Nový společný odšumovací algoritmus MMS vektorového hydrofonu

Zavedení

Při průzkumu oceánů lze pomocí analýzy a zpracování signálu přijatého hydrofonem získat cílovou kategorii zdroje zvuku a související úhel, polohu a další stavové parametry. Během sběru dat se však do hydrofonu nevyhnutelně přimíchají různé šumy a interference. Proto, aby bylo možné dále detekovat, identifikovat a lokalizovat signál, musí být vliv těchto šumových rušení co nejvíce eliminován. Existuje mnoho hlavních algoritmů odšumování signálu podvodního akustického měniče : tradiční metoda Fourierovy filtrace, metoda vlnkové transformace a metoda dekompozice v empirickém režimu. Všechny tyto algoritmy budou mít určitý odšumovací efekt na zašuměné signály, ale mají také některé nedostatky. Tradiční odšumování vlnek má problémy s výběrem bází vlnek a počtu úrovní rozkladu. Je navržen algoritmus zpracování signálu, empirický režim dekompozice. Tento algoritmus nepotřebuje nastavovat základní funkci, ale vytvoří modální aliasing, který způsobí, že při rekonstrukci dojde k aliasování dvou sousedních vlastních průběhů modálních funkcí. Je tam stále hodně hluku. U et al. navrhl pro to kolektivní empirický režimový algoritmus, který přidal pomocný bílý šum pro snížení vlivu modálního aliasingu, ale nemůže zaručit, že bílý šum zavedený v procesu rozkladu může zcela eliminovat P1. Variační modální dekompozice je nový modální dekompoziční algoritmus. Algoritmus realizuje efektivní oddělení inherentních modálních funkcí určením frekvenčního středu a šířky pásma každé inherentní modální funkce [má solidní teoretický základ a může lépe vyřešit problém modálního aliasingu. Podle teorie algoritmu VMD je třeba před použitím rozkladu VMD na původním odšumovacím signálu předem nastavit počet modálních složek fc a faktor penalizačního členu % rozkladu VMD. Hodnota fc a hodnota 'value přímo souvisí s konečným výsledkem rozkladu. Pokud je hodnota c příliš malá, bude rozklad signálu nedostatečný. Pokud je hodnota příliš velká, budou generovat falešné složky signálu, což způsobí interferenci s analýzou užitečných složek původního signálu. Pokud je a příliš velké, bude šířka pásma modálu menší, naopak bude šířka modalu menší, naopak bude větší. určení hodnoty a hraje zásadní roli v algoritmu VMD, ale většina parametrů algoritmu VMD je nastavena na základě lidské zkušenosti jako srovnání [V reakci na výše uvedené problémy je navržena nová metoda založená na SC AP SO, algoritmus optimalizuje parametry V MD fc a a, bere střední čtvercovou chybu účelu rekonstruovaného součtu šumu jako funkci fitness rekonstruovaného šumu. snížení.

 

2 Základní principy. Principem VM D je nerekurzivní adaptivní algoritmus pro zpracování signálu. Variační problém s omezenou šířkou pásma odpovídající algoritmu V MD

 

 

Sinusový kosinusový algoritmus

Sinusový a kosinový algoritmus) je nový typ algoritmu optimalizace inteligence roje podvodní hydrofonový měnič . Při použití algoritmu SCA k hledání optimalizace jej lze rozdělit na dva procesy. První je proces průzkumu. Optimalizační algoritmus rychle prozkoumá možnou oblast ve vyhledávacím prostoru kombinací náhodného řešení mezi všemi náhodnými řešeními a druhým je paralelní proces. , Náhodné řešení se postupně mění a jeho rychlost změny je nižší než rychlost procesu průzkumu, takže jeho specifická aktualizace.

 

Algoritmus roje částic

 

Algoritmus rojení částic (je optimalizační algoritmus inteligence roje. V algoritmu PSO jsou směr a vzdálenost pohybu částice určeny rychlostí částice a dynamická úprava rychlosti částice se provádí na základě zkušeností s pohybem jí samotných a ostatních částic. Tímto způsobem je optimalizace částice v řešitelném prostoru dále realizována procesem aktualizace polohy a rychlosti jednotlivé částice, a to tak, že se v každém z nich aktualizuje rychlost a poloha částice. extremum a globální extremum Ve vzorci je to r-tá iterace Když je rychlost i-té částice v d-dimenzi v i-té iteraci, je to celé kolo i-té částice v d-dimenzi iterace?: poloha částice v rozměru d w je setrvačná hmotnost C1 a C2 jsou faktory zrychlení, což jsou nezáporné konstanty mezi 0;

 

Princip Wavelet Soft Threshold Denoising

Princip vlnkového měkkého prahového odšumování: Nejprve se zašumovaný signál ortogonálně rozloží a po rozkladu se získají vlnkové koeficienty? Poté nastavte práh A a porovnejte. Pokud je velikost deset a A, je koeficient produkován hlavně hlukem; pokud je koeficient převážně produkován signálem. Nakonec je provedena inverzní vlnková transformace na vlnkových koeficientech, aby se získal válečný signál po odstranění šumu. Vzorec odhadu měkkého prahu.

 

Algoritmus SCA-PSO-VMD-WT navržený v tomto článku je založen na analýze a teoretickém základu. Tento článek navrhuje algoritmus SCA-PSO-VMD-WT pro redukci šumu. Šumový signál je rozložen pomocí V MD, aby se získala modální složka, a určí se, zda je modální složka šumovou složkou, a zašumená modální složka se vybere pro potlačení prahu vlnek a poté se signál rekonstruuje separací vodíku, aby se získal odšumovaný signál. Střední kvadratická chyba (RMSE.) rekonstruovaného signálu je brána jako fitness funkce SC AP SO pro nalezení optimální fc a a pro dosažení účelu redukce šumu. Navrhovaný SCA-P SO-VM D-WT Snížení šumu algoritmu je rozděleno především do W kroků: nastavte parametr metody hry f, maximální počet iterací je nastaven na 30, počet obyvatel je nastaven na 20,2 inicializační pozice a rychlost. V tomto článku jsou parametry VMD ft a a použity jako polohový vektor algoritmu ．Pro výpočet hodnoty fitness funkce dobře aktualizujte polohu a rychlost. Použijte vzorec k aktualizaci polohy, použijte vzorec k aktualizaci rychlosti a vydejte optimální a globální optimální hodnoty fitness funkce.

 

 

Simulační experiment

Software použitý v experimentu v tomto článku je Matlab R20 14 Simulační signál je sj jM 0 vět. Aby byl simulační experiment realističtější, je k simulačnímu signálu přidán náhodný šum. Nicméně rtr r – Při průzkumu oceánů je intenzita hluku podvodních akustických signálů proměnlivá v důsledku vlivu oceánské oceánografie a lidských aktivit. Aby bylo možné tuto situaci simulovat, tento článek přidá 1, Gaussův bílý šum, přičemž hodnotící indikátory odšumovacího efektu v tomto článku jsou střední kvadratická chyba (RMSE) a poměr signálu k šumu (SNHJ. pro srovnání, současně).

 

Algoritmus

 

Algoritmus a výsledek odšumování algoritmu. Obrázek 1 ukazuje původní signál a šumový signál pod různými decibely. Postava. Odšumovací efekty různých odšumovacích algoritmů. Tabulka 1 ukazuje srovnání hodnoticích indexů odšumování.

 

Porovnáním obrázku 1 s obrázkem 2-obrázkem 6 bylo zjištěno, že tyto čtyři algoritmy mohou účinně odstranit gaussovský a bílý šum v zašuměném signálu pod různými decibely, ale odšumovací efekt odšumovacího algoritmu VMD-WT je špatný a odšumovací algoritmus VMD-WT, který způsobí odšumování signálu VMD po dešifrování signálu VMD neprovádí žádný prahový signál. ukazuje, že volba parametrů VMD pro A: a a má velmi jasný vliv na f odšumování signálu fi; ve srovnání s algoritmem pro odšumování VMD-WT byly efekty odšumování algoritmů PSO-VMD-WT a SCA-VMD-WT do určité míry zlepšeny, ale z tabulky 1 je vidět, že algoritmus odšumování SCA-PSO-VMD-WT se používá v SNR a RMS. E má lepší výsledky. .

 

 

 Měření

Vlastní měřicí experiment MEMS vektorového hydrofonu provedli vědci z Key Laboratory of North University of China v Fenhe Second Reservoir. Hydrofon ST byl upevněn na břehu, převodník byl umístěn na remorkér a vzdálenost mezi remorkérem a polem se postupně zvětšovala, zvolte různé polohy, abyste zůstali ukotvení, použijte převodník k přenosu signálu a poté proveďte sběr dat. Tento experiment zachycuje signály 8 000 Hz a 1 0 000 Hz při 1 000 bodech, aby se dosáhlo odstranění šumu. Předchozí měřený signál. Obrázek 7 a obrázek 8 jsou měřené signály a jejich frekvenční spektra 800 Hz a 1000 Hz, v daném pořadí, a odšumovací signál a jejich frekvenční spektra.

Pozorováním obr. 7 se zjistí, že: vstupní signál 80 Hz má méně vysokofrekvenčního šumu a tvar vlny je po odstranění šumu hladký. Odšumovací efekt tohoto algoritmu je dobrý. Pozorování obr. 8 zjistí, že vstupní signál HZ má více spektrálních otřepů, což ukazuje, že šum T. Šum je velký, základní charakteristiky signálu zdroje zvuku jsou zachovány i po odstranění šumu a účinek odšumování tohoto algoritmu je dobrý. .

 

 

na závěr

Zaměření na problém náhodného šumu v signálu podvodní akustický senzor , tento článek navrhuje metodu odšumování SC AP SO-V MD-WT. V simulačním experimentu, porovnáním hodnotících indikátorů algoritmů VMD-WT, PSO-VMD-WT a SCA-VMD-WT pod různými decibely, bylo zjištěno, že SCA-PSO-VMD-WT navržený v tomto článku Vynikající šumový algoritmus: PVMD-WT , PSO-VMD-MD-Vgorith-WT a SCA-VMD-WT Algoritmus pro odšumování SCA-PSO-VMD-WT navržený v tomto článku lze proto použít k odstranění šumu z naměřených dat signálu. Výsledky ukazují, že: Odšumovací efekt algoritmu SCA-PSO-VMD-WT je jasný, což naznačuje, že metoda navržená v tomto článku má odšumovací účinek. Mít určitou referenci.