基于盲源提取的强混响背景下LFM信号回波检测
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引用格式：罗俊杰，王朋，张春华．基于盲源提取的强混响背景下 ＬＦＭ 信号回波检测［Ｊ］．信号处理，２０１９，３５ （９）：１５１３１５１９．ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１９．０９．００８． Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｍａｔ：ＬｕｏＪｕｎｊｉｅ，ＷａｎｇＰｅｎｇ，ＺｈａｎｇＣｈｕｎｈｕａ．ＥｃｈｏＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＬＦＭ ＳｉｇｎａｌｕｎｄｅｒＳｔｒｏｎｇＲｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＢａｓｅｄｏｎＢｌｉｎｄＳｏｕｒｃｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１９，３５（９）：１５１３１５１９．ＤＯＩ：１０． １６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１９．０９．００８．
第 ３５卷 第 ９期 ２０１９年 ９月
文章编号：１００３－０５３０（２０１９）０９－１５１３－０７
信号处理 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｖｏｌ．３５ Ｎｏ．９ Ｓｅｐ．２０１９
基于盲源提取的强混响背景下 ＬＦＭ 信号回波检测
罗俊杰１，２，３ 王 朋２，３ 张春华２，３
（１．中国科学院大学，北京 １０００４９；２．中国科学院先进水下信息技术重点实验室，北京 １００１９０； ３．中国科学院声学研究所，北京 １００１９０）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｕｂｍｅｒｇｅｄａｎｄｂｕｒｉｅｄｔａｒｇｅｔｓｉｎｓｈａｌｌｏｗｓｅａａｒｅａｂｙａｃｔｉｖｅｓｏｎａｒ，ｂｏｔｔｏｍｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎｉｓｔｈｅ ｍａｉｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＬＦＭ ｓｉｇｎａｌｅｃｈｏ．Ｐｒｅｗｈｉｔｅｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ（ＡＲ）ｍｏｄｅｌｃａｎａｄａｐｔｔｏｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｎｏｔｉｄｅａｌａｔｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｒｅｖｅｒｂｅｒａ ｔｉｏｎｒａｔｉｏ．Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｄｏｍａｉｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ （ＦＲＦＴ）ｃａｎｓｕｐｐｒｅｓｓｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ， ｂｕｔｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｃｒｅａｓｅｓｒａｐｉｄｌｙｗｉｔｈｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＬＰＢＳＥ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｂｙｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｓｔｒｏｎｇｃｏｒｒｅｌａ ｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＳｉｇｎａｌｔｏｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｏｒａｒｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄａｎｄｆｉｘｅｄｂｙｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｎ，ｂｙｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｓｑｕａｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，
收稿日期：２０１９－０５－３１；修回日期：２０１９－０９－０４ 基金项目：国家自然科学基金（１１５０４４０２）；中国科学院声学研究所青年英才计划项目（ＱＮＹＣ２０１７２８）
１５１４
信号处理
第 ３５卷
ｔｈｅｄｅｍｉｘｉｎｇｖｅｃｔｏｒｉｓｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙｏｂｔａｉｎｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｅｓｉｒｅｄｅｃｈｏｆｏｒｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔａｎｄｉｓｍｏｒｅｒｏｂｕｓｔ．ＣｏｍｂｉｎｉｎｇＬＰＢＳＥｗｉｔｈＦＲＦＴｔｏｆｏｒｍ ａｊｏｉｎｔ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔｒｏｎｇｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ；ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｐｒｅｗｈｉｔｅｎｉｎｇ；ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕ ｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｅｃｈｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＥｃｈｏＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＬＦＭ ＳｉｇｎａｌｕｎｄｅｒＳｔｒｏｎｇＲｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ ＢａｓｅｄｏｎＢｌｉｎｄＳｏｕｒｃｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ
ＬｕｏＪｕｎｊｉｅ１，２，３ ＷａｎｇＰｅｎｇ２，３ ＺｈａｎｇＣｈｕｎｈｕａ２，３
（１．ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎ ＡｄｖａｎｃｅｄＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＡｃｏｕｓｔｉｃＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ； ３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ）
摘 要：在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中，海底混响是主要的背景干扰，其严重影响了 ＬＦＭ 信号回波的检测。基于自回归（ＡＲ）模型的预白化算法虽能适应匹配检测，但在低信混比时检测效果不甚理想； 基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的分数域滤波算法虽能抑制混响，但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出 一种改进的基于线性预测的盲源提取算法（ＬＰＢＳＥ），通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识，采用 最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数；然后通过构造最小均方预测误差准则，迭代求取解混向量以提取 用于匹配检测的期望回波。仿真结果表明，该算法有着更好的匹配检测效果且更稳健。串联 ＬＰＢＳＥ与 ＦＲＦＴ形 成联合方法，匹配检测性能得到进一步提升。 关键词：强混响；线性预测；盲源提取；自回归预白化；分数阶傅里叶变换；回波检测 中图分类号：Ｏ４２７．２ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１９．０９．００８
第 ３５卷 第 ９期 ２０１９年 ９月
文章编号：１００３－０５３０（２０１９）０９－１５１３－０７
信号处理 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｖｏｌ．３５ Ｎｏ．９ Ｓｅｐ．２０１９
基于盲源提取的强混响背景下 ＬＦＭ 信号回波检测
罗俊杰１，２，３ 王 朋２，３ 张春华２，３
（１．中国科学院大学，北京 １０００４９；２．中国科学院先进水下信息技术重点实验室，北京 １００１９０； ３．中国科学院声学研究所，北京 １００１９０）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｕｂｍｅｒｇｅｄａｎｄｂｕｒｉｅｄｔａｒｇｅｔｓｉｎｓｈａｌｌｏｗｓｅａａｒｅａｂｙａｃｔｉｖｅｓｏｎａｒ，ｂｏｔｔｏｍｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎｉｓｔｈｅ ｍａｉｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＬＦＭ ｓｉｇｎａｌｅｃｈｏ．Ｐｒｅｗｈｉｔｅｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ（ＡＲ）ｍｏｄｅｌｃａｎａｄａｐｔｔｏｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｎｏｔｉｄｅａｌａｔｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｒｅｖｅｒｂｅｒａ ｔｉｏｎｒａｔｉｏ．Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｄｏｍａｉｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ （ＦＲＦＴ）ｃａｎｓｕｐｐｒｅｓｓｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ， ｂｕｔｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｃｒｅａｓｅｓｒａｐｉｄｌｙｗｉｔｈｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＬＰＢＳＥ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｂｙｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｓｔｒｏｎｇｃｏｒｒｅｌａ ｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＳｉｇｎａｌｔｏｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｏｒａｒｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄａｎｄｆｉｘｅｄｂｙｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｎ，ｂｙｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｓｑｕａｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，
收稿日期：２０１９－０５－３１；修回日期：２０１９－０９－０４ 基金项目：国家自然科学基金（１１５０４４０２）；中国科学院声学研究所青年英才计划项目（ＱＮＹＣ２０１７２８）
１５１４
信号处理
第 ３５卷
ｔｈｅｄｅｍｉｘｉｎｇｖｅｃｔｏｒｉｓｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙｏｂｔａｉｎｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｅｓｉｒｅｄｅｃｈｏｆｏｒｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔａｎｄｉｓｍｏｒｅｒｏｂｕｓｔ．ＣｏｍｂｉｎｉｎｇＬＰＢＳＥｗｉｔｈＦＲＦＴｔｏｆｏｒｍ ａｊｏｉｎｔ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔｒｏｎｇｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ；ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｐｒｅｗｈｉｔｅｎｉｎｇ；ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｏｕ ｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｅｃｈｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＥｃｈｏＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＬＦＭ ＳｉｇｎａｌｕｎｄｅｒＳｔｒｏｎｇＲｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ ＢａｓｅｄｏｎＢｌｉｎｄＳｏｕｒｃｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ
ＬｕｏＪｕｎｊｉｅ１，２，３ ＷａｎｇＰｅｎｇ２，３ ＺｈａｎｇＣｈｕｎｈｕａ２，３
（１．ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎ ＡｄｖａｎｃｅｄＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＡｃｏｕｓｔｉｃＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ； ３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ）
摘 要：在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中，海底混响是主要的背景干扰，其严重影响了 ＬＦＭ 信号回波的检测。基于自回归（ＡＲ）模型的预白化算法虽能适应匹配检测，但在低信混比时检测效果不甚理想； 基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的分数域滤波算法虽能抑制混响，但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出 一种改进的基于线性预测的盲源提取算法（ＬＰＢＳＥ），通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识，采用 最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数；然后通过构造最小均方预测误差准则，迭代求取解混向量以提取 用于匹配检测的期望回波。仿真结果表明，该算法有着更好的匹配检测效果且更稳健。串联 ＬＰＢＳＥ与 ＦＲＦＴ形 成联合方法，匹配检测性能得到进一步提升。 关键词：强混响；线性预测；盲源提取；自回归预白化；分数阶傅里叶变换；回波检测 中图分类号：Ｏ４２７．２ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１９．０９．００８