水声通信中特征信号提取方法
水声探测中的多源信号处理技术
水声探测中的多源信号处理技术在探索海洋的广袤世界中，水声探测技术犹如我们的“耳朵”，让我们能够感知水下的奥秘。
而多源信号处理技术则是这双“耳朵”变得更加敏锐和聪慧的关键。
水声探测的环境极其复杂，声波在水中传播时会受到各种因素的影响，如温度、盐度、水压等，导致信号的衰减、畸变和多径传播。
这就好比我们在嘈杂的市场中试图听清远处朋友的低语，困难重重。
多源信号处理技术的出现，就像是为我们配备了一副更强大的“耳机”，能够从混乱的声音中提取出有价值的信息。
多源信号处理技术的核心之一是信号的采集。
为了获取更全面、更准确的水下信息，我们需要布置多个传感器来收集声音信号。
这些传感器就像分布在战场上的侦察兵，各自负责一片区域，将收集到的情报传递回来。
然而，如何确保这些传感器能够协同工作，不出现重复采集或者遗漏重要信息的情况，是一个需要精心设计的问题。
在信号采集之后，接踵而来的是信号的预处理。
这就像是对刚刚收获的农作物进行初步的筛选和清理。
我们需要去除噪声、增强有用信号，为后续的处理打下良好的基础。
常见的预处理方法包括滤波、放大等。
滤波就像是一个筛子，把不需要的频率成分筛掉，只留下我们关心的频段。
放大则是把微弱的信号放大，让它们变得更加清晰可辨。
接下来是信号的特征提取。
这是整个多源信号处理技术中最关键的环节之一。
就好比从一堆杂乱无章的物品中找出最具代表性的特征，以便我们能够快速识别和分类。
在水声探测中，我们可以提取信号的频率、幅度、相位等特征。
这些特征能够帮助我们判断目标的类型、大小、速度等重要信息。
当特征提取完成后，我们就要进入信号的融合阶段。
想象一下，我们有多个不同来源的线索，如何将它们整合起来，形成一个完整、清晰的画面？这就是信号融合要解决的问题。
通过合理的算法和模型，将多个传感器采集到的信号进行融合，能够提高探测的准确性和可靠性。
在多源信号处理技术中，算法的选择和优化至关重要。
不同的算法在处理不同类型的信号和问题时，表现出不同的性能。
水声探测中的信号分类与识别技术
水声探测中的信号分类与识别技术在广阔的海洋世界中，水声探测就如同我们在黑暗中寻找光明的眼睛。
而在这一过程中，信号分类与识别技术则是关键的核心，它能够帮助我们从复杂的水声环境中提取有价值的信息，为海洋探索、资源开发、国防安全等众多领域提供重要的支持。
水声探测中的信号可以说是五花八门，多种多样。
有的像轻柔的低语，有的像猛烈的咆哮，有的持续而稳定，有的则短暂而急促。
要对这些纷繁复杂的信号进行准确分类和识别，可不是一件容易的事情。
首先，让我们来了解一下水声信号的特点。
水声信号在传播过程中会受到多种因素的影响，比如海洋的温度、盐度、深度，以及海底的地形、障碍物等等。
这就导致水声信号在传播过程中会发生折射、反射、散射等现象，使得接收到的信号变得复杂而模糊。
为了应对这种情况，科学家们想出了各种各样的方法来对水声信号进行分类和识别。
其中一种常用的方法是基于特征提取的技术。
这就好比我们通过观察一个人的眼睛、鼻子、嘴巴等特征来识别他的身份一样，对于水声信号，我们也可以提取一些特定的特征，比如频率、幅度、相位、持续时间等等。
通过对这些特征的分析和比较，我们就能够对不同类型的信号进行分类。
在特征提取的过程中，我们需要使用一些数学工具和算法，比如傅里叶变换、小波变换等等。
这些工具能够帮助我们将复杂的时域信号转换到频域或者其他域中，从而更方便地提取出有用的特征。
除了特征提取，模式识别技术也是水声信号分类与识别中的重要手段。
常见的模式识别方法有决策树、支持向量机、神经网络等等。
以神经网络为例，它就像是一个拥有无数个神经元的大脑，通过对大量的训练数据进行学习，它能够逐渐掌握不同类型水声信号的特征和规律，从而实现对未知信号的准确分类和识别。
然而，在实际应用中，水声探测中的信号分类与识别技术还面临着许多挑战。
比如，海洋环境的复杂性和不确定性会导致信号的特征发生变化，这就给特征提取和模式识别带来了困难。
此外，噪声的干扰也是一个不容忽视的问题。
水声信号拾取和信号处理技术研究与应用
水声信号拾取和信号处理技术研究与应用近年来，水声信号拾取和信号处理技术的研究和应用在海洋科学和工程领域中扮演着越来越重要的角色。
水声信号拾取是一种通过声波在水中传播的方式，对水下目标的位置和形态进行探测、识别和定位的技术。
而信号处理技术则是针对从水声信号拾取得到的数据进行分析、处理和提取信息的一种技术。
本文将就水声信号拾取和信号处理技术的研究现状及应用展开探讨。
一、水声信号拾取技术水声信号拾取技术是依靠声波在水中传播的原理，来对水下目标的位置和形态进行探测、识别和定位的技术。
在水声信号拾取技术中，水声传感器是一个至关重要的组件。
其在水下环境中的发挥作用取决于其结构、性能和材料等方面的因素。
常用的水声传感器有压电传感器、磁电传感器、荧光传感器和激光传感器等。
在水声信号的传播中，由于海洋环境的复杂性，信号会受到多种因素的影响而发生衰减、散射和多普勒效应等，从而使得信号受到干扰和失真。
因此，针对这些问题的研究也是水声信号拾取技术的重要研究方向之一。
如采用多传感器、合成孔径和波束形成技术等方法，可以提高水声信号的分辨率和灵敏度，从而提高水声信号的拾取效果。
二、水声信号处理技术水声信号处理技术是指对水声信号进行分析、处理和提取信息的一种技术。
信号处理的目的是提取出信号中包含的有用信息，并去除其中的噪声和干扰等无用信息，从而达到对水下环境进行探测和识别的目的。
目前，水声信号处理技术中最常用的方法是时域和频域分析。
其中，时域分析可以提供关于信号的时间和幅度等信息，而频域分析则可以提供信号的频率和谱分布等信息。
此外，还有小波变换、自适应滤波、傅里叶变换和相关分析等方法。
在水声信号处理中，人工智能和机器学习等方法也被广泛应用。
如采用神经网络、支持向量机和决策树等方法，可以对复杂的水声信号进行自动分类和识别，从而实现对水下环境的智能化监测和控制。
三、应用展望水声信号拾取和信号处理技术在海洋科学和工程领域中具有广泛的应用前景。
水声通信中特征信号提取方法
i =1
co s (π f ∑
0i
n/ f m ) sin (π B i n/ f m ) ;
由表 1 可知 , 当滤波器带宽达到 300 Hz 以 上时 , 滤波器的衰减才能达到 90dB ; 只有达到
500 Hz 以 上 时 , 滤 波 器 的 通 带 衰 减 才 能 达 到 3dB ,以 8 阶的 ellip 滤波器 ( 通带宽度为 600 Hz ,
信号区分开来 。其接收端的原理框图见图 1 。
1 引言
在水声通信中 [ 1 - 2 ] , 在基站上设置声发射/ 接收装置 ,两两基站之间进行声波传输 , 其传送 的声信号可以用于信息传递 、 定位 、 声场重建等 。 但是实际市场上所能够买到的水声器的发射频 率范围是有限的且价格昂贵 ,水听器的接收频率 带宽范围也是有限的 , 并且由于距离不同 , 不同 基站发射的声信号到达同一基站时的衰减也不 同 ,也就是说信号的强度有差别 , 这些因素对于 将各个基站接收到的来自其他多个基站发送来 的声信号进行分离造成了困难 , 文中设计了在各 基站发射非同频水声信号时各基站信号提取方 式 ,通过实验仿真比较 , 给出了其便于各基站信 号分离的优缺点和适用范围 。
[ 关键词 ] 水声通信 ; 特征信号 ; 相关 [ 中图分类号 ] TN713 [ 文献标志码 ] A
The Signal Extraction Method in Acoustic Communications
DA I Xiao2yan , HAN Yan (National Key Laboratory of Electronic Measurement Technology , North University of China , Taiyuan 030051 ,China) Abstract :In t his paper ,t he aut hor first int roduce t he characteristic of acoustic signal , t hen designed one signal ext ractio n method based o n f requency2division multiplexing ( FDM) to ret rench co st and imp rove efficiency. The experiment and simulation are emp hasized. At the end , t he aut ho r summarize t he virt ue , defect and applicability of t he met hod. Key words :acoustic communications ;characteristic signal ;correlation
水声探测中的信号处理与分析技术
水声探测中的信号处理与分析技术在广阔无垠的海洋世界中，水声探测就如同我们探索这个神秘领域的眼睛和耳朵。
而其中的信号处理与分析技术，则是让我们能够清晰“看”到和“听”到海洋深处声音的关键。
要理解水声探测中的信号处理与分析技术，首先得知道水声信号是怎么一回事。
想象一下，海洋就像是一个巨大的嘈杂市场，各种声音交织在一起。
有海浪的拍击声、海洋生物的叫声、船只的航行声等等。
而我们想要探测的目标信号，比如潜艇的运动声、海底地质结构的反射声，往往被淹没在这些背景噪声之中。
这就好比在喧闹的人群中，要听清一个微弱的特定声音，难度可想而知。
信号处理的第一步，通常是对接收的原始信号进行预处理。
这就像是在做菜前对食材进行初步的清洗和整理。
预处理包括去除噪声、滤波等操作。
噪声去除就像是把混杂在音乐中的刺耳杂音去掉，让旋律更加清晰。
滤波则像是通过一个筛子，把我们不需要的频率成分筛掉，只留下有用的部分。
在预处理之后，接下来就是特征提取。
这一步至关重要，就像是从一堆杂物中找出最有价值的宝贝。
对于水声信号，可能会提取诸如频率、幅度、相位等特征。
这些特征能够帮助我们更好地识别和理解信号所包含的信息。
比如说，不同类型的船舶发动机发出的声音在频率上可能会有明显的差异，通过提取频率特征，我们就能对船舶的类型进行初步判断。
然后是信号的分类和识别。
这就像是把不同的水果分类放进不同的篮子里。
通过对提取的特征进行分析和比较，利用各种算法和模型，将信号划分到不同的类别中。
比如，判断接收到的信号是来自敌方潜艇还是普通的海洋生物。
在信号处理中，还有一个非常重要的概念——时频分析。
时间和频率是描述信号的两个重要维度。
有时，仅仅从时域或者频域去观察信号是不够的，我们需要同时考虑时间和频率的变化。
就好比看一场动态的演出，不仅要关注某个时刻的表演，还要了解整个演出过程中不同时间段的表演特点。
再来说说分析技术。
其中，谱分析是一种常见的方法。
它可以帮助我们了解信号在不同频率上的能量分布情况。
水声信号处理中的特征提取算法
水声信号处理中的特征提取算法水声信号处理是一门涉及声学、信号处理和海洋学等多个领域的学科。
在海洋勘探、海底生物学、海上通信等领域中，水声信号处理技术都有着重要的应用。
而特征提取算法是水声信号处理的一个关键环节，其作用是将原始信号转化为可用于分类、识别和诊断的特征量，为进一步的处理提供基础。
在水声信号处理中，常用的特征提取算法主要有时域特征提取、频域特征提取和小波变换特征提取。
时域特征提取算法是将信号在时间域上进行分析，提取信号的一些基本特征，如平均值、方差、峰值、峭度等。
这些特征可以用于目标识别、信号分类和故障诊断等方面。
例如，在目标识别方面，如果对目标的时间坐标范围有一定的先验知识，可以利用时域特征提取算法对目标的反射信号进行处理，提取特征，进而对目标进行识别。
频域特征提取算法是将信号在频域上进行分析，提取信号的频谱特征，如频率、谱线强度、相位等。
这些特征可以用于声源定位、信号分类等方面。
例如，在声源定位方面，可以利用频域特征提取算法对声源信号进行处理，利用其频谱分布情况计算出声源位置，从而定位声源的位置。
小波变换特征提取算法是利用小波变换将信号转化为时间和频率信息同时存在的信号，并提取其中的特征，如小波包的系数、熵值、奇异值等。
小波变换能够在多个时间和频率尺度上对信号进行分析，具有适应多种分析需求、可优化计算的优势。
在目标检测和处理等方面都有着广泛的应用。
在实际应用中，不同的特征提取算法有其各自的适用范围和优缺点。
例如，时域特征提取算法简单易行，但无法对信号进行进一步的频域分析；频域特征提取算法对信号在频域上的特征提取较为明显，但由于频率分辨率的限制，对高频和低能量的特征提取会受到影响。
而小波变换特征提取算法因其各项性能均较优，因此在实际应用中被广泛采用。
总之，特征提取算法是水声信号处理中极为关键的环节，为后续的分析和处理提供了支持。
在实际应用中，应根据不同需求选择适合的特征提取算法，以提高处理效率，优化数据分析结果。
水声探测中的信号特征提取技术研究
水声探测中的信号特征提取技术研究在海洋探索、水下通信、军事反潜等众多领域，水声探测都发挥着至关重要的作用。
而在水声探测中，信号特征提取技术则是获取有效信息、实现准确探测与识别的关键所在。
要理解水声探测中的信号特征提取技术，首先得明白水声信号的特点。
水声信号在传播过程中，会受到多种因素的影响，比如海洋中的温度、盐度、压力变化，以及海底地形、海洋生物等。
这使得水声信号在传播过程中会出现衰减、散射、多径传播等现象，导致信号变得复杂且不稳定。
那么，如何从这些复杂的信号中提取出有用的特征呢？常见的方法之一是时域分析。
时域分析直接对信号在时间轴上的变化进行研究。
通过观察信号的幅度、持续时间、上升和下降时间等特征，可以初步了解信号的特性。
比如说，脉冲信号的宽度和幅度就能反映出声源的某些特性。
频域分析也是一种重要的手段。
将时域信号通过傅里叶变换转换到频域，能够清晰地看到信号在不同频率上的能量分布。
一些特定频率的能量峰值或者频率带宽的变化，可能暗示着声源的类型或者运动状态。
小波分析则是一种更为精细的方法。
它能够在时域和频域同时对信号进行局部化分析，对于处理非平稳的水声信号具有独特的优势。
通过选择合适的小波基函数，可以有效地捕捉到信号中的突变点和细微变化。
在实际应用中，基于模型的特征提取方法也被广泛使用。
比如，建立水声信号传播的物理模型，根据模型来预测和提取信号的特征。
这种方法需要对海洋环境和声源特性有深入的了解，但一旦模型准确，就能提供非常有价值的特征信息。
除了上述的方法，还有一些新兴的技术在不断发展和应用。
例如，深度学习技术在水声信号特征提取中展现出了巨大的潜力。
通过构建深度神经网络，让其自动学习信号中的特征模式，能够发现一些传统方法难以捕捉到的复杂特征。
然而，水声探测中的信号特征提取技术也面临着诸多挑战。
海洋环境的复杂性和不确定性，使得信号的变化难以预测。
不同类型的声源可能产生相似的信号特征，增加了识别的难度。
水声信号的特征提取与优化算法
水声信号的特征提取与优化算法咱今天就来唠唠“水声信号的特征提取与优化算法”这个听起来有点高深，但其实挺有意思的话题。
我记得有一回，我去海边度假。
那海浪拍打着海岸的声音，“哗哗哗”的，一开始我只觉得那是纯粹的大自然的声音，好听，但没多想。
可当我深入去琢磨这个水声信号的时候，才发现这里面藏着好多门道。
咱先说这水声信号的特征提取。
就像我们认识一个新朋友，得先了解他的特点一样。
水声信号也有它独特的“特点”。
比如说频率吧，不同的水声，频率可不一样。
像小鱼游动时发出的轻微水波声，频率就比较低；而大轮船经过时那轰隆隆的声音，频率就高得多。
还有这声音的强度，也就是音量大小。
在风平浪静的湖面，扔一块小石头进去，“咕咚”一声，声音不大，强度弱。
可要是来一场暴风雨，那雨声、浪声交织在一起，声音强度那叫一个大。
再说说持续时间。
有时候，水滴落下，“滴答”一声，瞬间就结束了；但要是瀑布倾泻而下，那“哗哗”声能持续好长一段时间。
那怎么把这些特征提取出来呢？这就得靠一些巧妙的办法啦。
比如说，用专门的传感器来收集声音，就像我们的耳朵一样，但比耳朵更灵敏。
然后通过一些复杂的数学计算和分析，把声音里的关键信息给揪出来。
提取出来特征还不够，还得优化算法。
为啥呢？就好比你有了一堆材料，得想办法把它们整理得更有条理、更高效。
优化算法就像是给这些特征“梳妆打扮”，让它们更清晰、更准确。
比如说，调整计算的步骤，让整个过程更快更准；或者改进分析的方法，把那些隐藏在噪声里的有用信息给挖出来。
想象一下，在深海里，潜艇要靠水声信号来判断周围的情况。
如果算法不够好，提取的特征不准确，那可就麻烦大了。
所以啊，研究水声信号的特征提取与优化算法可不是闹着玩的，它关系到很多重要的事情。
比如海洋探索、水下通信，甚至是国防安全。
回过头来再想想我在海边听到的那些声音，我就越发觉得，这看似普通的水声背后，藏着这么多的学问和奥秘。
说不定未来的某一天，通过更厉害的技术，我们能从水声里解读出更多神奇的信息呢！总之，水声信号的特征提取与优化算法，虽然复杂，但充满了挑战和惊喜，值得我们不断去探索和研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2 频分模式
频分模式是各个基站在发射端发送不同频 率的声信号 ,在接收端利用带通数字滤波器将每 个基站接收到的其他基站发来的不同频率的声
3
2 , …, m 。 则 m 多通带滤波器的频域响应函数为 :
m
H( f) =
i =1
4 实验仿真
以采样频率为 50k Hz , 幅值相差 100 倍 ( 设 发射信 号 到 达 某 一 基 站 的 衰 减 范 围 是 ( 0 ～
40dB ) ,取该衰减范围的端点 ,同一基站接受到相
差 100 倍的两个信号 ) 的信号 ( x 信 号和 y 信
© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
下 , 滤波器的衰减在设计允许的范围内越大 , 其 对带宽以外的信号抑止越大 , 对信号的提取效果 就越好 , 但这只限于效果好 , 而不能单独通过增 大衰减达到分离出信号的目的。 滤波所得信号如 图 3 (信号的包络是由于在时域加了 Hamming ( 哈 明) 窗进行的截断) 。
滤波器 的带宽
( Hz) 600 1000 1600 1000
3. 2 数字滤波器的设计
图2 中心频率 6. 5k Hz ,带宽 600 Hz 的带通滤波器 (filter 1)
由上面的理论对数字滤波器的设计进行了 实验仿真 。在实验中 ,假设信号根据基站位置的 不同 ,希望窄带滤波器能达到一定的衰减 , 这样 就避免了大信号经过相应滤波器衰减以后与小 信号相当 ,无法滤出小信号 。通过一系列的滤波 器设计的实验仿真 ,滤波器衰减以 90dB 为上限 , 由于工程上一般滤波器的衰减为信号最大衰减
信号区分开来 。其接收端的原理框图见图 1 。
1 引言
在水声通信中 [ 1 - 2 ] , 在基站上设置声发射/ 接收装置 ,两两基站之间进行声波传输 , 其传送 的声信号可以用于信息传递 、 定位 、 声场重建等 。 但是实际市场上所能够买到的水声器的发射频 率范围是有限的且价格昂贵 ,水听器的接收频率 带宽范围也是有限的 , 并且由于距离不同 , 不同 基站发射的声信号到达同一基站时的衰减也不 同 ,也就是说信号的强度有差别 , 这些因素对于 将各个基站接收到的来自其他多个基站发送来 的声信号进行分离造成了困难 , 文中设计了在各 基站发射非同频水声信号时各基站信号提取方 式 ,通过实验仿真比较 , 给出了其便于各基站信 号分离的优缺点和适用范围 。
根据相关的定义[ 5 ] , 可以理解当与 x 信号相 对应的滤波器输出的 x′ 信号与 x 0 信号做相关的 值大于其与 y0 信号做相关的值 , x′ 信号与 x 信号 的相似度要比与 y 信号的相似度大 , 以此来判断
x 信号能否被滤波器滤出或者能否被分辨出 , y
信号也是一样的道理 ( 其中信号 x 0 和信号 y0 是 标准参考信号) 。 从表 2 可知 , 信号的间隔越宽 , 滤波器的带宽越宽 , 信号的周期数越大 , 都有利 于信号被分辨出来 , 但是其中必须满足的一点是 滤波器的带宽一定要小于信号之间的频率间隔 , 否则肯定会产生信号与信号之间的混叠 , 所以当 信号的频率间隔很小时 , 以提高滤波器带宽来实 现信号提取的可能性不大。 通过实验仿真还可以 知道 , 当信号的周期很小的时候 , 只能通过增大信 号间的频率间隔来实现信号的提取 , 而单方面通 过提高滤波器的带宽这种方法的作用很不明显 。 所以当要求所要发射的声信号的信号周期很小 时 , 只能牺牲信号之间的频率间隔来满足分离信 号的要求 , 而当受到水声器 、 水听器带宽范围限制 的时候 , 就要求所发射的信号周期不能过短 。 以发射 10 个周期声信号为例 , 原始信号为
图1 接收端原理框图
市场上所能够买到的价格适中的水声器的 发射频率种类是有限的 ,而且其发射频率必须在 现有水听器的接收频率带宽之内 ,所以选择只用 一种中心频率的水声器来发射在其带宽范围内 的不同频率的水声信号 。
3 数字滤波器的设计
3. 1 数字滤波器[ 3 ] 公式推导
该数字滤波器的任务就是分辨出频率间隔 较小的多种频率 , 所以可以理解为多通带滤波 器。 设多通带 、 中心频率和带宽可改变的模拟滤 波器的频率响应函数为 H ( f ) , 通带总数为 m , 第
信号周 期数
325 30 30 10
信号 x′ 与 信号 x 0 ( y 0 ) 做相关
2550000 (55) 35000 (85) 33200 (25) 12300 (72)
信号 y′ 与 信号 ( y 0 ) x 0 做相关
2280 (9. 5) 348 (1. 9) 339 (2. 1) 121 (0. 6)
第 27 卷第 3 期
水声通信中特征信号提取方法 戴萧嫣等
・253 ・
号) , 经过相应的数字滤波器 ( 在进入滤波器时为 两者的合成信号 z ) , 得到与 x , y 信号相对应的 x′ , y′ 信号 ,综合考虑到三个方面的因素 :1 ) 信号 之间的频率间隔 ; 2 ) 滤波器的带宽 ; 3 ) 信号的周 期数 。得出表 2 的仿真结果 ,这里所做的实验仿 真是假设由于距离的不同而造成强度上不同的 信号在时间域上是完全重叠的 , 这就增加了信号 分离的难度 ,其实在实际情况中 ,如果距离不同 , 它们到达同一接收站的时间也应该是不同的 ,所 以强度相差很大的信号在时间域上是不可能完 全重叠的 ,但如果在时间域上重叠的信号也能分 离出来 ,那么在实际应用中效果会更好 , 并且能 适当弥补现实情况中出现的其他问题 。
co s (π f ∑
n ) sin (πK bi n ) ;
显然 h ( n) 为偶函数 , 故滤波器具有零相位 移特性 。 数字滤波器按实现的网络结构或者从单位 脉冲响应 ,分为 IIR ( 无限脉冲响应) 和 FIR ( 有限 脉冲响应) 滤波器 。如果 IIR 滤波器和 FIR 滤波 器具有相同的性能 ,那么通常 IIR 滤波器可以用 较低的阶数获得高的选择性 , 执行速度更快 , 所 用的存储单元更少 ,所以既经济又高效 。文中采 用的是无限冲击响应 ( IIR ) 数字滤波器[ 4 ] , 先设 计一个合适的模拟滤波器 ,然后变换成满足预定 指标的数字滤波器 。
第 27 卷第 3 期
弹箭与制导学报
・251 ・
3
水声通信中特征信号提取方法
戴萧嫣 ,韩 焱
( 中北大学电子测试技术国家重点实验室 ,太原 030051)
[ 摘要 ] 首先分析了水中基站发射的特征声信号 ,设计了一种以频分模式为基础的基站特征声信号提取的方
法 , 目的在于节约成本 ,提高效率 。重点介绍了对该方案进行的实验仿真 ,并根据结果说明了优缺点及其适 用范围 。
・252 ・
m
弹箭与制导学报
2007 年
( f 0 i + B i ) ]} f 0i - B i ) ] ( 1)
的两倍左右 ,发射信号到达某一基站的衰减范围 是 0～40dB ( 即信号强度差为 100 倍) ,结果比较 见表 1 。
表1 滤波器设计结果比较 通带带宽 阻带截至
( Hz) 6 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600
U [ f - ( - f 0 i + B i ) ]}
式中 :U ( f ) = 1 ( f ≥0) ;U ( f ) = 0 ( f < 0) , 用一频 π 率响应函数为 H[ exp ( j2 f T ) ] 数字系统来模拟 , 根据系统频率响应函数不变法及模拟定理可得 : π H[ exp ( j 2 f T ) ] = H ( f ) , | f | ≤ f m ( 2)
f m 为滤波器的最大带宽 : T = 1/ ( 2 f m ) 。 数字系
滤波器 阶数
4 6 7 7 7 7 7 7 7 8 8
衰减
( dB) 50 50 50 60 85 90 90 90 90 90 90
通带波纹
( dB)
频率 ( Hz)
60 120 200 300 400 500 560 680 760 840 960
i =1
co s (π f ∑
0i
n/ f m ) sin (π B i n/ f m ) ;
由表 1 可知 , 当滤波器带宽达到 300 Hz 以 上时 , 滤波器的衰减才能达到 90dB ; 只有达到
500 Hz 以 上 时 , 滤 波 器 的 通 带 衰 减 才 能 达 到 3dB ,以 8 阶的 ellip 滤波器 ( 通带宽度为 600 Hz ,
统的单位冲击响应为 :
h ( n) = T
∫
- fm
fm
π πf n T ) d f H [ exp ( j 2 f T ) ] exp ( j 2
( 3)
10 5 4 3 3 3
将 ( 1) 式代入所得滤波器的单位冲击响应为 :
m
h ( 0 ) = ( 2/ f m )
m
i =1
B ∑
i
( 4)
h ( n) = ( 2/ π n) n = ±1 , ±2 …
表2 信号仿真结果比较
信号间 频率间隔
( Hz) 1000 3000 2000 4000
间隔为 4k Hz , x 信号强度为 100V , y 信号为 1V 。 其中信号 x 0 和信号 y0 是 10V 的对应频率的 x 和
y 信号通过相应滤波器的结果 。 滤波器带宽为
1k Hz , 阻 带 衰 减 为 120dB 。 这里之所以选择 120dB 而不是原来的 90dB , 是因为在相同的条件