目前应用到随钻行业的信号传输通道，主要有两种泥浆脉冲传输与电磁波传输。在电磁信号通过地层传输时，它随着距离的增加，数据传输速率的提高和地层电阻的增加而衰减。电磁波传输方式能够以很高的速率传递信息，对钻井液的质量、泥浆泵流量和压力不均等要求不高，发送的信息不受钻井液充气的影响。但是，采用这种传输方式时信号在岩石中衰减严重，并且易受钻井设备和低电阻岩石的干扰。相比之下，泥浆脉冲传输方式的优点是对钻井工艺无特殊限制和要求，系统性能可靠，传输距离远，并且在传输过程中基本不受岩石的电学性质和周围的地质特性参数的影响，成为主要的随钻信号传输方式。

在泥浆脉冲信号传输过程中，混有多种多频率、强幅度噪声源。主要包括泥浆泵噪音、钻具机械振动噪音、螺杆带动钻头旋转与井壁撞击噪音、转盘旋转噪音等。根据对原始信号进行傅里叶变化，分析各种噪音源所在频率范围，设计了一种FIR低通滤波器，能够在井下复杂钻井环境下，从不固定的多频强噪声背景下提取出有用信号。

原始脉冲信号噪音分析

泥浆压力传感器能够将泥浆压力的物理变化转变为电压的变换，通过高速采集电路，将电压的变换数字化，送到计算机进行处理与分析。图1为原始泥浆脉冲信号，图2为泥浆脉冲信号局部放大图。

从图2中可以看出，脉冲编码是采用的是PLM码。在同步头脉冲与数据脉冲波形上面都叠加很高的毛刺，如果泵压不稳定或空气包氮气不足，毛刺会更大，有用信号将会被完全淹没，在这种情况下进行脉冲检测与识别时很困难的。采用数字信号的时域到频域的变换，可以分析主要噪音所在的频率范围，根据噪音频率可以设计出合适的滤波器，提取有用信号。图3为原始信号的FFT变换波形。从频域波形中可以看出，采用截止频率为1Hz的低通滤波器就可以将高频噪声滤除。

滤波器的设计

数字滤波器本质是按事先设计好的程序，将一组输入的数字序列通过一定的运算后转变为另一组输入的数字序列，从而改变信号的形式和内容，达到对信号的加工或滤波。按冲击响应长度分类，数字滤波器可以分为：IIR与FIR 两种滤波器。按频带分类可以分为：低通、高通、带通、带阻滤波器。

本文介绍的FIR低通滤波器，是一个分节的延时线，每一节的输出加权累加，得到滤波器的输出。系统的冲激响应为hd（n）为已知，则系统的输入/输出关系为：

y(n)=x(n)hd(n) （1）

将系统冲击响应通过加窗截断后系统传递函数变为：

h(n)= hd(n)Wn(n) （2）

由式（1）与式（2）可得：

y(n)=x(n)h(n) （3）

hd(n)为理想滤波器的系数，h(n)为FIR滤波器的系数。将y(n)=x(n)h(n)，Z变化后FIR滤波器传递函数变为：

                      （4）

滤波器的系数是N个单位冲激响应h(n)，它可以由MTALAB的FDATOOL工具箱计算得到，其数值是固定的。在滤波器的实现过程中，首先将N个滤波器系数保存到内存变量中。长度为N，初始化存入h(0)、h(1)、h(2)、h(N-1)。数据X(n)是不断变换的，每一次新的数据输入后，原来的每一个数据都要移位，同时放弃最早的数据，空出新的存储位置给新的数据。

根据原始信号的分析，使用Matlab的FDAtool工具可以很方便的设计FIR滤波器。使用File菜单中的export选项，可以把滤波器的系数输出到Matlab的工作空间中。滤波器采样频率Fs=16Hz，通带截止频率Fp=0.5Hz，采用Kaiser window FIR方法设计的滤波器如图4所示。

将原始泥浆脉冲数据送到滤波器进行计算，滤波结果见图5所示。可以看到数据脉冲信号的毛刺已经被剔除。经过滤波后得到了光滑的脉冲信号波形。

对图5的滤波后波形数据在次进行FFT变换，分析信号所在频率分布。如图6所示，可以看出滤波器截止频率以外的高频噪音都被很好地滤除。

低频扰动排除算法

将上述滤波器应用到LWD解码软件中，由于泥浆通道可以等效为一个一阶滤波器，在脉冲阀打开时间较长时，这段时间等效为一阶滤波器的电容放电，它会引起一个小脉冲扰动，解码软件可能将放电后的干扰认为是脉冲信号，而丢失了真正的脉冲信号。为了去掉由于放电后的这种扰动，本文中设计了一种简单实用的算法。 

在解码程序中，加入脉冲的最大值判断，解码软件可以将脉冲间隔较长的放电后的扰动排除掉。程序执行过程是，在每个数据的固定槽数内，先按照上升沿的高度排序，如果上升沿个数高于所需脉冲个数，将最后两个上升沿进行对比，对比峰峰值大小，排除峰值小的那个上升沿。

由上文可知，在LWD解码软件中，采用FIR低通滤波器与低频扰动排除算法的结合，可以将泥浆通道内的各种高频噪音以及低频扰动去掉，有助于提高脉冲解码率，解码稳定可靠，满足施工现场的要求。