基于α稳定分布模型的水声信号白化滤波方法-论文.pdf

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1、第36卷第8期舰船科学技术Vo1．36，No．82014年8月SHIPSCIENCEANDTECHN0L0GYAug．，2014基于OL稳定分布模型的水声信号白化滤波方法李宗吉，张西勇(海军工程大学新兵器技术与应用研究所，湖北武汉430033)摘要：在简要介绍共变谱和稳定白噪声的基础上，从n谱的角度出发，推导出基于自共变系数的广义Yule—Walker方程，证明广义Yule—Walker方程算法的合理性。依据稳定分布的参数模型，通过广义Yule—Walker方程算法实现基于分数低阶统计量的水声信号预白化滤波。实验数据检验表明，基于分数低阶统计量的白化滤波方法可以很好地实现水声信号预设频带内

2、的预白化。关键词：水声信号；共变谱；0【谱；白化中图分类号：TM344．1文献标识码：A文章编号：1672—7649(2014)08—0053—04doi：10．3404／j．issn．1672—7649．2014．08．010Whiteningfilteringmethodforunderwateracousticsignalbasedonn．stabledistributionmodelLIZong-ji，ZHANGXi—yong(NavyUniversityofEngineeringDepartmentofWeaponaryEngineering，Wuhan430033，China)

3、Abstract：Basedoncovariancespectrumandstablewhitenoise，deducedgeneralizedYule—Walker(GYW)equationanddemonstrateYule—WalkerarithmeticSrationalityfromO／一spectrumangle．ThepaperrealizedunderwateracousticsignalwhiteningfilteringbasedonFractionalLower—orderStatisticsbydintofgeneralizedYule—Walkerequation

4、arithmeticfromstabledistributionparametermode1．ExperimentshowthatwhiteningfilteringmethodbasedonFractionalLower-orderStatisticscanwellrealizeacousticsignalSprewhiteningonappointedspectrum．Keywords：underwateracousticsignal；covariancespectrum；·spectrum；whitening的参数为特征指数∈(0，2]，它决定着稳定分0引言布概率密度函数拖尾的厚度。

5、Ol的取值越小，概率密在传统的水声信号检测理论中，干扰背景多被度函数拖尾越厚，表明随机信号的尖峰脉冲特性越假设为高斯分布。但在实际应用中，尤其是主动声明显。因此，Ot稳定分布可以很好地对水声干扰背景呐条件下，由于海洋噪声背景和混响的联合作用，噪声信号进行描述。此外，Ol能够在(0，2]之间任意干扰背景明显偏离了高斯分布，具有显著尖峰脉冲取值，因此Od稳定分布可以更加灵活地对水声干扰特性，其概率密度函数的衰减过程比高斯分布要慢，背景噪声信号进行描述。特别地，当=2时，稳即呈现代数拖尾。定分布与高斯分布完全相同，即高斯分布是Ot稳定广义中心极限定理指出，无限个无限方差的独分布的特例。OL稳定分

6、布都可以由SaS分布变换得立分布同随机变量的极限分布是一种稳定分布，而到，不失一般性，本文将主要讨论基于SaS分布噪Ol稳定分布是唯一的满足广义中心极限定理的分布声建模的白化滤波方法。族，比高斯分布有更广泛的适用性。Ol稳定分布的统SaS分布没有显性的概率密度函数表达式，但计特性由其特征函数的4个参数决定，其中最重要其特征函数可由式(1)明确表达：收稿日期：2013—05—02；修回日期：2013—05—31作者简介：李宗吉(1974一)，男，副研究员，从事水中兵器信号处理研究。·54·舰船科学技术第36卷(t)=exp{一ItI}。(1)表示：1共变谱与稳定白噪声(n)=JeJd((u)

7、，n=0，±1，±2，⋯。(7)J一∞因此，一个稳定分布白噪声序列{(n)}的自对于SaS分布过程，由于不存在二阶矩，其功共变序列厂(n)=[(m)，(m—n)]应为序列率谱不存在。为了进行频域处理，引入共变谱的概念。76(n)，其共变谱c(e)=∑F(n)e-into理论上对于一个严平稳复SaS过程{(t)∞<