胡雨露,王連明
(海南熱帶海洋學(xué)院海洋科學(xué)技術(shù)學(xué)院,海南 三亞 572022)
圖1 海水中聲波通信過程
聲波是海水中進(jìn)行信息傳輸?shù)闹饕侄?,海面上的設(shè)備可以通過聲波與水下設(shè)備進(jìn)行通信,如圖1所示.但是在海洋環(huán)境中,海面風(fēng)浪、海洋生物活動(dòng)、海上航運(yùn)等自然和人為活動(dòng)產(chǎn)生的聲波,在傳播過程中會(huì)與海面、海底、水體等發(fā)生相互作用,形成一個(gè)復(fù)雜的背景噪聲場(chǎng),這些噪聲就是通常所說的海洋環(huán)境噪聲[1].海洋環(huán)境噪聲會(huì)對(duì)正常的聲波通訊信號(hào)造成干擾,使信噪比下降.另一方面,由于采用聲波通信的信源和信宿通常存在相對(duì)運(yùn)動(dòng),會(huì)產(chǎn)生多普勒效應(yīng),使接收到的聲波頻率發(fā)生偏移,這些問題會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)有用聲波信號(hào)的難度增大.同時(shí),由于海底供電困難,通常要求聲波檢測(cè)設(shè)備具有功耗低、運(yùn)算速度快等性能.因此,研究簡(jiǎn)單高效適用于低功耗硬件實(shí)現(xiàn)的、抗干擾、抗頻移能力強(qiáng)的聲波信號(hào)檢測(cè)算法具有實(shí)際意義和研究?jī)r(jià)值.
目前,國內(nèi)外學(xué)者在研究信號(hào)檢測(cè)問題上,針對(duì)不同問題,給出的解決方案也不盡相同.文獻(xiàn)[2]對(duì)微弱信號(hào)檢測(cè)的方法進(jìn)行了理論上的分析;文獻(xiàn)[3-5]提出了在海洋環(huán)境背景下,使用隨機(jī)共振檢測(cè)水聲信號(hào)的方法,但這一方法需要構(gòu)造復(fù)雜的非線性系統(tǒng),計(jì)算量增大,復(fù)雜度高,且不適于硬件實(shí)現(xiàn);文獻(xiàn)[6]提出使用核磁共振的方法進(jìn)行信號(hào)檢測(cè),雖然在理論上檢測(cè)效果較好,但計(jì)算復(fù)雜,硬件實(shí)現(xiàn)成本高;還有一些改進(jìn)的算法,如混沌理論方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也都局限于理論仿真.
針對(duì)上述問題,本文在建立海水中聲波信號(hào)傳輸模型基礎(chǔ)上,通過比較相關(guān)分析、頻譜分析、功率譜密度分析以及短時(shí)傅里葉變換等信號(hào)檢測(cè)方法,提出了在低信噪比、存在頻移情況下,適于低功耗微處理器進(jìn)行實(shí)時(shí)聲波檢測(cè)的可行方案.
多普勒效應(yīng)是由于接收端與發(fā)射端的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的,如果接收端與發(fā)射端之間發(fā)生的是相向運(yùn)動(dòng),那么波長(zhǎng)會(huì)變短,頻率會(huì)增大;相反,如果接收端和發(fā)射端之間發(fā)生的是相對(duì)運(yùn)動(dòng),那么波長(zhǎng)會(huì)變長(zhǎng),頻率會(huì)減少.在海水中,產(chǎn)生多普勒效應(yīng)的原因主要分為兩個(gè):一是由于海水的運(yùn)動(dòng),會(huì)產(chǎn)生多普勒拓展,即聲波信號(hào)的頻率會(huì)發(fā)生拓寬.隨著海面波浪的增加,水面的粗糙度也會(huì)變大[7],但對(duì)頻率的影響相對(duì)比較小,通??梢院雎圆挥?jì);二是由于聲波發(fā)射端相對(duì)海下的聲波檢測(cè)系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng),則接收端接收到的聲波信號(hào)會(huì)發(fā)生多普勒頻移現(xiàn)象[8].多普勒頻移現(xiàn)象遵循公式
(1)
其中:v為接收端與發(fā)射端的相對(duì)速度;c為海洋中聲音傳播的速度;f是發(fā)射端發(fā)射的聲波信號(hào)頻率;cosθ為聲波傳播方向與發(fā)射端和接收端相對(duì)運(yùn)動(dòng)方向的夾角余弦,為了方便計(jì)算,通常取cosθ=1,可以得出最大多普勒頻移.聲音在海洋中的傳播速度與海水的溫度、鹽度和深度有關(guān),我國在1998年出臺(tái)的《國家海道測(cè)量規(guī)范》中給出的海洋聲速經(jīng)驗(yàn)公式為[9]
c=1 449.2+4.6t-0.055t2+(1.34-0.01t)(s-35)+0.017.
(2)
其中:c為聲速,t為海水的溫度,s為鹽度.根據(jù)海水不同的溫度、鹽度以及水深可以得出不同的聲速,進(jìn)而得到不同的多普勒頻移.
假定海洋中海水的溫度t為15℃,鹽度s為3.5%,輪船正常行駛的運(yùn)動(dòng)速度為8 m/s,即發(fā)射端與接收端的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度v為8 m/s,根據(jù)海深和聲波信號(hào)頻率的不同可以得出多普勒最大頻移,如表1所示.根據(jù)指定的聲波信號(hào)頻率和水深,可以得出多普勒頻移量.
表1 海水中多普勒頻移
海洋中噪聲的成分多種多樣,根據(jù)來源的不同,可大致分為3類:第1類是海洋中的生物噪聲,如魚類、頭足類等,它們的生命活動(dòng)會(huì)產(chǎn)生噪聲;第2類是海洋中的動(dòng)力噪聲,例如海水運(yùn)動(dòng)形成的海浪等;第3類是海洋中的人為噪聲,例如海上航運(yùn)、潛艇等產(chǎn)生的噪聲.不同噪聲源發(fā)出的噪聲疊加在一起,會(huì)形成復(fù)雜的混合噪聲,但是每個(gè)噪聲源又是相互獨(dú)立的,彼此之間不相互干擾.如果噪聲的概率密度分布滿足公式
(3)
則稱此噪聲為高斯噪聲,其中μ為均值,σ為方差.由于海洋環(huán)境噪聲具有很強(qiáng)的隨機(jī)性,其統(tǒng)計(jì)特性分析一直是海洋環(huán)境研究的重點(diǎn)[10],海水中總噪聲的幅值呈高斯分布,因此通常將海水中的混合噪聲簡(jiǎn)化為高斯白噪聲.
在已知噪聲統(tǒng)計(jì)特性的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)造了聲波檢測(cè)所需要的信號(hào)模型.假設(shè)發(fā)射端發(fā)射一個(gè)雙頻疊加的特征信號(hào)x(t)=Asin(2πf1t)+Bsin(2πf2t),經(jīng)過海洋中各種噪聲產(chǎn)生干擾以及多普勒頻移后,接收端接收到一個(gè)混合信號(hào)y(t)=Csin(2π(f1±fd1)t)+Dsin(2π(f2±fd2)t)+n(t),其中fd1和fd2均為多普勒頻移量,n(t)為高斯白噪聲.
相關(guān)檢測(cè)的原理是比較兩種信號(hào)的相似程度,在信號(hào)檢測(cè)中,通常采用互相關(guān)方法,通過計(jì)算特征信號(hào)x(t)和混合信號(hào)y(t)的相關(guān)程度,判斷混合信號(hào)是否含有特征信號(hào),公式為
Rxy=E[x(t)y(t+τ)].
(4)
其中τ為時(shí)間延遲.設(shè)定某個(gè)閾值,當(dāng)接收到的混合信號(hào)僅為純?cè)肼晻r(shí),特征信號(hào)和噪聲的相關(guān)系數(shù)小于設(shè)定閾值,可以認(rèn)為幾乎不相關(guān);當(dāng)混合信號(hào)中含有與特征信號(hào)相同或相近(多普勒頻移范圍內(nèi))的頻率成分時(shí),特征信號(hào)與混合信號(hào)的相關(guān)性將會(huì)大于該閾值,系統(tǒng)可以判斷接收端存在該頻率成分的信號(hào).
在信號(hào)檢測(cè)中,一般利用傅里葉變換來對(duì)信號(hào)的頻譜進(jìn)行分析,傅里葉變換的公式為
(5)
通過將接收端得到的混合信號(hào)y(t)進(jìn)行傅里葉變換,判斷是否存在與特征信號(hào)同頻率的成分,并根據(jù)該頻率成分的幅值判別信號(hào)是否到來.
功率譜密度反映了信號(hào)的功率隨頻率的分布情況,當(dāng)信號(hào)為廣義的平穩(wěn)過程時(shí),其功率譜密度才存在.根據(jù)維納-辛欽定則,如果信號(hào)是平穩(wěn)信號(hào),其功率譜密度與自相關(guān)函數(shù)是一對(duì)傅里葉變換對(duì).因此,假設(shè)混合信號(hào)y(t)為平穩(wěn)信號(hào),其功率譜密度為
(6)
其中:R(m)為混合信號(hào)的自相關(guān),Sx(ω)即為所求信號(hào)的功率譜密度,單位為W/Hz.由于噪聲的功率比較低,特征信號(hào)的功率能夠清晰顯示出來.利用功率譜密度對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行分析,能夠彌補(bǔ)傅里葉變換受幅值影響的缺點(diǎn),有效抑制噪聲的干擾,才能將多普勒頻移后的特征信號(hào)的頻率篩選出來.
由于傅里葉變換是將整個(gè)時(shí)域上的波形進(jìn)行頻域展開,缺少時(shí)域定位功能,因此短時(shí)傅里葉變換在傅里葉變換的基礎(chǔ)上給信號(hào)加上了一個(gè)窗函數(shù),通過移動(dòng)窗函數(shù),可以得出不同時(shí)刻的功率譜.短時(shí)傅里葉變換可以通過加窗的方式將非平穩(wěn)的信號(hào)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)信號(hào).短時(shí)傅里葉變換是和傅里葉變換相關(guān)的一種數(shù)學(xué)變換,其變換遵循公式為
(7)
其中w(n-m)為窗函數(shù).短時(shí)傅里葉變換使用的是一個(gè)固定的窗函數(shù),即得到一個(gè)固定的分辨率.如果需要改變分辨率,則需要改變窗函數(shù).信號(hào)經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換后,可以清楚得到頻率所產(chǎn)生的時(shí)刻和對(duì)應(yīng)的功率.
為測(cè)試各種算法的有效性,在MATLAB2015環(huán)境中,分別從信噪比、多普勒頻移以及計(jì)算量3個(gè)方面對(duì)各種算法的性能進(jìn)行仿真比較.
在多普勒頻移不變的情況下,通過改變信噪比進(jìn)行分析.其中,圖2(A)為相關(guān)檢測(cè)法,橫坐標(biāo)為不斷增大的信噪比,縱坐標(biāo)為不同信噪比下的最大相關(guān)系數(shù);圖2(B)為傅里葉變換、功率譜密度以及短時(shí)傅里葉變換,橫坐標(biāo)為不斷增大的信噪比,縱坐標(biāo)為噪聲最大傅里葉變換系數(shù)與信號(hào)最大傅里葉變換系數(shù)的比值,該比值越小,說明信號(hào)越強(qiáng).
(A)SNR對(duì)最大相關(guān)系數(shù)的影響;(B)SNR對(duì)檢測(cè)算法的影響
從圖2(A)中可以看出,相關(guān)檢測(cè)法在信噪比大于-14 dB的情況下,可以通過設(shè)定閾值和最大相關(guān)系數(shù)比較,判斷混合信號(hào)中是否含有特征信號(hào),但是在整個(gè)信噪比變化范圍內(nèi),效果不明顯.如圖2(B)所示,傅里葉變換、功率譜密度分析以及短時(shí)傅里葉變換都是通過最大噪聲系數(shù)與信號(hào)系數(shù)的比值大小來判斷特征信號(hào)是否存在.傅里葉變換在信噪比大于-15 dB后,比值趨于穩(wěn)定;功率譜密度在信噪比大于-8 dB后,可以抑制噪聲干擾,最大噪聲系數(shù)與最大信號(hào)系數(shù)的比值趨于穩(wěn)定且取值較小,即信號(hào)在噪聲中更容易檢測(cè);時(shí)頻域分析的短時(shí)傅里葉變換在整個(gè)信噪比變化范圍內(nèi)波動(dòng)性比較大,即受信噪比影響比較大.
在信噪比不變的情況下,根據(jù)(1)和(2)式,通過改變海水深度來控制多普勒頻移量的變化,對(duì)幾種算法進(jìn)行仿真比較.其中,相關(guān)檢測(cè)法的橫坐標(biāo)為不斷增加的海水深度,在滿足海洋聲速經(jīng)驗(yàn)公式的條件下,從100 m逐漸增加到1 000 m,縱坐標(biāo)為不同海深下對(duì)應(yīng)的最大相關(guān)系數(shù);傅里葉變換、功率譜密度以及短時(shí)傅里葉變換的橫坐標(biāo)也為不斷增加的海水深度,縱坐標(biāo)為噪聲最大傅里葉變換系數(shù)與信號(hào)最大傅里葉變換系數(shù)的比值,比值越小,說明信號(hào)越強(qiáng)(見圖3).
(A)頻移對(duì)最大相關(guān)系數(shù)的影響;(B)頻移對(duì)檢測(cè)算法的影響
從圖3中可以看出:隨著海水深度的不斷增加,這4種檢測(cè)方法的噪聲最大傅里葉變換系數(shù)與信號(hào)最大傅里葉變換系數(shù)的比值在[0,1]范圍內(nèi)幾乎不變,即4種檢測(cè)方法均不受多普勒頻移的影響.其中功率譜密度的噪聲最大系數(shù)與信號(hào)最大系數(shù)的比值最小,特征信號(hào)最明顯.
表2 幾種算法的計(jì)算量比較
經(jīng)過上述幾種算法的分析比較,可以看出快速傅里葉變換檢測(cè)法能夠較好地抑制噪聲的干擾,幾乎不受多普勒頻移的影響,同時(shí)計(jì)算量小,能夠滿足硬件設(shè)備功耗低、速度快的要求.
另一方面,在海洋背景下,如果接收端和發(fā)射端產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng),多普勒效應(yīng)所產(chǎn)生的頻移影響在原來頻率的0.5%左右,因此在檢測(cè)特征信號(hào)時(shí),可以通過前置一個(gè)帶通濾波器,將混合信號(hào)中的無關(guān)頻率和噪聲濾掉,然后再使用快速傅里葉變換的方法實(shí)時(shí)進(jìn)行有用聲波信號(hào)的檢測(cè).