一种基于VMD的自噪声抑制方法，该方法通过DCCA相关性进行约束

《Journal of Marine Science and Engineering》：A Self-Noise Suppression Method for Sonobuoy Based on VMD Constrained by DCCA Correlation

　　

摘要

作为用于水下目标检测的关键空投声学传感器，声纳浮标经常受到海面波浪激励产生的严重水动力自噪声的影响，这种噪声会掩盖目标信号并降低检测性能。虽然传统上采用了结构优化方法，但由于噪声是非平稳的，并且与浮标的运动物理耦合，因此基于有效信号处理的噪声抑制仍然具有挑战性。为了解决传统分解方法在物理解释上的局限性，本研究提出了一种基于物理原理的自噪声抑制框架：VMD约束DCCA相关性（VMD-DCCA）。其主要贡献是将声纳浮标的垂直速度与声学数据之间的去趋势互相关分析（DCCA）系数作为变分模态分解（VMD）优化过程中的相关依赖性约束。这种运动先验比标准的数据驱动分解方法能够更精确地分离出由运动引起的成分。仿真和受控水槽实验结果表明，在输入信噪比为-9 dB的情况下，VMD-DCCA的性能优于EEMD和标准VMD，信噪比提高了约15 dB。重建的信号在时频表示中还保留了可见的窄带谱线。这些结果展示了所提出方法在控制或后处理声纳浮标自噪声方面的潜力，尽管仍需在不规则开阔海域条件下进行验证。