【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水声传感网络测量，具体为一种水声测距信号去噪方法、系统、设备、存储介质。
技术介绍
1、水下目标在水下三维空间进行自由运动，定位技术能够帮助水下目标按照预定路线移动到目的地。由于趋肤效应这一电磁传播特性，电磁波在水中存在着严重的衰减现象，在地面或者空间常用的无线电定位无法用于水下目标的定位；由于卫星无线信号在水中传播存在严重衰减，可以进行水面以上目标定位而无法对水下目标进行实时定位。
2、目前常用的水下目标定位技术按照传感器类和工作方式不同，可以分为惯性导航定位、地球物理定位、以及水声定位三类。无源自主的惯性导航采用加速度计和陀螺仪来进行目标加速度和角加速度的测量，通过对时间两次积分来解算出目标位置，但是在长航运行时容易存在累积误差，需要外部参考信息进行校正；地球物理定位有地形匹配、地磁匹配和重力匹配等方式，需要预先测量水中不同平面位置的地形地貌图、地磁场和重力基准图，但是其定位精度受限于地形图、地磁值和重力场等先验信息的影响；声波在海水中传播衰减效应要小，传播距离最远可达上千米，但是水声信号具有较强的时空变化特性，容易在部分区域产生较大的定位误差。
3、水下声波信号相比电磁信号能够传播更远的距离，因此声学定位成为水下目标定位跟踪的重要手段。水声定位主要包括基阵、应答器和地面站，其中基阵是一组能够进行声电信号转换的阵列且其各阵元的位置已精确测定；搭载换能器的应答器能够对特定频带和形式的信号作出响应。按照基线长度水声定位可以分为长基线、短基线和超短基线。长基线定位系统由分布在海床的应答器组成，
4、受限于海水介质物理特性和海洋环境条件的影响，水下定位技术面临可用信息源少、水下干扰多、传感器精度难以提升等问题。虽然水下目标声学定位已经成为一种主要手段，但是存在水下目标机动运行、未知复杂环境等不确定因素，同时海洋环境噪声、海洋生物噪声和船舶等各种干扰，尤其是水声基站共面或者水声测距异常，从而严重降低水下目标的定位性能。
技术实现思路
1、专利技术目的：为解决现有水声定位中稀疏水声测距精度受测量不确定性噪声影响较大的问题，本专利技术提出了一种水声测距信号去噪方法、系统、设备、存储介质。
2、技术方案：一种水声测距信号去噪方法，包括以下步骤：
3、步骤1：建立水声测距信号-水下应答器位置-采样频次在内的时空关联张量模型；
4、步骤2：利用步骤1建立的时空关联张量模型，将含噪的实际水声测距信号张量处理为初步恢复的水声测距信号张量；
5、步骤3：引入局部约束项对初步恢复的水声测距信号张量进行约束，引入范数对噪声张量进行约束，构建水声测距信号张量恢复优化问题；
6、步骤4：对步骤3构建的水声测距信号张量恢复优化问题进行求解，得到噪声张量；
7、步骤5：将初步恢复的水声测距信号张量减去噪声张量，完成水声测距信号去噪。
8、进一步的，步骤1具体包括：
9、假设当n个水下应答器与具有m个阵元的水下基阵进行水声通信时，得到由水声测距信号-水下应答器位置-采样频次组成的特征矩阵，表示为：
10、
11、其中，p＝1表示水声测距信号，p＝2表示水下应答器位置，p＝3表示采样频次，d1、d2、d3分别表示水声测距信号、水下应答器位置和采样频次的特征维度，apn表示第n个水声应答器对应的数据集，表示为(a1n,a2n,a3n)，其中，a1n为水声测距信号，a2n为水下应答器位置，a3n为采样频次；
12、基于由水声测距信号-水下应答器位置-采样频次组成的特征矩阵，构建含噪的实际水声测量张量
13、建立水声测距信号-水下应答器位置-采样频次在内的时空关联张量模型，表示为：
14、
15、其中，⊙表示元素积；e表示单位向量；wp表示投影向量；
16、令：
17、
18、将与投影向量wp相乘得到向量up，代入式(2)可得：
19、
20、其中表示张量内积；
21、利用交替最小二乘求得up，投影向量wp可由求得；
22、基于由水声测距信号-水下应答器位置-采样频次组成的特征矩阵中的水声测距信号特征，由计算典型变量其中q＝1,2,3为相关性最大的前3个数；
23、基于由水声测距信号-水下应答器位置-采样频次组成的特征矩阵中的位置特征，由计算典型变量其中q＝1,2,3为相关性最大的前3个数；
24、基于由水声测距信号-水下应答器位置-采样频次组成的特征矩阵中的采样频次特征，由计算典型变量其中q＝1,2,3为相关性最大的前3个数；
25、利用计算出典型相关系数rq(q＝1,2,3)；
26、利用将含噪的实际水声测量张量处理为初步恢复的水声测距信号张量
27、进一步的，步骤3具体包括：
28、将初步恢复的水声测距信号张量建模为其中，表示待估计水声测距信号张量，ε表示噪声张量；
29、待估计水声测距信号张量用多个子空间的并集表示，引入局部约束项，得到水声测距信号张量恢复优化问题，表示为：
30、
31、其中，||·||0表示范数是一个线性扩展数据空间字典；表示初步恢复的水声测距信号张量相对于字典的最低秩表示；λ、α和γ为约束项系数，为局部约束项，⊙为hadamard积；为权值张量，其中n、m、l代表第n个水下应答器，第m个基站，第l次测量；
32、将分解为核心张量乘以沿每个模态展开的列矩阵，表示为：其中，为由变换域中的稀疏系数组成的核心张量；un，um和ul分别是与水声测距信号、水下应答器位置、采样频次相关的变换矩阵；
33、引入范数对噪声张量进行约束，因此将式(5)的水声测距信号张量恢复优化问题转化为：
34、
35、其中：为tucker秩，ri是第i阶模态的特征权值，z(i)是的第i阶展开；||·||2,1表示范数。
36、进一步的，步骤4具体包括：
37、引入包含水声测距信号、水下应答器位置和采样频次在内的辅助变量和将公式(6)转化为：
38、
39、将式(7)转化为增广拉格朗日函数：
40、
41、其中，<·,·>表示张量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤3具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤4具体包括：
5.一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：包括：
6.根据权利要求5所述的一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：在时空关联张量模型建立模块中，执行以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：在初步恢复模块中，执行以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：在去噪模块中，执行以下步骤：
9.一种设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任意一项所述的一种水声测距信号去噪方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有水声
...【技术特征摘要】
1.一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤3具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种水声测距信号去噪方法，其特征在于：步骤4具体包括：
5.一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：包括：
6.根据权利要求5所述的一种水声测距信号去噪系统，其特征在于：在时空关联张量模型建立模块中，执行以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种水声测...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗成名，王璐雪，梅宇航，吕鹏飞，孔凡童，王彪，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：
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