[发明专利]一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法

说明书

本发明一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法属于数字信号处理技术领域，该方法针对本发明团队在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中算法耗时长的问题，对该专利提出的五种算法进行改进，通过引入智能优化算法，使得算法在评价函数出现极值时自动跳出循环；仿真结果表明，因为方法中评价函数出现极值时为局部最优而非全局最优，所以会与在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中的结果有一定差异，但是这种差异很小，因此认为取得了能够接受的噪声剥离结果，重要的是，本发明可以大幅降低算法执行时间，提高执行效率，有利于对微弱信号进行实时检测。

技术领域

本发明一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法属于数字信号处理技术领域，具体涉及一种微弱信号检测方法。

背景技术

微弱信号检测技术在自动化、电子工程、物理、化学、生物医学工程、核技术、测试技术与仪器等领域具有广泛应用，是电子噪声、低噪声设计、电磁兼容性、微弱信号检测工程技术人员必备的专业知识。

由于噪声的强度远远大于有用信号，有用信号完全被噪声所淹没，因此微弱信号检测的难度大于普通信号检测。

随着数字信号处理技术的发展，微弱信号检测也出现了非常丰富的算法，应用较多的是各类自适应噪声抵消，包括最陡下降法、最小均方算法、归一化最小均方算法、卡尔曼滤波算法等等。

本发明团队在之前的研究过程中，也提出了一种微弱信号噪声剥离方法，并于2020年3月9日申请了发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》，申请号：2020101594549。在这项专利中，我们通过建立评价函数，并从有用信号的预测值、干扰信号和噪声信号中选择两个或三个进行运算，利用评价函数的极值确定有用信号，然而，对该算法进行仿真验证的时候，发现需要设置与位数相同的循环数，具体是对于八位数据要采用八重循环的方法，程序执行耗时极长，这样的执行效率，很难对微弱信号进行实时检测。

发明内容

针对本发明团队申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中算法耗时长的问题，本发明在该专利的基础上，引入智能优化算法，提出了一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法，通过学习，自动在评价函数出现极值时跳出，进而可以大幅降低算法执行时间，提高执行效率，有利于对微弱信号进行实时检测。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法，包括以下步骤：

步骤a、确定有用信号的范围，其中，幅值上限为x_max，幅值下限为x_min；

步骤b、确定有用信号的细分数N；

步骤c、根据干扰信号或噪声信号或有用信号的位数n，确定循环数n；

还包括以下步骤：

步骤d、确定有用信号为最高位为x_max，最低位为x_min，N进制，每一位最小步进单位为d＝(x_max-x_min)/N的数据结构；其中，x_minx_min…x_minx_min为有用信号初值；