水中运动声源的过零检测技术分析
引言
对于依靠电池供电长期工作的声引信等无人值守平台而言,要实现复杂背景中目标辐射噪声的可靠检测,探测技术的平均低功耗至关重要。一些现代信号处理方法,如融合检测[1]与神经网络[2]等,虽然性能优越,但功耗较大,难以应用。过零检测技术适合在长时间噪声背景中检测微弱目标声信号引起的单位时间过零点的变化,运算量小,除了微弱信号检测[3],也应用于信号谱分析[4]等领域中。
文献[3]用过零检测器对实验数据进行了处理,导出了自动检测门限,但缺乏对其检测性能的一般分析。本文分析了它的概率分布密度函数,根据奈曼-皮尔逊(Neyman-Pearson, NP)准则得出了接收机工作特性(ROC)曲线,并将其检测性能与能量检测、功率谱检测作了比较。
1 过零检测器性能分析
过零检测器对输入波形进行1比特量化,本质上是无A/D数字处理系统。它通过计算单位时间内限带输入噪声波形过零点数的变化来检测微弱信号。过零点数的均值与噪声的功率谱密度函数的形状有关,但对噪声幅度的变化不敏感。如果一个新目标声源的出现引起噪声功率谱形状的变化,则噪声波形的单位时间过零点数也发生变化。这种性质很适合于噪声功率谱中出现线谱分量的预报。
图1是过零检测器原理图,可见其运算相当简单,无需A/D变换,不涉及复杂的乘除运算。
当被分析的样本长度远大于带宽的倒数,则干扰背景噪声和目标辐射噪声的单位时间过零点数均可视为趋近高斯分布[3]。目标出现前后,单位时间过零点数均值为[5]
其中,fL与fH分别是处理带宽的下限与上限频率,f0是目标辐射线谱的频率,r是线谱分量与带宽内连续谱噪声的功率信噪比。
单位时间过零点数的方差为[4]
其中,N是样本点数,ρ1是噪声自相关函数ρ(k)当k=1时的值,对于上限频率为fH的低通限带白噪声,。
检验统计量T为单位时间过零点数,则
可见,这是一个均值偏移高斯-高斯问题,其检测概率Pd与虚警概率Pf的关系为[6]
称为偏移系数。它不仅与信噪比有关,也与f0、fL、fH有关。通常f0靠近fL或fH,偏移系数最大,检测效果也最好。
令SNR=10lg(r),可作出过零检测器的ROC曲线。图2给出了f0=300Hz,f=0,fH=2000Hz,信噪比-6dB,虚警概率10-3条件下,检测概率与线谱频率的关系。可见,线谱靠近带宽的下限或上限频率时检测性能才能充分发挥。
2 不同检测器性能比较
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