[发明专利]一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法，包括以下步骤：搭建声信标信号采集系统；对采集的原始信号随机选取叠加起始点；根据按相邻周期(或相同时间间隔)叠加的方式确定各截取信号段的长度；将各截取的信号段进行线性叠加，以实现对声信标信号的提取；将该算法编写程序导入单片机中，完成声信标信号提取系统的搭建。本发明采用的错位叠加算法提取的声信标信号无需进行时频转换，方法简便易行，提取的信号波形准确性高。

技术领域

本发明涉及一种信号处理领域的信号提取方法及系统，特别是一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法和相应的系统。

背景技术

当飞机在海上失事时，为了能快速找到飞行数据记录器(即俗称的黑匣子)，飞行数据记录器上都装有声信标。当飞行数据记录器落入水中后，声信标便自动激活，开始向水中发出特定信号形式的声信号，供搜寻设备对其进行声学定位。声信标在海底工作，其发射出来的声波在海洋中传播时，随着距离的增加会被减弱(即传播损失)；海洋中的噪声不受人们控制而依赖于海洋环境本身(即海洋环境噪声)，其产生的原因有海水中分子的热运动、海洋生物、船只航行以及如地震、风暴、下雨的自然现象等。由于传播损失和海洋环境噪声的干扰，必须在信号处理手段上进行优化。

针对确定的被提取信号以及检测频带近似白噪声的海洋背景干扰特性，常用的信号提取方法主要有：人耳听闻、窄带滤波、匹配滤波、能量检测、FFT滤波及自适应滤波等。在水声信号处理领域中，短时傅里叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换是最常用的三种方法。1946年Gabor提出了短时傅里叶变换(STFT)，通过特定的平移窗函数来分解信号的频谱，提取出它的局部信息，提高时间分辨能力。但短时傅里叶变换是以Fourier变换为基础的，故不能从根本上克服Fourier变换的局限性。

1981年，Morlet首先提出了小波分析(Wavelet Analysis)这一概念，通过一种伸缩和平移小波对信号作变换达到了时频局部化分析的目的，用以测量声音信号的频率定位。但是，小波变换本质上是一种窗口可调的Fourier变换，其小波窗内的信号必须是平稳的，因而也没有摆脱Fourier变换的局限。1998年，Norden E.Huang等提出了Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)。它是一种分析非线性、非平稳信号的新方法，该方法不同于Fourier变换分析信号的思想，从根本上克服了Fourier变换的局限性。

但是该方法过程较为复杂，且对待处理信号的特征有一定限制。这些方法在信号提取方面已经有了成熟的应用，为了更加快速而精确的提取信号，本发明介绍了一种基于随机减量技术提出的新的信号提取方法——错位叠加法，通过信号的叠加使待提取信号增强到一定程度，从而提取出所需要的信号。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种方法简便易行、处理结果准确性高的基于错位叠加算法的声信标信号提取方法。

—获取待提取信号的声信标模拟脉冲信号；

—采用错位叠加算法对采集的声信标模拟信号进行相邻周期叠加和/或相同时间间隔叠加；

—将由相邻周期叠加和相同时间间隔叠加算法计算得出的结果与37.5kHz正弦脉冲信号做相关性分析，计算相关性系数，选取相关性系数较大的处理结果，即更为接近正弦波的结果；提取该结果作为输出错位叠加后的信号，完成声信标信号的提取。

作为优选的实施方式，所述的相邻周期叠加过程如下：

设采集信号的正弦脉冲部分的信号周期为T，将整体信号a向左平移距离T得到信号a1，再与原始信号a叠加得到信号b1；

将信号a1向左平移距离T得到信号a2，再与原始信号a叠加得到信号b2。通过对上述过程的重复叠加，使得正弦部分的能量得到增强；

叠加计算公式为：