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      基于小波能量熵的水下目標(biāo)磁場(chǎng)信號(hào)去噪

      2011-03-20 02:23:44陳朝宏殷正保
      船電技術(shù) 2011年4期
      關(guān)鍵詞:于小波小波磁場(chǎng)

      方 石 陳朝宏 殷正保

      (1.海軍駐宜昌地區(qū)軍事代表室, 宜昌 443003; 2.中船重工集團(tuán)第710研究所, 武漢 443003)

      1 引言

      小波變換理論為噪聲消除問(wèn)題提供了一個(gè)新的思路。其主要思路是根據(jù)小波變換的線(xiàn)性,如果噪聲能量明顯小于信號(hào)能量,則與噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)也將明顯地小于與信號(hào)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù);因此可通過(guò)將小于某一閾值的小波系數(shù)去除從而實(shí)現(xiàn)去噪。小波去噪中的關(guān)鍵問(wèn)題是閾值的確定。目前主要有 MAD(Median absolute deviation)、MINIMAX(MINImaland MAXimal value)、SURE(Stein’s unbiased risk esti-mate[2])和HYBRID(軟硬閾值混合) 等方法[3]用于確定閾值。但這些方法在確定閾值時(shí)都帶有一定的猜測(cè)性,因此去噪效果不穩(wěn)定。

      本文結(jié)合信息論中熵的理論,以及多尺度下小波熵的定義,在分析不同分解尺度上信號(hào)和噪聲不同的能量分布特性基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)不同分解尺度上小波系數(shù)進(jìn)行子帶分解,計(jì)算不同子帶分量的小波熵,利用最大小波熵自適應(yīng)地選擇閾值,實(shí)現(xiàn)水下目標(biāo)磁場(chǎng)信號(hào)的有效去噪。

      2 小波變換及小波熵

      設(shè)x(t)是平方可積函數(shù),即x(t)∈L2(R),則x(t)的小波變換為:

      (1) 容許條件

      (2) 正規(guī)性條件

      為使ψ(ω)在頻域上有較好的局域性能,要求|WTx(a,b)|隨a的減小而迅速減小,這就要求ψ(t)的前n階原點(diǎn)矩為0,且n值越高越好。即

      P=1~n,且n值越大越好

      對(duì)于(1)式,如果對(duì)尺度參數(shù)和位移參數(shù)按冪級(jí)數(shù)作離散化,即令a=a0j,b=ka0j則小波函數(shù)變?yōu)椋?/p>

      相應(yīng)小波變換為

      式(5)就是離散小波變換(DWT),其輸出結(jié)果便是小波序列的系數(shù)djk,信號(hào)x(t)可用小波基函數(shù)和小波系數(shù)表示為

      由小波標(biāo)架理論可知,當(dāng)小波基函數(shù)是一組正交基函數(shù)時(shí),小波變換具有能量守恒性質(zhì),即

      此時(shí),單一尺度下小波系數(shù)的平方和就定義為該尺度下的小波能量[5]。

      信號(hào)總能量就為各尺度下小波能量之和

      這樣,相對(duì)小波能量可定義為

      因此,信號(hào)熵值的大小實(shí)際上反映了其概率分布的均勻性,即信號(hào)的概率分布越接近無(wú)序的分布,其熵值也就越大;反之其熵值就越小。如果把小波變換的系數(shù)矩陣處理成一個(gè)概率分布序列,則由它計(jì)算得到的熵值就反映了這個(gè)系數(shù)矩陣的稀疏程度,也就是信號(hào)概率分布的有序程度,這種熵就稱(chēng)作小波熵。如果將(11)式中的P(ai)換成(10)式中反映某一段信號(hào)能量強(qiáng)度比例的相對(duì)小波能量pj,則小波熵可定義為:

      3 基于小波熵的閾值確定法

      對(duì)于加性噪聲模型,經(jīng)過(guò)正交小波變換后,能最大程度地去除有用信號(hào)的相關(guān)性,將能量集中在少數(shù)稀疏的、幅度相對(duì)較大的小波系數(shù)上。而噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)仍然互不相關(guān),并將分布在各個(gè)尺度下的所有時(shí)間軸上,且幅度不是很大。如果在小波變換的各個(gè)尺度下保留那些集中了有用信號(hào)大部分能量的少數(shù)小波系數(shù),而將其他點(diǎn)置零,或最大程度地減小,再利用處理后的小波系數(shù)做小波逆變換,就可實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲的抑制。因此,小波閾值在去噪過(guò)程中起到了決定性的作用,將直接影響到小波去噪的效果。

      令觀察信號(hào)為

      式中,s(n)為有用信號(hào);u(n)是噪聲。記xλ是對(duì)小波系數(shù)施加閾值λ后重建的信號(hào),uλ是xλ中殘留的噪聲,即uλ=xλ-s。由xλ近似s所產(chǎn)生的“風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)”定義為

      式中,MSE是均方誤差,N是數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。

      文獻(xiàn)[6]和[7]證明了如果λMSE使E{R(λ)}為最小,則

      式中,符號(hào)~表示漸進(jìn)等效,λMSE稱(chēng)為基于均方誤差的最小風(fēng)險(xiǎn)閾值。由于實(shí)際工作中最小均方誤差很難估計(jì),因此,通常使用通用閾值

      在閾值的確定過(guò)程中,將每一個(gè)分解尺度的高頻信息量都看成是一個(gè)單獨(dú)的信號(hào)源,將每一層高頻小波系數(shù)分成n個(gè)相等的小區(qū)間,計(jì)算各個(gè)小區(qū)間的小波熵,選取熵值最大的那個(gè)小區(qū)間的中值作為該尺度下噪聲的方差,再根據(jù)(16)式計(jì)算出各個(gè)尺度下的閾值,實(shí)現(xiàn)基于小波熵的閾值自適應(yīng)選取。

      3 基于小波熵的閾值確定法

      采用艦船磁場(chǎng)仿真軟件生成一組探測(cè)距離413 m的航空磁性探潛試驗(yàn)數(shù)據(jù),如圖1所示,從圖中可以看出,目標(biāo)信號(hào)完全被環(huán)境噪聲湮沒(méi),無(wú)法進(jìn)行分辨?;贛eyer小波基函數(shù)對(duì)一組信號(hào)進(jìn)行5層的多尺度分析,得到的1~5層的細(xì)節(jié)信號(hào),如圖2所示。從圖中可見(jiàn),第1、2、3層細(xì)節(jié)信號(hào)的幅值較小,第4層細(xì)節(jié)信號(hào)的幅值有所增加,而第5層細(xì)節(jié)信號(hào)不但幅值增加,其包絡(luò)曲線(xiàn)構(gòu)成的低頻成分和艦船磁場(chǎng)信號(hào)已非常相似。分別計(jì)算各層小波的功率譜,如圖3所示。其中,第4、5層分解信號(hào)的功率譜值較大,集中在0.04 Hz~0.2 Hz的頻帶,主要成分是背景極低頻磁干擾譜;第5層信號(hào)譜集中在0.03 Hz左右,目標(biāo)信號(hào)包絡(luò)清晰可見(jiàn)。小波變換大大的提高了在0.5 Hz以下低頻段的頻率分辨率,且很好的將中心頻率各異的目標(biāo)信號(hào)和背景信號(hào)分開(kāi)來(lái)。但在0.05 Hz左右的位置信號(hào)疊加嚴(yán)重,必須選取合適的閾值進(jìn)行濾波,才可以濾除幅值較大的背景噪聲,提取目標(biāo)弱信號(hào)。圖4給出了基于不同閾值選取方法的小波去噪處理結(jié)果,其中(a)為采用固定軟閾值的小波去噪結(jié)果;(b)為采用SURE方法確定閾值的小波去噪結(jié)果;(c)為采用極大極小閾值的小波去噪結(jié)果;(d)為利用小波能量熵確定閾值方法的小波去噪結(jié)果。從圖中可以看出,基于小波能量熵的去噪結(jié)果明顯要由于其他三種方法。

      圖1 目標(biāo)信號(hào)和觀測(cè)信號(hào)

      圖2 目標(biāo)磁場(chǎng)信號(hào)5層Meyer小波分析

      圖3 各層小波的功率譜分析

      圖4 信號(hào)去噪結(jié)果

      4 結(jié)束語(yǔ)

      利用小波能量熵原理自適應(yīng)地確定小波系數(shù)閾值的小波去噪方法,能夠在較強(qiáng)背景噪聲下實(shí)現(xiàn)對(duì)水下目標(biāo)磁場(chǎng)信號(hào)的有效檢測(cè),仿真結(jié)果表明,這種檢測(cè)方法能夠有效地提高信噪比,對(duì)水下目標(biāo)磁場(chǎng)信號(hào)位置進(jìn)行較為準(zhǔn)確的定位,有效地提取有用信息。

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