楊保國(guó),田坦,張殿倫
(哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 哈爾濱 150001)
隨機(jī)共振(stochastic resonance,SR)理論由意大利學(xué)者Benz[1]提出,用來解釋地球遠(yuǎn)古氣象中出現(xiàn)的冰期與暖氣候期周期交替出現(xiàn)的現(xiàn)象.其理論簡(jiǎn)述[1-2]為:當(dāng)淹沒在噪聲背景下的微弱信號(hào)通過一個(gè)非線性系統(tǒng),在非線性系統(tǒng)、信號(hào)和噪聲之間達(dá)到某種匹配關(guān)系,將會(huì)發(fā)生強(qiáng)噪聲能量向微弱信號(hào)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象,從而達(dá)到放大信號(hào)和抑制噪聲的目的.
由于受線性響應(yīng)理論以及絕熱近似的限制[3],工程上SR只適合頻率較低的信號(hào).而對(duì)雙穩(wěn)態(tài)的SR系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算時(shí)大多采用四階龍格庫塔算法.對(duì)于非線性系統(tǒng),數(shù)值解法的優(yōu)劣都直接決定了系統(tǒng)的性能.使用龍格庫塔算法進(jìn)行仿真,其步長(zhǎng)就會(huì)對(duì)輸出結(jié)果產(chǎn)生影響.從物理意義上講,它應(yīng)該等于采樣頻率的倒數(shù)[5].于是當(dāng)采用數(shù)值方法時(shí),影響SR系統(tǒng)輸出的因素除了系統(tǒng)參數(shù)和輸入SNR之外,系統(tǒng)采樣周期也成為一個(gè)重要的因素.隨著對(duì)雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)研究的深入以及利用數(shù)字信號(hào)處理器對(duì)其應(yīng)用的開展,參數(shù)調(diào)節(jié)SR比噪聲調(diào)節(jié)SR變得更受學(xué)者的關(guān)注[6-7].而絕大部分的研究成果并未注明其參數(shù)是如何選取的[8-13],即使是SR自適應(yīng)輸出算法[14],也是改變系統(tǒng)參數(shù),以試算的辦法來求得輸出信噪比最大.因此研究如何較為快速選取相對(duì)優(yōu)化的參數(shù),對(duì)實(shí)現(xiàn)雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)的數(shù)字應(yīng)用(如使用DSP器件)具有重要意義[15-19]的.
本文針對(duì)非線性雙穩(wěn)態(tài)SR模型,根據(jù)其歸一化后的形式,提出一種參數(shù)選擇快速算法.根據(jù)仿真和數(shù)據(jù)處理,驗(yàn)證了其正確性.
非線性雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)的勢(shì)函數(shù)[3]為
圖1 SR系統(tǒng)的對(duì)稱雙勢(shì)阱Fig.1 A symmetric double well of SR system
當(dāng)受到周期信號(hào)和高斯噪聲調(diào)制時(shí),用郎之萬方程表示SR系統(tǒng):
式中:ξ(t)為噪聲強(qiáng)度為D的高斯白噪聲,其自相關(guān)函數(shù)為E(ξ(t)ξ(t+τ))=2Dδ(t-τ);Acos(Ωt)為周期信號(hào),幅度為A.
郎之萬方程的最廣泛的解法為四階龍格庫塔算法[4].具體的解法如下:
式中:xn為輸出采樣.Pn=Acos(ωt)+Γ(t)為輸入.且令xn=0.其中h為采樣步長(zhǎng),其取值實(shí)質(zhì)上為采樣間隔.
利用式(3),可在已知系統(tǒng)參數(shù)a、b和采樣間隔時(shí),在一定的輸入SNR下,對(duì)SR系統(tǒng)求解數(shù)值輸出.而對(duì)于雙穩(wěn)態(tài)SR非線性系統(tǒng)來說,此采樣間隔(即系統(tǒng)步長(zhǎng))對(duì)系統(tǒng)輸出SNR增益有較大影響.
由于關(guān)心的是輸出SNR及其系統(tǒng)增益,因此,把式(3)記為
式中,SNRout為輸出信噪比.
令SNRin=10lg(A2/2D),則式(4)可寫為
將式(2)中t寫為nTs的形式,n為自然數(shù).且Ts=1/fs.令x/Ts=x',Tsa=a',=b',f/fs=f0.注意到對(duì)高斯白噪聲的每個(gè)采樣值又都服從原來參數(shù)——均值和方差的高斯分布.式(2)可寫為
將此式作為新的SR系統(tǒng),記為
用龍格庫塔算法(3)進(jìn)行數(shù)值求解時(shí),令h'=1,則Pin(t|t=nTs)=Pin'(n),x'(n)=kx(t|t=nTs),k為比例系數(shù).
可以看出,在對(duì)此SR系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算時(shí),已經(jīng)“分離”了數(shù)值解法步長(zhǎng)和采樣周期關(guān)系.
如果式(8)在某輸入SNR下達(dá)到SR狀態(tài),只要估算出輸入序列中諧波幅值,則可反換算出式(2)的系統(tǒng)參數(shù)a、b,該參數(shù)正好使輸入達(dá)到SR狀態(tài).同時(shí)對(duì)比式(2)、(6)和(8),可以得到結(jié)論:當(dāng)式(2)不滿足絕熱理論的條件,信號(hào)頻率較高時(shí),保持f/fs不變且適當(dāng)?shù)姆糯笙到y(tǒng)參數(shù)a、b即可使其達(dá)到SR狀態(tài).
對(duì)比函數(shù)(5)、(7)和(9),如果不考慮輸出序列相互的比例系數(shù)而計(jì)算輸出SNR,那么3個(gè)函數(shù)就是等價(jià)的.但是影響輸出的因素卻減少了.針對(duì)函數(shù)(9),注意到f0完全可以用多速率數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)來處理,則系統(tǒng)輸出SNR就變成了關(guān)于輸入SNR和算法步長(zhǎng)h″的二維函數(shù)(當(dāng)然有隱含條件A0略小于Ac).則可根據(jù)計(jì)算得到的系統(tǒng)增益和輸入SNR、算法步長(zhǎng)h″的函數(shù)圖,使用增益最大準(zhǔn)則,來選擇式(8)的參數(shù),進(jìn)而可計(jì)算式(2)的參數(shù)a、b.
系統(tǒng)增益最大準(zhǔn)則的數(shù)學(xué)描述為:對(duì)于?SNRin(f0),若?h,使得
則使用h為歸一化模型(8)的計(jì)算步長(zhǎng).
圖2(a)為在f0=0.01條件下系統(tǒng)增益和輸入SNR及其計(jì)算步長(zhǎng)的關(guān)系圖,可以看出其圖為山脊?fàn)?圖2(b)為SNRin=-6.989 7 dB的剖面圖.
圖2 系統(tǒng)增益Fig.2 The gain of the system
已知在模型(2)中,輸入信號(hào)周期為低頻f1= 0.01 Hz,幅度為A1=0.3的余弦信號(hào),加入噪聲強(qiáng)度D1=0.5的噪聲,則
以fs1=5 Hz采樣,通過參數(shù)a1=1、b1=1的系統(tǒng),可使其達(dá)到SR狀態(tài).其輸入和輸出的時(shí)域波形及能量譜密度如圖3所示.
圖3 在SR系統(tǒng)模型(2)下的輸入輸出Fig.3 The input and output of the SR system model(2)
現(xiàn)在問題如下:若有一單頻信號(hào),幅度約為A2=3,頻率f2=100 Hz;輸入SNR約為-10.457 6 dB,即噪聲強(qiáng)度D2=50.則選擇采樣頻率fs2=50 kHz,如何選擇參數(shù)使這樣的輸入能在系統(tǒng)模型(2)中達(dá)到SR狀態(tài)是本文要研究的主要問題.
圖4 模型(2)中新參數(shù)下的SR狀態(tài)Fig.4 The SR output in model(2)using new parameters
由已知可知,在模型(8)中,a'=h″=0.2時(shí),可使其達(dá)到 SR狀態(tài).f0=f2/fs2保持不變,則可反推a=a'fs2、b=a3(A/A0)2和h=Ts2,此時(shí)可使得模型(2)的時(shí)域輸出達(dá)到SR狀態(tài).其輸出時(shí)域和能量譜密度如圖4所示.此例驗(yàn)證了歸一化模型(8)和SR系統(tǒng)(2)的等價(jià)性.
在離散信號(hào)處理中,對(duì)于線譜檢測(cè)最主要的指標(biāo)是SNR增益.因此采用系統(tǒng)增益最大的次佳準(zhǔn)則來選擇系統(tǒng)參數(shù).選用次佳準(zhǔn)則的好處:1)簡(jiǎn)化參數(shù)選擇模塊的復(fù)雜程度,并保持較優(yōu)的系統(tǒng)增益; 2)當(dāng)信噪比較低時(shí),估計(jì)諧波幅值將有較大偏差,而此時(shí)使用次佳準(zhǔn)則可使系統(tǒng)保持一定的適應(yīng)性.
次佳準(zhǔn)則的數(shù)學(xué)描述為
于?SNRin(f0)∈(SNRin1SNRin2),均?h使得G(h)|SNRin(f0)∈(max(G(h)|SNRin(f0))-σmax(G(h) |SNRin(f0))),則在SNRin(f0)條件下模型(8)采用h為計(jì)算步長(zhǎng).其中σ為表示區(qū)間范圍的實(shí)數(shù).
圖5 系統(tǒng)框圖Fig.5 System diagram
圖6 參數(shù)選擇流程Fig.6 Preferences flow chart
系統(tǒng)框圖如圖5所示.其中參數(shù)選擇模塊中具體流程如圖6.首先利用多速率信號(hào)處理技術(shù)使f0為參考值,計(jì)算fs,其次計(jì)算SNR,利用諧波估計(jì)來估計(jì)周期幅值A(chǔ),并選擇相應(yīng)的步長(zhǎng)h.選擇步長(zhǎng)時(shí)參考表1,同時(shí)按照式(12)便可求得系統(tǒng)參數(shù),在此參數(shù)下可令步長(zhǎng)h=1/fs.利用此參數(shù)計(jì)算得到的SNR增益就應(yīng)為近似最大.
其中建立表1的具體步驟如下:
1)統(tǒng)計(jì)仿真f0=0.002條件下,模型(9)的系統(tǒng)增益-輸入SNR-步長(zhǎng)的山脊?fàn)顖D.
2)根據(jù)其剖面圖,采用次佳準(zhǔn)則,即給定輸入信噪比的范圍SNRin(f0)∈(SNRin1SNRin2),均存在h使得其對(duì)應(yīng)的增益,等于或略小于各剖面的最大增益.則在此輸入信噪比范圍內(nèi),采用h作為系統(tǒng)步長(zhǎng).
在某目標(biāo)艦船離水聽器距離較近時(shí),其輻射噪聲的功率譜密度圖為7(a)所示,其中已經(jīng)通過一個(gè)帶通濾波器,濾掉低頻干擾和高頻率成分,并且采樣頻率 f0=10 000 Hz.目標(biāo)噪聲分別在200 Hz和310 Hz附近有很強(qiáng)的線譜.
在目標(biāo)艦船較遠(yuǎn)時(shí),功率譜密度圖如圖7(b)所示.輻射噪聲較小.并且由于環(huán)境噪聲和自噪聲的影響,目標(biāo)線譜不明顯.
表1 f0=0.002時(shí)的步長(zhǎng)Table 1 Step when f0=0.002
圖7 艦船噪聲Fig.7 Noise of a vessel
利用參數(shù)選擇快速算法來選擇SR系統(tǒng)參數(shù),來對(duì)其進(jìn)行SR處理,以便能夠增強(qiáng)目標(biāo)線譜的強(qiáng)度.
首先利用多速率信號(hào)處理技術(shù),使采樣頻率提高10倍,加漢寧窗后利用諧波估計(jì)技術(shù)估計(jì)諧波幅值和頻率,得到A=0.023 7、f=195 Hz.將此頻率諧波作為信號(hào)可估計(jì)SNR約為SNR=1.013 5 dB.因此選擇h=0.2,代入式(12)后計(jì)算出系統(tǒng)參數(shù)a、b.通入SR系統(tǒng)后,經(jīng)過放大,其時(shí)域波形和頻域波形如圖8所示.
可以看出,在f=195 Hz處,其線譜已經(jīng)凸顯了出來.
圖8 SR系統(tǒng)的輸出時(shí)域波形和功率譜密度Fig.8 Time-domain waveform and its spectrum of the out-put of SR system
本文中將常規(guī)的對(duì)稱雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)方程進(jìn)行歸一化,據(jù)此作為參考模型,并基于龍格庫塔數(shù)值算法,提出一種針對(duì)雙穩(wěn)態(tài)SR系統(tǒng)的參數(shù)選擇快速算法.通過對(duì)模型的仿真和目標(biāo)艦船輻射噪聲的數(shù)據(jù)處理,驗(yàn)證了此算法能夠正確和快速地選擇系統(tǒng)參數(shù).但仍有兩點(diǎn)需要說明:
1)由于SR系統(tǒng)對(duì)噪聲分布的適應(yīng)性和本算法確定步長(zhǎng)時(shí)的非連續(xù)性,使得確定的系統(tǒng)參數(shù)為非最佳的.
2)利用此算法所取得的系統(tǒng)參數(shù)恢復(fù)模擬SR系統(tǒng)時(shí),得到數(shù)值解應(yīng)逼近真值.但是由于比例系數(shù)k存在,將需要較大的放大器才能觀測(cè)到輸出信號(hào).
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