劉洋　李燕南　蘭關(guān)軍

【摘要】微弱信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)有多種，本文對(duì)當(dāng)前的微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)分析，具體從時(shí)域檢測(cè)、頻域檢測(cè)、時(shí)頻檢測(cè)以及非線性檢測(cè)等多個(gè)分類領(lǐng)域?qū)υ擃I(lǐng)域內(nèi)的微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了討論。

【關(guān)鍵詞】微弱信號(hào) 信號(hào)檢測(cè) 時(shí)域 頻域 時(shí)頻 非線性

【中圖分類號(hào)】TN911.23 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1672-5158（2013）04-0185-01

信號(hào)在傳輸過(guò)程中不可能消除噪聲的干擾，若信號(hào)比較微弱甚至于被背景噪聲所淹沒(méi)則很難將信號(hào)從背景噪聲中提取出來(lái)。但是在某些應(yīng)用領(lǐng)域如精密機(jī)械、信號(hào)處理、物理應(yīng)用等常會(huì)遇到對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)和處理，研究如何在信噪比較低的環(huán)境下提取微弱信號(hào)就顯得非常重要。

1、微弱信號(hào)的檢測(cè)特點(diǎn)

首先，微弱信號(hào)表明信號(hào)所處的環(huán)境為低信噪比環(huán)境，產(chǎn)生種環(huán)境的原因一方面是特征信號(hào)本身就十分微弱，另一方面是信號(hào)所處的環(huán)境中噪聲強(qiáng)度較大，信號(hào)被噪聲所淹沒(méi)，致使信噪比較低。以機(jī)械設(shè)備中的微弱信號(hào)為例，在機(jī)械設(shè)備表征出故障的初始階段，故障特征信號(hào)通常夾雜在其他信號(hào)之間，信號(hào)能量相對(duì)比較微弱，而機(jī)械設(shè)備工作中產(chǎn)生的強(qiáng)噪聲又進(jìn)一步降低了特性信號(hào)被檢測(cè)到的幾率。

其次，對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)通常需要具有快速性和實(shí)時(shí)性。微弱信號(hào)持續(xù)的時(shí)間和信號(hào)長(zhǎng)度通常會(huì)受到一定的限制，檢測(cè)系統(tǒng)必須在限定時(shí)間內(nèi)才能夠?qū)⑽⑷跣盘?hào)檢測(cè)出來(lái)。該特性在雷達(dá)、聲納、地震、工業(yè)測(cè)量、機(jī)械系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控等領(lǐng)域表現(xiàn)尤為明顯。

2、微弱信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)研究

對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)發(fā)展非常迅速，傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)有相關(guān)檢測(cè)、取樣積分、時(shí)域平均等，新技術(shù)新理論的發(fā)展及應(yīng)用也推動(dòng)了這些技術(shù)和理論在微弱信號(hào)檢測(cè)方面的應(yīng)用如基于小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌振子等理論的微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)等。

2.1 時(shí)域微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)

對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)發(fā)展最早，最為成熟的技術(shù)都是基于時(shí)域的。常用的時(shí)域檢測(cè)技術(shù)有相關(guān)檢測(cè)、時(shí)域平均、取樣積分與數(shù)字平均等。

2.1.1 相關(guān)檢測(cè)技術(shù)

相關(guān)檢測(cè)技術(shù)主要對(duì)包含信號(hào)以及噪聲的混合信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理來(lái)減小噪聲對(duì)信號(hào)的影響。噪聲具有隨機(jī)性和不確定性，其不同時(shí)刻的相關(guān)性較差，因此對(duì)噪聲做相關(guān)處理后會(huì)削弱噪聲的影響。而某一確定的信號(hào)在不同時(shí)刻的相關(guān)性較強(qiáng)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理可以增強(qiáng)信號(hào)的表征。對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理可以達(dá)到增強(qiáng)檢測(cè)信號(hào)，降低噪聲的目的。

相關(guān)檢測(cè)技術(shù)包括自相關(guān)技術(shù)和互相關(guān)技術(shù)。其中自相關(guān)技術(shù)利用信號(hào)不同時(shí)刻的相關(guān)性對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，而互相關(guān)技術(shù)則是用兩個(gè)信號(hào)同一時(shí)刻的相關(guān)性對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，其在去噪方面的效果更好。在微弱信號(hào)的檢測(cè)中互相關(guān)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法為對(duì)已知信號(hào)頻率的微弱信號(hào)，在其接收端產(chǎn)生一個(gè)預(yù)期頻率相同的參考信號(hào)，利用該信號(hào)與接收信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理，處理結(jié)束后噪聲可以得到很好的抑制。

2.1.2 時(shí)域平均技術(shù)

該技術(shù)的核心思想為在混合信號(hào)中對(duì)有用信號(hào)進(jìn)行周期分量提取，抑制噪聲的影響，消除與提取頻率無(wú)關(guān)的信號(hào)分量，提高微弱信號(hào)的信噪比。

其實(shí)現(xiàn)方式為，對(duì)一個(gè)離散信號(hào)序列x按照其有效周期分量頻率f進(jìn)行信號(hào)提取，則該信號(hào)序列被截取成長(zhǎng)度為T=l/f的N段短序列，這些新序列即為進(jìn)過(guò)時(shí)域平均后得到的。進(jìn)而對(duì)新序列做z變換即可獲得其頻率響應(yīng)函數(shù)，利用該函數(shù)即可還原微弱信號(hào)的時(shí)域函數(shù)，抑制噪聲。

2.1.3 取樣積分與數(shù)字平均技術(shù)

該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理為將每個(gè)信號(hào)周期劃分為若干個(gè)時(shí)間間隔，然后分別對(duì)其進(jìn)行等間隔采樣，將各周期中處于相同位置的信號(hào)提取出來(lái)做積分或者平均處理，以抑制噪聲的影響，提高信號(hào)強(qiáng)度。

2.2 頻域檢測(cè)法

頻率檢測(cè)法也是一類非常成熟的微弱信號(hào)檢測(cè)方法。該方法利用傅里葉變換將信號(hào)由時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，然后按照信號(hào)的頻域特征進(jìn)行去噪處理。假定所需要檢測(cè)的微弱信號(hào)被淹沒(méi)在白噪聲環(huán)境中，設(shè)定適當(dāng)?shù)念l域分辨率△f對(duì)混合信號(hào)的頻域信息進(jìn)行分割，每個(gè)小頻帶的寬度為△f。由于白噪聲在頻域表現(xiàn)為一條平行的直線，故其在每個(gè)小頻帶內(nèi)的噪聲能量是相等的，且△f越小其能量越小。但是信號(hào)在包含其全部頻率的帶寬內(nèi)的能量處于恒定狀態(tài)。據(jù)此原理可以設(shè)定適當(dāng)?shù)念l率分辨率△f將微弱信號(hào)檢測(cè)出來(lái)。

2.3 時(shí)頻檢測(cè)法

時(shí)頻檢測(cè)法中最為成熟的方法為小波變換法。該方法的理論基礎(chǔ)為小波變換。小波變換可以將信號(hào)進(jìn)行平移和伸縮處理，分解為多個(gè)具有原始信號(hào)局部特征的子信號(hào)，經(jīng)過(guò)多次小波變換可以獲得具有良好的時(shí)頻特征的子信號(hào)，對(duì)這些子信號(hào)進(jìn)行去相關(guān)或者其他處理即可實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)的去噪。經(jīng)過(guò)小波分解后，混合信號(hào)的能量被重新分配，其中小波系數(shù)幅值較大的子帶信號(hào)可被認(rèn)為為有用信號(hào)，而幅值較小的自帶信號(hào)為噪聲信號(hào)，這樣，噪聲被限制在某一部分的小波域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)與噪聲的分離。在經(jīng)過(guò)相關(guān)處理即可獲得去噪的微弱信號(hào)。

2.4 基于非線性理論的檢測(cè)法

除了上述的時(shí)域方法、頻域方法或者時(shí)頻結(jié)合的方法外，隨著新理論和新技術(shù)的應(yīng)用基于非線性理論的微弱信號(hào)檢測(cè)方法也得到了發(fā)展和應(yīng)用。

高階譜分析法可以對(duì)信號(hào)中摻雜的非相關(guān)、非高斯噪聲進(jìn)行抑制，同時(shí)保留信號(hào)的相位信息。結(jié)合高階信號(hào)頻率分解可以將非平穩(wěn)、非線性的微弱信號(hào)分解成具有固定頻率的高階函數(shù)，獲得信號(hào)的時(shí)頻信息。

其他還有混沌理論、差分振子等方法同樣是利用信號(hào)的非線性對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行處理，不破壞有用信號(hào)的前提下消除或者抑制噪聲，提高測(cè)量的靈敏度。

總結(jié)

隨著信息技術(shù)及其理論的發(fā)展，對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)不斷向多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行拓展。如何應(yīng)用新理論新方法將微弱信號(hào)在更短時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出來(lái)，且保證其檢測(cè)的準(zhǔn)確度和可靠度是今后微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的研究重點(diǎn)。