复杂背景干扰条件下自适应噪声抵消算法与能力的研究.pdfVIP

’ 童杂萱．量王盐条件下皇重虞晒抵消算法和能力的研究 +一 蔡惠智李启虎 (中国科学院声学研究所) 塑艇自噪声是一个空间分布极不均匀。同时具有时、空变特性的随机场。因此，常规 的自适应噪声抵消算法在舷侧线列阵声纳基阵降噪中并不适用。复合水听器的发明让我们 可以方便地提取时变参考信号，为我们设计一种为舷侧线列阵声纳用的时变自适应噪声抵 消算法打下了坚实的基础。 我们所设计的时变自适应噪声抵消算法是对常规的自适应LMS(最小均方误差)算法 进行修改。根据信号时变的特点，在修改权系数的同时，对权步长也进行修改。我们应用 复合水听器并根据我们所设计的时变自适应噪声抵消算法，对舷侧线列阵声纳基阵所接收 到的信号进行自适应噪声抵消，取得了十分满意的结果。可以说是舷侧线列阵研究的重大 突破。 其他的自适应算法，如格式、RLS等，其性能比LMS算法优异。但是它们并不适用于 舷侧线列阵声纳自适应噪声抵消。因为它们的运算量太大(大约是LMS算法的4倍，甚至 高出～个数量级)，或者需要输入信号的某种正交特点。现有的信号处理机不能实时完成 这些算法。同时，这些算法主要考虑稳态信号。而适用于舷侧线列阵声纳可行的办法是对 运算量相对少的多的LMS算法进行修改，使其满足舷侧线列阵声纳信号时、空变的条件。 1在修改权向量w的同时修改权步长Ⅳ 由于传统LMS算法的简洁、实用，其应用范围几乎涉及数字信号处理的各个领域。众所 周知LMS算法的方差与所选步长成正比。收敛时间却随步长减小而增加。它的这种特性限 制了它在要求收敛快、失调小的自适应滤波领域的应用。舷侧线列阵声纳声阵所接受到的 信号具有时、空变特性，因此针对其这种特性要求所选用的自适应滤波算法收敛快、失调 小。因而须对传统的LMS算法进行修正。可选择的修正包括我们将要说明的针对舷侧线列 Variable 阵声阵时变信号的变步长LMS算法，称为TVLsM(Time—varyingstepLsM—-TvLsM) 算法。实际应用中还有许多别的变步长L鸺算法。它们和TVLSM算法都归于随时问变化修 改步跃算法。其大意是当离最终收敛值很远时选用较大的步长，从而加快收敛。当接近收 敛时，取小的步长减小失调。这些算法通过按一定规则随时修改步长而实现。如变步长自 Variable 适应滤波器算法(A Step(VS)AdaptiveFiIter Algorithm)。定义原始输入为 x(k)，参考输入为Y(k)。VS算法提出权修改方程： 矽t+l=WI+2 (1) e(七)M女X^ Mk为： ■鼍 ∥(k) 0 0 0 0 ∥。(k) O O M★= O 0 卢：(k) 0 ： ： ： ： O O O ∥。一．(k) 我们采用的TVLSM算法可认为是VSA算法的简化形式。根据舷侧线列阵声纳的特性：(1) 由于输入路数多。此时就是VSA算法信号处理机也无法胜任；(2)由于舷侧线列阵声纳声