线性调频信号增强的自适应滤波算法研究.pdf

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1、第22卷第3期淮南工业学院学报VOl.22N.32002年9月J0URNAL0F~UAINANINSTITUTE0FTEC~N0L0GYSEP.2002线性调频信号增强的自适应滤波算法研究郭业才12赵俊渭2陈华伟2王峰2(1.安徽理工大学数理系安徽淮南232001;2.西北工业大学航海工程学院陕西西安710072)摘要:在对基本LMS算法进行修改的基础上提出了基于高阶累积量极性-动量迭代的自适应线性调频(LinearFreguencyMOdulatiOnLFM)信号增强新算法,该算法有抑制高斯噪声效果好计算量小收敛快且输出信号平稳等

2、特点,仿真结果证实了该算法的有效性和可靠性,因此具有较强的实用性和较好的应用前景,关键词:修正的LMS算法;高斯有色噪声;线性调频信号中图分类号:TN911.72文献标识码:A文章编号:1671-0932(2002)03-0051-05标航向间的垂直距离为c运动目标与水听器的0引言连线与目标航向间的夹角为6声速为c环境噪提高信噪比或谱线增强是通信~雷达~声呐和声为U(z)则水听器接收受环境污染的目标辐射地球物理等领域[12]信号处理中广泛研究的课题,噪声信号为:pp通常谱线增强是利用二阶统计量进行的采用自适应滤波方法[3]I(z)=

3、ZSz(z)-U(z)=ZAzcOs[(a0z且自适应滤波系数是用最小均方z=1z=12z(LeastMeanSguareLMS)算法更新的,基于-a1zz-a2z)-g0z]-U(z)(1)21LMS算法的自适应谱线增强(AdaptiveLineEn-式中:I(z)为受环境噪声污染的LFM信号;Sz(z)=hancementALE)算法主要缺点有:D抑制高斯2z噪声效果差;@计算量大;收敛慢,高阶累积量AzcOs[(a0z-a1zz-a2z21)-g0z]为LMF信号,其中:虽是抑制高斯噪声的有效手段[3]之一但其计算量2cM0c

4、Os6c2M0cOs6a0z=(2-)-2Tfoza1z=(1-csin6csin6c很大,因此如何提出一种新的谱线增强算法克服2cacOs62M0acOs6LMS算法本身及高阶累积量的引入所带来的缺-2)-2Tfoza2z=-c-2Tfoz,当6csin6点是本文主要研究的目的,一定时a为常系数,f是目标辐射噪声中0z~a1z~a2zaz本文拟提出一种基于高阶累积量极性-动量第z个谐波成分的频率;P为LFM信号总数;A为z的自适应LFM(LinearFreguencyMOdulatiOn)信信号幅度是确定的常数;g是z.z.c的随

5、机变量0z号增强新算法力图克服LMS算法和引入高阶累且在(-TT)内服从均匀分布;U(z)为零均值的高积量而带来的缺点并用实测数据进行仿真以检斯噪声,验新算法的有效性和可靠性,通常式(1)表示的信号I(z)是非平稳随机信号但只要满足条件[4]:DI(z)的M阶矩时间均1LFM信号模型值及IS(z)I有界;@U(z)是线性时不变(LTI)稳态水中运动目标辐射噪声谱的主要成分之一是系统(由白高斯噪声z(z)激励)的输出;线谱部分且主要是由机械振动源产生的可用周E[z2M(z)]有界;则I(z)可视为零均值的M阶期信号作为模型来拟合;设水

6、中目标在加速运动阶准平稳随机过程,为讨论问题的方便设I(z)在离段初速度为M0加速度为a(常矢量)水听器与目散时间的值为I(k),收稿日期:20020116基金项目:船舶工业科技基金资助(2000J42.2.8)作者简介:郭业才(1962-)男安徽安庆人副教授西北工业大学在读博士主要从事声信号处理~高阶谱分析等领域的研究,51淮南工业学院学报2OO2年第22卷为了在减小计算量的同时加快收敛利用SE2LFM信号增强新算法算法与MLMS算法的优点将基本LMS算法修为了得到LFM信号增强算法首先对传统的改为:ALE的权系数迭代公式进行修正

7、;其次给出准平z(k+l)=z(k)+2(l-U)sign[e(k)]-I(k)稳随机信号的高阶累积量及其迭代公式最后提出+D[z(k)-z(k-l)](5)新算法o称式(5)为极性-动量(Sign-MomentumSM)算法o该算法利用SE算法来减小计算量利用2.1ALE的权系数迭代公式及其修正MLMS算法来提高收敛速度oALE算法原理(见图l)o根据LMS准则图l2.2准平稳随机过程的高阶累积量及迭代新算法中权系数z(k)的更新公式为:z(k+l)=z(k)+2(l-U)e(k)I(k)(2)当I(k)是准平稳随机过程时其高阶累

8、积量式中:U为平滑因子OU