朱凱然 何學(xué)輝 鄭小保 蘇 濤
(1.西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710071;2.中國電波傳播研究所,山東 青島 266107)
進(jìn)入21世紀(jì)后,反恐安全檢測技術(shù)已成為人們的熱點(diǎn)話題,同時(shí)也成為國防安全中重要的一部分,其目的是要把恐怖活動遏制在未遂狀態(tài)??v觀這些恐怖活動,爆炸仍舊是恐怖分子使用的最主要方式,對爆炸物的及時(shí)有效探測是反恐活動的重要環(huán)節(jié)。
核四極矩共振 (NQR)是一種固態(tài)射頻技術(shù)[1-9,11-16],它可以用于檢測四極矩原子核的存在性,例如普遍存在于爆炸物中的氮14原子核,它可作為一種判決依據(jù)對爆炸物進(jìn)行探測。通過檢測氮14原子核的NQR信號,不但可以判定爆炸物的存在性,而且還可以根據(jù)NQR譜線特征確定是何種爆炸物,可以說NQR信號是爆炸物的“指紋”。
NQR信號通常分為兩種類型。一種稱為自由感應(yīng)衰減(FID)信號[12],它是由單脈沖激勵得到的信號;另一種稱為自旋回波串信號[6],它是由激勵脈沖串激勵得到的信號,可以在短時(shí)間內(nèi)使NQR信號獲得更高的信噪比。然而,NQR信號本身非常弱,并且易受線圈內(nèi)熱噪聲和外部射頻干擾(RFI)的影響,故此NQR信號極低信噪比制約了NQR技術(shù)在爆炸物探測方面的應(yīng)用。文獻(xiàn)[1]應(yīng)用非線性最小二乘法提高信噪比,該方法在已知信源個(gè)數(shù)的前提下,建立NQR信號模型,在頻率維和衰減系數(shù)維進(jìn)行窮舉搜索,計(jì)算量大,且需要先驗(yàn)信息。文獻(xiàn)[9]運(yùn)用基于最小二乘法的線性預(yù)測方程估計(jì)NQR信號的參數(shù)。本文采用基于總體最小二乘法[10]的線性預(yù)測方程對NQR信號的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),該方法大大降低了計(jì)算量,且無需先驗(yàn)信息;在計(jì)算線性預(yù)測系數(shù)時(shí),它克服了普通最小二乘法未考慮擾動對數(shù)據(jù)矩陣的影響,獲得了更好的估計(jì)性能。
窄帶接收機(jī)接收到的FID信號可以表示成一個(gè)指數(shù)衰減的正弦信號[1],表達(dá)式為
式中:A、β、ω和θ分別為FID信號的幅度、衰減系數(shù)、頻率以及初相;ω通常是環(huán)境參數(shù)的函數(shù),如溫度。假設(shè)
式中:f,fs分別表示FID信號頻率和采樣率。式(1)變?yōu)?/p>
實(shí)際觀測數(shù)據(jù)可以表示為
式中:IN,wN分別表示干擾信號和噪聲信號,均為N×1的向量;(·)T表示轉(zhuǎn)置。式(4)可以看作在色噪聲背景下,F(xiàn)ID信號參數(shù)估計(jì)問題。
在求解矩陣方程Ax=b的時(shí)候,普通最小二乘是用一個(gè)范數(shù)平方為最小的擾動向量e去干擾數(shù)據(jù)向量b,以校正b中存在的噪聲,當(dāng)A和b二者均存在干擾時(shí),求解矩陣方程Ax=b的最小二乘方法將會導(dǎo)致大的方差,此時(shí),需要同時(shí)考慮矩陣A和向量b中的擾動,即求解矩陣方程(A+E)x=b+e,這就是總體最小二乘方法的基本思想。由式(4)構(gòu)造線性預(yù)測方程為
A為(N-L)×L 的 Hankel矩陣;x=(x1,x2,…,xL)T為線性預(yù)測向量;b=(y0,y1,…,yN-L-1)T.構(gòu)造增廣矩陣B=[b,A],對矩陣B進(jìn)行奇異值分解(SVD)
式中:U=[u1,u2,…,uN-L]∈C(N-L)×(N-L);均為正交矩陣;奇異值矩陣
其奇異值按照降序排列,即σ1≥σ2≥…≥σq>σq+1≈…≈σL+1,且q≤min(N-L,L+1)是增廣矩陣B的有效秩;(·)H為共軛轉(zhuǎn)置。那么,式(5)的總體最小二乘解為
式中:S-(q)是矩陣的S(q)逆矩陣,且
式中:S(q)為(L+1)×(L+1)維矩陣;νi是酉矩陣V的第i列。
得到xTLS后,由式(5)中任意一個(gè)差分方程可得特征多項(xiàng)式
解得式(11)的根zi,i=1,…,L,由FID信號的衰減特性知,尋找 Re(ln(zi))<0,i=1,…,L 的根zi,i=1,…,p,那么,式(3)可簡化為幅度參數(shù)a的線性方程,用矩陣形式表示為
式中,Z是N×p維Vandermonde矩陣。由于zi各不相同,那么Vandermonde矩陣Z的各列線性獨(dú)立,可得式(12)的最小二乘解為
式中:Z?=(ZHZ)-1ZH是Z的偽逆矩陣。依據(jù)
可求得幅值、相位、衰減因子和頻率。
得到p組信號分量估計(jì)參數(shù)后,依據(jù)最大似然估計(jì)準(zhǔn)則
式中:Zi是Z的第i列;‖·‖2為2-范數(shù)。對應(yīng)于J最小的那組參數(shù),便是所求參數(shù)。式(17)的最小值可以轉(zhuǎn)化為求式(18)的最大值,即
式中:Πz=Z(ZHZ)-1ZH.
此時(shí),可以獲得未知噪聲模型下的信噪比估計(jì)為
SNR′或稱之為檢測增益,它表征了NQR信號能量與背景噪聲能量之比。
值得注意的是,式(5)的最佳線性預(yù)測器的參數(shù)等效于自回歸(AR)模型的參數(shù),最小預(yù)測誤差功率也就等于激勵的白噪聲功率,此時(shí)的線性預(yù)測器也有白化濾波的作用。式(9)中減掉Δσ項(xiàng),也具有消除噪聲的作用。本文方法的步驟可歸納如下:
步驟1 根據(jù)式(5)與式(6)構(gòu)造線性預(yù)測方程,線性預(yù)測器階數(shù)通常取L≈N/3.
步驟2 計(jì)算增廣矩陣B的SVD,并存儲右奇異矩陣V;確定B的有效秩q;利用式(10)和式(9)計(jì)算矩陣S(q);求S(q)的逆矩陣S-(q);由式(8)得到線性預(yù)測器的系數(shù)xTLS.
步驟3 由式(11)解得特征多項(xiàng)式的根,zi,i=1,…,L,依據(jù) Re(ln(zi))<0,i=1,…,L 可以得到根zi,i=1,…,p,構(gòu)造N×p維Vandermonde矩陣Z.
步驟4 由式(15)得到幅度信息的最小二乘解。
步驟5 由式(16)可以得到幅值、相位、衰減因子以及頻率信息,依據(jù)式(18)、式(19)分別可以確定FID信號的參數(shù)和檢測增益。
應(yīng)用基于總體最小二乘法的線性預(yù)測方法估計(jì)得到的NQR參數(shù)結(jié)果與文獻(xiàn)[9]的方法進(jìn)行比較。從仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)兩方面進(jìn)行仿真,并比較上述兩種方法的參數(shù)估計(jì)性能。
在室溫下,采集背景噪聲數(shù)據(jù),然后加入相對于背景噪聲不同信噪比(SNR)下的NQR模擬信號,生成仿真數(shù)據(jù)。根據(jù)黑索金(RDX)實(shí)測數(shù)據(jù)給出NQR模擬信號的參數(shù):頻率為2.3kHz,衰減常數(shù)為0.0064,初相位為30°,采樣率為156.25kHz,信噪比從-5dB變化到20dB,步長為0.5dB.每個(gè)信噪比對背景噪聲樣本(22000個(gè)脈沖)進(jìn)行100次隨機(jī)不重復(fù)抽取(2000個(gè)脈沖)累加實(shí)驗(yàn)。
隨著信噪比的變化,參數(shù)估計(jì)值如圖1所示。其中,圖1(a)為幅度信息估計(jì),在高信噪比下,兩者估計(jì)值均接近于理論值;圖1(b)為衰減系數(shù)估計(jì),隨著信噪比的增加,估計(jì)值趨于真實(shí)值,若以衰減系數(shù)為檢測變量,那么在較低信噪比下,本文方法優(yōu)于文獻(xiàn)[9]的方法;圖1(c)為頻率估計(jì)值,隨著信噪比的增加,估計(jì)值也趨于真實(shí)值,本文方法優(yōu)于文獻(xiàn)[9]的方法;圖1(d)為初始相位估計(jì)值,隨著信噪比的增加,估計(jì)值也趨于真實(shí)值;文獻(xiàn)[9]方法估計(jì)值更接近于真實(shí)值。圖1(e)為檢測增益,本文方法得到的檢測增益優(yōu)于文獻(xiàn)[9]方法約0.8dB.
實(shí)測數(shù)據(jù)源于研究RDX的FID信號特性實(shí)驗(yàn)[13-16]。探測RDX譜線頻率為3.411MHz,在該共振頻率下,其自旋-晶格弛豫時(shí)間在環(huán)境溫度為283~295K 條件下大約為12ms[6,8],自旋-自旋弛豫時(shí)間約為8ms.室溫下,將300g RDX置于封閉的感應(yīng)線圈內(nèi),用激勵脈沖寬度為130μs,脈沖間隔為64.1ms(約大于5倍自旋-晶格時(shí)間)的單脈沖序列激勵RDX.中心頻率為100kHz,采樣率為1.25 MHz.
處理中,選取第一個(gè)數(shù)據(jù)文件內(nèi)第一個(gè)脈沖為起始脈沖,以步長為62個(gè)脈沖順序增加脈沖數(shù),進(jìn)行脈沖相干積累。理論上,N個(gè)等幅相干信號進(jìn)行相干積累,可以使輸出信噪比改善N倍。但實(shí)際上,由于相鄰回波信號的相位相干性難以保證,因此信噪比改善一般達(dá)不到N倍[1,11-12]。不同積累脈沖數(shù)下,兩種方法的FID信號參數(shù)估計(jì)性能比較如圖2所示。圖2(a)和圖2(d)說明了脈沖相干積累的可能性,因?yàn)殡S著脈沖數(shù)的增加,幅度信息也隨之線性增加,初始相位趨于穩(wěn)定,初始相位的平均值為35.82°.圖2(b)為FID信號的衰減系數(shù)估計(jì),趨于0.007,而文獻(xiàn)[9]方法表現(xiàn)出較大的波動。圖2(c)為FID信號的頻率估計(jì),趨于2.35kHz.圖2(e)為信噪比估計(jì)值,當(dāng)積累脈沖數(shù)小于2500個(gè)時(shí),對應(yīng)的信噪比估計(jì)值小于10dB,文獻(xiàn)[9]方法低于本文方法,大于2500個(gè)時(shí),兩種方法的性能一致,且趨于線性增加。綜上,在較低信噪比下,與基于普通最小二乘法的文獻(xiàn)[9]方法相比,本文方法呈現(xiàn)出較好的參數(shù)估計(jì)性能,同時(shí)也驗(yàn)證了FID信號模型的正確性。
在研究RDX的FID信號特性的基礎(chǔ)上,針對NQR信號參數(shù)的估計(jì)問題,應(yīng)用基于總體最小二乘法的線性預(yù)測方法,并考慮了線性預(yù)測方程左右擾動矩陣的影響,獲得了較好的參數(shù)估計(jì)性能。但該類線性預(yù)測方法也有不足之處,當(dāng)數(shù)據(jù)長度較大時(shí),數(shù)據(jù)矩陣的行數(shù)太大,且為了得到好的預(yù)測系數(shù),通常需要很大的線性預(yù)測階數(shù)。NQR技術(shù)是一種有效的檢測爆炸物技術(shù),具有良好的發(fā)展前景,NQR信號極低信噪比一直是制約該技術(shù)在爆炸物探測方面應(yīng)用的瓶頸,研究低信噪比下爆炸物檢測算法成為亟待解決的問題。下一步的工作,將進(jìn)一步研究FID信號特性,穩(wěn)態(tài)自由振蕩脈沖序列(SSFP)回波信號特性,自旋鎖定脈沖序列(SLMP)回波信號特性以及低信噪比下爆炸物檢測算法。
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