[发明专利]基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法有效

专利信息
申请号: 201610006173.3 申请日: 2016-01-05
公开(公告)号: CN105652264B 公开(公告)日: 2018-07-10
发明(设计)人: 姜龙玉;洪亚萍;伍家松;贺润国;舒华忠 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01S7/539 分类号: G01S7/539;G01S5/22;G01S15/88
代理公司: 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 代理人: 杨楠
地址: 210096*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 多路径传播 高阶累积量 噪声子空间 信号分离 累计量 线路径 四阶 非高斯噪声 声信号传播 彩色噪声 高斯噪声 加性噪声 宽带信号 射线路径 声源定位 矢量 累积量 时间层 原有的 正交性 传感器 层析 二阶 声线 副本 搜索 海洋 拓展 传播
【说明书】:

发明公开了一种基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法。本发明将原有的基于二阶累积量的主动宽带信号分离方法拓展到四阶累计量,根据四阶累计量构造相应的副本矢量和噪声子空间,并假设声信号传播过程中的加性噪声为彩色噪声,最后根据与噪声子空间的正交性搜索出声线路径。本发明还公开了一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法以及一种声源定位方法。相比现有技术,本发明具有更高分离精度,能正确分离出间隔较小的声线路径,并能适用于传感器数目小于射线路径的情况,同时还可抑制高斯噪声和非高斯噪声的影响。

技术领域

本发明涉及声信号处理技术领域,尤其涉及一种基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法。

背景技术

声信号处理技术目前已广泛应用在水声探测、通信以及地震、生物医学工程等许多领域。由于声音信号在介质中的传播往往是以多路径的形式存在,传感器所接收的是这多个路径传播的波的混叠数据,因此,要对声信号进行后续处理的前提是要从传感器所接收的多路径传播声信号中将每条声线路径分离出来,这种声信号处理方法即为多路径传播声信号分离方法。

以海洋声层析技术为例,海洋声层析是用声速方法检测海洋内部的最重要技术之一,它利用声音在海洋中传播速度的变化来反演海洋温度的变化乃至海洋气候变化。根据不同的反演模型,可分为:(1)声线传播时间层析(2)简正波传播时间层析;(3)峰值匹配层析;(4)简正波相位层析;(5)简正波水平折射层析;(6)匹配场层析。

浅海声层析术的前向问题中需识别不同的射线路径,之后将射线路径的到达时间用于解决反演问题并估计声速变化。高质量的反演过程建立在(1)可识别的线路径数;(2)线路径可覆盖的海洋波导一致空间。浅海声层析术利用的一个重要的性质是声信号在水中的多路径传播性质,即:由于海面或海底的折射或反射,声音信号是以多路径的形式传播且每个线路径为发射信号的复本。图1为多路径传播的一个例子。由于每一个线路径都覆盖不同的海洋区域,多路径传播性质可以为浅海声层析术的反演过程提供更多的信息。但多路径传播同时产生干扰区域,因此,在浅海声层析术中首先需用阵列处理技术对线路径分离并估计不同线路径的到达时间,这是获得准确反演结果要解决的首要问题。

在浅海声层析应用中,现有阵列处理技术主要为波束形成类算法。波束形成是阵列处理技术中简单且经典的算法。起初,它被用于点到点的试验结构中,即:一个信号源和一个传感器。为了提高分离精度,波束形成又被扩展到点到阵列的结构中,即用一个垂直传感器阵列作为信号接收端,将信号到传感器阵列的波达方向作为判别参数成功分离了部分在点到点结构中无法分离的情形。尽管如此,当线路径以很小的时间间隔到达阵列时,波束形成在点到阵列结构中仍不能成功将其分离识别。近来,有研究者提出一种新的双波束形成算法用于在声层析术背景下信号分离,该算法依据声音在水中传播的互易性,在信号发射端采用信号源阵列,建立阵列到阵列的二维试验结构,由此引入了新的判别参数——发射角度,试验表明较之波束形成算法该方法提高了分离精度。为进一步提高算法分辨力,Jiang等人在“Raypath separation with high resolution processing”一文中,提出在点到阵列结构中,结合空间-频域平滑方法与主动宽带多信号分离算法,提出了平滑的主动宽带多信号分离算法(smoothing Multiple Signal Classification Active Large-band:smoothing-MUSICAL)。该方法的主要步骤为:对传感器阵列接收到的数据傅里叶变换后依次做空间-频域平滑处理、求平滑后数据的协方差矩阵、对协方差矩阵做特征分解、构造副本矢量、构造估计器,最终寻找到声线路径的到达时间和角度。该方法有如下三方面的优点:(1)较之波束形成方法提高了分辨力:当线路径到达时间间隔非常小时,smoothing-MUSICAL可成功分离部分信号;(2)解决了线路径相关或相干时信号的高分辨分离问题;(3)合成数据与实际试验结果表明smoothing-MUS ICAL算法有很好的抗噪性。

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