高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法技术

本申请属于频电场探测技术领域，尤其涉及一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法。包括如下步骤：步骤1.在待分解信号中加入高斯白噪声，得到新的待分解信号；利用EMD方法计和ICEEMDAN分解得到计算对应的IMF系数：将所有的IMF与原始信号进行归一化处理，计算相关系数，将IMF分布与原信号的相关系数的标准差σ作为阈值进行筛选，输出经过筛选后剩余的IMF重构后得到去噪后信号。本申请的高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法能自适应地对针对不同的原始信号的模态分解结果进行层数筛选和信号重构；去噪效果明显，方法有效稳定；能克服速度带来的干扰，完成运动平台高速移动时的目标远距离探测。运动平台高速移动时的目标远距离探测。运动平台高速移动时的目标远距离探测。

【技术实现步骤摘要】
高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法


[0001]本申请属于频电场探测
，尤其涉及一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法。

技术介绍

[0002]AUV、UUV、滑翔机等水中移动平台具有体积小、能耗低、续航力长、隐蔽性高、机动性好等优势，已被广泛应用到海洋环境监测、水中目标探测等领域。在水中目标探测领域，基于AUV、UUV等平台的被动声探测系统具有功耗低、隐蔽性好的优势，因此，利用移动平台搭载探测设备进行目标探测是当前水中目标探测的研究重点和热点。目前随着安静型潜艇的出现，使目标辐射的声源级大大降低，致使利用单一声探测潜艇目标的难度增大；另一方面，单一被动声探测存在虚警率高、易被诱饵欺骗干扰的缺点。舰船低频电场具有频率低(1Hz
‑
7Hz)、传播距离远、线谱特征明显等优势[10]，且传感器为无源接收，是一种可靠的水中兵器和目标追踪的信号源。但目前基于高速快艇平台的低频电场探测技术仍属于起步阶段，尚没有有效可行的方案能够具体实行。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于，提出一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法，采用完全自适应噪声集合经验模态分解联合自适应阈值，对分解所得模态进行阈值的计算和层数的自适应筛选，实现对含目标的带噪信号进行去噪和重构。
[0004]为实现上述目的，本申请采用如下技术方案。
[0005]一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1.在待分解信号x(t)中加入高斯白噪声s
(i)
，得到新的待分解信号x(t)
i
＝x(t)+β0E1[s
(i)
]；其中，β0指的是加入噪声分量时所乘的系数，该系数代表的是加速噪声的信噪比与该噪声分量标准差之比，E1[s
(i)
]代表求一个信号EMD分解的第i个IMF分量；
[0007]步骤2.利用EMD方法计算x(t)
(i)
的局部均值，取其平均值得到第一个残差
[0008]步骤3.利用ICEEMDAN分解得到计算对应的k个IMF系数c
k
(t)：
[0009][0010][0011]步骤4.将所有的IMF与原始信号进行归一化处理，计算各IMF
k
分布与原信号的相关系数
[0012]式中，L为采样点数；是指分解所得信号的平均值；是指IMF系数的平均值；
[0013]步骤5.计算IMF分布与原信号的相关系数的标准差σ作为IMF的筛选阈值步骤5.计算IMF分布与原信号的相关系数的标准差σ作为IMF的筛选阈值是指相关系数的平均值；
[0014]步骤6.筛选IMF，若α
k
>TH，则保留对应的IMF
k
，否则舍弃对应的对应的IMF
k
，输出K1个经过筛选后剩余的IMF；
[0015]步骤7.重构信号，将K1个IMF进行叠加，得到去噪后信号
[0016]对前述高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法的进一步改进或者优化还包括，所述高斯白噪声s
(i)
基于如下方式获取：
[0017]S1.采集无运动状态下、无辐射目标源情况下的环境噪声，计算环境噪声的概率统计分布；
[0018]S2.设环境电场噪声为y(t)，采用傅里叶变换求得环境电场噪声信号的频谱密度S(w)＝F(y(t))、噪声信号总能量为噪声信号的平均功率根据计算的平均功率，在具体实施时，采用noise＝wgn(1,N,Py,
’
linear
’
)语句加入贴合环境电场的高斯白噪声信号，N为信号长度。
[0019]对前述高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法的进一步改进或者优化还包括，本算法针对高速运动平台在海洋环境中运动时对电场噪声的滤波，该噪声在速度变化时具有特定的规律，因此，为了提高自适应阈值的准确性，同时适应运动平台的不用速度的噪声特性，在进行环境电场噪声采集时，要分别对不同运动速度下采集的电场噪声进行计算，即不同的速度应对应不同信噪比的电场环境噪声，不同速度的电场环境噪声对应不同的阈值。
[0020]其有益效果在于：
[0021]1、本申请的高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法能自适应地对针对不同的原始信号的模态分解结果进行层数筛选和信号重构；
[0022]2、去噪效果明显，传感器在不同运动速度下采集的所有信号的线谱检测比重和探测距离全部提高，方法有效稳定；
[0023]3、无论平台运动速度如何，经方法滤波后皆能通过信号的时域分布判断目标的出现与否；
[0024]4、能克服速度带来的干扰，完成运动平台高速移动时的目标远距离探测。
附图说明
[0025]图1是基于高速快艇平台的电场测量系统示意图；
[0026]图2是海上试验设置示意图；
[0027]图3是v＝10kn时，低频电场测量及线谱检测图；
[0028]图4是不同传感器的线谱检测时间随运动速度的变化图；
[0029]图5是平台运动速度不同引起的噪声干扰试验时域图；
[0030]图6是含目标和不含目标时IMF相关系数随分解层数的变化；
[0031]图7是高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法流程示意图；
[0032]图8是ICEEMDAN方法流程图；
[0033]图9是不同速度下艇艏纵向分量E
x1
滤波前后时序分布对比图。
具体实施方式
[0034]以下结合具体实施例对本申请作详细说明。
[0035]高速运动平台的电场噪声为非平稳信号，主要能量集中在低频，与轴频信号频段存在重叠，为此本申请提供一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法，包括如下步骤：
[0036]步骤1.在待分解信号x(t)中加入高斯白噪声s
(i)
，得到新的待分解信号x(t)
i
＝x(t)+β0E1[s
(i)
]；
[0037]其中，β0指的是加入噪声分量时所乘的系数，该系数代表的是加速噪声的信噪比与该噪声分量标准差之比，E1[s
(i)
]代表求一个信号EMD分解的第i个IMF分量；
[0038]特别的，为了提高实际实施过程中的去燥效果，保证结果更真实有效，本实施例中根据海洋电场实测数据，加入符合海洋实际环境特征的特定信噪比的高斯白噪声，所述高斯白噪声s
(i)
基于如下方式获取：
[0039]S1.采集无运动状态下、无辐射目标源情况下的环境噪声，计算环境噪声的概率统计分布；
[0040]S2.设环境电场噪声为y(t)，采用傅里叶变换求得环境电场噪声信号的频谱密度S(w)＝F(y(t))、噪声信号总能量为噪声信号的平均功率根据计算的平均功率，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速移动平台低频电场目标探测的自适应去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.在待分解信号x(t)中加入高斯白噪声s
(i)
，得到新的待分解信号x(t)
i
＝x(t)+β0E1[s
(i)
]；其中，β0指的是加入噪声分量时所乘的系数，该系数代表的是加速噪声的信噪比与该噪声分量标准差之比，E1[s
(i)
]代表求一个信号EMD分解的第i个IMF分量；步骤2.利用EMD方法计算x(t)
(i)
的局部均值，取其平均值得到第一个残差步骤3.利用ICEEMDAN分解得到计算对应的k个IMF系数c
k
(t)：(t)：步骤4.将所有的IMF与原始信号进行归一化处理，计算各IMF
k
分布与原信号的相关系数式中，L为采样点数；是指分解所得信号的平均值；是指IMF系数的平均值；步骤5.计算IMF分布与原信号的相关系数的标准差σ作为IMF的筛选阈值步骤5.计算IMF分布与原信号的相关系数的标准差σ作为IM...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙兆龙，刘琪，姜润翔，张伽伟，朱岿，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：