基于EMD重构的相关时延估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于EMD重构的相关时延估计方法，其特征是，包括如下步骤：1)获得采样序列y1(n)、y2(n)、提取前导背景噪声序列b1(n)、b2(n)；2)得到采样序列y1(n)的倒谱序列得到前导背景噪声序列b1(n)的倒谱序列3)得到的声道响应与的声道响应得到的频谱包络线与的频谱包络线获得谱差曲线D1(ω)，得到归一化谱差曲线4)获取幅值高于门限T1的频段区域；5)得到m个基本模式分量；6)获取每组分量的功率谱分布曲线，计算比值η1，获得目标信号的重构信号；7)对目标信号的重构信号C1(n)、C2(n)的二次相关序列峰值进行检测可得到时延估计值这种方法在低信噪比的情况下提高了时延估计结果的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及阵列信号处理技术，具体一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition,经验模态分解，简称EMD)重构的相关时延估计方法。
技术介绍
作为声源定位的关键技术，声达时延估计一直是阵列信号处理领域研究的热点问 题，并已被应用于水下目标跟踪与定位、卫星干扰源定位、智能机器人等多种场合。 传统的时延估计方法有：广义互相关法、自适应均方滤波估计法、均方差函数法 等。广义互相关法，可参考文献："C. H. Knapp and C. G. Carter. Hie generalized correlation method for estimation of time delay.IEEE Trans,Acoustics, Speech and Si即al Processing,1976, 21 (2)，pp.320-327."，在高信噪比时可W精确估计时延，然 而实际存在混响噪声的应用中无法预先确定其所需的加权函数，只能用估计值来代替，使 得广义互相关法实际低信噪比下测量精度较差且不稳定。 阳00引 自适应均方滤波估计法，可参考文献："F. A. Reed, P.L化inUich and N.J. Bershad. Time delay estimation using the LMS adaptive filter - behavior.IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1981,29(3), pp. 561-571."，通过设定迭代初值、参数和自适应学习来估计时延，不过该方法需要假设通 道间的背景噪声为不相关的高斯白噪声，在实际噪声环境下估计准确率下降。均方差函数法，可参考文献："G. Jacovitti and G. Scarano. Discrete Time Techniques for Time Delay Estim曰tion.IEEE Transactions on Sign曰I Processin g，1993, 41 (2)，pp.525-533."，在没有噪声影响时能够达到最佳估计，但当存在实际噪声时 估计准确性大大降低，抗多变噪声干扰能力差是其最大问题。 针对低信噪比的情况，W上方法在现阶段的实际应用中，效果不是很理想，实际应 用中迫切需要一种抗噪性能良好的、稳健的时延估计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于EMD重构的相关时延估计 方法。运种方法在低信噪比的情况下可W提高时延估计结果的准确性和稳定性。 实现本专利技术目的的技术方案是：基于EMD重构的相关时延估计方法，包括如下步骤： W11] 1)采集两路目标信号，获得两路目标信号的采样序列7?、72(11)，并提取两路目 标信号信道的前导背景噪声序列bi (n)、b2(n)，因为两路目标信号到达两接收传感器时存在 时延差O，因此采样序列yi(n)与y2(n)之间也存在时延O; 2)对采样序列yi(n)进行离散傅里叶变换得到Yi(CO)，将Yi(CO)的幅值取对数得 至I巧(的，再对S(妨)进行傅里叶逆变换得到采样序列yi(n)的倒谱序列呆1(。);通过同样的方 式得到目标信号信道前导背景噪声序列bi(n)的倒谱序列; 阳〇1引扣将进行滤波，分别得到的声道响应1'，,,如)与&的）的声道响应 (H);对(")、(")分别进行傅里叶变换得到y")的频谱包络线吃(的、％(?)的频谱 包络线(的;对K.,(的、K，,(的做差消除对等噪声，并除W瞬时背景噪声能量的)2，获得 谱差曲线Di(CO)，再对谱差曲线Di(CO)进行归一化得到归一化谱差曲线A(W); 4)用口限法获取巧批)幅值高于口限Tl的频段区域，假设满足条件的频段区域有 k个，k的数值跟信号频谱能量的分布有关，不同环境条件下得到的数值不同，对应目标信 号中所含语音信号成分主导频段记为：[0Vl，WqJ........[Wplk,WqJ; 阳01引W对采样序列yi(n)进行EMD分解，依次得到m个基本模式分量，记为：h。(n)，hi2(n)，……，him(n)，和一个分解后的余量ri(n)，运样yi(n)就可W表示为基本模式分量和 W. 余项的和，即.)'|的V-主/?i;(K)+ ^l(N)，EMD分解得到的分量是自适应的，因此m的数值与采样 M 序列yi(n)本身的频谱分布情况有关，采样序列yi(n)频率成分越丰富，m的数值越大； 6)通过傅里叶变换计算并获取每组分量hii(n)......him(n)的功率谱分布曲 线Hii(W)......Him(W);计算每组分量的功率谱分布曲线在频段[COp。，COqJ........[?pik，内的幅值累加与全局幅值累加的比值ni，如果对应分量计算得到的rii大于 预设口限值TH,则该分量作为一路目标信号组成重构信号Cl(n)的分量之一，否则将该分量 丢弃； 7)将另一路采样序列y2(n)按照步骤。-步骤6)进行同样的操作，获取另 一路目标信号重构信号C2(n)，假设两路目标信号重构后的信号分别表示为Cl(n)和 Cz(n)，将Cl(n)和Cz(n)进行二次相关得到Cl(n)、Cz(n)的二次相关序列馬。,。(r)，对 二次相关序列Aw(0的峰值进行检测可得到时延估计值S=ai" ^maxtSs。,麻IrOl。 (可参考文献："唐娟，行鸿彦.基于二次相关的时延估计方法.计算机工程，2007 年，33(21)，卵.266-267.")。[001引所述采样序列yi(n)、y2(n)是两个传感器同步采集的时间采样序列，采样频率为Fs= 8000Hz; 所述的口限Tl为0. 7-0. 9,优选值为0. 8。 所述的预设口限值TH为0. 5。 所述的谱差曲线Di(O)为：A(W):二 (似)：-f',,;(似門/K, </")%[00巧所述的归一化谱差曲线5(钟为：A(W)二A(f'")/|0i(w;|; 阳02引所述的比值111为：其中H(W)表示 任意基本模式分量函数的傅里叶变换。 运种方法针对低信噪比情况下的时延估计，将二次相关时延估计与经验模态分解 算法结合，通过倒谱分离、傅里叶变换和频谱作差法，实现了EMD分解后有用信号主导分量 的选择。运种方法在低信噪比的情况下提高了时延估计结果的准确性和稳定性。【附图说明】 阳O巧]图1为实施例方法流程示意图。【具体实施方式】 下面结合附图和实施例对本专利技术的内容作进一步的阐述，但不是对本专利技术的限 定。 实施例： 阳02引参照图1，基于EMD重构的相关时延估计方法，包括如下步骤： 1)采集两路目标信号，获得两路目标信号的采样序列yi(n)、y2(n)，并提取两路目 标信号信道的前导背景噪声序列bi(n)、b2(n)，因为两路目标信号到达两接收传感器时存在 时延差O，因此采样序列yi(n)与y2(n)之间也存在时延O; 。对采样序列yi(n)进行离散傅里叶变换得到Yi(W)，将Yi(W)的幅值取对数得 至峰哟，再对巧(0)进行傅里叶逆变换得到采样序列yi(n)的倒谱序列少1(?);通过同样的方 式得到目标信号信本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于EMD重构的相关时延估计方法，其特征是，包括如下步骤：1)采集两路目标信号，获得两路目标信号的采样序列y1(n)、y2(n)，并提取两路目标信号信道的前导背景噪声序列b1(n)、b2(n)，因为两路目标信号到达两接收传感器时存在时延差σ，因此采样序列y1(n)与y2(n)之间也存在时延σ；2)对采样序列y1(n)进行离散傅里叶变换得到Y1(ω)，将Y1(ω)的幅值取对数得到再对进行傅里叶逆变换得到采样序列y1(n)的倒谱序列通过同样的方式得到目标信号信道前导背景噪声序列b1(n)的倒谱序列3)将进行滤波，分别得到的声道响应与的声道响应对分别进行傅里叶变换得到的频谱包络线的频谱包络线对做差消除对等噪声，并除以瞬时背景噪声能量获得谱差曲线D1(ω)，再对谱差曲线D1(ω)进行归一化得到归一化谱差曲线4)用门限法获取幅值高于门限T1的频段区域，假设满足条件的频段区域有k个，对应目标信号中所含语音信号成分主导频段记为：[ωp11,ωq11]、......、[ωp1k,ωq1k]；5)对采样序列y1(n)进行EMD分解，依次得到m个基本模式分量，记为：h11(n)，h12(n)，……，h1m(n)，和一个分解后的余量r1(n)，这样y1(n)就可以表示为基本模式分量和余项的和，即y1(n)=Σi=1mhi(n)+r1(n);]]>6)通过傅里叶变换计算并获取每组分量h11(n)......h1m(n)的功率谱分布曲线H11(ω)......H1m(ω)；计算每组分量的功率谱分布曲线在频段[ωp11,ωq11]、......、[ωp1k,ωq1k]内的幅值累加与全局幅值累加的比值η1，如果对应分量计算得到的η1大于预设门限值TH，则该分量作为一路目标信号组成重构信号C1(n)的分量之一，否则将该分量丢弃；7)将另一路采样序列y2(n)按照步骤2)‑步骤6)进行同样的操作，获取另一路目标信号重构信号C2(n)，两路目标信号重构后的信号分别表示为C1(n)和C2(n)，将C1(n)和C2(n)进行二次相关得到C1(n)、C2(n)的二次相关序列对二次相关序列的峰值进行检测可得到时延估计值...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙山林，周卓伟，李云，陈庞森，
申请(专利权)人：桂林航天工业学院，
类型：发明
国别省市：广西;45