【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水声工程中声纳，具体地，涉及一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法及系统。
技术介绍
1、在水声目标辐射噪声的频谱构成中，呈现出连续谱与线谱相互叠加的特性。其中，线谱的产生来源主要包括水声目标机械部件的往复运转、螺旋桨周期性击水以及目标自身的共振现象等。由于水声目标普遍具有较大惯性且工况相对稳定，其线谱往往具备较高的稳定程度。这种稳定性使得线谱成为了水声目标检测与识别极为关键的依据。
2、然而，随着现代减震降噪技术的持续进步与广泛应用，水声目标辐射噪声级呈现出逐年递减的趋势。在这一背景下，线谱极易被强干扰所掩盖，难以凸显。因此，突破低信噪比条件下线谱增强技术对于提升水声目标检测与识别能力具有极为重要的现实意义与应用价值。在当前的水声信号处理领域，自适应线谱增强器(ale)是一种常用的线谱增强手段。
3、通过对专利文献的检索发现申请号为202311269192.1的专利文献，公开了一种频域稀疏自适应线谱增强方法，该方法基于ale频率响应具有稀疏性的特点，运用稀疏自适应算法来迭代更新ale的频域抽头权向量，通过这种方式促使其更趋近于ale的维纳解，进而有效提高了处理增益，并且拓宽了信噪比的适用范围。
4、尽管如此，ale在实际工程应用中却面临着严峻的挑战。其根源在于ale所采用的工作机制是逐点滑动处理模式。这意味着，在每一个时间步长内，都需要对输入向量进行更新操作。即先将当前输入向量与ale的抽头权向量实施内积运算，从而生成ale的输出信号，随后依据该输出信号计算误差并据此更新抽头
5、综上所述，针对上述现有技术的问题，研究一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法及系统，为水声信号处理提供更高效、实用的线谱增强解决方案，成为当下亟待解决的关键任务。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，包括以下步骤：
3、步骤s1，读取水声目标产生的辐射噪声信号，作为自适应滤波器的参考信号；
4、步骤s2，对辐射噪声信号进行延迟解操作，得到解相关信号，再根据自适应滤波器的抽头权向量的长度，将解相关信号划分成快拍，作为自适应滤波器的时域输入；
5、步骤s3，采用滑动离散傅里叶变换将时域输入变换到频域，得到频域快拍；
6、步骤s4，将频域快拍作为自适应滤波器的频域输入；
7、步骤s5，基于自适应滤波器的参考信号和频域输入，计算得到滤波后的输出信号以及相应的估计误差；
8、步骤s6，根据估计误差，构造基于最大相关熵准则的代价函数，代价函数引入频域抽头权向量的范数作为正则化项；
9、步骤s7，计算代价函数的梯度，推导出ale的频域抽头权向量的更新公式，并得到更新的频域抽头权向量；
10、步骤s8，将解相关信号滑动一个采样点，得到下一时刻的时域输入；
11、步骤s9，循环执行步骤s3至步骤s8，直至完成对所有辐射噪声信号的处理，得到增强后的辐射噪声信号。
12、优选地，步骤s2包括如下子步骤：
13、步骤s2.1，对辐射噪声信号s(n)进行延迟操作，得到解相关信号s(n-δ)；
14、步骤s2.2，根据自适应滤波器的抽头权向量的长度，将解相关信号s(n-δ)划分成快拍，作为n时刻自适应滤波器的时域输入，计算公式为：
15、s(n-δ)＝[s(n-δ),…,s(n-δ-l+1)]t (1)
16、其中，l为自适应滤波器的抽头权向量的长度，δ为延迟时间，t表示转置。
17、优选地，步骤s2.2中，l＝1000，δ＝1。
18、优选地，步骤s3中，n时刻自适应滤波器的频域输入的公式为：
19、
20、其中，sf(n-δ)为时域输入的离散傅里叶变换，为离散傅里叶变换的各频率分量，i＝0,…,l-1；
21、推导公式为：
22、
23、其中，j表示虚数单位，m和p表示求和索引。
24、基于推导公式，n时刻自适应滤波器的频域输入sf(n-δ)由n-1时刻的自适应滤波器的频域输入sf(n-1-δ)表示。
25、优选地，步骤s5中，对于每个时刻n，滤波后的输出信号的计算公式如下：
26、
27、其中，为n时刻自适应滤波器的频域抽头权向量，初始值为0；
28、相应的估计误差的计算公式为：
29、e(n)＝s(n)-y(n) (5)
30、其中，s(n)为输入信号，(·)h表示共轭转置。
31、优选地，步骤s6中，代价函数的计算公式为：
32、
33、其中，σ表示最大相关熵准则的核宽；||·||1表示l1范数；ρ>0表示平衡因子，用于平衡正则化项的影响；exp表示指数函数。
34、优选地，步骤s6中，σ＝1；ρ＝0.01。
35、优选地，步骤s7中，频域抽头权向量的更新公式如下：
36、
37、其中，μ表示频域抽头权向量的更新步长；(·)*表示共轭运算；sgn(·)表示符号函数。
38、优选地，步骤s7中，μ＝10-5。
39、本专利技术还提供了一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强系统，包括：
40、模块m1，读取水声目标产生的辐射噪声信号，作为自适应滤波器的参考信号；
41、模块m2，对辐射噪声信号进行延迟解操作，得到解相关信号，再根据自适应滤波器的抽头权向量的长度，将解相关信号划分成快拍，作为自适应滤波器的时域输入；
42、模块m3，采用滑动离散傅里叶变换将时域输入变换到频域，得到频域快拍；
43、模块m4，将频域快拍作为自适应滤波器的频域输入；
44、模块m5，基于自适应滤波器的参考信号和频域输入，计算得到滤波后的输出信号以及相应的估计误差；
45、模块m6，根据估计误差，构造基于最大相关熵准则的代价函数，代价函数引入频域抽头权向量的范数作为正则化项；
46、模块m7，计算代价函数的梯度，推导出ale的频域抽头权向量的更新公式，并得到更新的频域抽头权向量；
47、模块m8，将解相关信号滑动一个采样点，得到下一时刻的时域输入；
48、模块m9，循环执行模块m3、模块m4、模块m5、模块m6、模块m7和模块m8，直至完成对所有辐射噪声信号的处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S2.2中，L＝1000，Δ＝1。
4.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S3中，n时刻自适应滤波器的频域输入的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S5中，对于每个时刻n，滤波后的输出信号的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述代价函数的计算公式为：
7.根据权利要求6所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S6中，σ＝1；ρ＝0.01。
8.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S
9.根据权利要求8所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤S7中，μ＝10-5。
10.一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤s2.2中，l＝1000，δ＝1。
4.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤s3中，n时刻自适应滤波器的频域输入的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种低复杂度的频域稀疏自适应线谱增强方法，其特征在于，所述步骤s5中，对于每个时刻n，滤波后的输出信号的计...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭浩泉，吕晨溪，赵智姗，
申请(专利权)人：上海船舶电子设备研究所中国船舶集团有限公司第七二六研究所，
类型：发明
国别省市：
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