在利用小波变换对脉冲星信号进行消噪时, 小波基、分解层的选取以及阈值函数的构建很大程度上决定了脉冲星导航的准确性。首先研究了小波基与小波分解系数之间的从属关系, 进而根据小波分解系数与原始信号的互相关大小来筛选合理的小波基和分解层。在对小波分解系数的研究中发现,噪声形成的小波系数随着分解层的增加而减小, 考虑到这个特点, 构建了一个基于分解层的阈值函数。实验结果表明, 相比于传统小波域消噪方法, 所提方法不仅能够准确地筛选出最优小波基和最佳分解层, 而且利用所构建的阈值函数进行消噪可以明显改善去噪后脉冲星信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差, 为脉冲星信号消噪提供了新思路。

在利用小波变换解决脉冲星含噪信号去噪问题时,阈值的选择及阈值函数的构建决定去噪效果的优劣。首先结合小波变换的性质分析噪声小波分解系数的分布特性,并结合软、硬阈值函数的构造特点构建了一种非线性的双参数阈值函数;通过粒子群算法优化参数大小以使阈值函数可自适应地改变位置和弯曲程度,进而得到良好的阈值函数去噪模型;在分析噪声小波分解系数随分解层变化特点的基础上,对统一阈值选取策略进行改进,引入梯度衰减因子构造一种基于各分解层噪声均方差的阈值选取方法。实验结果表明,相比于传统小波域消噪方法,本文方法可以明显改善X射线脉冲星含噪信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差,为X射线脉冲星信号去噪提供了新思路。