[发明专利]基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法和装置

说明书

本发明提供一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法和装置。方法包括：将水声信号的离散信号样本作为待处理的含噪信号，利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数；对小波系数进行特征分析，根据小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化选择阈值系数；先根据阈值系数对小波系数进行滤波处理，再对小波系数进行重构，得到去噪信号；计算去噪信号的信噪比以及两次迭代间信号的信噪比的差额；若差额小于预先设置的信噪比差额门限，则将该次去噪信号作为去噪完成的水声信号输出，否则，继续执行小波分解与重构。该方案能够有效去除水声信号中的噪声，适用于包含复杂背景噪声的海洋环境。

技术领域

本发明实施例涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法和装置。

背景技术

海洋自然资源的丰富性和海洋领域的广阔性，使其在我国的资源领域和军事战略领域占据重要的地位，随着海洋军事及水声工程技术的飞速发展，水声信号探测技术成为资源开发利用及国防战略层面中急需提高的技术。从有噪声的复杂背景中提取出微弱的有用信号是水声探测技术的基本要求。只有将海洋环境的复杂性考虑在内，新型声呐才有可能达到最优的技术性能。光纤水听器作为一种性能良好的水声信号探测系统，近年来在海底观测、反潜、海上油气勘探、海洋资源开发等方面有了越来越多的应用。光纤水听器在使用过程中会受到多种噪声影响，如系统的内部噪声、海洋复杂的环境噪声和拖曳流噪声等外部噪声。这些噪声的存在限制了系统对微弱信号的探测能力和探测极限，也会影响信号的探测效果。因此，在光纤水听器的研发应用中，为了达到较好的探测效果，必须对上述噪声进行相应的处理和去除。

传统的数字信号处理方法有自适应滤波、模式识别、快速傅里叶变换等方法。这些经典信号处理方法主要具有分析频带宽、运算量少、实时性高及适用范围广等优点。自适应滤波适用于抑制周期性噪声干扰，但此方法的收敛性较差，当信号中同时出现多种噪声干扰，并且周期性窄带干扰的频率范围较宽时，很难收敛，因此不适用于海洋领域中复杂的环境噪声的去除。模式识别方法利用信号的相位特性，需要积累大量的先验知识。快速傅里叶滤波方法适用于消除周期性窄带噪声干扰，其滤波结果对于滤波周期阈值的依赖性较大，在实际应用中滤波周期阈值的选取比较困难，且存在频率分辨率低的缺点。在对水声信号进行监测和处理时，存在海洋环境噪声干扰问题，特别是近处船舶的辐射噪声干扰问题，二者在频域带宽上部分重叠，在时域特征上则为无规则信号。因此，上述方法虽然为信号处理中的常用方法，但并不能很好的适用于包含复杂背景噪声的海洋环境。另一方面，随着现代水中信号检测技术的发展，所检测信号的运算量大幅增加，对频率分辨率的要求也越来越高，传统的信号检测技术已无法适应新的检测需求。

发明内容

针对现有技术的上述缺陷，本发明实施例提供一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法和装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法，包括：

S1、对采集的水声信号进行采样，获得水声信号的离散信号样本，并将所述离散信号样本存入信号数据集中；

S2、将信号数据集中的数据信号作为待处理的含噪信号，利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数；

S3、对所述小波系数进行特征分析，根据小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化选择阈值系数；

S4、根据所述阈值系数对所述小波系数进行滤波处理；

S5、对经过滤波处理的小波系数进行重构，得到去噪信号；

S6、计算所述去噪信号的信噪比，并存入信噪比数据集中；

S7、计算最先存入信噪比数据集中的信噪比数据与次先存入信噪比数据集中的信噪比数据之间的差额