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      自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法改進(jìn)及其在軸頻電場(chǎng)信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用*

      2012-06-19 05:13:38鵬龔沈光蔡旭東
      關(guān)鍵詞:線譜基頻信噪比

      胡 鵬龔沈光 蔡旭東

      (海軍指揮學(xué)院信息戰(zhàn)研究系1) 南京 211800) (海軍工程大學(xué)兵器工程系2) 武漢 430033) (海軍91388部隊(duì)92分隊(duì)3) 湛江 524022)

      0 引 言

      船舶軸頻電場(chǎng)是因船舶主軸轉(zhuǎn)動(dòng)而調(diào)制腐蝕或防腐電流產(chǎn)生的一種以螺旋槳轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為基頻的極低頻電場(chǎng).該電場(chǎng)具有明顯的線譜特征和諧波成分,其基頻為1~7Hz.另外,該電場(chǎng)有著足夠可測(cè)量的強(qiáng)度,因而可以作為水中探測(cè)的理想信號(hào)源[1-2].但由于海水的導(dǎo)電性,軸頻電場(chǎng)信號(hào)在海水中隨著傳播距離的增大變得極其微弱[3],給遠(yuǎn)程探測(cè)帶來了困難.因此,研究低信噪比情況下軸頻電場(chǎng)信號(hào)的線譜檢測(cè)算法具有重要意義.

      1 線譜檢測(cè)算法

      自適應(yīng)線譜增強(qiáng)(adaptive line enhancement,ALE)算法是在加性噪聲中對(duì)線譜進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的自適應(yīng)譜估計(jì)技術(shù),可用于檢測(cè)窄帶信號(hào).在窄帶信號(hào)加上寬帶信號(hào)的情況下,無需獨(dú)立的參考信號(hào),將混合信號(hào)進(jìn)行延遲,延遲的作用是使寬帶信號(hào)去相關(guān),而窄帶信號(hào)不去相關(guān),利用最小均方自適應(yīng)濾波器,自適應(yīng)地與相關(guān)的窄帶信號(hào)進(jìn)行匹配,從而將信號(hào)分離出來[7].

      自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法的原理框圖見圖1[8].

      其計(jì)算公式如下.

      圖1 自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法

      式中:M 為自適應(yīng)濾波器階數(shù);μ 為自適應(yīng)學(xué)習(xí)步長.

      由于采用LMS自適應(yīng)算法的線譜增強(qiáng)器存在迭代噪聲,因而其處理增益在輸入信噪比較低時(shí)性能較差.文獻(xiàn)[9]證明了自適應(yīng)線譜增強(qiáng)的延時(shí)線和自適應(yīng)濾波器等效于2π整數(shù)倍的相移器,并提出采用相干累加技術(shù)來改進(jìn)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)的性能.由于在累加過程中,信號(hào)分量將同相相加,而干擾分量只是能量相加,因而取得了一定的處理增益.為了充分利用誤差更多的歷史信息,使誤差信息更接近于真實(shí)值,從而進(jìn)一步消除迭代噪聲的影響.本文在用相干累加算法改進(jìn)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法,其原理圖見圖2.

      圖2 改進(jìn)的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法

      其計(jì)算公式如下:

      式中:β為常數(shù),通常取0<β<1來保證系統(tǒng)的收斂性.

      通過式(2)可以得出改進(jìn)的ALE 的z 變換HΣ(z)為

      式中:H(z)為橫向?yàn)V波器和延時(shí)線Δ 的z 變換.

      由式(3)可知,改進(jìn)的ALE 具有ARMA 結(jié)構(gòu)的濾波器性能,因而與橫向?yàn)V波器相比有很窄的通帶和更強(qiáng)的過濾噪聲的能力,從而提高了系統(tǒng)的處理增益.另外,由于改進(jìn)的ALE 不僅利用當(dāng)前的誤差信息,而且還利用了前幾次的誤差信息,幾個(gè)輸出誤差線性組合大大消除了迭加噪聲的影響,因而可進(jìn)一步提高處理增益.

      2 算例實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

      為驗(yàn)證算法的有效性,并比較不同信噪比條件下本文方法與普通的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法的性能,分別使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)上述兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn).確定兩種檢測(cè)方法的主要參數(shù)如下:M=128,μ=0.0001,延時(shí)Δ=15s,β=0.8,系數(shù)a3=0.5,a2=0.2,a1=0.05.

      2.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

      海上實(shí)驗(yàn)于2007年4月在我國東海某海域進(jìn)行.測(cè)量期間,海面狀況為小浪,海況為二級(jí).實(shí)驗(yàn)時(shí)測(cè)量體位于航道下方15.4 m 水深處,采樣頻率為25Hz,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在被采集之前都經(jīng)過了1~7Hz的模擬濾波.目標(biāo)船舶為某貨船,船舶通過時(shí)距離水下測(cè)量體正橫距離為25m 左右.圖3所示為目標(biāo)船舶通過時(shí)的軸頻電場(chǎng)垂直分量信號(hào)及其頻譜圖,該船通過時(shí)間約為25s.

      圖3 實(shí)測(cè)船舶軸頻電場(chǎng)信號(hào)垂直分量及其頻譜圖

      由圖3 可知,所測(cè)軸頻電場(chǎng)信號(hào)相對(duì)海洋環(huán)境電場(chǎng)信號(hào)較強(qiáng).從圖中可以看出軸頻電場(chǎng)信號(hào)的基頻約為1.8 Hz,且包含其二倍頻等諧波成分.

      分別采用普通的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法和本文算法對(duì)上述實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理,處理后的信號(hào)頻譜圖如圖4所示.其中,圖4a)為普通ALE 處理結(jié)果,圖4b)為本文算法處理結(jié)果.

      圖4 2種算法對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)的處理結(jié)果

      由圖4可知,在信噪比較大的情況下,兩種算法均能有效地從海洋環(huán)境電場(chǎng)中提取軸頻電場(chǎng)信號(hào)的線譜.

      2.2 仿真數(shù)據(jù)處理結(jié)果

      由于本次實(shí)驗(yàn)未獲得復(fù)雜海況下的船舶軸頻電場(chǎng)數(shù)據(jù),為檢驗(yàn)本文算法在低信噪比條件下的線譜檢測(cè)效果,本文利用仿真數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn).仿真數(shù)據(jù)由作為信號(hào)的實(shí)測(cè)船舶軸頻電場(chǎng)的縱向分量和作為噪聲的實(shí)測(cè)海洋環(huán)境電場(chǎng)的縱向分量通過線性疊加產(chǎn)生.其中,信號(hào)由長基線傳感器在船舶附近測(cè)得,具有很高的信噪比.通過對(duì)噪聲乘以不同的系數(shù)來調(diào)節(jié)信噪比,信噪比的計(jì)算公式為SNR=10lg(Es/En).式中:Es和En分別為信號(hào)總能量和噪聲總能量.

      圖5所示為長基線傳感器測(cè)得的船舶軸頻電場(chǎng)縱向分量及其頻譜圖,從圖中可以看出該信號(hào)的基頻約為1.8Hz,且包含其2倍頻及3倍頻等諧波成分.

      圖5 實(shí)測(cè)船舶軸頻電場(chǎng)信號(hào)縱向分量及其頻譜圖

      將作為噪聲的實(shí)測(cè)海洋環(huán)境電場(chǎng)縱向分量加在圖5所示的信號(hào)上,調(diào)節(jié)噪聲系數(shù)為30,得到一組信噪比約為-6dB的混合信號(hào),其頻譜圖如圖6所示.

      圖6 SNR=-6dB時(shí)仿真觀測(cè)信號(hào)的頻譜圖

      由圖6可知,當(dāng)信噪比為-6dB時(shí),軸頻電場(chǎng)信號(hào)已完全被海洋環(huán)境電場(chǎng)所掩蓋,從圖中并不能看出軸頻電場(chǎng)信號(hào)的基頻及其倍頻等諧波成分.

      分別采用普通的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法和本文算法對(duì)上述仿真觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理,處理后的信號(hào)頻譜圖見圖7.

      圖7 2種算法對(duì)仿真信號(hào)的處理結(jié)果

      由圖7可知,當(dāng)信噪比降至-6dB 時(shí),普通的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法已經(jīng)不能從海洋環(huán)境電場(chǎng)噪聲中提取出軸頻電場(chǎng)信號(hào)的基頻,而改進(jìn)的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)仍能有效地對(duì)淹沒在噪聲中的軸頻電場(chǎng)信號(hào)的線譜進(jìn)行檢測(cè),提取出其基頻及2倍頻等諧波成分.

      3 結(jié)束語

      本文對(duì)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法進(jìn)行了改進(jìn),即在增加相干累加算法的基礎(chǔ)上,對(duì)幾個(gè)輸出誤差進(jìn)行加權(quán)處理,使得越接近當(dāng)前時(shí)刻的誤差其權(quán)值越大,從而使誤差信息更接近于真實(shí)值.實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,在低信噪比情況下,本文算法較普通自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法能更有效地檢測(cè)到目標(biāo)信號(hào)的線譜,為船舶軸頻電場(chǎng)信號(hào)的線譜檢測(cè)提供了新的途徑.

      [1]林春生,龔沈光.艦船物理場(chǎng)[M].北京:兵器工業(yè)出版社,2007.

      [2]龔沈光,盧新城.艦船電場(chǎng)特性分析[J].海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2008,20(2):1-4.

      [3]Applied Physics Laboratory,University of Washington.Electrode and Electric Field Sensor Evaluation[R].San Die go:SPAWAR Systems Center,2001.

      [4]FCO J R,ANTONIO S.Using electric signatures for extracting target navigation parameters[C]//Undersea Defence Technology,Amsterdam:C Martin,1999:12-18.

      [6]盧新城,龔沈光,林春生.自適應(yīng)譜線增強(qiáng)在艦船軸頻電場(chǎng)信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2004,19(4):438-440.

      [7]GHO M.Analytic behavior of the LMS adaptive line enhancer for sinusoids corrupted by multiplicative and additive noise[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1998,46(9):2386-2393.

      [8]Simon Haykin.自適應(yīng)濾波器原理[M].鄭寶玉,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2006.

      [9]侯寶春,惠俊英,蔡 平.用相干累加算法改進(jìn)ALE的性能[J].聲學(xué)學(xué)報(bào),1991,16(1):25-30.

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