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      基于emd重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法

      文檔序號(hào):9670538閱讀:1448來源:國(guó)知局
      基于emd重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [OOW] 本發(fā)明設(shè)及陣列信號(hào)處理技術(shù),具體一種基于EMD(Empirical Mode Decomposition,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,簡(jiǎn)稱EMD)重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 作為聲源定位的關(guān)鍵技術(shù),聲達(dá)時(shí)延估計(jì)一直是陣列信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問 題,并已被應(yīng)用于水下目標(biāo)跟蹤與定位、衛(wèi)星干擾源定位、智能機(jī)器人等多種場(chǎng)合。
      [0003] 傳統(tǒng)的時(shí)延估計(jì)方法有:廣義互相關(guān)法、自適應(yīng)均方濾波估計(jì)法、均方差函數(shù)法 等。
      [0004]廣義互相關(guān)法,可參考文獻(xiàn):"C. H. Knapp and C. G. Carter. Hie generalized correlation method for estimation of time delay[J].IEEE Trans,Acoustics, Speech and Si即al Processing,1976, 21 (2),pp.320-327.",在高信噪比時(shí)可W精確估計(jì)時(shí)延,然 而實(shí)際存在混響噪聲的應(yīng)用中無法預(yù)先確定其所需的加權(quán)函數(shù),只能用估計(jì)值來代替,使 得廣義互相關(guān)法實(shí)際低信噪比下測(cè)量精度較差且不穩(wěn)定。 陽00引 自適應(yīng)均方濾波估計(jì)法,可參考文獻(xiàn):"F. A. Reed, P.L化inUich and N.J. Bershad. Time delay estimation using the LMS adaptive filter - behavior[J].IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1981,29(3), pp. 561-571.",通過設(shè)定迭代初值、參數(shù)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)來估計(jì)時(shí)延,不過該方法需要假設(shè)通 道間的背景噪聲為不相關(guān)的高斯白噪聲,在實(shí)際噪聲環(huán)境下估計(jì)準(zhǔn)確率下降。
      [0006]均方差函數(shù)法,可參考文獻(xiàn):"G. Jacovitti and G. Scarano. Discrete Time Techniques for Time Delay Estim曰tion[J].IEEE Transactions on Sign曰I Processin g,1993, 41 (2),pp.525-533.",在沒有噪聲影響時(shí)能夠達(dá)到最佳估計(jì),但當(dāng)存在實(shí)際噪聲時(shí) 估計(jì)準(zhǔn)確性大大降低,抗多變?cè)肼暩蓴_能力差是其最大問題。
      [0007] 針對(duì)低信噪比的情況,W上方法在現(xiàn)階段的實(shí)際應(yīng)用中,效果不是很理想,實(shí)際應(yīng) 用中迫切需要一種抗噪性能良好的、穩(wěn)健的時(shí)延估計(jì)方法。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0008] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,而提供一種基于EMD重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì) 方法。運(yùn)種方法在低信噪比的情況下可W提高時(shí)延估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
      [0009] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是:
      [0010]基于EMD重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法,包括如下步驟: W11] 1)采集兩路目標(biāo)信號(hào),獲得兩路目標(biāo)信號(hào)的采樣序列7?、72(11),并提取兩路目 標(biāo)信號(hào)信道的前導(dǎo)背景噪聲序列bi (n)、b2(n),因?yàn)閮陕纺繕?biāo)信號(hào)到達(dá)兩接收傳感器時(shí)存在 時(shí)延差O,因此采樣序列yi(n)與y2(n)之間也存在時(shí)延O;
      [0012] 2)對(duì)采樣序列yi(n)進(jìn)行離散傅里葉變換得到Y(jié)i(CO),將Yi(CO)的幅值取對(duì)數(shù)得 至I巧(的,再對(duì)S(妨)進(jìn)行傅里葉逆變換得到采樣序列yi(n)的倒譜序列呆1(。);通過同樣的方 式得到目標(biāo)信號(hào)信道前導(dǎo)背景噪聲序列bi(n)的倒譜序列; 陽〇1引扣將進(jìn)行濾波,分別得到的聲道響應(yīng)1',,,如)與&的)的聲道響應(yīng) (H);對(duì)(")、(")分別進(jìn)行傅里葉變換得到y(tǒng)")的頻譜包絡(luò)線吃(的、%(?)的頻譜 包絡(luò)線(的;對(duì)K.,(的、K,,(的做差消除對(duì)等噪聲,并除W瞬時(shí)背景噪聲能量的)2,獲得 譜差曲線Di(CO),再對(duì)譜差曲線Di(CO)進(jìn)行歸一化得到歸一化譜差曲線A(W);
      [0014] 4)用口限法獲取巧批)幅值高于口限Tl的頻段區(qū)域,假設(shè)滿足條件的頻段區(qū)域有 k個(gè),k的數(shù)值跟信號(hào)頻譜能量的分布有關(guān),不同環(huán)境條件下得到的數(shù)值不同,對(duì)應(yīng)目標(biāo)信 號(hào)中所含語音信號(hào)成分主導(dǎo)頻段記為:[0Vl,WqJ........[Wplk,WqJ; 陽01引W對(duì)采樣序列yi(n)進(jìn)行EMD分解,依次得到m個(gè)基本模式分量,記為:h。(n),hi2(n),……,him(n),和一個(gè)分解后的余量ri(n),運(yùn)樣yi(n)就可W表示為基本模式分量和 W. 余項(xiàng)的和,即.)'|的V-主/?i;(K)+ ^l(N),EMD分解得到的分量是自適應(yīng)的,因此m的數(shù)值與采樣 M 序列yi(n)本身的頻譜分布情況有關(guān),采樣序列yi(n)頻率成分越豐富,m的數(shù)值越大;
      [0016] 6)通過傅里葉變換計(jì)算并獲取每組分量hii(n)......him(n)的功率譜分布曲 線Hii(W)......Him(W);計(jì)算每組分量的功率譜分布曲線在頻段[COp。,COqJ........
      [?pik,內(nèi)的幅值累加與全局幅值累加的比值ni,如果對(duì)應(yīng)分量計(jì)算得到的rii大于 預(yù)設(shè)口限值TH,則該分量作為一路目標(biāo)信號(hào)組成重構(gòu)信號(hào)Cl(n)的分量之一,否則將該分量 丟棄;
      [0017] 7)將另一路采樣序列y2(n)按照步驟。-步驟6)進(jìn)行同樣的操作,獲取另 一路目標(biāo)信號(hào)重構(gòu)信號(hào)C2(n),假設(shè)兩路目標(biāo)信號(hào)重構(gòu)后的信號(hào)分別表示為Cl(n)和 Cz(n),將Cl(n)和Cz(n)進(jìn)行二次相關(guān)得到Cl(n)、Cz(n)的二次相關(guān)序列馬。,。(r),對(duì) 二次相關(guān)序列Aw(0的峰值進(jìn)行檢測(cè)可得到時(shí)延估計(jì)值S=ai" ^maxtSs。,麻IrOl。 (可參考文獻(xiàn):"唐娟,行鴻彥.基于二次相關(guān)的時(shí)延估計(jì)方法[J].計(jì)算機(jī)工程,2007 年,33(21),卵.266-267.")。
      [001引所述采樣序列yi(n)、y2(n)是兩個(gè)傳感器同步采集的時(shí)間采樣序列,采樣頻率為Fs= 8000Hz;
      [0019] 所述的口限Tl為0. 7-0. 9,優(yōu)選值為0. 8。
      [0020] 所述的預(yù)設(shè)口限值TH為0. 5。
      [0021] 所述的譜差曲線Di(O)為:A(W):二 (似):-f',,;(似門/K, </")%
      [00巧所述的歸一化譜差曲線5(鐘為:A(W)二A(f'")/|0i(w;|; 陽02引所述的比值111為:
      其中H(W)表示 任意基本模式分量函數(shù)的傅里葉變換。
      [0024] 運(yùn)種方法針對(duì)低信噪比情況下的時(shí)延估計(jì),將二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 算法結(jié)合,通過倒譜分離、傅里葉變換和頻譜作差法,實(shí)現(xiàn)了EMD分解后有用信號(hào)主導(dǎo)分量 的選擇。運(yùn)種方法在低信噪比的情況下提高了時(shí)延估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
      【附圖說明】 陽O巧]圖1為實(shí)施例方法流程示意圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [00%] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的內(nèi)容作進(jìn)一步的闡述,但不是對(duì)本發(fā)明的限 定。
      [0027] 實(shí)施例: 陽02引參照?qǐng)D1,基于EMD重構(gòu)的相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法,包括如下步驟:
      [0029] 1)采集兩路目標(biāo)信號(hào),獲得兩路目標(biāo)信號(hào)的采樣序列yi(n)、y2(n),并提取兩路目 標(biāo)信號(hào)信道的前導(dǎo)背景噪聲序列bi(n)、b2(n),因?yàn)閮陕纺繕?biāo)信號(hào)到達(dá)兩接收傳感器時(shí)存在 時(shí)延差O,因此采樣序列yi(n)與y2(n)之間也存在時(shí)延O;
      [0030] 。對(duì)采樣序列yi(n)進(jìn)行離散傅里葉變換得到Y(jié)i(W),將Yi(W)的幅值取對(duì)數(shù)得 至峰喲,再對(duì)巧(0)進(jìn)行傅里葉逆變換得到采樣序列yi(n)的倒譜序列少1(?);通過同樣的方 式得到目標(biāo)信號(hào)信道前導(dǎo)背景噪聲序列bi(n)的倒譜序列(/;); 陽03U 扣將務(wù)(《)、&
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