空间滤波器水声信号预处理方法研究

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方向角的选择,在指定方位角下得到期望信号。仿真及试验结果表明:信噪比为 0 dB 时,通过空间滤波器对多源复杂
水声信号进行预处理,可以有效地抑制噪声,并有效区分处于同一时间段、同一频段的多个源信号,经处理后的信号
与源信号的相似度可达 0.985 3,对实际信号处理也可达到较好的效果,解决时频域很难处理的问题,进而为后续的研究
2冤求得阵列信号 s忆渊t冤的协方差矩阵 R=E[x渊t冤 xH渊t冤]遥
3冤使用 Hilbert 变换对阵列信号 s忆渊t冤构造解析 信号 x渊t冤遥
4冤对信号 x渊t冤进行波束形成袁确定期望信号方 位角袁得到期望信号遥
水 声 阵 列 信 号
时 频 域 带 通 滤 波
构 造 解 析 函 数
波 束 形 成
图 3 实数形式信号波束图
从图中可以看出院空间采样实数形式信号的波
束图中有两个关于 0毅对称的主瓣袁也即存在一个虚
像遥 那么袁在对复杂信号空间滤波后会得到两个关于
0毅对称的角度袁从而无法分辨期望信号和干扰信号袁
将会影响整个系统的正常工作遥 因此袁需要构造一个
解析信号袁来抑制虚像的产生遥
对一个实数形式的信号进行 Hilbert 变换袁可以
确 定 方 位 角
得 到 期 望 信 号
图 1 算法的整体框图
算法的整体框图如图 1 所示遥 1.2 波束形成算法
波束形成是最为常见的一种空间滤波袁波束形 成器也被称为空间滤波器[12-13]遥 在实现定位尧跟踪尧参 数估计尧波形恢复尧目标检测等方面袁波束形成起着 非常重要的作用[14]遥 波束形成器使用特定的权矢量 加权袁来检验指定方位的信号遥 因加权时强调一个或 者几个方位的信号袁可以衰减其他方位的信号袁得到 指定方位的信号遥 波束形成实现对方向角的选择袁类 似于时域滤波实现对频率的选择遥
第 43 卷第 1 期 2017 年 1 月
中国测试 CHINA MEASUREMENT & TEST
Vol.43 No.1 January,2017
doi院10.11857/j.issn.1674-5124.2017.01.024
空间滤波器水声信号预处理方法研究
王少娟袁 张智敏袁 姚金杰袁 王黎明
1 基于空间滤波的算法原理
空间滤波最早是 1952 年由 Eliai 等在光学信号 处理领域中提出的[8]袁后来 Aroyan 等又将空间滤波 应 用 到 红 外 分 析 系 统 中 [9]袁 而 后 空 间 滤 波 被 应 用在 图像处理领域中袁改善了影像的质量袁Simaan 等[10]利 用空间滤波实现了提高微弱信号检测性能遥 现今袁将 空间滤波应用到阵列信号处理中袁可以有效抑制噪 声和干扰信号遥
波束形成利用一维 M 元均匀线性传感器阵列 来观测信号袁对空间各阵元输出的信号进行延时尧复 数加权尧求和等运算来对信号的相位和幅度进行调 整袁如图 2 所示遥


w1渊兹冤 w2渊兹冤 噎 wi渊兹冤 噎 wM渊兹冤

y渊n冤 图 2 波束形成算法结构
经过复数加权后阵列的输出为
M
移 y 渊 t 冤 = wi* 渊 兹 冤 xi 渊 t 冤
渊1冤
i=1
阵列输出的矢量表示为
Y 渊 t 冤 = WH 渊 兹 冤 X 渊 t 冤
渊2冤
其中院
X 渊 t 冤 = [ x1渊 t 冤 x2 渊 t 冤 噎 xM 渊 t 冤 ] T 渊3冤
W 渊 兹 冤 = [ w1渊 兹 冤 w2渊 兹 冤 噎 wM渊 兹 冤 ] T 渊4冤 为了在期望方向 兹 上形成主瓣袁对各个阵元的 输出进行时延补偿袁常规波束形成的权矢量为
WANG Shaojuan,ZHANG Zhimin,YAO Jinjie,WANG Liming (Institute of Signal Capturing & Processing Technology,North University of China,Taiyuan 030051,China)
收稿日期院2016-03-16曰收到修改稿日期院2016-05-10 基金项目院国家自然科学基金渊61471325冤曰高等学校博士学科点专项科研基金渊博导类冤渊20121420110006冤 作者简介:王少娟渊1992-冤袁女袁山西长治市人袁硕士研究生袁专业方向为智能信息处理尧水声信号处理遥
第 43 卷第 1 期
表示为
乙 f


x

=
1 仔
肄 -肄
f渊 x-
冤d
=
f

x
冤窑
1 仔x
渊8冤
从式中可以看出袁对实数形式信号 f渊x冤进行 Hilbert
变换袁其本质就是对 f渊x冤进行了一次滤波袁其脉冲响
应为
h
渊x
冤=
1 仔x
渊9冤
其频率响应为
其中院
H 渊 棕 冤 = ei窑渍 渊 棕 冤
渊10冤
扇设
仔 设 -设

W 渊 兹 冤 = [ 1 e - j棕 噎 e ] - j 渊 M- 1 冤 棕 T
渊5冤
常规波束形成的输出功率为
118
中国测试
2017 年 1 月
P渊 兹 冤 = E [ Y 渊 t 冤 2] = WH 渊 兹 冤 RW 渊 兹 冤 =
N
N
移 移 1
N i=1
Y渊t冤
2
=
1 N
i=1
WH渊兹冤X渊t冤 2
王少娟等:空间滤波器水声信号预处理方法研究
117
0引言
在实际水声信号处理中袁浅水水声信道是一种极 为复杂多变的信道[1]袁受到多径干扰尧带宽窄等影响袁 存在着难以确定的干扰和各种噪声袁对后续处理有 严重影响[2]遥 一般情况下袁对多源复杂水声信号进行 时域或者时频域处理袁处理方法主要是时域截取或 频域滤波袁去除干扰信号和噪声[3]遥 但是袁当多个源信 号处于同一时间段和频带时袁只在时频域对信号进行 处理已经无法达到要求[4]袁因而袁在空间域对多源复 杂水声信号进行处理迅速发展起来[5]遥 若多个源信号 来自于不同的方位袁使用空间滤波器来实现对方位 角的选择[6]袁将多个源信号区分开来袁从而得到更为 纯净的源信号袁为下一步工作奠定基础遥
2 设
渍渊
棕冤
=
设 缮设




2 设
墒设
棕跃0 棕约0
渊11冤
从式渊10冤中可以看出袁对采集的实数形式信号
进行 Hilbert 变换袁相当于对该信号的频谱进行了 仔/2
Abstract: Due to characteristics including multipath propagation,time-varying and space-varying features of shallow water underwater acoustic channel,signals directly detected by hydrophone are mostly complex signals superposed by various signals with low signal to noise ratio. Thus, the feature information and accurate source separation cannot be obtained. To solve these problems,a preprocessing method of multi-source complex underwater acoustic signal based on spatial filter is put forward. The method constructs the signals observed directly into analytic signals through Hilbert transforming to suppress the virtual image and uses beamforming algorithm to select the direction angle and obtain desired signals under the specified azimuth angle. Simulation and test results show that in a simulation test,if the multi-source complex underwater acoustic signals are processed based on spatial filter when the signal -to -noise ratio is 0 dB, the noises can be effectively suppressed and several source signals at a same time period and same frequency band can be effectively distinguished. After the processing,the similarity between the processed signal and source signal can reach 0.985 3. It can also reach good effects in actual signal processing, solve the problems hardly to be solved in time -frequency domain and ensure high precision in follow-up research. Keywords: shallow water underwater acoustic channel;spatial filter;beamforming;Hilbert transform; source signal separation
本文选用一种较为常见的空间滤波器要 要要波束 形成器袁在低信噪比情况下袁对多源复杂水声信号进 行处理袁当多个源信号处于同一时间段尧同一频率袁 但是来自于不同的方位时袁波束形成器可以有效抑 制干扰信号袁而使期望信号通过袁这就能很好地解决 时频域对信号很难处理的弊端[7]遥 通过计算机仿真来 验证该算法的可行性袁同时袁对实际采集到的水声信 号进行处理遥
在实际水声信号传输过程中袁水声采集系统采集 到的信号均为实数形式袁下面以余弦函数为例袁假设 实信号为
f 渊 t 冤 = cos 渊 棕窑t 冤
渊7冤
对传感器阵列接收的信号进行波束形成袁得到
波束图如图 3 所示遥
0
-5
-10
-15
-20
-25
-30
-35 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 角度/渊毅冤
渊6冤
其中矩阵 R=E[x渊t冤xH渊t冤]为阵列输出信号 x渊t冤的协
方差矩阵袁N 为波束形成器的快拍数遥
常规波束形成器在空间方位角的间隔大于阵列
波束主瓣宽度时袁可以将不同方向上的源信号区分 开来袁如果多个源信号的空间方位角小于阵列波束 出版宽度时袁将会出现无法分辨多个信号的情况遥 若 是想要提高常规波束形成的角分辨率袁需要增加阵 元个数或者阵元间隔遥 1.3 解析信号的构造
工作提高精度。
关键词院浅水水声信道;空间滤波;波束形成;Hilbert 变换;信源分离
文献标志码院A
文章编号院1674-5124渊2017冤01-0116-06
Study on preprocessing method of underwater acoustic signal based on spatial filter
一般而言袁空间域信号就是空间传播的信号[11]遥 由于水下信道的复杂性袁使用单个传感器来观测信 号可能会遗漏很多重要信息袁选用传感器阵列代替 单个传感器来接收信号袁可以获得更多时间和空间 上的信息遥 1.1 算法实现具体步骤
1冤使用带通滤波器对水听器阵列直接观测到的 信号 s渊t冤进行时频域滤波袁得到阵列信号 s忆渊t冤遥
(中北大学信息探测与处理技术研究所,山西 太原 030051)
摘 要院浅水水声信道受多径传播、时变和空变等特性的影响,由水听器直接观测到的信号大多是信噪比低、多种信
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号叠加而成的复杂信号,难以准确提取特征信息及信源分离。针对以上问题,提出基于空间滤波器的多源复杂水声信
号的预处理方法。该方法通过 Hilbert 变换将直接观测信号构造成解析信号来抑制虚像,使用波束形成算法来实现对