（水声工程专业论文）基于dsp的被动声纳信号检测技术应用研究.pdf

塑! ! 三些奎兰堡圭兰堡丝兰垒呈塑坠呈三 a b s t r a c t w j t l lt h ef a s td e v e l o p m e n to fs c i e n c et e c h n o l o g y , s o n a rs y s t e mi sd i g i t i z e da n d i n t e l l i g e n t i z e dg r a d u a l l y s i g n a ld e t e c t i o ni so n eo ft h ei m p o r t a n tt a s k so fs o n a rs i g n a l p r o c e s s i n g i t sv e r yn e c e s s a r yt od e s i g nd i g i t a la n dh i g hp e r f o r m a n c es i g n a lp r o c e s s i n g s y s t e m p a s s i v es o n a rs y s t e md e t e c ta n dj u d g et h et a r g e ta r cb a s e do nr a d i a t en o i s eo f t h et a r g e t l i n es p e c t r u md e t e c t i o ni sd i s t i n g u i s h i n gl i n es p e c t r u mo f t h em d i a t en o i s e f r o mb r o a db a n dn o i s e ，a n dd e t e c tt h es o n a rt a r g e ta c c u r a t e l y i nt h i st h e s i s ，t h es o n a r t h e o r ya n ds i g n a ld e t e c t i o na l g o r i t h m sa r cp r e l i m i n a r ys t u d i e da n dt h ee m p h a s i si s p l a c e do nt h er e a l - t i m er e a l i z a t i o no f 出ed s ps y s t e m f i r s t l y , t h es t a t u sq u oa n db a s i ct h e o r yo fp a s s i v es o n a rt e c h n o l o g ya g ed e s c r i b e d b a s eo ni t , t w os i g n a ld e t e c t i o na l g o r i t h m so fa d a p t i v el i n ee n h a n c e ra n dc h i r p - z t r a n s f o r ma r ep r o d u c e d a n da r es i m u l a t e da n ds t u d i e di nm a t l a b s e c o n d l y , t h ef u n c t i o na n da s s i g n m e n to fs i g n a lp r o c e s s i n gs y s t e ma l ed i s c u s s e d ， a n dt h er e a l - t i m eo f a l g o r i t h m sa r ea n a l y s e d a c c o r d i n gt ot h es i m u l a t i o nr e s u l t sa n dt h e i n d e xo fs y s t e mp e r f o r m a n c e ，t h eh a r d w a r ec i r c u i ta n dp c bc i r c u i ta r ed e s i g n e di n p r o t e l 。w h i c hi sb a s e do na 1 ) s p + d r a m p l ，p a t t e r nu s i n gm e t h o do f m o d u l a r i z a t i o n i nd e t a i l ，c i r c u i t sm a i n l yi n c l u d i n gd s pt i m e p i e c e ，p o w e rs u p p l y , r e s e t a n dw a t c h d o gc i r c u i t ，f l a s hc i r e u i t , j t a gi n t e r f a c ec i r c u i t ，d r a mc i r c u i t , m c b s p c o m m u n i c a t i o n ，a s y n c h r o n o u sc o m m u n i c a t i o n ，u s b 2 0i n t e r f a c ec i r c u i t , c p l dl o g i c c i r c u i t ，d d v i n gc i r c u i te t c c p l dl o g i cc i r c u i ti sd e s i g n e di nq u a r t u si i t h e n ，t h es o f t w a r ed e s i g no f t h es y s t e mb a s e do nt h eh a r d w a r ec i r c u i t p r o g r a mm a i n l y i n c l u d i n ga l g o r i t h m s ，s y s t e mw o r k , f l a s hb o o t l o a d e r , s e r i a lc o m m u n i c a t i o n ，u s e r i n t e r f a c e ，u s bf i r m w a r e ，u s bd r i v e ra n ds oo n a tl a s t , t h ed e b u g g i n gc o u p eo fs o f t w a r ea n dh a r d w a r ei sp r e s e n t e df o rt h ec o n t r o l b o a r d , s o m ep r o b l e m sa r ef o u n da n da n a l y s e d i ns u m m a r y , s y s t e mb a s i cf u n c t i o na r e r e a l i z e d k e y w o r d s ：p a s s i v es o n a r , l i n es p e c t r u md e t e c t i o n ，d s p ( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ) ， c p l d ( c o m p l e xp r o g r a m m a b l el o g i cd e v i c e ) ，u s b ( u n i v e r s a ls e r i a lb u s ) i i 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作 的知识产权单位属于西北工业大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复 印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西北工业 大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名：i l i ! 耋童指导教师签名：垄互! i i 兰 d 7 年年月z 日。7 年4 月p 日 西北工业大学 学位论文原创性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本 人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容 和致谢的地方外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的研究成 果，不包含本人或其他已申请学位或其他用途使用过的成果。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。 本人学位论文与资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 学位论文作者签名：丛窒童 刃年印月2 日 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 工程应用背景及意义 第一章绪论 和平与发展作为时代的主题，但是世界并不太平，霸权主义、强权政治仍然存 在。拥有强大的国防是一个国家繁荣昌盛的保证，而2 1 世纪是海洋的时代，海洋 因其经济上的巨大潜力和战略上的重要地位已被各国人们所认同。在现代海战中， 能否对声纳目标实现正确的检测和分类，对于海军舰艇的作战能力和生存能力至 关重要。因此，研制出先进的数字式声纳系统对于祖国海防的安全意义重大。 声波是人类迄今已知的唯一能在海水中远距离传播的能量形式。声纳是一种利 用声波在水中传播的特性，通过电声转换、信号处理和终端显示，完成对水下目 标探测、定位和通信等任务的电子设备。它是水中通信的耳目，自问世以来，在 以往的海战以及对海洋资源的开发中都发挥了巨大的作用。但是随着时间的推移， 科学技术水平的不断提高，现代舰船的隐身性能得到了高度重视，随着减振降噪 技术在船舶的大量运用，其辐射噪声大幅度降低。因而对声纳的性能又提出了更 高的要求。 舰船隐身技术出现于二战期间。半个多世纪以来，其隐身技术在降噪、加吸声 涂层、采用新型推进装置等方面已取得了显著的效果。比如，美国潜艇降噪水平 一直处于世界领先地位。据报道。1 ，1 9 9 7 年服役的新的“海狼”级攻击型潜艇，噪 声级只有9 0 l o o d b ；2 1 世纪美军主战潜艇“弗吉尼亚”号的噪声比“海狼”级又 小很多。俄罗斯的降噪工作虽然比美国晚，但降噪成果十分显著，其最新型潜艇 的噪声水平与美国的差距正在缩小。美国和俄罗斯潜艇的“安静”化速度几乎是 保持在每年降低o 5 l d b ，从而使被检测的距离每年缩d o 5 2 k m 。有矛必有盾， 舰艇隐身技术的迅猛发展必然促使反隐身技术的进步，作为舰艇探测的利器，声 纳首当其冲应接受这一严峻挑战。 水声信号处理的任务主要有信号检测、参数估计和目标识别三个方面。对被动 声纳而言，由于舰艇辐射噪声的大幅度降低，对微弱信号的检测就显得尤为重要， 它日益成为声纳信号处理系统研究的重点。 理论研究的最终目的是实现，将其工程实现的意义是不言而喻的。而本文正是 以工程实现作为主要目标。 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 1 2 国内外研究现状 判断所接收波形中是否含有信号成分，从而发现目标的存在，这一任务称为耳 标的检测。在声呐的各种信息来源当中，目标的辐射噪声是最容易得到的。事实 上，目前水声目标的检测以及各参数的估计主要也是依靠对辐射噪声的处理来获 得，因此对辐射噪声的处理依然是声纳信号处理中的研究重点。被动声纳就是根 据且标航行时发出的辐射噪声来检测目标并判别目标类型的。众所周知m 】【7 】，船舶， 潜艇的辐射噪声的功率谱是由连续分布的宽带噪声谱和在若干个离散频率上的窄 带线谱分量构成的，一般来说它在l l ( i z 下表现为宽带噪声加若干离散的线谱， 高于1 k h z 主要是宽带噪声。在被动水声信号检测中，被动声呐都采用宽带能量检 测和窄带线谱检测作为经典手段。 在6 0 年代以前，由于技术条件的限制，被动声纳只利用宽带噪声进行能量 检测，随着数字技术的发展，特别是快速傅立叶变换( f f r ) 算法的出现，7 0 年代己 经开始实际使用检测与跟踪线谱的各种技术装备，今年来，窄带信号处理发展很 快，已成为被动声纳信号处理的重要手段。 在被动声纳信号处理中，线谱检测和提取具有举足轻重的地位。首先，线谱特 有的集中而稳定的能量可以提高检测性能。线谱主要是由于舰艇、潜艇、鱼雷等 目标的机械部件的往复、旋转运动，螺旋桨的周期性击水以及叶片共振产生的。 因为产生线谱的声源的功率和惯性都相当大，工作条件也比较稳定，现场测量表 明，潜艇线谱强度与附近连续谱1 h z 内含有的功率相比，有的可超出l o - 2 5 d b ，而 稳定时间达到1 0 分钟以上，所以线谱有较高的强度和稳定度，利用窄带检测系统 可显著提高被动声纳的作用距离。其次，线谱可用来估计目标的运动参数。例如， 通过精确测定线谱的多普勒频移并实行跟踪，可以估计目标的运动参数。线谱还 是最重要的目标识别依据。谱特征直接与产生它们的现象是有关的，通过对谱进 行细致的分析，可以得到声源的许多信息，对线谱进行高质量的谱估计，将为目 标识别提供重要依据。对被动声纳而言，提高线谱的检测能力和提取质量，对于 提高目标检测、跟踪距离和分类识别正确率都具有重要的意义，线谱检测和提取 多年来也一直是国内外研究的重点。 在目前的被动声纳中，对于宽带信号的检测，从方法上大体上分为两大类：一 类是傅立叶综合法，将宽带信号以一定步长分为若干窄带信号，进而利用传统的 窄带方法进行处理，再将结果综合，但这样的处理并不总是有效，且存在较大的 系统偏差：另一类是对宽带信号进行二维处理，以及近年来迅速发展的几种现代 信号处理方法，如小波变换、时频分布等，使检测性能有了一定的提高。 对于窄带信号的检测主要是检测其线谱成分，线谱检测通常是根据计算的周期 2 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 图的谱值进行检测的。线谱检测方法分为两大类：利用单个时刻谱值的实时检测 法和利用多个时刻的数据推迟决策方法。 线谱检测最经典的方法是直接将在某个方向上接收的信号经滤波、解析变换等 处理后计算周期图，然后把输出同设定门限进行比较，判断是否存在窄带信号。 直接利用单次输出检测线谱，在高信噪比时，可以同时保证高检测概率和较低的 虚警概率，但随着信噪比的降低，越来越容易把随机起伏的噪声误判为信号。为 了降低虚警概率，有两种措施：一是增加积分时间。这种措施在信号为平稳信号时， 效果较好。然而，对于非平稳信号，在平均时间内信号己不满足信号平稳的假设。 如果分析时间间隔内信号线谱频率发生漂移，采用长的积分时间会导致谱峰展宽， 强度和分辨率下降；如果漂移较大，则会导致无法检测出线谱的存在。二是提高 线谱检测门限。但提高线谱检测门限，则会漏掉低幅值线谱，检测概率随之降低。 线谱形状的利用，可以剔除一部分幅值超过门限，但形状不具备线谱特点的噪声 点，可在一定程度上降低虚警概率。但由于单个时刻的信息有限，仅利用单个时 刻的谱估计值直接检测线谱，在低信噪比下不能同时得到高的检测概率和低的虚 警概率。 为了提高在低信噪比下线谱检测、跟踪和提取能力，必须利用多行的数据，推 迟决策，即进行l o f a r 处理。被动声纳通常是将在某个方向上接收的信号进行时频 分析，并将分析的结果显示给观察者。若用x 轴表示信号的频率，y 轴表示时间， 亮度表示幅度。这种表示时频平面的m x n - 维图像就是l o f a r 图4 1 。窄带信号经过 谱分析和累加平均后的谱表现为线谱。线谱除了在谱的形状，如幅值高、满足一 定的斜率和宽度要求外，在时间会持续一段时间。在l o f a r 图上，由线谱点组成的 点形成了一条清晰的亮线，即谱线。这样，本来是一维的频率检测和跟踪问题， 在l o f a r 图上就变成了谱线检测和提取问题。在i x ) f a r 图上检测和提取谱线，往往 将两种或多种方法进行组合，其目的是能够利用每一个方法的优势，使整个算法 能够获得较好的处理性能。根据处理方法的不同，大体可以分为四类：第一类是 采用经典的图像处理方法；第二类是采用了经典的目标检测和跟踪理论；第三类 将线谱检测和提取问题转化为寻优问题；以上几种方法运算量都非常巨大。第四 类是由陈敬军等人提出的模拟人工从l o f a r 图中提取谱线的智能线谱检测和提取 方法。由于在算法实现过程中对线谱识别方法进行了优化，并注重在线谱检测的 每个环节上设法降低计算量，使算法还具有计算量较小的优点。 通过上述分析可知，线谱检测技术呈现以下趋势： ( 1 ) 为了保证同时以高的检测概率和低的虚警概率来检测低信噪比下的窄带 信号产生的线谱，必须利用多个时刻的谱值，进行两级，甚至多级决策。 ( 2 ) l o f a r 图中的线谱检测和提取方法往往是两种或多种方法的组合，其目的 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 是能够利用每一个方法的优势，使整个算法能够获得较好的处理性能。 ( 3 ) 在利用线谱的幅值、频率变化和时间上的连续性特点的同时，还应充分利 用线谱的形状特点。最新的谱线检测和提取算法，会把模式识别、检测、跟踪及 优化方法进行结合，进行目标检测、跟踪、参数估计和特征提取一体化研究。 上述是理论研究的一些成果，显然其运算量是非常大的，给工程实现带来了困 难。目前国内还主要处于对检测算法的理论研究，已研制的声纳系统所采用的信 号检测算法还比较简单，与国外先进水平相比还有差距。硬件实现的最大问题是 实时性和检测性能两者的矛盾如何解决，所以要在工程应用中获得好的效果，必 须在硬件设计和算法之间优化组合，使系统效能达到最优。 数字信号处理( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n g ) 是门涉及许多学科而又广泛 应用于许多领域的新兴学科。2 0 世纪6 0 年代以来，随着信息技术的飞速发展，数 字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信 号处理技术已经在通信、实时信号处理、安全保密、图像处理等领域得到了极为 广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进 行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的 信号形式。 d s p 作为数字信号处理器件，其多总线结构、硬件乘法器、流水线结构等特性 使得d s p 在进行卷积、滤波、f f t 等算法时具备了实时处理能力，而a s i c 器件丰 富扩展了d s p 的外围处理系统。t i 公司的t m s 3 2 0 系列中的5 0 0 0 、6 0 0 0 系列高性 能d s p ，采用流水线结构，特别适合数字信号处理，完全可以对数据进行实时处理， 且其功耗低、价格适中。因此，利用这些高性能器件实现信号处理会使得许多新 算法应用于工程成为可能。 1 3 论文主要研究内容 本信号处理系统作为被动声呐的信号处理部分，主要负责处理来自多路矢量或 声压水听器单元的波束形成信号，经过一定的检测算法处理后，将处理后的数据 送至显示控制设备以供显示和进一步处理使用。本系统主要以高性能的d s p 为核 心，按照“d s p + d r a m + c p l d ”相结合的方案，对信号检测处理系统进行了算法的分 析、仿真，硬件设计与调试、软件实现。系统的设计涉及到水声理论、数字电路、 d s p 、串行通信、u s b 接口设计、c 语言、汇编语言编程以及v c 什用户界面编程等。 主要研究内容如下： 1 吸收别人的研究成果，对水声信号被动检测的相关算法进行了分析，评估 其检测性能及实现的可行性，并对所选用的算法进行了仿真，优化。 4 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 2 系统总体方案设计，系统由三块信号处理板、一块控制板、一块母板组成； 系统硬件电路设计，主要包括d s p 处理模块、通信模块、c p l d 逻辑控制模 块；以及p c b 的绘制。 3 软件编程，主要包括检测算法子程序、管理控制程序、f l a s h 烧写程序、 串行通信程序、用户界面编程、u s b 固件、总线驱动程序等。 4 软硬件电路调试。 5 总结、撰写论文。 1 4 论文章节安排 本论文共分为七章，各章节安排介绍如下： 第一章为绪论。主要简要介绍了本课题的应用背景、意义及研究现状，论文的 主要工作。 第二章是系统设计的理论基础。首先对被动声纳的工作原理、被动检测原理作 7 简要介绍，接着从实际应用的角度出发，重点对检测线谱的两种算法进行了仿 真研究。 ， 第三章是系统总体设计。首先介绍了信号处理系统的功能任务及设计要求，并 对算法进行了计算量估计和实时性分析，接着提出了信号处理系统的设计方案， 圾原理框图。 第四章是信号处理系统硬件实现。主要以t m s 3 2 0 v c 5 4 1 6 芯片为核心，用硬件 实现了整个系统。本章内容主要包括时钟、电源、复位及看门狗电路、外扩f l a s h 、 j t a g 接口、双端口r a l i 、m c b s p 多机通信、异步通信、u s b 2 0 接口电路、c p l d 逻 辑电路、驱动电路的设计，以及p c b 绘制介绍。 第五章是系统软件的设计本章内容主要有x c c c s 开发软件的简要介绍，系统 软件工作流程的叙述，并对f l a s h 加载、串行通信、u s b 电路的软件编程，以及对 自适应线谱增强和c h i r p z 变换算法的编程。 第六章是系统调试。主要包括对各部分硬件电路的调试，分析调试过程中遇到 的主要问题及问题的解决，接着是软件调试。 第七章为全文总结。 西北工业大学硕士学位论文第二章系统设计的理论基础 第二章系统设计的理论基础 本课题的理论研究内容主要是被动声纳线谱检测技术。本章首先对被动声纳的 工作原理、被动检测原理作了简要介绍，接着从实际应用的角度出发，重点对检 测线谱的两种重要算法进行分析及仿真研究。 2 1 被动声纳的工作原理 声纳系统按用途来分有许多种型号，但它的工作方式不外乎两种：主动方式和 被动方式。由于本课题的研究对象是被动声纳的信号检测处理部分，因而对于主 动声纳的介绍在此略去，下面仅介绍被动声纳的工作原理。 2 1 1 被动方式 被动方式是利用接受目标舰艇发出的噪声和目标舰上装的主动式声纳发射的 信号来检测目标，并测定其方位和距离。 只测方位的称为噪声测向声纳，能测距离的称为噪声测距声纳。由于被动声纳 本身不发射信号，所以目标将不会察觉声纳的存在和意图，具有隐蔽性好的优点。 被动声纳与主动声纳的最根本区别在于它在本舰噪声背景下接收远场目标发出的 噪声。此时，目标噪声作为信号，且经远距离传播后变得非常微弱，所以被动声 纳往往工作在低信噪比情况，因而需采用比主动声纳更多的信号处理措施。 被动式声纳主要由以下几部分组成：基阵、波束形成、信号处理、后置处理和 显示控制部分。其基本的工作原理与主动声纳类似，只是没有用于发射声波的部 分，如图2 1 所示： 图2 - 1 被动声纳工作原理 6 塑! ! 三些奎兰堡圭兰堡篁塞篓三兰童篓塞墼墼圣篁量型 2 1 2 被动声纳方程 被动声纳的信息流程比主动声纳简单，主要表现为接收机的信号( 舰艇远场噪 声) 只承受单程传播损失其次，被动声纳自身不发射信号，因而没有混响，接收 机噪声主要是自身噪声和环境噪声。显然被动声纳方程中不存在目标强度t s 项， 基于被动声纳工作时的信息流程，可以得到被动声纳方程。1 ： s 卜t l - n l + g s + g t = d t( 2 一1 ) 其中s l 是噪声源辐射噪声的声源级；t l 是目标到接收机的传播损失；n l 为背景干 扰环境噪声级：g s 为声纳系统的空间增益，它是由布阵取得的；g t 为声纳系统的 时间增益，它是由信号处理系统在时间上的积累而取得的；d t 为时空处理器的检 测阐值，它表示声纳员判断有信号时所必需的最小输出信噪比。 声纳处理的目的就是尽量提高检测阈d t ，使得声纳的作用距离更远。根据声 纳方程，在环境参数确定的情况下，要提高检测阅d t ，就必须增加空间增益g s 和 时间增益g t ，这就是由信号处理部分来完成的。声纳系统的增益是确定声纳系统 姓能的决定性因素。增益越大，可检测的信嗓比值就越低。被动声纳信号处理一 般从以下三方面入手： ( 1 )利用空间滤波处理提高空间增益； ( 2 ) 频域滤波提取线谱分量： ( 3 )时间积分处理获得时间增益； 波束形成是获取空间增益的方法。提取线谱分量的处理方法就是本文主要研究 的内容。 2 2 被动声纳信号检测原理 声纳波束形成之后的信号，要进行一系列处理才能完成信号的检测，在这种处 理过程中，时间积累是必不可少的。用n ( t ) 表示环境噪声，s ( t ) 表示目标辐射噪 声( 也就是信号) ，则被动声纳所接收到的信号可能是x ( t ) = n ( t ) ，也可能是 x ( t ) = s ( t ) + n ( t ) 。由此我们所面临的问题是一个假设检验问题，即 i a ：仅有噪声，x ( t ) = 1 1 ( t ) h ：有信号，x ( t ) = s ( t ) + n ( t ) 对于被动声纳，依据声纳工作环境模型，这是一个高斯噪声背景下高斯信号的 最佳检测问题。根据最大似然比准则( 在虚警概率小于某一事先给定值的情况下， 使检测概率最大) ，可以推导出在这种情况下的最佳检测器为 西北工业大学硕士学位论文第二章系统设计的理论基础 f ：笪竺i m ( 2 2 ) 。“ 这种检测器称为能量检测器“”。它把输入的n 个样本值平方之后再求平均，然后与 某一阈值比较。 这个系统的增益为g = ( r e ) 啦t 为积分时间，称为噪声等效相关半径，则 声纳方程中的时间增益g t = l o l gg ，= 5 i g t i g f 】。 从理论上说，依据上式我们可以认为积分时间越长，系统的时间增益就越大， 但增益的提高并不是没有限制的，因为当观测时间太长时，噪声的平稳性就无法 保证了在应用中要根据情况决定积分时间。 被动声纳窄带信号处理主要是检测目标的低频噪声中的线谱成分，分析频率范 围一般在0 1 k h z 。被动声纳的线谱检测就是要将舰船辐射噪声的线谱分量从宽带 背景噪声中提取出来，使得声纳系统的波束输出信号中线谱分量具有较大的信噪 比，一个非常有效的方法就是使用自适应线谱增强器( a l e ，a d a p t i v el i n e e n h a n c e r ) 进行处理。对检测到的线状谱，用1 h z 左右分辨力进行实时功率谱分 析，要精确测定其频率并跟踪测量其变化，则分辨力要达到0 o l l t z ，因而提高频 谱的分辨力就显得尤为重要，本系统使用c h i r p z 变换( c z t ) 来达到频谱细化的 目的。下面就分别介绍这两种处理技术并进行算法仿真。 2 3 自适应线谱增强 近年来自适应技术在许多领域中已得到广泛应用。所谓自适应就是通过调整或 修正自身系统去拟合某些需要或某些条件，这种系统能够自动地适应环境变化的 要求。自适应滤波器具有自我学习、自我调整的功能，能很好的适应环境，保持 最佳性能，所以能够应用到声纳信号处理中。特别是近年来随着i ) s p 技术的高速 发展，使自适应技术进入了实际应用阶段。 2 3 1a l e 的原理 自适应线谱增强器( a l e ) 是自适应f i r 数字滤波( f i r d f ) 的一种变形，它是 将被宽带噪声淹没的正弦波用自适应f i rd f 进行检测的装置。通过自适应滤波的 方法，利用环境噪声的相关特性和延迟时问有关，当延时超过一定长度时，噪声 相关性就非常弱，甚至完全不相关，而单频信号以2 n 为周期，无论在时间上被如 何延迟，信号的相关性依旧存在，利用这一特点，线谱增强器就可以较好地实现 线谱捕捉功能，抑制噪声的影响，从而提高信噪比。它的原理框图如下页图2 - 2 塑苎三些奎耋堡圭耋堡丝奎丝三塞垂篁丝苎墼堡篁耋些 所示： 图2 - 2a l e 原理框图 d = s + ”x = ，+ ( 2 3 ) s 是目标辐射噪声信号，n 是宽带噪声，、一分别是n 、s 经过时延后的值。 + 当有足够的时延时，可以认为噪声分量与n 是不相关的，而，与s 仍然相关， 但与和n 是不相关的。 y = j 。+ n 。，p = $ + n - - 8 一h 。 ( 2 4 ) y 为滤波器输出，e 为此输出与输入相比较而得到的误差信号，s 。、矿分别是 一、经过自适应f i r d f 后的信号和噪声，显然s ，与1 1 ，矿不相关，n 与矿也 不相关。 研p 2 】= n ( s - s 。) 2 】+ n ( n - n 。) 2 】 = 五 0 一j 。) 2 】+ e 研2 】+ e n 以】 ( 2 5 ) 要使研s2 1 最小，则必然要使n ( s 一5 。) 2 】最小，研 ”】最小，即s 趋近于， e n ”卜0 ，这样a l e 的最终结果是e 为近似于n 的宽带噪声，y 尽量接近输入中 的相关分量，即周期信号，也就是所需要的有用信号可见利用a l e 能将周期信 号从噪声背景中提取出来，从而获得较高的信噪比。 a l e 突出的优点是无需事先知道原始信号中的单频信号分量的频率、幅度、相 位，一切都是在自适应调节中确定的。它能自动地跟踪周期信号频率，相当于以 周期信号为中心，作一个窄带滤波，因而a l e 特别合适对信号频率经常漂移的系 统进行信号检测。 9 西北工业大学硕士学位论文第二章系统设计的理论基础 2 3 2 自适应算法的选择 目前的自适应算法很多，较典型的有两种：一种是横向滤波器结构和最小均方 ( l l i s ，l e a s tm e a ns q u a r e ) 算法；另一种是格型滤波器结构和递归最小平方( r l s ) 算法。l k i s 算法迭代关系简单，运算量小，易于实时实现，因此，针对其特点及本 文的应用场合，选用了横向滤波器结构的l m s 算法。 l m s 算法，作为a l e 的经典算法，是1 9 6 7 年f h v i d r o w 等人提出的，基于最速下降 法的l m s 算法迭代公式如下： p ( 的= d ( k ) 一1 ( k ) z 7 ( t ) ( 2 - 6 ) _ | r ( 七+ 1 ) = i ( k ) + 2 z e ( k ) x ( k ) ( 2 - 7 ) 上式中，x ( k ) = 【z ( _ j ) ，x ( k 一1 ) ，x ( k 一工+ 1 ) 】表示时刻k 的输入信号矢量； w ( k ) = 【w o ( k ) ，w 。( | i ) ，w 。( i ) 】是时刻k 自适应滤波器的权矢量； l 是自适应滤波器的阶数，d ( k ) 是自适应滤波器的期望输出值，在a l e 中即为 未经延时的输入信号，e ( k ) 是误差信号，p 是控制稳定性和收敛速度的参量，称 之为步长因子。 2 3 3a l e 参数选取及性能分析 研究表明：a l e 的检测性能与自适应权的个数l 、步长p 、采样频率f s 以及延时 线的长度有关”1 。 a l e 实质上是一个中心频率可自动调节的窄带滤波器，增大滤波器的阶数，就 相当于缩小了滤波器的带宽，从而滤掉了更多的噪声，提高信噪比。但实际应用 时，由于l m s 算法存在迭代噪声，当权数目增大时，迭代噪声将成为主要的噪声， 这就限制了权的数目l 。l 增大，运算量增大，因此l m s 算法的实时运算速度，也 限制了l 不能太大。根据相关文献可知，为了达到较好的检测性能，l 一般取3 0 7 0 之间为宣，若l 过小将造成带宽增加，l 过大造成虚假峰的出现。 减小步长因子可减少自适应滤波算法的稳态失调噪声，提高算法收敛精度，然 而p 的减少将降低算法的收敛速度和跟踪速度。可见，固定步长的自适应滤波算 法在收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子的要求是 相互矛盾的。若0 z l h _ ，则系统是稳定的，a h 为输入信号相关矩阵的最大 特征值。由于本系统所用的d s p 为1 6 b i t 定点d s p ，受d s p 字长的限制，p 也不能 太小。一般应在0 0 0 1 0 0 1 之间选择。 a l e 中延时量的选择很重要，a ：m t 为一延时线，t 为采样周期，为t 1 0 西北工业大学硕士学位论文第二章系统设计的理论基础 的整数倍。一方面，a 应显著大于背景噪声的时间相关半径；另一方面，要小 于单频信号的脉冲宽度。 2 3 4a l e 算法的m a t l a b 仿真 本文以单频正弦波加高斯白噪声作为输入信号d ( k ) ，输入单频信号的频率 f = 4 0 0 h z ，采样频率f s = 2 0 0 0 h z ，采样点数n = 1 0 2 4 ，如下圈2 3 所示： 图2 - 3a l e 输入信号 1 仿真条件：采样频率f s = 2 0 0 0 h z ，采样点数n = 1 0 2 4 ，自适应滤波器阶数选 l = 3 2 ，迭代步长p = 0 0 0 1 ，a l e 中延时量m = 2 8 ，输入信噪比s n r i n = 一1 7 d b 。 图2 - 4 中上面一幅图为直接作1 0 2 4 点f f t 后归一化的功率谱密度图，从图中 可见，单频信号已无法提取出；下面一幅即为经自适应线谱增强( a l e ) ，再作1 0 2 4 点f f t 后归一化的功率谱密度，可见其信噪比有明显的增长，4 0 0 h z 单频信号清晰 可辨，经计算，经a l e 后，信噪比s n r 增长了1 4 d b 。 ，塑! ! 三些奎兰堡圭兰堡丝圣垂三至重篁堡童竺矍丝董塑 i 三一 o 主o l 量o o 2 3 0 0 柏o5 a 舶7 枷1 0 0 f m m q 一一_ - 一一一一一一一一一一一 ， _-_- r j 一l 1 -i_i_ 一一 1 上0 删如。k 一l 一。血协九。h 一k 一 图2 - 4 归一化功率谱密度图( s n r i n 一1 7 d b ) 2 仿真条件：f s = 2 0 0 0 h z ，n = 1 0 2 4 ，l = 3 2 ，p = o 0 0 1 ，m = 2 8 ，s n r i n = 一2 3 d b 。 当信噪比降到- 2 3 d b 时，从图2 - 5 中可以看出，经a l e 后，单频信号仍能被分 辨出，经计算，经a l e 使得信噪比s n r 增长了1 6 d b 。 p 一5 “m 竹 - 。- _ - r _ - _-i- ：i ： 蕊赫瀛翩3 ：黔鼬渊 佻 o 1 m m m5 o7 0 09 m f 幢ep g a , l r s p c t 删o 帆竹 未滋4 麟未勰溅蒜 o1 抛3 4 0 05 a 7 嘲o 咖 f w c c y 他i 图2 - 5 归一化功率谱密度图( s n r i n = 一2 3 d b ) 3 仿真条件：f s = 3 0 0 0 h z ，n = 2 0 4 8 ，l = 3 2 ，u = 0 0 0 1 ，m = 2 8 ，s n r i n = - 2 3 d b 。 1 2 ， o i 3 ezl ， o i三ezl3i 西北工业大学硕士学位论文 第二章系统设计的理论基础 仿真结果如图2 - 6 所示，图中采样点数变为2 0 4 8 点，经a l e 后取a l e 输出的 后半段1 0 2 4 点数据再作f f t 。将其与上图2 - 5 比较，显而易见，在输入信噪比相 同的情况下，检测线谱的能力又有较大的提高。 蕊赢赫露 一 妇删蝻 “1 k 孙k ：t 蕊l j l 花j 二：j _ j l j i 矗蕊 图2 6 归一化功率谱密度图( s n r i n 一2 3 d b ) 4 仿真条件：f s = 3 0 0 0 h z ，n = 2 0 4 8 ，l = 3 2 ，= o 0 0 1 ，m = 2 8 ，s n r i n = 一2 9 d b 。 除了信噪比降到一2 9 d b ，其它条件与图2 - 6 的相同，从图2 7 中可以看出，经 a l e 后，单频信号仍能被分辨出。 li l l 瘫 - 4i 卜 j l 蕊臁础蝴两黼黼 f - _ q 址 - _ _ 却h i d - _ 村 一 i i 【赢孟_札矗艇娥，赢4 k 赢 图2 7 归一化功率谱密度图( s n r i n = 一2 9 d b ) 1 3 d o o o ，3l； j3li 西北工业大学硕士学位论文 第二章系统设计的理论基础 通过以上的仿真发现信号经过线谱增强后，信噪比都提高了1 5 d b 左右，使得 检测线谱的能力大大提高，不过由于a l e 在滤掉噪声的同时，部分信号也被滤掉， 使得信号的幅度减小，但同提高了如此大的信噪比相比，付出的代价是完全值得 的。参数l 、p 、延时量m 值的选择是在以上仿真条件下，经仿真实验以及结合具 体情况得出的比较优质的值。另经仿真分析发现，增大a l e 的点数，检测性能将 会进一步提高，不过计算量也会增大。当然，以上仿真所加噪声都是高斯白噪声， 但由于a l e 的自适应功能，在非平稳噪声环境下，检测性能也会更好。总之，a l e 使得检测线谱的能力大为提高，从而提高了声纳的作用距离，是提取线谱时一种 重要的处理技术。 2 4 频谱细化 在分析信号的频谱时，若信号采样频率为f s = 3 k h z ，而我们所作f f t 的点数一般 是n = 1 0 2 4 点，这样，根据公式a f = f s n ，频谱的分辨率f 约为3 h z ，假设要求频谱 分辨率是0 i h z 。要获得如此高的频谱分辨力，就需要作3 0 0 0 0 点f f t 。这一方面要 求很高的运算和贮存能力，可能设备将不能胜任，如果是多通道分时处理，要求 的存储量将更大，可见，频谱分辨率与系统处理计算量是一对矛盾；另一方面， 付出这么大的代价使整个分析频段内的分辨性能普遍得到提高，却常常不是我们 所需要的，例如在被动声呐中，我们往往只要对某一根特别感兴趣的线谱进行跟 踪，因而只需要知道该线谱附近局部范围内的精细谱结构，这时希望频谱的采样 集中在这一频带内，以获得较高的分辨率，而频带以外的部分可不考虑。因此付 出的代价就很不合算。这就要求利用z 0 0 mf f t 来仅仅计算我们所感兴趣的频段内 的频谱，使得局部频段内的分辨能力提高，即进行细化谱分析。在此介绍一种频 谱细化的方法，t l p c h i r p z 变换。 2 4 1c h ir p - z 变换算法原理 采用f f r 算法，可以很快的算出全部d f t 的值，也就是z 变换在单位圆上等距 离的采样值。但是，在很多场合，并非整个单位圆上的频谱都很有意义，可能只需 要分析其中的一段频谱。另外，有时希望采样能不局限于单位圆上( 即不一定u 从o 2 ，不一定r = 1 ) 。螺旋线采样是一种适合于这种需要的变换，且可以采 用f f t 来快速计算，这种变换也称作c h i r p z 变换( c z t ) 。 西北工业大学硕士学位论文 第二章系统设计的理论基础 恁孰岛一 ， r i r e l 霉1 图2 - 8 螺旋线采样 己知x ( n ) ，o n n 1 ，它的z 变换为 x ( z ) = x ( n ) z ” ( 2 8 ) 令z 的取样点为z 。= a 矽4 ，k = 0 ，“，m 一1 其中 形a ；= 咿a o e 矗埔 上式中： a o 表示起始取样点的半径长度，通常 1 ；岛表示起始取样点2 0 的相角；九 表两相邻点之间的等分角：矾为螺旋线的伸展率， 1 则线内 缩( 反时针) ，= l 则表示半径为以的一段圆弧，若扇：l ，这段圆弧则是单位圆 的一部分。c z t 的变换路径就是单位圆上的一段圆弧，若以= = 1 ，岛= 0 ，m = n 时，c z t 变成了普通的d f t 。因为我们希望得到的是信号的频谱分析，故应在 单位圆上去实现c z t ，4 ，矾都应为1 。x ( n ) 的长度为n ，变换的长度为眦可得： x ( z ) = z ( n ) z ，k = o ，1 ， 1 ( 2 呻) 显然，同直接计算d f t 情况相仿，按照以上公式计算出全部m 点采样值需要 n i d 次复乘和( n - 1 ) i d 次复加，当n 及m 较大时，计算量迅速增加，但通过一定的 变换，以上运算可转换为卷积形式，从而可采用f f t 进行，这样可大大提高计算 速度。将公式( 2 - 9 ) 代入以= a w 。的表示式，得 西北工业大学硕士学位论文第二章系统设计的理论基础 x ( z i ) = x ( n ) a ”w “ ( 2 1 0 ) pn r 贝u 有x ( z i ) = w t g ( h ) ( 七一”) = 形了g ( ) + h ( d ( 2 1 1 ) l 上式说明，如对信号x ( n ) 先进行一次加权处理，加权系数为彳”：，然后通 过一个单位脉冲响应为h ( n ) 的线性系统，最后，对该系统的前m 点输出再作一次 1 2 w t 的加权，就可得到全部m 点螺旋线采样值。由于系统的单位脉冲响应 月2 ( ) = w - - - i 与频率随时间成线性增加的线性调频信号相似，因此这种算法称为 c h i r p z 变换。 x ( a 。w 2 图2 - 9c z t 运算流程 i 一1 c z t 运算流程如图2 - 9 所示。由于输入信号x ( n ) 是n 点序列，所以g ( n ) 也应 月2 是n 点序列，但序列a ( ) = w2 是无限长的，而计算0 m - 1