一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法及系统与流程

本发明涉及一种信号处理领域的信号提取方法及系统，特别是一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法和相应的系统。

背景技术：

当飞机在海上失事时，为了能快速找到飞行数据记录器(即俗称的黑匣子)，飞行数据记录器上都装有声信标。当飞行数据记录器落入水中后，声信标便自动激活，开始向水中发出特定信号形式的声信号，供搜寻设备对其进行声学定位。声信标在海底工作，其发射出来的声波在海洋中传播时，随着距离的增加会被减弱(即传播损失)；海洋中的噪声不受人们控制而依赖于海洋环境本身(即海洋环境噪声)，其产生的原因有海水中分子的热运动、海洋生物、船只航行以及如地震、风暴、下雨的自然现象等。由于传播损失和海洋环境噪声的干扰，必须在信号处理手段上进行优化。

针对确定的被提取信号以及检测频带近似白噪声的海洋背景干扰特性，常用的信号提取方法主要有：人耳听闻、窄带滤波、匹配滤波、能量检测、FFT滤波及自适应滤波等。在水声信号处理领域中，短时傅里叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换是最常用的三种方法。1946年Gabor提出了短时傅里叶变换(STFT)，通过特定的平移窗函数来分解信号的频谱，提取出它的局部信息，提高时间分辨能力。但短时傅里叶变换是以Fourier变换为基础的，故不能从根本上克服Fourier变换的局限性。

1981年，Morlet首先提出了小波分析(Wavelet Analysis)这一概念，通过一种伸缩和平移小波对信号作变换达到了时频局部化分析的目的，用以测量声音信号的频率定位。但是，小波变换本质上是一种窗口可调的Fourier变换，其小波窗内的信号必须是平稳的，因而也没有摆脱Fourier变换的局限。1998年，Norden E.Huang等提出了Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)。它是一种分析非线性、非平稳信号的新方法，该方法不同于Fourier变换分析信号的思想，从根本上克服了Fourier变换的局限性。

但是该方法过程较为复杂，且对待处理信号的特征有一定限制。这些方法在信号提取方面已经有了成熟的应用，为了更加快速而精确的提取信号，本发明介绍了一种基于随机减量技术提出的新的信号提取方法——错位叠加法，通过信号的叠加使待提取信号增强到一定程度，从而提取出所需要的信号。

技术实现要素：

为解决现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种方法简便易行、处理结果准确性高的基于错位叠加算法的声信标信号提取方法。

—获取待提取信号的声信标模拟脉冲信号；

—采用错位叠加算法对采集的声信标模拟信号进行相邻周期叠加和/或相同时间间隔叠加；

—将由相邻周期叠加和相同时间间隔叠加算法计算得出的结果与37.5kHz正弦脉冲信号做相关性分析，计算相关性系数，选取相关性系数较大的处理结果，即更为接近正弦波的结果；提取该结果作为输出错位叠加后的信号，完成声信标信号的提取。

作为优选的实施方式，所述的相邻周期叠加过程如下：

设采集信号的正弦脉冲部分的信号周期为T，将整体信号a向左平移距离T得到信号a1，再与原始信号a叠加得到信号b1；

将信号a1向左平移距离T得到信号a2，再与原始信号a叠加得到信号b2。通过对上述过程的重复叠加，使得正弦部分的能量得到增强；

叠加计算公式为：

其中：S1[n]为原始信号；M为叠加次数，T为叠加步长，k＝0,1,2,…。

作为优选的实施方式，所述的相同时间间隔叠加过程如下：

任取一个采样点作为叠加起始点，在离该点1个脉冲距离处往后，选取一段叠加长度l进行叠加，计算公式为：

其中，C[t]为原始信号；M为叠加次数；k＝0,1,2,…。

一种基于错位叠加算法的声信标信号提取系统，其特征在于包括：

接收声信标发出的模拟脉冲信号的信号采集单元；

采用错位叠加算法对采集的声信标模拟信号进行相邻周期叠加和/或相同时间间隔叠加处理的计算单元；

将由相邻周期叠加和相同时间间隔叠加算法计算得出的结果与37.5kHz正弦脉冲信号做相关性分析，计算相关性系数，选取相关性系数较大的处理结果，即更为接近正弦波的结果；提取该结果作为输出错位叠加后的信号，完成声信标信号的提取。作为优选的实施方式，所述的相邻周期叠加过程如下：

设采集信号的正弦脉冲部分的信号周期为T，将整体信号a向左平移距离T得到信号a1，再与原始信号a叠加得到信号b1；

将信号a1向左平移距离T得到信号a2，再与原始信号a叠加得到信号b2。通过对上述过程的重复叠加，使得正弦部分的能量得到增强；

叠加计算公式为：

其中：S1[n]为原始信号；M为叠加次数，T为叠加步长，k＝0,1,2,…。

作为优选的实施方式，所述的相同时间间隔叠加过程如下：

任取一个采样点作为叠加起始点，在离该点1个脉冲距离处往后，选取一段叠加长度l进行叠加，计算公式为：

其中，C[t]为原始信号；M为叠加次数；k＝0,1,2,…。

与现有技术相比，本发明公开的一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法及系统具有以下有益效果：1、简单易行。通过软件编程将算法写入硬件平台中，即可测得在不同位置采集的声信标信号经过处理后的结果。2、结果准确性高。经过多次叠加，合成信号与被关注的正弦信号之间的相关性达到80％以上，提取效果显著。

附图说明

本发明共有附图7张，其中：

图1是三个正弦信号及其合成信号；

图2是信号D1在不同叠加次数下的波形；

图3是按相同时间间隔叠加的计算过程示意图；

图4是声信标信号提取系统框图；

图5为本发明实施例中的原始信号；

图6为本发明实施例中按相邻周期叠加20次的效果示意图；

图7位本发明实施例中按相同时间间隔叠加20次的效果示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步地说明。如图1-4所示，一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法包括以下步骤：

A、搭建声信标信号采集系统，包括声信标、水听器、采集卡等；

B、利用错位叠加算法对采集的信号进行处理；

C、将算法编写程序导入单片机，完成声信标信号提取系统的搭建。

本发明步骤A所述的搭建声信标信号采集系统过程可描述为：

A1、将声信标放入水中，将水听器置于离声信标约1000米处接收声信标发射的37.5kHz的脉冲信号；

A2、水听器接采集卡并连在电脑上，采集卡将水听器接收的信号转换成数字信号并储存在电脑上。

本发明步骤B所述的利用错位叠加算法对采集的信号进行处理过程可描述为：

利用错位叠加算法对信号进行处理，这里提出两种叠加方式：第一种是按照信号自身周期进行叠加，第二种是按照相同时间间隔进行叠加。两种方式的目的都是为了增强所关注的信号，削弱其他成分，从而提取有效信号。

1、相邻周期的叠加

设采集信号的正弦脉冲部分的信号周期为T，将整体信号a向左平移距离T得到信号a1，再与原始信号a叠加得到信号b1；将信号a1向左平移距离T得到信号a2，再与原始信号a叠加得到信号b2。通过对上述过程的重复叠加，可使正弦部分的能量得到增强。

叠加计算公式为：

其中：S1[n]为原始信号；M为叠加次数；T为叠加步长。

2、相同时间间隔的叠加

与第一种方式相似，取一个采样点作为叠加起始点，在离该点1个脉冲距离处往后选取一段叠加长度l进行叠加试验。计算公式为：

其中：C[t]为原始信号；M为叠加次数；k＝0,1,2,…。

本发明步骤C所述的将算法编写程序导入单片机过程可描述为：

该算法有两种叠加方式：

比较分别由相邻周期叠加和相同时间间隔叠加算法计算得出的结果；选取更为接近正弦波的结果；提取该结果作为输出错位叠加后的信号，完成声信标信号的提取。

将其编写程序分别导入单片机，然后接入信号采集系统里。整个声信标信号提取系统框图如图4所示。

实施例

在本实施例中采用的航空用声信标的信号形式满足水下声信标最低性能标准，其发射信号主要参数如表1所示。

表1声信标信号参数

将采集的一段声信标信号作为试验信号，如下图5-7所示。按错位叠加算法的两种叠加方式分别对试验信号进行20次错位叠加，可得到如下图所示的信号。右边的信号为局部放大图。两种叠加结果均有接近正弦的趋势，且第一种叠加方式的效果比第二种好。因此最终选择按相邻周期叠加的方式，这种方式处理的效果更好。

将处理后的信号分别与37.5kHz正弦脉冲信号做相关性分析，此分析可借助MATLAB中的corrcoef函数实现。通过计算，第一种方式的相关性系数为0.82，而第二种方式的相关性系数为0.76，可见按相邻周期叠加的效果更好，更接近声信标的原始信号。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。