一种前馈级联随机共振微弱信号增强方法技术

本发明专利技术提供了一种前馈级联随机共振微弱信号增强方法，利用随机共振系统的输出结果与原始待增强信号的不断合理叠加，为每一级随机共振系统输入信息，从而持续稳定的通过随机共振系统提升信噪比，达到有效增强微弱信号的目的。本发明专利技术由于利用噪声能量进行微弱信号的增强，通过原始含噪信号的前馈与合理的加权级联方法，使得信噪比稳步提升，解决了级联随机共振存在的依赖第一级随机共振效果以及目标信息量逐层递减问题，有效提升了级联随机共振的鲁棒性及低信噪比信号处理能力。所提前馈级联随机共振相比传统级联随机共振信噪比增益提升可达8db，最低可处理信噪比低至

【技术实现步骤摘要】
一种前馈级联随机共振微弱信号增强方法


[0001]本专利技术涉及信号处理领域，尤其是一种共振微弱信号增强方法。

技术介绍

[0002]水下弱小目标的远距离、高精度感知是建设海洋强国的基础，对信息主动权的获取具有重要意义。但是随着舰船等水下目标减震降噪技术水平的不断提升，其辐射噪声源级不断下降，新型微弱信号增强方法的研究至关重要。
[0003]随机共振是一种利用非线性系统、信号和噪声三者匹配时能够有效增强微弱信号的非线性信号处理新手段，其摒弃传统噪声有害理念，转而利用噪声能量增强微弱信号。随机共振微弱信号处理方法相比传统滤波等方法具有众多优势，例如能够处理更低信噪比的信号，同时在噪声与信号频带重合时也能进行微弱信号增强。
[0004]级联随机共振相比单个随机共振系统能够取得更优的信号增强效果，然而其存在依赖于第一级随机共振效果、目标信息逐层递减等问题，在第一级没有发生良好随机共振的情况下后级随机共振系统无法有效恢复目标信号。因此专利CN114239273A中提出一种4层的跨层级联随机共振方法，其采用频率归一化的方法将所有前级随机共振输出结果输入到下一级系统中，取得了比传统级联随机共振更好的效果。但是该方法在叠加时没有进行相位对齐，同时对于叠加系数采用了每一级都搜索的方式，容易产生局部最优，没有发挥出级联随机共振全部性能。
[0005]综上所述，级联随机共振系统具有比单一随机共振系统更好的性能，但是现有级联随机共振系统还存在诸多不完善的地方，因此有必要对级联随机共振开展深入研究。
专利技术内容
[0006]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种前馈级联随机共振微弱信号增强方法，本专利技术利用随机共振系统的输出结果与原始待增强信号的不断合理叠加，为每一级随机共振系统输入信息，从而持续稳定的通过随机共振系统提升信噪比，达到有效增强微弱信号的目的。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
[0008]步骤1，获取需要增强的微弱信号sn(t)；
[0009]步骤2，构建前馈级联随机共振系统：
[0010][0011]其中，x1为第一级随机共振系统输出，x
i
为第i级随机共振系统输出，t为时间，sn(t)为输入待增强的微弱信号，sn(t)+ω
i
‑1x
i
‑1(t)为第i
‑
1级随机共振输出进行加权并与待增强微弱信号叠加后输入到第i级随机共振的信号，n为设定的最大级联层数，U(x)为系统势函数；
[0012]步骤3，将待增强的微弱信号sn(t)输入到第一级随机共振系统，寻找最优系统参
数和最优输出x
opt
，并保存；
[0013]步骤4，对所得x
opt
与待增强信号sn(t)进行相位对齐；
[0014]步骤5，加权叠加，对步骤4中所得X
opt
(ω)乘以公式(2)获取的权重ω，得到加权以后的信号ωX
opt
(ω)，并与SN(ω)叠加得到ωX
opt
(ω)+SN(ω)；
[0015]步骤6，对步骤5所得ωX
opt
(ω)+SN(ω)进行反傅里叶变换，得到下一级级随机共振的输入信号x
input
(t)；
[0016]步骤7，将步骤6获得的x
input
(t)输入到下一级随机共振系统，并进行步骤3中相同的参数寻优过程，获取最优输出x
opt
；
[0017]步骤8，重复步骤4到步骤7，保存每一级随机共振系统的最优输出，直到达到设定的最大级联层数N或者达到设定的其他停止条件；
[0018]步骤9，从保存的每一级随机共振系统的最优输出中挑选测度指标最优所对应的信号作为前馈级联随机共振的最终输出结果。
[0019]所述系统势函数U(x)为各类随机共振系统的势函数。
[0020]所述权重ω
i
‑1为随级联层数i逐渐增大的变量，作为优选，ω
i
‑1设定为：
[0021]ω
i
‑1＝k*m
i
‑
p (2)
[0022]其中k调节权重系数最终大小，m决定权重变化的趋势，p调节权重变化趋势的时机。
[0023]作为优选，所述k＝0.1，m＝1.2，p＝2；
[0024]所述步骤3中，寻找最优系统参数的方法为遍历寻优以及各类智能算法，包括遗传算法寻优、粒子群优化算法以及模拟退火算法中的任意一种，并不影响所提方法性能。
[0025]所述步骤3中，参数寻优测度指标从测度指标信噪比、互相关系数、过零率和谱翘度中任选一种。
[0026]所述相位对齐的步骤为依次执行以下两步：
[0027]4.1：对待增强信号的微弱信号sn(t)进行傅里叶变换，并对傅里叶变换结果取模去相位，得到SN(ω)并保存；
[0028]4.2：对最优输出x
opt
进行傅里叶变换，并对傅里叶变换结果取模去相位，得到X
opt
(ω)。
[0029]所述步骤4中的相位对齐和步骤5中的叠加是频域相位对齐，但时域相位对齐与频域相位对齐具有相同效果。
[0030]所述测度指标最优为：测度指标采用信噪比时，信噪比最大为最优，测度指标采用熵时，熵最小为最优。
[0031]本专利技术的有益效果在于由于利用噪声能量进行微弱信号的增强，通过原始含噪信号的前馈与合理的加权级联方法，使得信噪比稳步提升，解决了级联随机共振存在的依赖第一级随机共振效果以及目标信息量逐层递减问题，有效提升了级联随机共振的鲁棒性及低信噪比信号处理能力。所提前馈级联随机共振相比传统级联随机共振信噪比增益提升可达8db，最低可处理信噪比低至
‑
30dB，在微弱信号处理领域中具有广阔的应用前景。
附图说明
[0032]图1是本专利技术的原理框图。
[0033]图2是本专利技术示例程序流程图。
[0034]图3是基于遗传算法的随机共振参数寻优程序流程图。
[0035]图4是待增强微弱信号时域图及频域图，图4(a)为待增强微弱信号时域图，图4(b)为待增强微弱信号频域图。
[0036]图5是第一级随机共振系统输出时域图及频域图，图5(a)是第一级随机共振系统输出时域图，图5(b)是第一级随机共振系统输出频域图。
[0037]图6是传统级联随机共振系统最优输出时域图及频域图。
[0038]图7是本专利技术前馈级联随机共振系统最优输出时域图及频域图。
具体实施方式
[0039]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0040]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清晰，下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明，本专利技术包括但不仅限于下述实施例。
[0041]如图1和图2所示，本专利技术实施例提出了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种前馈级联随机共振微弱信号增强方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1，获取需要增强的微弱信号sn(t)；步骤2，构建前馈级联随机共振系统：其中，x1为第一级随机共振系统输出，x
i
为第i级随机共振系统输出，t为时间，sn(t)为输入待增强的微弱信号，sn(t)+ω
i
‑1x
i
‑1(t)为第i
‑
1级随机共振输出进行加权并与待增强微弱信号叠加后输入到第i级随机共振的信号，n为设定的最大级联层数，U(x)为系统势函数；步骤3，将待增强的微弱信号sn(t)输入到第一级随机共振系统，寻找最优系统参数和最优输出x
opt
，并保存；步骤4，对所得x
opt
与待增强信号sn(t)进行相位对齐；步骤5，加权叠加，对步骤4中所得X
opt
(ω)乘以公式(2)获取的权重ω，得到加权以后的信号ωX
opt
(ω)，并与SN(ω)叠加得到ωX
opt
(ω)+SN(ω)；步骤6，对步骤5所得ωX
opt
(ω)+SN(ω)进行反傅里叶变换，得到下一级级随机共振的输入信号x
input
(t)；步骤7，将步骤6获得的x
input
(t)输入到下一级随机共振系统，并进行步骤3中相同的参数寻优过程，获取最优输出x
opt
；步骤8，重复步骤4到步骤7，保存每一级随机共振系统的最优输出，直到达到设定的最大级联层数N或者达到设定的其他停止条件；步骤9，从保存的每一级随机共振系统的最优输出中挑选测度指标最优所对应的信号作为前馈级联随机共振的最终输出结果。2.根据权利要求1所述的前馈级联随机共振微弱...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海燕，锁健，申晓红，马石磊，董海涛，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：