随机共振技术的水声微弱信号提取算法-论文.pdf

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1、第53卷第1期厦门大学学报(自然科学版)VoL53No．12014年1月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)Jan．2014随机共振技术的水声微弱信号提取算法何世娜，胡晓毅(厦门大学信息科学与技术学院，水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室，福建厦门361006)摘要：随机共振技术作为一种新兴的弱信号检测算法，与传统线性滤波的方法相比，它可以检测到更低信噪比的信号．为此尝试将其应用到高频水声通信系统中，结合尺度变换和参数调节两种方法，在低信噪比下取得了一定的性能增益，并讨论了系统与信号达到最佳匹配时共振参数的变化情况．关键词：随机共振；水声通信

2、；弱信号检测中图分类号：TN929．3文献标志码：A文章编号：0438—0479(2014)0t一0016—05随机共振的概念是由邦济等l_1。]在研究古气象冰信号频点很准确，但前提是需知道信号的大致频率，JII问题上提出的，它是在一定的非线性条件下，由弱而实际通信系统中，比如跳频系统，接收端并不知道周期信号、噪声、非线性系统协同作用而导致的系统该时刻的频点是什么，并且由于该算法会造成信号的强周期输出的现象．该理论目前已广泛应用于生物、化幅度发散，收敛效果不好，对于非相干解调的系统而学、光学等弱信号检测的研究中，以及雷达、声纳、图言会对系统性能产生一定的影响；二次采样对采样率像处理和语音识

3、别等通信领域的工作中．常规的弱信有比较严格的要求，计算复杂度提升；时域变换的方号处理方法都是采用线性滤波器，达到滤除带外噪声法相对简单，但具体压缩倍数多少为最匹配并没有准的作用，但对与信号同频带的带内噪声就束手无策确的定义．参数调节法是通过改变系统参数，使双稳态了，特别是在宽带噪声的背景下，提取微弱信号就更系统共振的频段往高频移动．参数变换法可以实现信困难．随机共振与传统检测算法的不同之处就在于它号、系统之间的最佳匹配，但目前参数的选取还是靠不是以尽可能的滤除噪声为目的，而是最大限度地利经验值．本文结合参数变换和频域压缩变换法综合对用噪声，通过非线性系统将噪声能量转化为信号能信号进行处理，

4、并通过水池实验，证实了该方法在水量，从而起到增强弱信号的效果．因此，它不存在带外池环境、低信噪比下有很好的弱信号提取效果．该方法还是带内的概念，这为我们实现水声信道中低信噪比既保留了频域压缩变换的低复杂度又拥有参数变换环境下的信号检测提供了新的思路，将其应用于水声法的最佳匹配度．通信系统中可以克服传统滤波效果的局限性、信噪比瓶颈、功率受限等问题，进而降低检测成本，有很高的1随机共振原理研究价值．通常情况下，水声信道的频段范围在2～3OkHz左右，而受到绝热近似理论的条件限制，传统的受随机白噪声与外力作用的双稳态系统模型可随机共振只能应用于小于1Hz左右的小参数(低频)以由Langevin方

5、程表示，即信号l4]，因此，必须采用大参数(高频)信号的随机共Lz一日z—bx。+s()+r(￡)，(1)振法提取水声信号．目前，针对大参数的信号提取，研其中，z为系统输出，a、b为非线性双稳态系统的结构究人员相继提出了一些算法，主要有调制法、二次采参数，二者为大于0的实数，该非线性双稳态系统的样法、时域变换法和参数调节法l_6。]．前3种方法是从势函数可以表示为信号变换人手，核心思想是变频处理．调制法提取出的(z)一一zz+Iz，(2)厶‘士其势阱图如图l所示．收稿日期：2013-07—22式(1)和(2)表示单位质点同时受到外力和噪声*通信作者：xyhu@xmu．edu．cn驱动时，在

6、双势阱中的过阻尼运动．可以看出，没有外第1期何世娜等：随机共振技术的水声微弱信号提取算法子受阻尼作用的影响，描述非线性系统的郎之万方程随着信号频率的增大，达到共振所需的信号能量阙值增高，并且噪声通过双稳系统后呈现出能量向低频转移的现象，高频部分能量甚微，导致随机共振对于高频信号不敏感、难实现．为了解决这个问题，本文先通过尺度变换法将信号频率压缩到低频段，再通过改变系统参数使之达到最佳匹配．具体实现过程如下：1)参数变换：参数b描述的是双稳态系统本身运动速度，本文统计出了b值相对于n值的最佳倍数与具体信噪比之间的关系．根据随机共振的条件，输入的周期信号的振幅A必须满足：A≤A，A为系统跃图1

7、当()与()均为0时，式(1)表示的双稳态势函数迁阙值；同时对于噪声来说，必须含有足够大的能量Fig．1Potentialfunctionofthebistablesystem，whenS(t)一0，F(t)一0inequation(1)完成跃迁，即>A(其中是噪声的均方根值)，所以发生随机共振必须满足A