基于K-SVD的低频水声信号去噪处理方法

摘要

由于浅海环境下的噪声严重且复杂,水听器得到的接收信号往往很大程度被噪声干扰,具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,为了更有效地去除有用信号中的海洋噪声,采用基于稀疏分解和字典学习的去噪方法.首先随机构造完备离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)字典,之后使用正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)对含噪水声信号进行稀疏表示以及通过K-奇异值分解算法(K-singular value decomposition,K-SVD)对完备DCT字典循环训练更新;根据更新后得到的新字典与稀疏系数完成对水声信号的重构并去除海洋噪声.通过对不同海况即不同信噪比下的仿真信号进行去噪处理,结果表明该方法可以有效去除混在水声信号中的各种噪声,且在去噪的同时可以保留信号细节,信噪比增益可达到20 dB左右.