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        基于四階累量對角切片譜的線譜估計方法*

        2012-06-07 01:51:34王克剛
        艦船電子工程 2012年10期
        關(guān)鍵詞:信號檢測方法

        王克剛 楊 鵬

        (1.解放軍第421醫(yī)院 廣州 510000)(2.海軍兵種指揮學(xué)院 廣州 510430)

        1 引言

        輻射噪聲特征提取研究在水中目標(biāo)的探測和識別中具有重要意義。在眾多的輻射噪聲特征參數(shù)中,由一系列旋轉(zhuǎn)機械產(chǎn)生的低頻線譜成分顯得尤為重要。Lofar譜圖分析是較具代表性的被動水聲信號處理方法之一。該方法通過對連續(xù)的采樣數(shù)據(jù)作短時傅里葉變換而構(gòu)成信號表達(dá)的三維立體圖,可反映信號的非平穩(wěn)特性。Lofar譜圖分析是基于信號的功率譜。而基于高階統(tǒng)計量的四階累量對角切片譜,由于是基于信號四階譜的一種特殊情況(對角切片),因此它既保留了高階譜可抑制加性高斯噪聲的優(yōu)良特性,同時譜結(jié)構(gòu)與功率譜相同[1]。文獻(xiàn)[2~3]利用1譜進(jìn)行譜圖分析,取得了一定效果,但1譜與功率譜結(jié)構(gòu)不一致并且不能濾除相位耦合的信號。因此,可以利用四階累量對角切片譜進(jìn)行Lofar處理,得到四階累量對角切片譜圖。對譜圖進(jìn)行分析,得到線譜特征。

        2 四階對角切片譜的定義和性質(zhì)

        對于隨機變量x(t),定義四階累量對角切片維譜C(ω)為變量x(t)的四階累積量c4x(τ1,τ2)的對角切片c4x(τ,τ)的傅里葉變換,即[4~6]:

        其具體計算式如下:

        其中X(ω)為x(t)的Fourier變換,X*(ω)為 X(ω)的復(fù)共扼,符號*表示卷積。

        四階累量對角切片譜具有以下性質(zhì)[2]:

        證明:由四階累積量的定義,并結(jié)合φi是[-π,+π)內(nèi)均勻分布的隨機變量,可得:

        那么:

        性質(zhì)2:設(shè)n(t)為零均值的高斯噪聲,則有:C4n(ω)≡0。

        性質(zhì)3:設(shè)n(t)是均值為零的隨機噪聲,任何兩個不同時刻都互不相關(guān),且概率密度函數(shù)f(n)為對稱分布,則有:

        并結(jié)合φi是[-π +π 內(nèi)均勻分布的隨機變量,可得:

        證畢。

        3 LOFAR譜圖

        為了提高在低信噪比下線譜檢測、跟蹤和提取能力,必須利用多行的數(shù)據(jù),推遲決策,即進(jìn)行LOFAR處理[7]。被動聲納通常是將在某個方向上接收的信號進(jìn)行時頻分析,并將分析的結(jié)果顯示給觀察者。若用x軸表示信號的頻率,y軸表示時間,亮度表示幅度。這種表示時頻平面的M×N二維圖像就是LOFAR譜圖。

        LOFAR譜圖分析是近10年以來的較具代表性的被動聲納信號處理方法之一。文獻(xiàn)[8]介紹了獲得LOFAR譜圖的方法,具體步驟如下:

        1)將原始信號的采樣序列分成連續(xù)的若干段,每段N個采樣點。根據(jù)具體情況,段可部分重疊。

        2)對每段信號采樣樣本L(n)作歸一化和中心化處理。歸一化處理的目的是使接收信號的幅度(或方差)在時間上均勻;中心化處理是為了使樣本的均值為零。

        3)對信號x(n)作短時傅里葉變換得到Lofar譜圖

        4 四階累量對角切片譜圖及線譜檢測方法

        Lofar譜圖是對信號作分段的短時傅里葉變換得到的。而由前面的分析可知,四階累量對角切片譜維譜比傅里葉變換具備更好的高斯噪聲抑制性。

        4.1 四階累量對角切片譜圖

        假設(shè)原始信號s(t)采樣率為fs,獲得四階累量對角切片譜圖的具體步驟如下:

        1)將原始信號的采樣序列分成連續(xù)的若干段L(n),每段N個采樣點。根據(jù)具體情況,段可部分重疊,設(shè)重疊M個采樣點。

        2)對每段信號采樣樣本L(n)作歸一化和中心化處理。歸一化處理的目的是使接收信號的幅度(或方差)在時間上均勻;中心化處理是為了使樣本的均值為零。

        3)按照式(1)對信號x(n)作K點四階累量對角切片譜維譜得到譜圖。

        4.2 線譜檢測方法

        窄帶信號在譜圖上表現(xiàn)為線譜。線譜除了在譜的形狀,如幅值高、滿足一定的斜率和寬度要求外,在時間會持續(xù)一段時間。在譜圖上,由線譜點組成的點形成了一條清晰的亮線,即譜線。這樣,本來是一維的頻率檢測和跟蹤問題,在譜圖上就變成了譜線檢測和提取問題。

        本文采用圖像處理方法進(jìn)行線譜提取。使用Radon變換來檢測譜圖中的譜線。當(dāng)譜線為直線時,該方法在低信噪比下有很強的提取能力。

        將(x,y)圖像平面的一條直線ρ=xcosθ+ysinθ映射成Radon空間的一個點(ρ,θ),連續(xù)圖像的Radon變換定義為[9~10]:

        其中:D 為整個圖像平面;f(x,y)為圖像上(x,y)像素點灰度值;δ為狄拉克函數(shù);ρ為(x,y)平面直線到原點距離;θ為原點到直線的垂線與x軸的夾角。

        對于Radon空間點(ρ,θ),可以使用下式重構(gòu)原圖像空間直線:

        這樣,就可以根據(jù)直線參數(shù)得到線譜的頻率和調(diào)頻率。具體公式如下:

        5 仿真實例

        為驗證本文方法的實際效果,下面給出一個基于Matlab工具的仿真實例。

        原始信號:

        采樣率為1500Hz,信號時長為13.89s。f0=20Hz,f1=120Hz,μ1=5Hz/s,f2=500Hz,μ2=-8Hz/s。噪聲為加性白噪聲,信噪比為-8dB。

        按照3節(jié)和4.1節(jié)的步驟計算得到Lofar譜圖、四階累量對角切片譜圖如圖1所示。

        如圖1(a)所示,信號的Lofar譜圖中無法分辨出線譜;而圖1(b)中可以看到存在3條亮線。這說明四階累量對角切片譜譜比Lofar譜圖具有更強的白噪聲抑制功能。分別對Lofar譜圖、四階累量對角切片譜圖作Radon變換如圖2所示。

        如圖2所示,Lofar譜圖的Radon變換只有一個較為明顯的峰值,四階累量對角切片譜圖的Radon變換有三個峰值。這也說明四階累量對角切片譜圖具有良好的白噪聲抑制能力。

        Radon變換將直線轉(zhuǎn)換為峰值,得到峰值在Radon平面中的點坐標(biāo)(ρ,θ),通過式(3)和式(4)計算可以得到譜線的參數(shù)。其結(jié)果見表1。

        表1 線譜參數(shù)表

        使用Lofar譜圖在仿真條件下無法識別所有線譜。文中提出的方法能夠取得較好線譜檢測和參數(shù)提取的效果。

        6 結(jié)語

        本文從四階累量對角切片譜的性質(zhì)出發(fā),分析了Lofar譜圖的計算方法。為了利用高階譜的優(yōu)勢,將Lofar處理中的功率譜計算使用四階累量對角切片譜維譜替代,介紹了四階累量對角切片譜圖的計算方法。得到四階累量對角切片譜圖后,使用Radon變換檢測譜圖中的直線,并得到直線的相關(guān)參數(shù),計算線譜的頻率和調(diào)頻率。最后仿真表明該算法效果明顯。

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