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    基于噪聲抑制門的兩級(jí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法

    2021-04-06 02:17:20蔡昱明王易川程玉勝
    電子與信息學(xué)報(bào) 2021年3期
    關(guān)鍵詞:線譜海試信噪比

    馬 凱 蔡昱明 王易川 程玉勝

    ①(海軍潛艇學(xué)院 青島 266000)

    ②(91001部隊(duì) 北京 100036)

    1 引言

    隨著艦船輻射噪聲[1]的降低,從強(qiáng)海洋背景噪聲中檢測(cè)出弱的線譜[2]信號(hào),是近年來水聲信號(hào)處理[3]領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。常用的聲吶線譜檢測(cè)[4–8]方法大都采用傅里葉變換處理方法,但該方法在低信噪比下線譜檢測(cè)能力較差。1960年,Widrow和Hoff提出了最小均方誤差(LMS)算法,因其計(jì)算量小且容易實(shí)現(xiàn)而得到廣泛關(guān)注[9–14],并用于自適應(yīng)濾波[15,16]、自適應(yīng)線譜增強(qiáng)等各個(gè)方面。自適應(yīng)線譜增強(qiáng)[17–23](ALE)算法,可以有效抑制噪聲,增強(qiáng)線譜,適合于強(qiáng)噪聲背景下的信號(hào)檢測(cè)。但其性能隨著信噪比的降低急劇下降,針對(duì)此問題本文提出基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法,可有效地提高其在低信噪比下的性能。

    2 基于噪聲抑制門的降噪預(yù)處理

    假設(shè)淹沒在隨機(jī)噪聲中的CW(Continuous Wave)信號(hào)可表示為

    圖1 Rn(t)

    圖4為常規(guī)FFT方法得到的頻譜圖與經(jīng)過噪聲抑制門處理后的頻譜圖的對(duì)比,信號(hào)經(jīng)過FFT處理后信噪比為2.6 dB,經(jīng)過噪聲抑制門處理后信噪比為12.2 dB,噪聲能量得到明顯抑制,信噪比提高了大約9.6 dB。

    3 2級(jí)ALE算法

    3.1 ALE算法原理

    ALE算法是寬帶噪聲背景下檢測(cè)單頻信號(hào)或窄帶信號(hào)的自適應(yīng)譜估計(jì)技術(shù),它不需要獨(dú)立的參考信號(hào),廣泛應(yīng)用于線譜檢測(cè)、窄帶檢測(cè)等領(lǐng)域。

    圖5為自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器的原理框圖,圖中x(k)為 輸入信號(hào),s (k)為 單頻或窄帶信號(hào),n (k)為高斯白噪聲,則ALE的計(jì)算公式為

    圖2 Rs(t)

    圖3 噪聲抑制門示意圖

    ALE算法在信噪比較高時(shí)效果較好,但當(dāng)信號(hào)的信噪比較低時(shí),算法性能下降較為嚴(yán)重,基于此,本文提出2級(jí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法。

    3.2 2級(jí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器原理

    2級(jí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器是在1級(jí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器的基礎(chǔ)上,結(jié)合頻域自適應(yīng)LMS算法,將輸出信號(hào)y (k)與 誤差信號(hào)e (k)的頻譜作為第2級(jí)自適應(yīng)LMS算法的輸入,原理如圖6所示。輸入信號(hào) x(k)經(jīng)過1級(jí)ALE后得到線譜增強(qiáng)后的信號(hào)y (k)和誤差信號(hào)e(k), 此時(shí)誤差信號(hào)e (k)中基本為噪聲分量,不含有信號(hào)分量。將誤差信號(hào) e(k)的傅里葉變換作為參考信號(hào),信號(hào)y (k)的傅里葉變換作為期望信號(hào),輸入到第2級(jí)自適應(yīng)LMS算法中,則最后得到的輸出信號(hào)即為經(jīng)過2級(jí)自適應(yīng)LMS算法增強(qiáng)線譜后的信號(hào)。

    圖4 2種方法頻譜圖對(duì)比

    圖5 ALE原理框圖

    圖6 2級(jí)ALE原理框圖

    則第2級(jí)自適應(yīng)LMS算法的計(jì)算公式為

    3.3 計(jì)算機(jī)仿真及海試數(shù)據(jù)處理

    3.3.1 計(jì)算機(jī)仿真

    輸入信號(hào)為單頻信號(hào)加高斯白噪聲信號(hào),信號(hào)頻率為300 Hz,采樣頻率為1000 Hz,信號(hào)長(zhǎng)度為10 s,信噪比為–19 dB。現(xiàn)定義局部信噪比:SNR=S/N, S 為線譜的能量, N為背景干擾的平均能量,以此來作為評(píng)價(jià)算法性能的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。

    圖7為3種算法的頻譜圖,其中圖7(a)為原始信號(hào)頻譜圖,從圖中可以看出此時(shí)線譜能量較弱,背景干擾較強(qiáng),信噪比為2.3 dB;圖7(b)為經(jīng)過1級(jí)ALE算法處理后的結(jié)果,從圖中可看出,此時(shí)線譜能量相對(duì)加強(qiáng),但由于信噪比較低,算法性能不是很好,信噪比為7.5 dB;圖7(c)為經(jīng)過2級(jí)自適應(yīng)LMS算法處理后的結(jié)果,從圖中可以看出線譜能量較強(qiáng),背景較為干凈,效果較好,信噪比為18.5 dB,相較于1級(jí)ALE算法,信噪比提高了11 dB。

    下面驗(yàn)證算法在更低信噪比下的性能,將上述仿真條件中的信噪比改為–22 dB,其余不變。圖8為更低信噪比下3種算法的頻譜圖,從圖中可以看出,信號(hào)基本淹沒在噪聲背景中,經(jīng)過1級(jí)ALE算法和2級(jí)ALE算法處理后,背景噪聲能量都有所降低,信噪比分別為0.4 dB, 3.8 dB和6.5 dB,但兩者性能都不是很好。

    3.3.2 海試數(shù)據(jù)處理

    圖9(a)為原始信號(hào)的頻譜圖,線譜的頻率分別為98 Hz, 124 Hz和257 Hz,除98 Hz線譜能量較強(qiáng)外,其他線譜信號(hào)能量較弱。圖9(b)為經(jīng)過1級(jí)ALE算法處理后的信號(hào)的頻譜圖,信號(hào)能量有所加強(qiáng),線譜較為明顯。圖9(c)為經(jīng)過2級(jí)ALE算法處理后的頻譜圖,此時(shí)背景較為干凈,線譜能量較強(qiáng)。

    圖7 3種算法的頻譜圖

    圖8 更低信噪比下3種算法的頻譜圖

    圖9 3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    為更直觀地比較算法的性能,現(xiàn)對(duì)3種算法的頻譜圖沿時(shí)間軸做切片,提取某個(gè)時(shí)刻的頻譜圖作比較,并重新定義局部信噪比為: SNRi=Si/Ni,其中, Si為 某根線譜能量,Ni為以此線譜為中心的40個(gè)頻點(diǎn)的能量的均值。

    圖10為某一時(shí)刻3種算法的頻譜圖比較。從圖中看出,經(jīng)過1級(jí)ALE算法和2級(jí)ALE算法處理后,線譜能量得到增強(qiáng),噪聲能量得到抑制,其中2級(jí)ALE算法優(yōu)于1級(jí)ALE算法。

    表1是3種算法的各線譜的信噪比的比較,可以看出,2級(jí)ALE算法相較于1級(jí)ALE算法,3根線譜的信噪比分別提高了0.8 dB, 1.4 dB, 0.4 dB。

    通過仿真和海試數(shù)據(jù)處理可以看出,本文提出的2級(jí)ALE算法相較于1級(jí)ALE算法性能有較大提升,但當(dāng)線譜能量較弱時(shí),提升不明顯,針對(duì)此問題,本文提出基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法。

    4 基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法

    考慮將噪聲抑制門和2級(jí)ALE算法結(jié)合起來,提出一種基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法以提升算法的性能。下面通過仿真和海試數(shù)據(jù)處理加以驗(yàn)證。

    4.1 算法處理流程

    圖11為本文提出的基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法處理流程,過程如下:

    (1) 對(duì)接收信號(hào)s 進(jìn)行相關(guān)處理,并將其通過噪聲抑制門,得到處理后的信號(hào) X;

    (2) 將處理后的信號(hào) X及其延時(shí)信號(hào)輸入到1級(jí)ALE算法中,得到輸出信號(hào)y 及誤差信號(hào)e;

    (3) 對(duì)信號(hào)y 及誤差信號(hào)e 進(jìn)行傅里葉變換得到信號(hào) Y及誤差信號(hào)E ;

    (4) 將信號(hào) Y及誤差信號(hào) E輸入到2級(jí)ALE算法中 ,得到最終所需的信號(hào)頻譜Y1。

    4.2 計(jì)算機(jī)仿真

    仿真條件同上,輸入信號(hào)為單頻信號(hào)加高斯白噪聲信號(hào),信號(hào)頻率為300 Hz,采樣頻率為1000 Hz,信號(hào)長(zhǎng)度為10 s,為驗(yàn)證算法在低信噪比下的性能,將信噪比設(shè)為–22 dB。

    圖12為3種算法的對(duì)比圖,從圖中可以看出,在原始頻譜圖中,300 Hz的線譜被淹沒在噪聲背景中,此時(shí)的信噪比為0.9 dB。經(jīng)2級(jí)ALE處理后,300 Hz處的線譜雖有所加強(qiáng),旁邊雜亂的線譜較多,總體性能較差,此時(shí)信噪比為4.6 dB。而經(jīng)過本文提出的基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法處理后,線譜能量得到較大增強(qiáng),總體背景較為干凈,此時(shí)信噪比為20.2 dB,相較于2級(jí)ALE算法,信噪比提高了15.6 dB。

    4.3 海試數(shù)據(jù)處理

    海試數(shù)據(jù)同上,采樣頻率為2048 Hz。圖13(a)為原始信號(hào)頻譜圖,噪聲背景較強(qiáng)。圖13(b)為2級(jí)ALE算法處理后的頻譜圖,此時(shí)噪聲背景有所減弱,線譜有所增強(qiáng)。圖13(c)為經(jīng)過本文提出的基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法處理后的頻譜圖,噪聲背景較為干凈,效果最好。

    為更直觀地比較3種算法的性能,按照3.2.2節(jié)中的處理方法,對(duì)頻譜圖的某一時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行切片,如圖14所示。經(jīng)過2級(jí)ALE算法處理后,噪聲背景有所降低,線譜能量有所增強(qiáng)。而經(jīng)過本文提出的基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法處理后,背景最干凈,性能最好。

    圖10 同一時(shí)刻3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    表1 3種算法處理后的線譜信噪比比較(dB)

    圖11 基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法處理流程

    圖12 3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    表2是3種算法的各線譜的信噪比的比較,可以看出,基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法相較于2級(jí)ALE算法,信噪比分別提高了6.9 dB, 10.0 dB, 10.7 dB。

    圖15為另一段海試數(shù)據(jù)的處理結(jié)果,從圖15(b)中可以看出,經(jīng)2級(jí)ALE算法處理后,噪聲背景有所降低,但能量較弱的線譜增強(qiáng)不明顯,效果一般。圖15(c)為本文算法處理后的結(jié)果,可以看出噪聲背景得到較好的抑制,線譜能量得到一定增強(qiáng),效果較好。

    綜上分析可得,信噪比較低時(shí),基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法性能最好,但同時(shí)也存在一個(gè)問題,即當(dāng)頻譜中存在多條線譜時(shí),弱線譜的增強(qiáng)幅度相對(duì)于強(qiáng)線譜的增強(qiáng)幅度較小,導(dǎo)致弱線譜在頻譜圖中不是很明顯,下一步將針對(duì)此問題進(jìn)行研究。

    5 結(jié)束語

    圖13 3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    圖14 同一時(shí)刻3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    表2 3種算法處理后的線譜信噪比比較(dB)

    圖15 3種算法處理后的頻譜圖對(duì)比

    針對(duì)低信噪比下普通ALE算法對(duì)線譜增強(qiáng)效果有限的問題,提出了2級(jí)ALE算法,此算法性能較好,但當(dāng)信噪比更低時(shí),受限于自適應(yīng)LMS算法的特性,2級(jí)ALE算法性能下降較為嚴(yán)重。基于此,本文利用噪聲相關(guān)的特性,提出一種基于噪聲抑制門的2級(jí)ALE算法,經(jīng)過計(jì)算機(jī)仿真和海試數(shù)據(jù)驗(yàn)證,算法在低信噪比下有較好的性能表現(xiàn)。

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