基于DT-CWT统计模型的舰船噪声信号中线谱信号检测研究

上传者：陈文林
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上传时间：2015-05-07
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基于DT-CWT统计模型的舰船噪声信号中线谱信号检测研究

2009年 12月
第 27卷第 6期
西北工业大学学报
Journal ofNorthwestern Polytechnical University
Dec.
Vol. 27
2009
No. 6
收稿日期 2 2 3
作者简介侯铁双 ( 6 ) ,西北工业大学博士研究生,主要从事水下信息与信号处理研究。
基于 DT2CWT统计模型的舰船噪声信号中
线谱信号检测研究
侯铁双, 相敬林, 韩　鹏
(西北工业大学航海学院, 陕西西安　710072)
摘　要:双树复解析小波变换 (DT2CWT)在信号去噪方面的性能优于实小波变换,且计算量远小于后
者。文章基于DT2CWT小波理论,通过对海洋环境噪声中舰船噪声中低频线谱信号小波系数的层间
联合分布的分析,提出一种DT2CWT统计模型并推导出最大后验概率估计子(MAP) ,用于检测海洋噪
声背景中的舰船噪声中的低频线谱信号。对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明,所提出
的DT - CWT统计模型算法明显优于VisuShrink、SureShrink和BayesShrink算法对舰船噪声中线谱信
号的检测效果。
关　键　词:信号检测、算法、DT2CWT统计模型、线谱、舰船辐射噪声
中图分类号: TN911　　　文献标识码: A　　　文章编号: 100022758 ( 2009) 0620801205
　　在近 30～40年内,减振降噪技术的进步使舰船
声辐射能量迅速降低,相反由于人类活动的日益频
繁,海洋环境噪声逐年增加
[ 1]
,对水中目标的被动
声信号的检测面临挑战,为了降低海洋环境噪声对
信号检测性能的影响,研究合适的去噪处理方法很
有必要。小波去噪方法简单、效果明显,得到广泛的
研究与重视,并在舰船声信号去噪
[ 2]
与水声目标检
测
[ 3]
中得到了应用。目前基于小波理论的信号去
噪算法可分为: ①阈值优化算法,利用其它优化算法
来计算去噪阈值,达到最优化去噪的目的; ②统计模
型算法, Juan L iu和 PierreMoulin
[ 4 ]
根据信息论,通
过对图像数据小波变换层间及尺度间的相关性分
析,利用小波系数的层间及尺度间统计关系,建立统
计模型,实现对图像的处理; Levent Sendur和 Ivan
W. Selesnick利用 DT2CWT建立小波去噪的多参数
模型,实现对图像的去噪处理
[ 5 ]
。第 2种方法可针
对特定的噪声环境建立有针对性数学模型。本文通
过对海洋环境噪声和线谱信号小波系数的层间联合
分布的分析,建立 DT2CWT统计模型, 从含有海洋
环境噪声的实测数据中提取舰船声信号的线谱成
分。实验数据分析证明了该算法在提取舰船声信号
中线谱成分的有效性。
海洋环境噪声是由大量独立噪声源的辐射噪声
组成的,所以,可以认为它的振幅分布是高斯型的。
深海和浅海的测量结果也表明, 在一定深度上 (除
去近海面处) ,上述结论都是正确的。
舰船辐射噪声信号的低频部分主要是船的机械
噪声和周期运动机械及螺旋桨推进器引起的线谱,
呈现强非高斯性; 高频部分主要是螺旋桨空化的连
续谱噪声,幅度分布的高斯性明显。舰船噪声低频
部分中的线谱,是舰船的一个重要特征量,对舰船声
信号的检测、识别与分类具有举足轻重的作用。藉
助小波去噪方法检测噪声连续谱中低频线谱分量的
研究有重要的意义。
1　DT2CWT统计模型
111　DT2CWT
为了克服离散实小波变换在图像处理中的缺
点,即 ( 1 ) 时移变化性; ( 2) 较差的方向选择性,
Kingsbury提出了双树复解析小波变换 (DT2CWT)的
概念
[ 6]
,文献[7 ]对DT2CWT做了详细介绍,双树复
解析小波变换在信号去噪上性能优于实小波变换,
: 2008 09 2
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