多干扰成分的非稳态信号自适应滤波技术

2017-07-15 14:05石鑫常自刚
智能计算机与应用 2017年3期
关键词:信噪比自适应滤波

石鑫 常自刚

摘要:信号在受到色噪声和白噪声混合干扰下产生非稳态突变,导致信号的检测识别性能下降,需要进行滤波降噪处理,提出一种基于格型陷波器级联的非稳态信号自适应滤波技术。构建直接性陷波器,采用高阶检波技术进行滤波器级联设计,构建二阶格型陷波器,根据滤波器传输函数的幅度和相位响应实现线谱增强和噪声抵消,实现多干扰成分的非稳态信号自适应滤波改进。仿真结果表明,采用该滤波算法构建信号滤波器,能有效去除信号中的干扰噪声成分,提高输出信噪比。

关键词:非稳态信号;自适应;滤波;信噪比

0引言

信号的产生来源很多,比如机械噪声、振动信号、声呐信号和电磁脉冲信号等。在信号采集的过程中,由于受到采集环境和采集设备自身因素的影响,导致信号中掺杂了大量的噪声,噪声形式通常为高斯色噪声、高斯白噪声以及瑞利噪声等。在各种噪声成分影响下,导致信号出现非平稳突变,从而产生跳频和非稳态特性。为了实现对多干扰成分的非稳态信号的有效检测,需要首先进行噪声滤波处理,研究多干扰成分的非稳态信号自适应滤波技术,对提高信号源的定位分析和检测能力方面具有重要意义,相关的滤波算法研究受到人们的极大重视。

信号滤波技术在雷达、声纳、通信及电子监测等领域有着广泛的应用,传统方法中,常见的信号滤波方法主要有IIR滤波、FIR滤波、自適应匹配滤波以及小波降噪滤波等,通过滤波算法对淹没在背景噪声中的线谱信号进行信息增强和噪声抵消处理,提高输出信噪比。具体来说,FIR滤波器是一种递归型的数字滤波器,并具有有限的记忆的特点,其缺点是运算量大,信号处理的实时性不好。而IIR滤波作为自适应线谱增强器研究十分活跃,常见的IIR滤波器有一阶和二阶两种,该滤波器随着阶数的增大,增加了失调误差,导致信号滤波性能下降。

为了克服传统滤波器的弊端,本文进行滤波降噪处理优化设计,提出一种基于格型陷波器级联的非稳态信号自适应滤波技术。首先构建直接性陷波器,采用高阶检波技术进行滤波器级联设计,然后构建二阶格型陷波器,根据滤波器传输函数的幅度和相位响应实现线谱增强和噪声抵消,实现多干扰成分的非稳态信号自适应滤波改进。最后进行实验测试分析,得出有效性结论,展示了本文方法在提高信号滤波检测性能方面的优越性。

1信号模型构建与二阶格型陷波器预处理

1.1多干扰成分的非稳态信号

为了实现对多干扰成分的非稳态信号的滤波处理,需要首先分析信号模型,信号模型采集来自于水下声呐信号,取某次外场实验的噪声数据作为信号的干扰成分,噪声数据中混有频率为450 Hz的非平稳信号,令信号分布的第一个阵元为参考阵元,波束形成后在近场源中信号分布的频带展宽记为v(t,θ),即:

猜你喜欢
信噪比自适应滤波
应用于农业温度监测的几种滤波算法研究
基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强
自适应的智能搬运路径规划算法
Ka频段卫星通信自适应抗雨衰控制系统设计
电子节气门非线性控制策略
多天线波束成形的MIMO-OFDM跨层自适应资源分配
小波包去噪在暂态电能质量信号去噪中的应用
基于相似度算法的伪码起始位置变步长估计
基于正则化的高斯粒子滤波算法
不同小波基函数下的语音去噪研究