘准则生成决策方法；信号能量估计模块，用于根据所述决策方法 得到所述极低频信号的能量估计量；停止条件生成模块，用于根据信号相似度生成迭代停 止条件，w确定所述=分岔决策树的迭代停止时刻，其中，所述信号相似度由所述能量估计 量和接收信号能量之比得到；估计模块，用于根据所述信号模型、所述=分岔决策树拓扑结 构、所述决策方法和所述迭代停止条件生成极低频信号源的移动速度和接收信噪比的估计 方法，W对所述极低频信号进行参数估计；W及检测模块，用于根据所述信号模型、所述= 分岔决策树拓扑结构、所述决策方法、所述迭代停止条件和所述能量估计量获取检测统计 量，W对所述极低频信号进行信号检测。
[0008] 根据本发明实施例提出的基于=分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置， 通过S分岔决策树包括基于Morlet小波包络的信号模型、S分岔拓扑结构、快速决策算法 和迭代停止条件，W在Morlet小波包络信号模型中，采用包络衰减速率表征极低频信号的 瞬态特性，并根据包络衰减速率建立具有迭代特征的=分岔拓扑结构，从而实时捜索和估 计系统关键参数，并提取被噪声淹没的微弱信号，并实时估计出极低频信号源的移动速度， 迭代过程由基于最小二乘准则的快速决策算法进行，最后由基于信号相似度的迭代停止条 件决定的=分岔决策树的迭代停止时刻，具有迭代计算量少，收敛速度快、估计的关键参数 准确且有效，提取微弱信号能力强等优点，提高了对极低频信号的估计性能和检测性能，提 高了估计的精确度，保证检测的实时性，从而实现极低频瞬态微弱信号的实时跟踪与关键 参数的在线监测。
[0009] 另外，根据本发明上述实施例的基于=分岔决策树的极低频信号检测与速度估计 装置还可W具有如下附加的技术特征：
[0010] 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述信号模型为：
[0011]
【主权项】
1. 一种基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特征在于，包括： 模型构建模块，用于根据于Morlet小波包络建立信号模型，以通过所述信号模型将极 低频信号的瞬态特性以包络衰减速率表示； 结构建立模块，用于根据所述包络衰减速率建立具有迭代特征的三分岔拓扑结构； 决策方法生成模块，用于根据所述拓扑结构和所述最小二乘准则生成决策方法； 信号能量估计模块，用于根据所述决策方法得到所述极低频信号的能量估计量； 停止条件生成模块，用于根据信号相似度生成迭代停止条件，以确定所述三分岔决策 树的迭代停止时刻，其中，所述信号相似度由所述能量估计量和接收信号能量之比得到； 估计模块，用于根据所述信号模型、所述三分岔决策树拓扑结构、所述决策方法和所述 迭代停止条件生成极低频信号源的移动速度和接收信噪比的估计方法，以对所述极低频信 号进行参数估计；以及 检测模块，用于根据所述信号模型、所述三分岔决策树拓扑结构、所述决策方法、所述 迭代停止条件和所述能量估计量获取检测统计量，以对所述极低频信号进行信号检测。
2. 根据权利要求1所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，所述信号模型为：
其中，η为正弦函数的窗口变量，COtl为信号的角频率，f ^为信号频率，f s为采样频率，A 为信号包络的幅值，β为信号主瓣波形的包络衰减速率，N为采样窗口长度，％为初相位。
3. 根据权利要求2所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，还包括： 观测矩阵建立模块，在对于所述接收信号采用所述最小二乘准则使误差函数最小时， 用于建立观测矩阵，以降低所述能量估计量与所述接收信号能量之间误差。
4. 根据权利要求3所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，所述观测矩阵为：
在对于所述接收信号采用所述最小二乘准则使误差函数最小时，等效于以下公式最 大，所述公式为：
5. 根据权利要求1所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，对所述三分岔拓扑结构中的每一个节点采用根据最小二乘准则的决策方法计算所 述能量估计量，并以三个子节点信号相似度中最大值的节点为决策方向。
6. 根据权利要求4所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，所述接收信噪比的估计公式为：
其中，6为输入信号中同频窄带噪声的方差。
7. 根据权利要求6所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，所述检测模块还用于根据所述能量估计量建立检测判决的假设检验问题。
8. 根据权利要求7所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，所述假设检验问题为：
其中，f为判决门限，户为能量估计值。
9. 根据权利要求8所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其特 征在于，当#大于等于f时，判决信号存在，假设H 1成立；反之判决信号不存在，假设H ^成 立。
10. 根据权利要求1所述的基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，其 特征在于，所述结构建立模块还用于将所述包络衰减速率进行三等分处理。
【专利摘要】本发明公开了一种基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置，包括：模型构建模块，建立信号模型；结构建立模块，建立具三分岔拓扑结构；决策方法生成模块，生成决策方法；信号能量估计模块，得到极低频信号的能量估计量；停止条件生成模块，生成迭代停止条件；估计模块，对极低频信号进行参数估计；检测模块，对极低频信号进行信号检测。本发明实施例的装置可以提高对极低频信号的估计性能和检测性能，提高估计的精确度，保证检测的实时性，从而实现极低频瞬态微弱信号的实时跟踪与关键参数的在线监测。
【IPC分类】G06F17-50
【公开号】CN104866661
【申请号】CN201510247062
【发明人】郭静波, 朴冠宇
【申请人】清华大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年5月14日