CN103152299A - 一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法。包括以下步骤：（1）初始化基本参数，主要包括：滑动窗宽度、包络容限系数、鉴窄系数、鉴宽系数、宽度门限、FFT点数、窄带干扰陷波带宽；（2）频域拷贝相关序列重置；（3）基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算；（4）对输入信号和重置的频域拷贝相关序列做相关运算并提取包络，进行鉴宽-鉴窄-峰值联合检测。本发明改善了低信干比条件下水声信号检测的性能，对尖刺干扰和窄带脉冲干扰有较强的抑制作用。

Description

一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法

技术领域

本发明涉及的是一种水声工程、水声信号与信息处理技术，特别是涉及一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法。 

背景技术

近海水声信道是最为复杂的信道之一，其固有的时频空变特性和海上交通噪声等随机干扰都为水声信号处理带来了极大困难。此时，若又面临多声学系统协同工作，接收到其他平台的信号甚至可以达到限幅，那么近海水声信号检测就变得难上加难。 

针对水声复杂的工作环境国内外诸多学者提出了许多方法：Dhanoa J.S.（[1]Dhanoa J S,Ormondroyd R F,Hughes E J.Blind cancellation of wideband frequency modulated interference in a wideband acoustic communication channel[C].Oceans2005Conference,Washington,2005,9:1065-1069.）用多目标进化算法估计干扰波形，并将其应用于抵消来自其他平台的宽带干扰；Zoi-Heleni Michalopoulou（[2]Zoi-Heleni Michalopoulou.Multiple source localization using a maximum a posteriori Gibbs sampling approach[J].Journal of the Acoustical Society of America,2006,120(5):2627-2634.）将最大后验Gibbs抽样算法应用于多源定位，提高了强干扰环境下的弱目标检测能力；Maria Palmese([3]Palmese Maria,Bertolotto Giacomo,et al.Spread spectrum modulation for acoustic communication in shallow water channel[C].OCEANS2007,Europe,June18,2007-June21,2007.)将线性调频脉冲与扩频结合，降低了多普勒和来自其他用户窄带干扰的影响；Ma Wenhan([4]Ma Wenhan,Hu,Xiaoyi,et al.Implementation of an impulse noise suppression method in OFDM underwater acoustic communication system[J].Advanced Materials Research,2011,v268-270,p:1537-1542.)针对浅海冲击噪声，提出时频联合抑制方法，并成功应用到OFDM系统中。 

随着需求的扩大，水声系统越发复杂，围绕着浅海、多声学平台协同工作中的尖刺干扰和窄带干扰虽已开展了一些研究，但尚未提出公认的、有效的解决方案。 

发明内容

本发明的目的是提供一种改善低信干比条件下水声信号检测的性能，对尖刺干扰和窄带脉冲干扰有较强的抑制作用的适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法。 

本发明的目的是这样实现的，主要包括如下步骤： 

（1）初始化基本参数，主要包括：滑动窗宽度、包络容限系数、鉴窄系数、鉴宽系数、宽度门限、FFT点数、窄带干扰陷波带宽； 

（2）频域拷贝相关序列重置； 

（3）基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算； 

（4）对输入信号和重置的频域拷贝相关序列做相关运算并提取包络，进行鉴宽-鉴窄-峰值联合检测。 

本发明还可以包括： 

所述的频域拷贝相关序列重置是根据已知窄带干扰的中心频率、脉宽等参数，估计接收端窄带干扰信号频谱范围，计算对应的谱线号，对频域拷贝相关序列相应谱线陷波。 

所述的基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算包括下列步骤： 

（1）对接收信号取模，滑动平均后作为信号强度估计，一阶递归后作为噪声强度估计，以确定强度门限； 

（2）信号强度与强度门限比较判决，累计拷贝信号宽度窗中过强度门限的信号总能量和总点数，计算有效值，并滑动窗，得到信号有效值序列； 

（3）根据相关峰出现位置为信号结束时刻的特点，每一时刻的相关域门限由前面拷贝信号宽度窗内的点确定，即根据信号有效值和拷贝信号的幅度、脉宽信息估计出对应的相关域包络峰值； 

（4）综合考虑信道多途、目标运动等因素引起的信号失配，预设包络容限系数，用相关域包络峰值乘以包络容限系数，作为相关域自适应门限。 

所述的相关域包络鉴宽-鉴窄-峰值联合检测是根据干扰和有效信号形成相关峰的差异，具体是在大于相关域自适应门限的包络中找最大值，并通过限制峰值两侧一定区间内的最大值强度范围来实现鉴宽、鉴窄。 

本发明的方法的主要特点是：（1）与传统频域相关相比较，本发明中频域拷贝相关序列重置方法能够有效抑制窄带脉冲干扰；（2）与常规的自适应能量门限相比较，本发明中的基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限，综合考虑信道多途、目标运动等因素引起的信号失配，物理意义更明确；（3）在信号有无的双重判决中，将干扰信号的相关域特征考虑在内，实现鉴宽-鉴窄-峰值联合检测，可有效抑制浅海环境中的尖刺干扰。 

附图说明

图1为抗强干扰检测方法基本流程图； 

图2(a)为拷贝信号波形图； 

图2(b)重置后频域相关序列模的波形图； 

图3为相关域自适应门限估计方法流程图； 

图4为鉴宽-鉴窄-峰值联合检测流程图； 

图5为检测效果对比示意图: 

图5(a)接收到尖刺干扰、窄带干扰及有效信号的时域波形图； 

图5(b)未限波相关包络及常用自适应门限波形图； 

图5(c)未限波相关包络及本发明相关域自适应门限波形图； 

图5(d)限波后相关包络及本发明相关域自适应门限波形图。 

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述： 

在一定的海洋环境下，本发明提出的信号检测基本流程图如图1所示。 

有效信号以LFM信号为例，设中心频率f=15kHz，带宽B=10kHz，脉宽T=10ms，拷贝信号幅度为A=1024，采样率f_s=100kHz，窄带干扰为CW信号，中心频率f₀=15kHz，脉宽T₀=10ms，则主要步骤为： 

1.初始化基本参数： 

(a)滑动窗宽度：W=160ms; 

(b)包络容限系数，即估计的相关包络峰值与门限的比，要平衡虚警、检测概率，一般取8-32倍，此处选22倍； 

(c)鉴窄系数：α₂=0.7； 

(d)鉴宽系数：α₁=0.5； 

(e)宽度门限：w=0.167ms； 

(f)FFT点数：N=2048； 

(g)窄带干扰陷波带宽： $(f_0-\frac{1}{T_0})\mathrm{Hz}~(f_0+\frac{1}{T_0})\mathrm{Hz}.$

2.频域拷贝相关序列重置，以备抑制窄带干扰。 

对拷贝信号做N点FFT得频域拷贝相关序列，设其谱线n所对应的频率为f(n)，则需序列重置的陷波谱线为所有满足式(1)的n。 

式中

表示向下取整，

表示向上取整。拷贝信号时域波形及频域拷贝相关序列重置后的模如图2所示。 

3.基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算。 

相关域自适应门限估计流程如图3所示，主要由以下步骤实现： 

（1）接收信号取模，以W为窗长度，对模做滑动平均作为信号强度估计，一阶递归后作为噪声强度估计，再乘以强度门限倍数，得到强度门限； 

（2）信号强度与强度门限比较判决，以拷贝信号长度为窗长度，累计窗中过强度门限的信号总能量和总点数，窗内总能量除以总点数作为有效值； 

（3）滑动窗，重复步骤（2）得到信号有效值序列，记为e(n)； 

（4）每一时刻的相关域门限由其前面拷贝信号宽度窗内的有效值确定，即根据接收信号的有效值e(n)和拷贝信号的幅度A、脉宽信息T估计出对应的相关域包络峰值序列r(n)，即： 

r(n)＝0.5×e(n)×A×T×f_s  (2) 

（5）用步骤（4）中得到的相关域包络峰值序列乘以包络门限系数，作为相关域自适应门限。 

4.对输入信号和步骤2中重置的频域拷贝相关序列做相关运算并提取包络，进行鉴宽-鉴窄-峰值联合检测。 

本发明采用频域相关和Hilbert包络提取方法，鉴宽-鉴窄-峰值联合检测逻辑流程如图4所示，具体实现方法如下： 

设R(t)为相关包络，λ(t)为相关域自适应门限。 

（1）根据式(3)、(4)在大于相关域自适应门限的相关包络中找最大值E及其位置D； 

$E=\underset{R\left(t\right)>\mathrm{\λ}\left(t\right)}{\max }R\left(t\right)---\left(3\right)$

D＝argmaxR{t|R(t)＞λ(t)}  (4) 

（2）在峰值左右各一部分区间内分别找最大值e1和e2； 

$e1=\underset{D-w\≤t\≤D-w/2}{\max }R\left(t\right)---\left(5\right)$

$e2=\underset{D+w/2\≤t\≤D+w}{\max }R\left(t\right)---\left(6\right)$

（3）判断最大值是否满足鉴宽、鉴窄系数的要求，即： 

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&alpha;}}_1\&times;E<e1<{\mathrm{\&alpha;}}_2\&times;E\\ {\mathrm{\&alpha;}}_1\&times;E<e2<{\mathrm{\&alpha;}}_2\&times;E\end{array}\right.---\left(7\right)$

（4）满足式(7)则判决为检测到信号，否则判据为未检测到。 

图5给出了实施例的检测效果对比示意图。图5(a)为接收信号，由左至右依次是尖刺干扰、窄带干扰、有效信号，其中尖刺干扰持续时间0.2ms；图5(b)所示是未经序列重置陷波的相关包络和常用自适应门限，是对相关结果的模做一阶递归平滑，再乘以门限倍数得到的常用自适应门限；图5(c)为未陷波的相关包络及本发明相关域自适应门限；图5(d)为陷波后的相关包络及本发明相关域自适应门限。 

对比图5(a)、(b)可见，常用自适应门限要想抑制尖刺干扰和窄带干扰，必须要增大门限倍数，如此会导致对有效信号的门限偏高，影响系统的作用距离；常用自适应门限的收敛时间较长，若干扰和信号相继到达接收点，干扰引发的门限升高尚未收敛就要检测有效信号，容易造成漏报。本发明的相关域自适应门限选取方法不仅可以正确检测到有效信号，同时尖刺 的相关包络峰值远小于其相关域自适应门限，从而有效地抑制了尖刺干扰。如图5(b)所示尖刺、窄带脉冲干扰使得相关包络变宽，可以采用本发明的“鉴宽-鉴窄-峰值”联合检测逻辑准确地将干扰剔除。 

对比图5(c)、(d)可见，序列重置陷波使得窄带干扰的相关峰包络明显下降，陷波后用本发明的门限选取方法可以将窄带干扰剔除。 

最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和指导范围内。 

Claims (4)

1.一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法，其特征在于包括以下步骤：

（1）初始化基本参数，主要包括：滑动窗宽度、包络容限系数、鉴窄系数、鉴宽系数、宽度门限、FFT点数、窄带干扰陷波带宽；

（2）频域拷贝相关序列重置；

（3）基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算；

（4）对输入信号和重置的频域拷贝相关序列做相关运算并提取包络，进行鉴宽-鉴窄-峰值联合检测。

2.根据权利要求书1所述的适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法，其特征是：所述的频域拷贝相关序列重置是根据已知窄带干扰的中心频率、脉宽等参数，估计接收端窄带干扰信号频谱范围，计算对应的谱线号，对频域拷贝相关序列相应谱线陷波。

3.根据权利要求书1所述的适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法，其特征是：所述的基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算包括下列步骤：

（1）对接收信号取模，滑动平均后作为信号强度估计，一阶递归后作为噪声强度估计，以确定强度门限；

（2）信号强度与强度门限比较判决，累计拷贝信号宽度窗中过强度门限的信号总能量和总点数，计算有效值，并滑动窗，得到信号有效值序列；

（3）根据相关峰出现位置为信号结束时刻的特点，每一时刻的相关域门限由前面拷贝信号宽度窗内的点确定，即根据信号有效值和拷贝信号的幅度、脉宽信息估计出对应的相关域包络峰值；

（4）综合考虑信道多途、目标运动等因素引起的信号失配，预设包络容限系数，用相关域包络峰值乘以包络容限系数，作为相关域自适应门限。

4.根据权利要求书1所述的适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法，其特征是：所述的相关域包络鉴宽-鉴窄-峰值联合检测是根据干扰和有效信号形成相关峰的差异，具体是在大于相关域自适应门限的包络中找最大值，并通过限制峰值两侧一定区间内的最大值强度范围来实现鉴宽、鉴窄。

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