一种基于小波包变换的水底混响抑制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于小波包变换的水下混响抑制方法，该方法首先对接收到的阵元域信号进行滤波预处理与常规波束形成后，然后，采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征，获得混响与目标回波的差异特征，并据此进行分类识别，再根据特征的分布情况计算接收信号与发射脉冲的整体相似度，最后，对匹配滤波过程进行修正，达到混响抑制的目的；采用该方法可以避免对混响空间分布特性的建模与分析，具有更好的普适性与鲁棒性，应用前景可观。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种基于小波包变换的水下混响抑制方法，该方法首先对接收到的阵元域信号进行滤波预处理与常规波束形成后，然后，采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征，获得混响与目标回波的差异特征，并据此进行分类识别，再根据特征的分布情况计算接收信号与发射脉冲的整体相似度，最后，对匹配滤波过程进行修正，达到混响抑制的目的；采用该方法可以避免对混响空间分布特性的建模与分析，具有更好的普适性与鲁棒性，应用前景可观。【专利说明】
本专利技术属于主动声纳数字信号处理领域，特别涉及。
技术介绍
混响是影响主动声纳检测性能的重要因素之一，它是发射信号通过水中颗粒、水体以及水面的散射叠加而成。其中，来自于水面和水底的界面混响最为严重。混响的产生机制使得它们在时频域上的特性与目标回波非常相似，难以通过常规的能量检测方法进行区分。由于在常规的主动声纳系统中，主要采用匹配滤波进行检测，因此，混响的存在会带来大量的虚警，使得目标难以被发现。虽然，可以通过合理设计发射波束的指向性以避免其与水面或者水底接触，或是利用自适应波束形成提高接收波束的主瓣分辨率，或是增大基阵孔径以提高角度-距离分辨率从，或是设计具有针对特性的主动发射信号以抑制混响，但是这些前端处理方法的局限性太大，不具备足够的普适性。对于像前视声纳、扫雷声纳这种有针对性地向水面、水底发射信号的主动声纳而言，常规的前端处理方法是不够的。基于这些原因，一些后端处理算法成为近些年来的研究热点。常用的混响抑制算法主要包含如下几种:空间处理方法，利用自适应波束形成的方法提高接收波束主瓣分辨率，以达到混响抑制的目的，如文献I “J.N.Maksym，M.S.Wunsch.Adaptive beamforming against reverberation for a three-sensorarray.J.Acoust.Soc.Am vol 102，pp: 3433-3438，1997” ；图形学方法，通过提高主动声纳图像中的混响背景与目标回波的对比度来抑制混响，如文献2 “G.Ginolhac，J.Chanussot, and C.Hory.Morphological and statistical approaches to improvedetection in the presence of reverberation.1EEE.J.0ceanic engineering,vol.30, pp:881-899, 2005” ;PCI方法，利用子空间的方法将回波信号分解为混响子空间与回波加白噪声子空间，通过设置一些门限准则去除混响相关的分量，从而抑制混响，如文献3“Guillaume Ginolhac,Genevieve Jourdain.Principal Component Inverse Algorithmfor Detection in the Presence of Reverberation.1EEE jouranI of Oceanic Engineering, vol27,N0.2, pp: 310-321, April 2002”；预白化方法，将原本非平稳、有色的混响噪声进行白化处理，利用修正协方差方法估计白化滤波器的参数，从而抑制混响，如文献 4B.W.Choi，E.H.Bae，J.S.Kim and K.K.Lee.1mproved prewhitening method forI inearfrequency modulation reverberation using dechirping transformation.J.Acoust.Soc.Am，vol 123，pp:EL21_EL25，2008”。文献 5 uS.Kay, J.Salisbury.1mproved active sonar detection usingautoregressive prewhiteners.J.Acouts.Soc.Amer.，vol.87，pp.1603-1611，Arr.1990.”针对混响的非平稳、有色特征提出了次优的分帧自适应预白化检测器，作者用修正协方差方法估计白化滤波器的参数，用广义似然比检测器(GLRT)检测，提高了主动声纳在混响中的检测能力。文献6 “V.Carmillet, G.Jourdain.Detection of phase-orfrequency-modulated signals in reverberatioin noise.J.Acoust.Soc.Amer., vol.105，n0.6，pp.3375-3389，Jun.1999.”将混响的预白化方法推广到调频调相信号，验证了该算法对于这些主动声纳发射信号的适用性。文献 7 “A.Trucc0.Experimental results on the detection of embededobjects by a prewhitening filter.1EEE, Joural of Oceanic Engineering, vol 26, No4，pp.783-794，OC T, 2001.”认为混响噪声并不一定服从高斯分布，利用高阶统计的方法估计白化滤波器的参数，取得了比传统的修正协方差方法略好的效果，但是，作者也认为这一结果是由于混响的非高斯统计特性造成的，同时作者也指出高阶统计的方法需要较多的样本才能获得较好的效果。总的来说，这些方法需要对混响数据帧之间的平稳特性进行分析，并且需要充分考虑水声信道的非线性特性，其建模过程较复杂，而且需求大量的执行资源。实际应用中需要一种普适性更强的方法抑制混响，对随时变化的混响环境具有较强的鲁棒性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，为了解决以往混响抑制算法中的建模过程复杂、计算开销过大、受混响分布特性影响较大等局限性，提出了一种使用小波包变换的特征提取算法，获得混响与目标回波的差异特征，并进行分类识别。根据识别结果，对匹配滤波过程进行修正，从而达到混响抑制的目的。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供的，该方法首先对接收到的阵元域信号进行滤波预处理与常规波束形成后，然后，采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征，获得混响与目标回波的差异特征，并据此进行分类识别，再根据特征的分布情况计算接收信号与发射脉冲的整体相似度，最后，对匹配滤波过程进行修正，达到混响抑制的目的；所述的水底混响抑制方法的步骤包括:I)对接收阵所有接收到的阵元域信号进行预处理，得到波束域数据信号；2)采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征；3)根据发射信号的中心频率与带宽，选取小波包变换的分解层数与小波包系数组，对所获取的离散小波分解系数进行多维样本矩阵重构；4)依据重构的多维样本矩阵计算接收信号的小波包系数矩阵和发射脉冲的小波包系数矩阵的相关特征，获得彼此之间的多维相似度特征，并据此计算最终的整体相似度，该相似度的计算公式为: 【权利要求】1.，该方法首先对接收到的阵元域信号进行滤波预处理与常规波束形成后，然后，采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征，获得混响与目标回波的差异特征，并据此进行分类识别，再根据特征的分布情况计算接收信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波包变换的水底混响抑制方法，该方法首先对接收到的阵元域信号进行滤波预处理与常规波束形成后，然后，采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征，获得混响与目标回波的差异特征，并据此进行分类识别，再根据特征的分布情况计算接收信号与发射脉冲的整体相似度，最后，对匹配滤波过程进行修正，达到混响抑制的目的；所述的水底混响抑制方法的步骤包括：1）对接收阵所有接收到的阵元域信号进行预处理，得到波束域数据信号；2）采用小波包变换方法提取波束域数据的时频特征；3）根据发射信号的中心频率与带宽，选取小波包变换的分解层数与小波包系数组，对所获取的离散小波分解系数进行多维样本矩阵重构；4）依据重构的多维样本矩阵计算接收信号的小波包系数矩阵和发射脉冲的小波包系数矩阵的相关特征，获得彼此之间的多维相似度特征，并据此计算最终的整体相似度，该相似度的计算公式为：Sim=(Πi=1dim(c-λi2)-2)d其中，c与d是规整化参数，作用是控制相似度值的变化范围，c的取值需要满足d为经验参数；dim为重构样本矩阵的维度，与选取的小波包系数组数量保持一致；5）根据波束域接收信号的相似度特征与整体相似度，对匹配滤波过程进行修正，达到混响抑制的目的。FDA00001759059900012.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈拓，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：