一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法技术

本发明专利技术公开了一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法，解决了现有技术中随机共振的系统结构参数和计算步长选取难的问题。实现步骤为：确定随机共振系统多参数的搜索范围和搜索精度；二进制编码；初始化种群；确定初始化种群中个体选次数；交叉运算；变异运算；二进制解码；接收机接收水声信号；计算适应度值；输出判决。本发明专利技术将输出信噪比增益和误比特率作为适应度函数，用遗传算法对随机共振结构参数和计算步长进行自适应调整，最优地检测出近海水下复杂信道下的微弱水声信号。本发明专利技术大幅度提高了输出信号的信噪比增益，降低了误比特率，用于近海水下通信中水声信号检测。

An adaptive stochastic resonance underwater acoustic signal detection method based on multi-parameter optimization

The invention discloses an adaptive stochastic resonance underwater acoustic signal detection method with multi-parameter optimization, which solves the problem of difficult selection of system structural parameters and calculation step size of stochastic resonance in the prior art. The implementation steps are as follows: determining the search range and precision of multi-parameters of stochastic resonance system; binary coding; initializing population; determining the number of individual selection in initial population; crossover operation; mutation operation; binary decoding; receiving underwater acoustic signal by receiver; calculating fitness value; output decision. The output signal-to-noise ratio gain and bit error rate are used as fitness functions, and the stochastic resonance structural parameters and calculation step are adaptively adjusted by genetic algorithm to detect the weak underwater acoustic signals in the complex offshore channel. The invention greatly improves the signal-to-noise ratio gain of the output signal, reduces the bit error rate, and is used for underwater acoustic signal detection in offshore underwater communication.

【技术实现步骤摘要】
一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法
本专利技术属于通信
，特别涉及水声信号检测，具体是一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法，可用于提高近海水下通信中水声信号检测性能。通过随机共振系统结构参数a、b和计算步长h多参数联合优化方法。
技术介绍
海洋环境极其复杂，相对于水面和空中，透明度不高，水声通信是研制海洋观测系统的关键技术，也是水下无线通信中可实现远程信息传输的通信形式。为此，世界各国积极推进水下通信网络建设。通过可靠的通信链路构建分布自主式水下信息网络体系，实现对水下信息的广泛获取、自由联通、高度融合、交互共享和应用，可以采集有关海洋学的数据，监测环境污染，探查海底目标，以及远距离图像传输等科研活动。由于水声通信技术的敏感性以及巨大应用价值，国外长期将之列为禁止出口中国的高技术产品，目前仍严格控制。由于浅海环境复杂，环境噪声使信噪比很低，水下通信技术的发展面临巨大困难。为了自适应的应对复杂多变的近海水下战场环境，检测微弱水声通信信号变得极为重要。近年来，众多学者提出了基于非线性随机共振的水声信号检测方法，在一定程度上克服传统线性检测方法在水下无法应用的缺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法，其特征在于，应用于近海水下通信，用信号源产生矩形脉冲信号，得到原始水声信号，发送端发送原始水声信号，在近海水下通信，通过水下潜艇接收端的通信接收机接收水声信号，包括有如下步骤：(1)确定随机共振系统多参数的搜索范围和搜索精度：设置随机共振系统第一结构参数a、第二结构参数b以及计算步长h的大致搜索范围即a∈[Amin,Amax]，b∈[Bmin,Bmax]，h∈[Hmin,Hmax]和搜索精度δ，其中a、b均为势函数参数；(2)二进制编码：对随机共振系统结构参数a、b和计算步长h进行二进制编码,编码长度为l+k+j；(3)初始化种群：初始化遗传...

【技术特征摘要】
1.一种多参数优化的自适应随机共振水声信号检测方法，其特征在于，应用于近海水下通信，用信号源产生矩形脉冲信号，得到原始水声信号，发送端发送原始水声信号，在近海水下通信，通过水下潜艇接收端的通信接收机接收水声信号，包括有如下步骤：(1)确定随机共振系统多参数的搜索范围和搜索精度：设置随机共振系统第一结构参数a、第二结构参数b以及计算步长h的大致搜索范围即a∈[Amin,Amax]，b∈[Bmin,Bmax]，h∈[Hmin,Hmax]和搜索精度δ，其中a、b均为势函数参数；(2)二进制编码：对随机共振系统结构参数a、b和计算步长h进行二进制编码,编码长度为l+k+j；(3)初始化种群：初始化遗传种群规模，设置种群大小pop，迭代的最大次数itmax，选择概率为p1，交叉概率为p2，变异概率为p3；(4)确定初始化种群中个体被选中的次数：把当前初始化群体中适应度fi较高的个体按适应度函数遗传到下一代群体中，具体流程为：4a)根据适应度函数计算出初始化群体中所有个体的适应度fi，所有个体的适应度总和为4b)计算出每个个体的相对适应度大小即为每个个体被遗传到下一代群体的选择概率pi，每个选择概率值pi组成一个区域，全部选择概率值之和为1；4c)产生一个0到1之间的随机数x，依据该随机数x出现在哪一块选择概率区域pi确定各个个体被选中的次数m，次数m＝pop×pi；(5)交叉运算：对初始化种群中的个体进行两两配对，并随机确定相互交换染色体的位置，相互交换两个个体之间的部分染色体产生新的个体；(6)变异运算：在初始化种群中的每一个个体，以变异概率p3改变某些基因为等位基因，即在变异点的位置上，“1”变成“0”或者“0”变成“1”；(7)二进制解码：对初始化种群中的个体进行解码，即对二进制编码为clcl-1cl-2…c1dkdk-1dk-2…d1ejej-1ej-2…e1进行解码，由解码公式得到二进制编码对应的随机共振系统结构参数a、b和计算步长h，进而得到信噪比增益函数和误比特率函数；(8)水下潜艇的通信接收机接收水声信号：发送端在近海水下输入原始水声信号，水下潜艇通信接收机接收从近海水下传递的原水声信号；(9)计算适应度值：以随机共振系统作为通信信号接收处理器，以随机共振输出的信噪比增益函数和误比特率函数作为适应度函数，通过适应度函数计算出适应度值，信噪比增益是衡量输出信号质量的指标，在随机共振系统结构参数a、b和计算步长h的共同作用下，对随机共振系统的输出信号x(t)进行信噪比估计，随机共振输出信噪比增...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁琳琳，王凡，李赞，王丹洋，齐佩汉，张妮娜，关磊，李晨曦，赵钟灵，王婷婷，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61