基于时延矢量封闭准则的多传声器降噪方法

吕艳新，顾晓辉

（南京理工大学机械工程学院，江苏 南京 210094）

0 引言

在战场环境下为了有效打击和摧毁敌方目标，需要对目标进行探测和识别，由于环境的特殊性和声探测技术的优良特性，目标的声探测技术得到越来越多的认可和发展。由于战场声目标的类型未知，多传声器采集到的多通道信号，没有目标的任何先验知识，可将其归为盲信号。采用传声器对信号进行同步采集的过程中，由于外界环境的干扰、仪器本身的噪声等造成盲信号中包含着不同程度的噪声，为了提取盲信号中的有效特征，需要对其进行降噪处理。传统的傅里叶分析方法［1］在处理此类信号时具有很大的局限性，它不能准确反映非平稳信号的时变特征。1998年美籍华人黄鄂提出了EMD（Empirical Mode Deco mposition，经验模式分解）理论［2］，该方法是一种自适应的时域信号处理方法，被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性、稳态频谱分析的一个重大挑战与突破，主要用于非线性、非平稳信号的分析。EMD方法无需更多先验信息，可实时、高效、自适应的分解信号，并能够反映信号固有特征。EMD自提出以后，很多采用EMD进行信号降噪的方法也相继提出。有些降噪算法是基于信号噪声集中在高频成分的特性［3－6］，有些算法是对信号重构采用了I MF加权的方式［7－9］。

将EMD用于信号降噪，首先要明确分解得到的I MF函数是否包含有用的信号信息。最先研究I MF特性的是 Flandrin［10－11］和 Wu［12－13］等，他们都是基于统计特性对I MF函数特性进行研究，其中，Flandrin等人的研究是基于分形高斯噪声，而 Wu等人的研究是基于高斯白噪声。……