【《基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪研究》6700字（论文）】

-35-基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪研究目录TOC\o"1-3"\h\u14823基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪研究 -1-113451.1系统结构及降噪方案 -1-50941.2影响因素分析 -3-274851.2.1系统采样率 -4-67221.2.2自适应滤波器长度 -6-35581.2.3自适应滤波器步长参数 -8-44701.3降噪效果分析 -10-33281.3.1不同有效信号频率情况下 -10-252511.3.2不同有效信号幅度的情况下 -13-143711.3.3不同噪声强度的情况下 -15-本章首先详细介绍了基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪系统的结构及信号解调与降噪方案，然后通过仿真测试，总结分析了系统采样率、自适应滤波器长度及步长参数对降噪效果的影响。最后，分别在不同有效信号频率、不同有效信号幅度及不同噪声强度的情况下，对本方案进行仿真测试，通过与传统3×3耦合器信号解调方案相比较，本方案在总谐波失真、信噪比、解调信号及其功率谱方面均取得了较好的降噪效果。1.1系统结构及降噪方案根据上述对干涉型光纤水听器的相位调制原理、信号解调技术与噪声的分析，结合自适应噪声对消技术，提出了一种基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪方案。该方案的系统结构如图1.1所示。图1.1基于自适应噪声对消的干涉型光纤水听器降噪方案的系统结构图该系统主要包括窄带激光器、隔离器、耦合器、干涉仪等光学器件、DAQ、信号解调模块和自适应噪声对消模块，其中，隔离器主要作用是防止后续光路的反射光对激光器的干扰。首先，窄带激光器的输出端与隔离器相连接，对光纤施加扰动，可模拟环境的噪声干扰。将光纤缠绕在压电陶瓷PZT1上，使用信号发生器1产生相应噪声信号，施加在PZT1上，模拟产生激光器噪声等。然后经过2×2耦合器一分为二，分为两束光强相等的光信号，分别进入信号干涉仪与参考干涉仪。两个干涉仪均为不等臂干涉仪，臂差为10m，都位于声屏蔽罐中，防止外界振动干扰对其产生影响。其中，参考干涉仪的灵敏度低于信号干涉仪，防止噪声影响过强，干扰目标信号的探测。信号干涉仪的信号臂缠绕在压电陶瓷PZT2上，并与信号发生器2相连。其中，信号发生器2产生的目标信号被加载在PZT2上，用于模拟产生目标待测信号。干涉仪的干涉信号经过3×3耦合器分为三束光信号，在耦合器的分光比理想且无损耗的情况下，三路信号的光强相等且相位差为120°。经过光电探测器转换为电信号，可表示为：（1.1）其中，和分别表示干涉信号的直流分量和交流分量的幅度，为原始信号。DAQ分别采集信号干涉仪和参考干涉仪的输出信号，输入至信号解调模块。传统的信号解调方案，如PGC相位解调、外差解调和3×3耦合器信号解调等，均存在不同的缺点与不足。PGC相位解调虽算法简单，光路简易，但对调制器件和激光器技术要求较高，限制了信号的动态范围和频率范围，且引入激光器噪声，降低系统信号质量；外差解调方案与PGC相位解调方案相似，简单易实现，但需采用移频器进行载波，技术要求较高，易引入噪声，并且系统成本较高；而3×3耦合器信号解调方案，无需高频载波调制，算法简单易实现，解调信号的动态范围大，但系统易受干扰，且受耦合器的工艺限制，分光比不理想，对传感信号产生影响。综上所述，从系统的动态范围、信号质量、成本及光纤水听器的大规模阵列与远距离传输的发展需求的角度分析，本降噪方案采用基于归一化预处理的3×3耦合器信号解调方案进行解调，可提高系统的信号质量、动态范围以及抗干扰性。解调后的信号干涉仪信号包含目标探测信号和噪声信号，而解调后的参考干涉仪信号则包含与信号干涉仪信号中噪声信号高度相关的噪声信号。在光纤水听器的工作环境中，不可避免地存在大量种类不同的噪声信号，并且会随着时间与空间进行变化。传统的滤波降噪方案需根据信号的先验知识调整参数进行降噪，预先知道先验知识的情况在实际应用中很少，因此传统的滤波方法的降噪效果较差，甚至有时会失效。但是，自适应噪声对消技术可根据输入信号的变化自动调整滤波器参数，从而实现最佳的滤波效果。将信号干涉仪和参考干涉仪的解调信号分别作为期望信号和输入信号输入至自适应噪声对消模块。从收敛速度、计算量与实时性的角度考虑，本方案采用NLMS算法调节自适应滤波器参数。由3.1.1节分析可得，经过多次滤波器参数迭代计算和滤波后，系统输出误差信号为降噪后的目标待测信号。1.2影响因素分析自适应噪声对消系统的降噪效果受系统所处的工作环境与光学器件参数影响，当工作环境中存在大量且强度大、突变性强的噪声，或者光学器件如激光器、耦合器的参数不理想时，将会大大降低自适应噪声对消系统的降噪效果。但是，实际应用中，存在该情况的几率较小，因此，主要考虑其他因素对降噪效果的影响，包括系统采样率、自适应滤波器的长度与步长参数。本研究控制其余变量，与传统3×3耦合器信号解调方案相比较，分别在不同系统采样率、不同滤波器长度及不同步长参数的情况下进行仿真测试，从总谐波失真（TotalHarmonicDistortion,THD）、信噪比（SignaltoNoiseRatio,SNR）、解调信号及其功率谱方面，总结分析各因素对系统降噪效果的影响。其中，THD的大小反映了信号的谐波失真程度，通常用百分比表示，THD越大，信号的谐波失真程度越严重；SNR表示有效信号与噪声信号的功率比值。为方便计算与突出显示降噪前后的效果，以上指标均采用分贝（dB）表示。设系统输出的干涉信号的直流分量幅度为2V，交流分量幅度为2V，无高频载波信号，其中有效信号的幅度为2rad，频率为1kHz。噪声信号采用高斯白噪声，通过控制噪声标准差，可改变噪声强度，设标准差为1。其中，自适应滤波器长度设为512，步长参数设为0.0008。信号解调方案中含有高通滤波器，设截止频率为20Hz。通过改变系统采样率、滤波器长度与步长参数进行仿真测试，即可得到各因素对系统降噪效果的影响。1.2.1系统采样率控制系统其余变量不变，改变系统采样率，采样数与采样率相等，分别在采样率为10k、20k、50k与100k的情况下进行测试，降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.2和图1.3所示。图1.2不同采样率情况下的解调信号图1.3不同采样率情况下的解调信号的功率谱从图1.2可以看出，采样率较低时，降噪前后的信号不能很好地反映实际的信号情况，信号能量有所缺失，导致降噪后的解调信号的幅度偏低，而当采样率为50k时，解调信号降噪效果明显，并且能有效提取信号。从图1.3可以看出，随着系统采样率的提高，降噪前的解调信号中的谐波信号能量不断增大，降低了信号质量。但是，在不同的系统采样率的情况下，本方案均取得了不错的降噪效果，有效滤除了噪声与谐波信号，提高了信噪比。为详细比较本方案与传统方案，即降噪前后的降噪效果，分别在不同采样率的情况下，计算两种方案的解调信号的THD与SNR，取50组数据的平均值为比较值。详细测试结果见表1.1所示。表1.1不同采样率情况下的测试结果（单位：dB）采样率THD（前）THD（后）差值SNR（前）SNR（后）差值10k-12.84-31.13-18.290.588.027.4420k-11.5-28.11-16.61-2.5611.8211.3850k-7.01-21.99-17.98-7.8216.2321.05100k-3.33-22.82-19.49-10.3719.2729.64由表1.1可知，随着系统采样率的提高，降噪前的解调信号THD不断增大，SNR不断减小，解调信号受谐波与噪声的影响愈加严重，信号质量下降。而降噪后的解调信号THD平均降低约18dB，SNR平均提高约19dB，并且随着采样率提高，降噪效果更加明显。但考虑到系统数据量与实时性，采样率不宜过高，因此后续降噪研究系统采样率设为100k。1.2.2自适应滤波器长度控制系统其余变量不变，改变自适应滤波器长度，分别在长度为16、32、64、128、256和512的情况下进行测试，降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.4和图1.5所示。图1.4不同自适应滤波器长度情况下的解调信号图1.5不同自适应滤波器长度情况下的解调信号的功率谱由图1.4可以看出，在不同自适应滤波器长度的情况下，相较于降噪前的解调信号，本方案均能实现较好的滤波降噪效果。但是，当滤波器长度低于32时，降噪后的解调信号存在失真现象。另外，从图1.5可以看出，滤波器长度越大，本方案对于谐波信号和噪声信号的滤除效果越好，不仅降低了谐波成分和噪声，还明显提高了解调信号的信号质量。为详细比较本方案在不同自适应滤波器长度的情况下的降噪效果，计算解调信号的THD与SNR，取50组数据的平均值为比较值。因为滤波器长度的改变不会影响降噪前的解调信号，故不与之相比较。测试结果见表1.2所示。表1.2不同滤波器长度情况下的测试结果（单位：dB）滤波器长度THDSNR16-9.2910.7532-10.1212.7464-13.8317.32128-18.1918.27256-19.3919.05512-22.619.29由表1.2可知，随着滤波器长度的增大，THD不断降低，SNR不断增大，本方案的降噪效果越好。当滤波器长度大于256时，解调信号的SNR提升并不明显，并且，滤波器长度过大将会增大系统的稳态误差和计算复杂度。因此，将后续降噪研究的自适应滤波器长度设为512。1.2.3自适应滤波器步长参数因为步长参数不宜过大，否则无法起到滤波作用，因此设步长最大为0.01。控制其余变量不变，改变步长参数，分别在步长为0.01、0.001、0.0001和0.00001的情况下进行仿真测试，降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.6和图1.7所示。图1.6不同步长参数情况下的解调信号图1.7不同步长参数情况下的解调信号的功率谱从图1.6可以看出，当步长大于0.001时，本方案能够有效滤除谐波和噪声，并提取出目标信号。而当步长小于0.0001时，虽然滤除了谐波和噪声，但也滤除了大量的目标信号，导致解调信号明显失真。另外，从图1.7也可以看出，随着步长的减小，谐波及噪声的滤除效果越明显，但是，也会导致目标信号的能量损失和失真，进而降低解调信号的质量。为详细比较本方案在不同自适应滤波器步长参数的情况下的降噪效果，计算解调信号的THD与SNR，取50组数据的平均值为比较值。因为滤波器步长的改变不会影响降噪前的解调信号，故不与之相比较。测试结果见表1.3所示。表1.3不同步长参数情况下的测试结果（单位：dB）步长THDSNR0.01-20.2927.550.001-22.5620.340.0001-21.1610.080.00001-21.311.9由表1.3可知，随着步长的减小，解调信号的THD不断降低，而SNR也不断降低。当步长小于0.0001时，降噪效果明显变差，并且收敛速度明显变慢。步长的大小不仅影响自适应噪声对消系统的降噪效果，还影响着系统的收敛速度和稳态误差。步长过大，可能无法起到有效滤波作用；步长过小，系统收敛速度过慢，并且降噪效果会明显变差。考虑系统的降噪效果与收敛速度，后续降噪研究的步长应设在0.001至0.0001内。除了系统采样率、自适应滤波器长度及步长参数对降噪效果有影响外，信号解调过程中的高通滤波器也能有效滤除一定的噪声成分，可通过调节高通滤波器的截止频率进一步滤除相应噪声成分，提高解调信号的质量。1.3降噪效果分析通过控制其余变量，分别在不同有效信号频率、不同有效信号幅度和不同噪声强度的情况下进行仿真测试，并与经过传统3×3耦合器信号解调方案解调后未降噪的解调信号相比较，可较为全面地分析出本方案的降噪效果。假设系统输出的干涉信号的直流分量幅度为2V，交流分量幅度为2V，其中，无载波信号，有效信号为余弦波，噪声信号为高斯白噪声，可通过调节噪声标准差控制噪声强度。通过第1.2节对本方案的影响因素分析，设系统采样率为100k，采样数与采样率一样，自适应滤波器长度为512，步长参数为0.0008。为不过多影响低频段有效信号的解调和突出本方案的降噪效果，信号解调过程中的高通滤波器的截止频率设为20Hz。为详细分析本方案的降噪效果，从总谐波失真（THD）、信噪比（SNR）、解调信号及其功率谱方面，总结分析在不同情况下的降噪效果。其中，THD和SNR均取50组测试数据的平均值为比较值，并且以分贝（dB）为单位表示。1.3.1不同有效信号频率情况下控制其余变量，分别在有效信号频率为50Hz、100Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz和5000Hz的情况下，仿真测试本方案与传统方案的滤波表现，即降噪前后的解调信号及其评价指标。降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.8和图1.9所示。图1.8不同有效信号频率情况下的解调信号图1.9不同有效信号频率情况下的解调信号的功率谱从图1.8和图1.9可以看出，在不同有效信号频率的情况下，本方案均取得了不错的降噪效果，不仅有效降低了谐波成分，还有效滤除了噪声成分。其中，当有效信号频率小于100Hz时，降噪效果稍差，信号能量有损失，解调信号有一定的失真。主要由于低频信号的抗干扰性弱和谐波成分多，导致滤波难度增大和有效信号能量的损失，降噪效果有所下降。为详细分析本方案在不同有效信号频率情况下的降噪效果，分别计算降噪前后的解调信号的THD与SNR，取50组测试数据的平均值为比较值。详细测试结果见表1.4所示。表1.4不同有效信号频率情况下的测试结果（单位：dB）频率THD（前）THD（后）差值SNR（前）SNR（后）差值50Hz-1.93-7.41-2.48-18.4912.1130.6100Hz-1.86-9.93-5.07-11.4115.630.01500Hz-2.04-18.85-16.81-10.6319.329.931000Hz-3.16-22.72-19.56-10.7419.2830.022000Hz-1.41-25.21-20.8-10.6818.9629.645000Hz-7.74-28.11-20.37-9.5216.8326.35由表1.4可知，本方案在不同有效信号频率情况下均取得了不错的降噪效果，THD平均降低约14dB，SNR平均提高约29dB。但是，在有效信号频率小于100Hz时，THD的降低效果较差，主要由于低频段信号易受噪声干扰，并且存在大量谐波信号，滤除谐波难度较大，所以谐波的滤除效果较差。当信号频率大于500Hz时，THD降低效果明显，主要因为系统采样率在不同信号频率情况下始终不变，当有效信号频率较高时，相较于低频信号，采集信号中的谐波成分有所减少，滤波难度降低，因此对谐波的滤除效果逐渐明显。同时，随着信号频率的提高，信号的抗干扰性变强，未降噪前的信号质量有所提高，SNR的提高幅度有一定的下降。1.3.2不同有效信号幅度的情况下控制其余变量，分别在有效信号幅度为1rad、2rad、3rad、4rad、5rad和10rad的情况下，仿真测试降噪前后的解调信号及其评价指标。降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.10和图1.11所示。图1.10不同有效信号幅度情况下的解调信号图1.11不同有效信号幅度情况下的解调信号的功率谱由图1.10和图1.11可以看出，本方案在不同有效信号幅度情况下均实现了不错的降噪效果，有效滤除了谐波成分和噪声成分。但是当信号幅度为1rad时，降噪后的解调信号仍有一定的失真。主要因为信号幅度偏低，易受噪声干扰，并且噪声相对有效信号，强度较强，滤除难度较大，导致仍有一些噪声未滤除。随着信号幅度的增大，受相同强度的噪声干扰变小，均能实现较好的降噪效果。为详细分析本方案在不同有效信号幅度情况下的降噪效果，分别计算降噪前后的解调信号的THD与SNR，取50组测试数据的平均值为比较值。详细测试结果见表1.5所示。表1.5不同有效信号频率情况下的测试结果（单位：dB）幅度THD（前）THD（后）差值SNR（前）SNR（后）差值1rad-3.15-21.66-18.51-15.518.6431.142rad-3.16-22.72-19.56-10.7419.2830.023rad-8.08-25.78-17.7-5.5219.525.024rad-9.98-28.23-18.25-2.6919.5522.245rad-9.63-27.62-17.99-1.9519.521.4510rad-11.93-32.56-17.631.9519.5211.57由表1.5可以看出，本方案在不同有效信号幅度情况下均取得了不错的降噪效果，THD平均降低约18dB，SNR平均提高约25dB。随着信号幅度的提高，信号受相同强度噪声的影响变小，降噪前的信号的THD减小，SNR增大。由于高幅度的信号对噪声的抗干扰性变强，SNR的提升幅度变小，但仍有较好的改善效果。1.3.3不同噪声强度的情况下实际应用中，噪声强度相较于目标信号一般不会过强，所以设定噪声标准差小于2。控制其余变量，改变噪声强度，可通过调整噪声标准差的大小实现，分别在噪声标准差为0.5、1、1.5和2的情况下，仿真测试降噪前后的解调信号及其评价指标。降噪前后的解调信号及其功率谱如图1.12和图1.13所示。图1.12不同噪声强度情况下的解调信号图1.13不同噪声强度情况下的解调信号的功率谱由图1.12和图1.13可以看出，本方案在不同噪声强度情况下，均能取得不错的降噪效果。随着噪声强度的提高，未降噪的解调信号明显变差，信号质量和信噪比均明显下降，经过本方案降噪后，有效滤除了谐波和噪声成分，并能有效提取出目标信号。为详细分析