一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法技术

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本发明专利技术提供了一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法，包括：通过浅海环境噪声模型得到不同参数设置下的脉冲噪声数据，对各类噪声进行one

【技术实现步骤摘要】
一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法

[0001]本专利技术涉及水声工程领域，具体为一种基于条件变分自编码网络(CVAE,Conditional Variational Auto
‑
Encoder)的海洋脉冲噪声消除方法。

技术介绍

[0002]由于电磁波在水中无法进行长距离传播，水声通信是实现水下信息传输最有效的技术手段之一。复杂的时变多径和非高斯噪声干扰是限制浅海声学通信的两个主要因素。浅海海洋背景噪声受到近海平台的人为作业和海洋生物密集活动等影响常常呈现脉冲性，重尾效应严重。目前，主流的思想是采用自适应滤波算法来实现脉冲噪声干扰消除。自适应滤波器的原理主要如下：将带噪声的输入信号向量与滤波器抽头权系数进行卷积运算得到输出信号，输出信号和原始信号的差值作为误差信号反馈给分布式滤波算法进行权向量的自动更新，更新后的滤波器抽头权系数将继续作用于下一时刻的输入信号，重复整个迭代过程，最终自适应滤波器的抽头权系数可以收敛估计出未知的目标向量。其各类改进的算法都为了实现更快的收敛速度和更高的收敛精度。
[0003]从上述原理不难看出自适应滤波算法的研究主要包括代价函数、滤波结构和优化方法三个部分，这与机器学习方法中的有监督学习相类似，可以看作是回归问题。随着人工智能技术的发展，同样可以使用深度学习的方法来解决脉冲噪声消除的难题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的在于利用深度学习模型拟合非线性信息的能力解决浅海环境的脉冲噪声消除问题，进一步提高噪声...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据浅海环境噪声模型产生足量的海洋脉冲噪声数据，对噪声进行one
‑
hot编码作为噪声标签c，将加噪信号x、噪声标签c和对应的原始信号s作为用于网络训练的一组训练样本，重复上述过程并采用留出法划分出训练集和测试集；步骤2：搭建CVAE脉冲噪声消除模型，包含编码网络、隐变量空间和译码网络；步骤3：设置编译码网络超参数并进行训练，在CVAE的训练过程中编码网络的输入是加噪信号x与附加的噪声标签c，输出为隐变量空间的概率分布，即均值μ和标准差σ，经过重参数化得到隐变量Z；译码网络的输入是隐变量Z和附加的噪声标签c，输出目标值是相应的原始信号s；步骤4：通过最小化损失函数使得译码网络输出的去噪信号接近原始信号s，达到消除海洋脉冲噪声的效果，利用测试集数据进行验证，输出噪声消除后的信号。2.根据权利要求1所述的一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法，其特征在于，所述步骤1中海洋脉冲噪声数据中所包含的非高斯模型包括高斯混合分布和Alpha稳态分布；高斯混合分布噪声的特征函数描述为：其中N表示均值为μ
i
方差为的高斯白噪声，i＝{1,2}，θ表示两种高斯噪声模型的混合系数；Alpha稳态分布噪声的特征函数描述为：f(t)＝exp{jδt
‑
γ|t|
α
...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱雨男，王彪，张友文，解方彤，晁鹏，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：

网址：一种基于条件变分自编码网络的海洋脉冲噪声消除方法技术 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/596420

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