一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，首先采用小波包的方法对信号频段进行细化，然后采用模糊阈值的方法进行小波包分解系数量化，提出噪声信号比最大值用以表征小波包序列中信号相对噪声的强度，并给出其计算方法和信标频率分布概率的简单计算方法，并将噪声信号比最大值与信标频率分布概率一起作为模糊输入，为了计算方便，模糊输出不再采用传统的曲线表示形式，而是定义模糊输出为0或1两个固定数值，建立模糊规则，利用模糊阈值对小波包进行量化并重构，此方法实现了多频率信标的自主提取，能够在复杂海洋条件下更加快速、清晰的提取信标信号，提高了信标信号的探测距离。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号特征提取和模糊
，特别涉及一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法。
技术介绍
水声信标是一种最常用的海洋声学仪器。它安装在水下载体上，按照一定规律发射信号，可与水声定位系统配合实现水下载体定位，也可为水下载体引航。近年来，其应用已不仅限于军事目的，在海洋渔业安全、海洋开发和海洋科考中的应用也日益广泛。受到复杂海洋环境的影响，水声信标信号的快速准确提取是水声信号处理领域公认的难题，它是军事上实现水声装备现代化和武器智能化的关键技术，也是民用和商用领域增加产品科技含量，提升产品性能的法宝。目前，对声信标信号的提取除了采用常规滤波方法，小波包、模糊理论等方法也逐渐得到应用。号称“数学显微镜”的小波包能将复杂的水声信号按频率细化，实现微弱信号的提取，但是其最终结果受系数量化阈值影响较大，对于非常微弱且多变的水声信号而言，阈值很难准确反映当前信号状态，从而导致信号提取失败。模糊理论可使小波包量化阈值按照模糊输入动态变化，从而使阈值反映信号的真实情况，该方法已经用于图像去噪，但模糊输出产生的阈值复杂多变，应用到水声信标信号提取领域较困难，因此急需一种将小波包和模糊理论结合起来提取远距离微弱水声信标信号的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，该方法将小波包和模糊理论相结合，对在远距离和嘈杂水域环境下提取的微弱水声信标信号进行处理，能够快速、准确地得出结果。本专利技术解决技术问题采用的技术方案是：一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：A、获取信号并根据信标频率进行滤波预处理，并对水下探测设备进行混频及降采样操作；B、对步骤A获取的信号进行基于mallat的小波包分解，计算不同小波包基下的小波包熵值，选取小波包熵值最小的小波包基作为最优小波包基，然后，利用最优小波包基对信号进行小波包分解，设定系统采样率为，信标频率为，对第一步得到的信号进行小波包分解，分解层数为N,在第N层上得到序列组，其下标代表各序列在序列组中的位置，如表示该序列是序列组中第r个序列，序列共有个；C、对步骤B得到的序列组进行信标频率分布概率计算，将序列组按照频率从小到大重新排列为,其下标代表各序列在新序列组中的位置，下标数值越小，该序列所处频率越小，首先找到信标频率所属频段的序列编号，构造信标频率分布概率如下式：（1）表示序列组中第个序列的信标频率分布概率，受信标本身误差以及信标信号经换能器接收产生的频移影响，信标在（k＞1）、以及（k＜）中的分布概率应大于0，即分布概率且，k值计算方法如下式：（2）其为系统采样率，为信标频率，N为小波包分解层数；D、对步骤B得到的序列组进行噪声信号比最大值计算，先对序列组中的每个小波包序列进行单子带重构，设序列组中第i个序列单子带重构序列为，其中，n为原始信号长度，也是各重构序列的长度，针对每个重构序列，查找序列中数据最大值，用表示，并将附近信标发射长度内的数据视为信号，其余全部视为噪声，针对中的噪声数据，查找噪声数据最大值，用表示，然后用表示第i个序列的噪声信号比最大值，其计算方法如下式所示：（3）E、利用步骤C和D的结果进行基于模糊阈值的小波包分解系数量化，综合步骤B、C和D的结果，建立、与的对应关系，针对步骤B得到的序列，选取其对应的信标频率分布概率以及噪声信号比最大值为模糊输入，设定信标频率分布概率隶属度函数，设定噪声信号比最大值隶属度函数，设定模糊输出为0或1这两个固定的数值，设序列的模糊输出为模糊阈值，则可用下式表示：（4）建立其模糊规则如下：当为低，且为小，则；当为低，且为中，则；当为低，且为大，则；当为高，且为小，则；当为高，且为中，则；当为高，且为大，则；由模糊规则得到步骤B中序列的模糊阈值，如果所有均为0，则令所属频段对应的模糊阈值为1，将步骤B所得小波包分解序列组中各序列分别与其对应的模糊阈值相乘，产生新的序列组，其计算方法如下式表示：（5）F、对步骤E得到的序列组进行基于mallat的小波包重构，提取信标信号，对步骤E得到的新的序列组进行基于mallat的小波包重构，得到重构后的信号波形图，从波形图中可以清晰地看到在1秒的时间内一段突起的波形，即为所提取的信标信号。本专利技术的有益效果是：采用小波包分解重构的方法增强了对微弱水声信号的提取效果，同时采用模糊阈值的方法，用噪声信号比最大值来表征小波序列中信号相对噪声的强度，并给出其计算方法以及信标频率分布概率的简单计算方法，将噪声信号比最大值与信标频率分布概率一起作为模糊输入，模糊输出采用设定固定值的方法，使小波包变换模糊阈值的计算变得方便快捷。本专利技术能够适应不同频率信标的需要，进一步有效抑制了海洋噪声对信号的影响，增强了信号提取能力，提高了信标信号的探测距离。附图说明图1是本专利技术信标频率分布概率隶属度函数图；图2是本专利技术噪声信号比最大值隶属度函数图；图3是本专利技术的一个实例的探测系统原理示意图；图4是本专利技术基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法流程框图；图5原始信号图；图6是本专利技术基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法的小波包重构信号图；图7是匹配滤波信号图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明：本专利技术利用水声定位设备采集置于水中的水声信标信号，水声定位设备采集到信号后，依据本专利技术所述的原理编写程序，并在显控终端显示最终结果。实现本专利技术方法所采用的设备如图3所示，探测物1装有声信标，声信标入水后自动启动工作，以1秒为周期发射声脉冲信号，换能器2在水中接收声信标发出的声信号，并传送回探测主机3，在探测主机3是由信号调理模块4、信号采集模块5、信号处理模块6、显控终端7构成。信号调理模块4完成对接收到的声信号的调理，包括信号放大，滤波，然后，信号经信号采集模块5完成AD采样后到达信号处理模块6，信号处理模块6主要是将本专利技术基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法在DSP中编程实现，最后，将本专利技术处理后的信号在显控终端7显示。本实施例设定的水声信标频率为40800Hz，声信标探测系统的采样率为312500Hz，为了能够听到声信标的声音，将信号混频至1000Hz，降采样至4000Hz。实施本专利技术的具体步骤如下（见流程图4）：1、将探测物1和换能器2放入水中，开启探测主机3，采集1秒钟数据，将信号采集模块5采集的信号导出，并存为dat格式；2、用MATLAB对步骤1采集的数据进行分析。首先，按照设备要求，对采集到的信号进行混频和降采样，然后，对降采样后的数据进行四层小波包分解，并求取不同小波包基下的小波包熵，当小波包基为sym16时，小波包熵最小，因此，选取sym16作为小波包分解的小波包基，按照此结果修改信号处理模块6中相应程序；3、探测主机再次采集1秒钟数据，在信号处理模块6中，用sym16对混频、降采样后的数据进行四层分解；降采样后采样率为4000Hz，信标信号频率为1000Hz，分解后的小波序列组为，其中下标代表各序列在序列组中的位置，如表示该序列是序列组中第r个序列，序列共有16个；4、针对步骤3得到的小波包序列组计算信标频率分布概率；由采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：A、获取信号并根据信标频率进行滤波预处理，并对水下探测设备进行混频及降采样操作；B、对步骤A获取的信号进行基于mallat的小波包分解，计算不同小波包基下的小波包熵值，选取小波包熵值最小的小波包基作为最优小波包基，然后，利用最优小波包基对信号进行小波包分解，设定系统采样率为，信标频率为，对第一步得到的信号进行小波包分解，分解层数为N,在第N层上得到序列组，其下标代表各序列在序列组中的位置，如表示该序列是序列组中第r个序列，序列共有个；C、对步骤B得到的序列组进行信标频率分布概率计算，将序列组按照频率从小到大重新排列为,其下标代表各序列在新序列组中的位置，下标数值越小，该序列所处频率越小，首先找到信标频率所属频段的序列编号，构造信标频率分布概率如下式：（1）表示序列组中第个序列的信标频率分布概率，受信标本身误差以及信标信号经换能器接收产生的频移影响，信标在（k＞1）、以及（k＜）中的分布概率应大于0，即分布概率且，k值计算方法如下式：（2）其为系统采样率，为信标频率，N为小波包分解层数；D、对步骤B得到的序列组进行噪声信号比最大值计算，先对序列组中的每个小波包序列进行单子带重构，设序列组中第i个序列单子带重构序列为，其中，n为原始信号长度，也是各重构序列的长度，针对每个重构序列，查找序列中数据最大值，用表示，并将附近信标发射长度内的数据视为信号，其余全部视为噪声，针对中的噪声数据，查找噪声数据最大值，用表示，然后用表示第i个序列的噪声信号比最大值，其计算方法如下式所示：（3）E、利用步骤C和D的结果进行基于模糊阈值的小波包分解系数量化，综合步骤B、C和D的结果，建立、与的对应关系，针对步骤B得到的序列，选取其对应的信标频率分布概率以及噪声信号比最大值为模糊输入，设定信标频率分布概率隶属度函数，设定噪声信号比最大值隶属度函数，设定模糊输出为0或1这两个固定的数值，设序列的模糊输出为模糊阈值，则可用下式表示：（4）建立其模糊规则如下：当为低，且为小，则；当为低，且为中，则；当为低，且为大，则；当为高，且为小，则；当为高，且为中，则；当为高，且为大，则；由模糊规则得到步骤B中序列的模糊阈值，如果所有均为0，则令所属频段对应的模糊阈值为1，将步骤B所得小波包分解序列组中各序列分别与其对应的模糊阈值相乘，产生新的序列组，其计算方法如下式表示：（5）F、对步骤E得到的序列组进行基于mallat的小波包重构，提取信标信号，对步骤E得到的新的序列组进行基于mallat的小波包重构，得到重构后的信号波形图，从波形图中可以清晰地看到在1秒的时间内一段突起的波形，即为所提取的信标信号。...

【技术特征摘要】
1.一种基于小波包和模糊理论的水声信标信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：A、获取信号并根据信标频率进行滤波预处理，并对水下探测设备进行混频及降采样操作；B、对步骤A获取的信号进行基于mallat的小波包分解，计算不同小波包基下的小波包熵值，选取小波包熵值最小的小波包基作为最优小波包基，然后，利用最优小波包基对信号进行小波包分解，设定系统采样率为，信标频率为，对第一步得到的信号进行小波包分解，分解层数为N,在第N层上得到序列组，其下标代表各序列在序列组中的位置，如表示该序列是序列组中第r个序列，序列共有个；C、对步骤B得到的序列组进行信标频率分布概率计算，将序列组按照频率从小到大重新排列为,其下标代表各序列在新序列组中的位置，下标数值越小，该序列所处频率越小，首先找到信标频率所属频段的序列编号，构造信标频率分布概率如下式：（1）表示序列组中第个序列的信标频率分布概率，受信标本身误差以及信标信号经换能器接收产生的频移影响，信标在（k＞1）、以及（k＜）中的分布概率应大于0，即分布概率且，k值计算方法如下式：（2）其为系统采样率，为信标频率，N为小波包分解层数；D、对步骤B得到的序列组进行噪声信号比最大值计算，先对序列组中的每个小波包序列进行单子带重构，设序列组中第i个序列单子带重构序列为，其中，n为原始信号长度，也是各重...

【专利技术属性】
技术研发人员：巴巍，周志民，李笑媛，王彩玲，曲加圣，朱凌，邱梦然，栾源泠，安冲，
申请(专利权)人：大连测控技术研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21