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        水下目標(biāo)定位自適應(yīng)相位差估計(jì)算法改進(jìn)研究?

        2021-12-02 08:51:50紀(jì)彥星丁賢君
        艦船電子工程 2021年11期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)

        紀(jì)彥星 丁賢君

        (1.中國人民解放軍91404部隊(duì) 秦皇島 066001)(2.中國船舶集團(tuán)有限公司第七〇九研究所 武漢 430205)

        1 引言

        自適應(yīng)陷波濾波器(ANF)能夠有效地估計(jì)和提取背景噪聲中的窄帶信號(hào)參數(shù)。早期的研究基于有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器和最小均方(LMS)算法。通過采用最陡下降搜索方向,LMS算法具有數(shù)值計(jì)算復(fù)雜度低和魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),因此應(yīng)用比較廣泛。為了解決正弦信號(hào)的在線頻率估計(jì)的經(jīng)典問題,Hsu、Ortega和 Damm[1]提出了一種新的保證全局收斂的ANF。然而,它的主要局限是收斂速度相對(duì)較慢,并且對(duì)輸入相關(guān)矩陣特征值擴(kuò)散的變化敏感[2~3]。為了提高ANF的性能,學(xué)者們付諸了大量的研究。Mojiri和 Bakhshai[4]開發(fā)了一種改進(jìn)的ANF,以實(shí)現(xiàn)周期性信號(hào)的在線頻率估計(jì),這種周期信號(hào)不必滿足正弦條件。此外,他們還證明了該算法具有更簡單的穩(wěn)定性分析特點(diǎn),即使在純正弦信號(hào)的情況下也減輕了問題的復(fù)雜性。梁國龍等[5]提出了頻率自跟蹤估計(jì)器(FATAFE),克服了頻率偏差的增加,與自適應(yīng)頻率估計(jì)器(AFE)相比,進(jìn)一步降低了估計(jì)偏差和方差。針對(duì)寬帶噪聲干擾下正弦信號(hào)的頻率估計(jì)問題,Punchalard、Lorsawat?siri和Loetwassana等[6]提出了二階自適應(yīng)FIR陷波濾波器(AFNF)。AFNF的收斂速度和均方誤差(MSE)等性能可以很容易地通過步長參數(shù)來控制。由于傳統(tǒng)的離散化過程在計(jì)算自適應(yīng)濾波器狀態(tài)導(dǎo)數(shù)時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏差,Yoon、Bahn和Lee等[7]提出了一種新的LMS-ANF頻率估計(jì)的離散導(dǎo)數(shù)方法。新的ANF可以準(zhǔn)確估計(jì)不同頻率范圍內(nèi)輸入信號(hào)的頻率。

        近年來,采用牛頓搜索方向的遞推最小二乘(RLS)算法被引入ANF。這種算法被認(rèn)為具有更大的應(yīng)用潛力,受到越來越多的研究。Pei,Tseng[8]提出了一種實(shí)時(shí)級(jí)聯(lián)ANF來估計(jì)正弦信號(hào)的振幅、頻率和相位(AFP)。Liu,Diniz和Laakso[9]提出了基于復(fù)數(shù)ANF的抑制射頻干擾的方法。此外,劉和胡[10]開發(fā)了一種高效的RLS-ANF,用于抑制電力線干擾(PLI)。Paleologu[11]和 Leung[12]還提出了具有可變遺忘因子(VFF)的RLS算法,以實(shí)現(xiàn)更少的穩(wěn)態(tài)失調(diào)和良好的同步讀寫能力。但在VFF-RLS算法中需要預(yù)先設(shè)定的遺忘因子,它們不能很好地跟蹤馬爾可夫型非平穩(wěn)過程。因此,通過最小化無噪聲后驗(yàn)誤差的均方,Bhotto和Antoni?ou[13]獲得遺忘因子,并提出了一種新的VFF-RLS算法。Zhu等[14]也提出了一種新的基于RLS算法的格型自適應(yīng)無限脈沖響應(yīng)(IIR)陷波濾波器,用于估計(jì)和跟蹤復(fù)雜正弦信號(hào)的頻率。

        本文設(shè)計(jì)了一種基于RLS算法的自適應(yīng)相移估計(jì)器,用來估測有源窄帶水聲定位系統(tǒng)中陣元間接收信號(hào)的相位差。首先介紹了RLS-ANF估計(jì)器的結(jié)構(gòu)及其原理,然后對(duì)算法進(jìn)一步改進(jìn)以解決“跳象限”現(xiàn)象,最后通過仿真和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,得出結(jié)論。

        2 RLS-ANF相位估計(jì)器

        2.1 波達(dá)方向估計(jì)

        波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是水聲定位系統(tǒng)的重要任務(wù)之一。在有源窄帶定位系統(tǒng)中,其本質(zhì)都是利用聲波到達(dá)水聽器陣列時(shí)的聲程差和相移。

        如圖1所示的一個(gè)二元陣系統(tǒng),陣元間距是d,在遠(yuǎn)場條件下,平面波到達(dá)兩個(gè)陣元的聲程差為

        圖1 二元陣相位差示意圖

        其中α是聲源的入射角,定義為聲線與陣元法線間的夾角。因此相鄰陣元接受信號(hào)的時(shí)延為

        其中c是聲音在水中的速度。在窄帶有源水聲定位系統(tǒng)中,聲源的頻率ω和波長λ已知。因此,可以得到相鄰陣元接受信號(hào)的相移:

        其中α∈(0,±π 2)。式(3)說明相移和入射角一一對(duì)應(yīng)。因此,聲源的入射角可以通過測量反應(yīng)聲程差的相移得到。

        2.2 RLS-ANF相位估計(jì)

        為了估計(jì)接受信號(hào)的相位,在圖2中展示了RLS-ANF相位估計(jì)器的結(jié)構(gòu)。

        圖2 RLS-ANF相位估計(jì)器結(jié)構(gòu)圖

        系統(tǒng)的輸入聲源和接收聲源分別設(shè)為

        其中n(t)是背景噪聲。將兩路正交的參考信號(hào)rs(t)和rc(t)為

        其中ω0與聲源的頻率相同。參考信號(hào)rs(t)和rc(t)的抽頭權(quán)系數(shù)分別為ωs和ωc。因?yàn)锳NF是維納濾波器的物理實(shí)現(xiàn),只有當(dāng)濾波器的頻率與聲源的中心頻率對(duì)齊時(shí),才能達(dá)到最小均方誤差,不然信號(hào)會(huì)泄露到殘差中。

        將信號(hào)離散化表示,濾波器的輸入信號(hào)向量為r(n)=[rs(n),rc(n)]T,其對(duì)應(yīng)的抽頭權(quán)系數(shù)為ω(n)=[ωs(n),ωc(n)]T,期望信號(hào)為x(n)。濾波器的實(shí)際輸出是ωn和rn的內(nèi)積

        抽頭權(quán)系數(shù)的遞推過程也由Boroujeny,John和Sons[15]推導(dǎo)過。在第N次迭代中,抽頭權(quán)系數(shù)的改變量取決于先驗(yàn)估計(jì)誤差和增益向量k(n)的內(nèi)積,增益向量根據(jù)各個(gè)時(shí)刻的采樣數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新,這使得RLS算法有更強(qiáng)的適應(yīng)能力和更敏感的利用新信息的能力。

        可以證明,由式(15)給出的相位估計(jì)器是理想條件下的最大似然比估計(jì)器[16]。

        3 RLS-ANF相位差估計(jì)器

        3.1 RLS-ANF相位差估計(jì)

        在有源窄帶定位系統(tǒng)中,重要的待測參數(shù)是相位差而不是相位。通過并聯(lián)兩路RLS-ANF相位估計(jì)器,可以得到RLS-ANF相位差估計(jì)器。

        兩路估計(jì)器對(duì)應(yīng)陣元的期望信號(hào)來源于同一個(gè)聲源,具有相同的頻率ω0,只需要一組有著相同頻率的rs(t)和rc(t)作為參考信號(hào)。RLS-ANF不斷利用參考信號(hào)的觀測數(shù)據(jù)來更新抽頭權(quán)系數(shù),然后可分別得到相位估計(jì)?1和?2。最終,相位差估計(jì)為

        3.2 “跳象限”現(xiàn)象

        當(dāng)進(jìn)行波達(dá)方向估計(jì)時(shí),需要將兩路接收信號(hào)的相位差φ12歸進(jìn)區(qū)間(-π,π)內(nèi)。然而大量的仿真證明,當(dāng)相位差真值φ12接近區(qū)間邊緣,即±π時(shí),將不可避免地發(fā)生“跳象限“現(xiàn)象,這種現(xiàn)象在低信噪比的條件下更容易發(fā)生。如圖3所示,以下措施可以用來解決“跳象限”現(xiàn)象。

        圖3 克服“跳象限”現(xiàn)象框圖

        首先對(duì)每個(gè)點(diǎn)的相位差估計(jì)值進(jìn)行判決。當(dāng)滿足條件 |φ12|<|π+ε|時(shí),則認(rèn)為“跳象限“現(xiàn)象會(huì)發(fā)生,隨后這些相位差估計(jì)值被存儲(chǔ)在DATA 1中,并且記錄個(gè)數(shù)N。剩下的相位估計(jì)值存儲(chǔ)在DA?TA 2中。如果NM,則將第一路信號(hào)延遲k個(gè)采樣點(diǎn)后重測相位差。假設(shè)采樣率為 fs,則延遲一個(gè)采樣點(diǎn)帶來的相移為最后,將重新計(jì)算的相位差進(jìn)行相移補(bǔ)償。因此噪聲和干擾對(duì)相位差估計(jì)的影響不會(huì)導(dǎo)致“跳象限”現(xiàn)象發(fā)生。其中,ε,M和 k由快拍數(shù) n和噪聲對(duì)相位差估計(jì)的影響程度來決定。

        4 仿真和實(shí)驗(yàn)

        4.1 仿真驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證RLS-ANF相位差估計(jì)器的收斂性能,在高斯白噪聲的背景下進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真的參數(shù)滿足以下條件:兩路正弦信號(hào)的初始相位為-π 4和3π 4,信號(hào)的頻率ω0為500Hz,采樣率fs為3kHz,快拍數(shù)為60,SNR為20dB,遺忘因子λ為0.99,抽頭權(quán)系數(shù)的初始值ωs和ωc為0。

        RLS-ANF相位估計(jì)的收斂曲線如圖4所示,圖(a)表示絕對(duì)誤差曲線,圖(b)表示抽頭權(quán)系數(shù)的更新曲線。圖(a)中的絕對(duì)誤差在不到20次迭代后就收斂到零附近,隨后受噪聲影響在一定范圍內(nèi)擾動(dòng)。當(dāng)相位絕對(duì)誤差趨近于零時(shí),圖(b)中的抽頭權(quán)系數(shù)快速平穩(wěn)的收斂。

        圖4 RLS-ANF相位估計(jì)器的收斂性能

        與此同時(shí),兩個(gè)信號(hào)之間的相位被設(shè)置為-π來滿足“跳象限”現(xiàn)象。未克服“跳象限”現(xiàn)象的相位差估計(jì)曲線如圖5(a)所示??梢钥吹剑谀承┛炫臄?shù)上相位差估計(jì)值在兩個(gè)相鄰的象限內(nèi)劇烈跳變,嚴(yán)重影響相位差估計(jì)的準(zhǔn)確性。利用圖3列出的措施克服“跳象限”現(xiàn)象后,得出的相位差估計(jì)曲線如圖5(b)所示??梢钥吹剑辔徊罟烙?jì)值快速收斂到真實(shí)值附近,在隨后的迭代計(jì)算中保持穩(wěn)定。然后使用蒙特卡洛方法進(jìn)行500次仿真,平均相對(duì)誤差低于1‰。因此,使用圖3所示的辦法來克服“跳象限”現(xiàn)象是非常實(shí)用和必要的。

        圖5 是否克服“跳象限”現(xiàn)象的相位估計(jì)曲線

        4.2 實(shí)驗(yàn)分析

        為了滿足遠(yuǎn)場條件,將水聽器放置在消聲水池進(jìn)行了聲學(xué)實(shí)驗(yàn)。聲源是14kHz的正弦信號(hào),數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的采樣率為108 kHz,相鄰水聽器接受信號(hào)的相位差真實(shí)值為π/6。陣元接受到的原始信號(hào)如圖6(a)所示。對(duì)直達(dá)聲信號(hào)進(jìn)行歸一化等預(yù)處理后,作為自適應(yīng)相位差估計(jì)器的輸入?;嚱邮盏降膬陕吩夹盘?hào)和預(yù)處理后的信號(hào)曲線如圖6(b)所示。

        圖6 相鄰陣元的接收信號(hào)曲線

        為了對(duì)比兩個(gè)相位差估計(jì)器的性能,同時(shí)使用LMS-ANF和RLS-ANF來計(jì)算處理后的信號(hào)。RLS-ANF的遺忘因子為0.99,LMS-ANF的步長參數(shù)為0.002,兩個(gè)相位差估計(jì)器的中心頻率都和聲源相同,其他參數(shù)保持一致。LMS-ANF的相位差估計(jì)曲線如圖7(a)所示,相位差估計(jì)值在30次迭代計(jì)算后漸漸收斂到真實(shí)值附近,隨后在稍微大的范圍內(nèi)上下浮動(dòng)。RLS-ANF的相位差估計(jì)曲線如圖7(b)所示,很明顯,相位差估計(jì)曲線在更短的時(shí)間內(nèi)就收斂到真實(shí)值附近,并在隨后的迭代計(jì)算中保持穩(wěn)定。因此,兩種估計(jì)器都能對(duì)環(huán)境有很好的適應(yīng)能力,并以較高的精度完成相位差估計(jì),但是,RLS-ANF比LMS-ANF需要更少的快拍數(shù),并且具有更強(qiáng)的抗干擾能力。

        圖7 兩種估計(jì)器的相位差估計(jì)曲線

        5 結(jié)語

        本文提出了一種基于RLS算法的自適應(yīng)相移估計(jì)器。針對(duì)“跳象限”現(xiàn)象,進(jìn)一步改進(jìn)了RLS-ANF。改進(jìn)算法的有效性通過仿真得到了驗(yàn)證。并且,通過實(shí)驗(yàn)將LMS-ANF和RLS-ANF進(jìn)行了性能對(duì)比。結(jié)果顯示,RLS-ANF有更快的收斂速度,更強(qiáng)的抗干擾能力,更好的穩(wěn)定性,也更適合主動(dòng)式窄帶定位系統(tǒng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用。

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