自適應噪聲譜估計抵消技術及其應用

張蘭勇，周俊成，李 冰，孫 蓉

（哈爾濱工程大學 自動化學院，150001哈爾濱）

自適應噪聲譜估計抵消技術及其應用

張蘭勇，周俊成，李 冰，孫 蓉

（哈爾濱工程大學 自動化學院，150001哈爾濱）

為擴大虛擬暗室EMI（electromagnetic interference，電磁干擾）測試系統的應用范圍，提高系統測量精度，改善其在復雜環境下的測試效果，借助自適應濾波及維納濾波理論對基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的測試系統進行分析，傳統測試系統的參考通道存在的設備輻射分量制約了系統應用范圍，從而不能實現任意信噪比環境下的高精度測量.同時，提出基于譜估計的自適應噪聲抵消模型，該模型建立的虛擬暗室系統通過對測試系統主通道信號進行譜估計，得到設備輻射信號及噪聲信號的功率譜密度，并根據該功率譜密度對參考通道信號進行針對性抑制，以濾除參考通道輻射信號分量，從而提高測試系統的適用性及精度.仿真實驗表明：該方法在高、低信噪比環境下均能準確地提取設備輻射信號并準確復現受試設備的輻射信號，提高了虛擬暗室系統對環境噪聲的抑制能力，增強了虛擬暗室系統的環境適應性.

電磁干擾；虛擬暗室；自適應濾波；譜估計；噪聲抵消

電磁兼容測試通常需要在開闊地或者屏蔽室中進行，以減低或消除環境噪聲對測試測量結果的影響.考慮到自然界電磁環境復雜惡劣、屏蔽室造價昂貴、大型整機設備尺寸過大以致測試受限等因素，業界著眼于普通環境下電磁兼容測試技術的研究.美國 SARA 公司率先提出虛擬暗室 （virtual chamber）測試理念［1］，并基于傳統自適應噪聲抵消模型開發出用于實際EMI測試的CASSPER系統.但系統在測試測量中存在諸多缺陷，如噪聲強度與設備輻射信號強度相當時，設備輻射信號提取效果不明顯；強信號環境中的噪聲提取為負值，并對設備輻射信號產生抑制作用，因此CASSPER系統不能滿足實際EMI測試要求.近幾年，虛擬暗室EMI測試的研究主要集中在復雜環境下的環境噪聲與設備輻射信號的成分組成及空間分布，實時性處理及系統模型搭建等方面，用以實現復雜電磁環境下任意信噪比環境下的EMI測試.

虛擬暗室測試系統是基于自適應噪聲抵消模型建立起來的.其基本思想是在獲取環境噪聲和設備輻射信號的混合信號的同時，得到同一時間內的環境噪聲，進而借助自適應噪聲抵消相關方法濾除環境噪聲，從而達到設備EMI提取與測試的目的.虛擬暗室EMI測試原理如圖1所示.

圖1 虛擬暗室EMI系統測試原理圖

系統接收機存在主通道、參考通道兩類信號傳感器，主通道信號傳感器距離被測設備（equipment under test，EUT）的距離為 D1，接收環境噪聲與EUT輻射信號的混合信號，參考通道信號傳感器距離EUT的距離D2，測量同一時刻的環境噪聲.兩組信號傳感器同時測量兩個地方的電磁輻射信號，并同時到達接收機進行同步預處理，進而利用計算機完成最終信號處理實現環境噪聲濾除，以實現EUT輻射信號提取的目的.為達到良好的測試效果，其在測量方法上要有一定約束，從測試距離的角度上講，建議 D2≥10D1（10倍距離電磁場衰減至微弱）；從測試位置的角度上看，兩類傳感器需盡量在一條直線上，天線方向也需保持一致.

另外，從信號分析及統計學理論上看，虛擬暗室測試技術的可靠性程度依賴于以下兩個條件的先驗程度：1）獲得環境噪聲及EUT輻射信號的空間／時間分布，確定信號傳感器測量位置的環境噪聲及EUT輻射信號自相關程度；2）分析環境噪聲與EUT輻射信號的成分組成及二者的耦合程度，確定環境噪聲與EUT輻射信號互相關程度.

為適應復雜電磁環境下的EMI測試，上述兩個方面的信息獲取是十分重要的，這兩類問題可以利用盲源分離相關理論去探究［2-3］，在此不作詳述.在本論文的建模與分析中，將假定已知環境噪聲和EUT輻射信號的統計特性，對二者的自相關性及互相關性作定性設置，并依此建立系統結構模型，予以分析.

1 傳統自適應噪聲抵消模型研究

自適應噪聲抵消技術的基本原理是將被噪聲污染的信號與參考信號進行抵消運算，從而消除帶噪信號中的噪聲［4］.其實質上是一種能夠自動調整本身參數的特殊維納濾波器.在設計時不需要事先知道關于輸入信號和噪聲的統計特性的知識，它能在自己工作過程中逐漸了解或估計出所需的統計特性，并以此為依據自動調整自己的參數以達到最佳濾波效果.基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的虛擬暗室測試系統不對主通道及參考通道捕獲的信號進行特殊處理，僅在測量方法上建議D2≥10D1，借助輻射信號的空間散射衰減以降低參考通道對EUT輻射信號的捕獲［5］.該模型框圖如圖2所示.

圖2 傳統自適應噪聲抵消模型原理圖

其中m（n）為EUT輻射信號，n（n）為環境噪聲，Z（z）、X（z）、E（z）分別為主通道信號 z（n）、參考通道信號 x（n）及系統輸出 e（n）的 z變換；A（z）、B（z）分別為輻射信號、噪聲信號串擾信道（即衰減信道）的傳遞函數，G1（z）、G2（z）分別為主通道、參考通道傳遞函數，W（z）為自適應濾波器傳遞函數.根據系統模型，可以得到

自適應噪聲抵消系統的目的是使e（n）盡量保留m（n）的同時不包含n（n）的分量.從上式可知，W＾（z）的選取對m（n）、n（n）在e（n）的保留程度都有影響.為評估這種影響，從均方最小準則出發，構造其代價函數

其中：Szx（z）為z（n）與x（n）互功率譜密度；Sxx（z）為x（n）自功率譜密度.

在m（n）與n（n）不相關的條件下，得

其中：Smm（z）為信號源的自功率譜密度；Snn（z）為噪聲源的自功率譜密度.

進而，可求得系統輸出端信號源分量為

系統輸出端噪聲源分量為

則可得到系統輸出端的信噪比

而系統輸入端的信噪比

由式（7）、（8）可得

即基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的系統在測試當中，其輸出端的信噪比與EUT輻射串擾信道（即衰減信道）傳遞函數成反比，與系統輸入端的信噪比成反比.也就是說，在EUT輻射信號被環境噪聲淹沒的低信噪比環境當中，測試系統能夠較好地提取輻射信號，而在強輻射信號的高信噪比環境當中，信號提取能力將被大大削弱，可能使環境噪聲濾除失效.參考通道EUT輻射信號相對于主通道信號量的衰減量可以作為系統測試輸出補償，由于空間信道短距離衰減程度有限，以致其對整體測試效果的改善十分有限.因此，基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的系統存在固有缺陷，在實際測試環境中的運用是有限的.

2 譜估計自適應噪聲抵消模型

譜估計作為信號分析的主要工具，在最優線性濾波器設計、噪聲頻譜測量及在噪聲環境中提取有用信號等方面有著重要應用［6］.譜估計根據信號模型的不同，可分為基于確定信號的頻譜估計和基于統計信號的功率譜估計.在實際測試環境中，信號多為隨機信號，不存在精確的數學表達式，只能用其各種統計平均量進行表征，因此，運用功率譜估計進行信號分析具有更廣泛的實際意義［7］.功率譜估計的方法很多，但缺少一種被一致認可的譜估計質量評價標準，來認定估計譜的最佳性，這種最佳一般認為是估計譜與真實譜之間的誤差最小.需要指出的是，功率譜估計最優性的爭論主要集中在分辨率大小及幅值強度復現的準確度上，而對于信號頻譜主瓣頻率點的計算總可以得到可信的結果［8］，據此，利用譜估計器可以得到噪聲信號的主瓣頻率點，并以此設計窄帶陷波器，濾除環境噪聲.

基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的虛擬暗室系統由于對主通道或參考通道不作任何前端信號抑制處理［9］，使參考通道存在的EUT輻射信號分量參與后端的自適應濾波過程，導致系統運用場合受限，測量精度降低.因此，可以在系統信號調理端削弱或者消除參考通道EUT輻射信號，以提高系統對目標信號的提取能力.需要指出的是，在此過程中需要盡可能保留參考通道環境噪聲分量.在實際測試中，環境噪聲的總和普遍認為是白噪聲或白噪聲經過某一模型（如AR、ARMA等）的實現，而EUT輻射信號被看作是周期性信號和熱噪聲的疊加［4］.基于此，利用功率譜估計相關方法對混合信號進行分析，得到EUT輻射信號突出峰值的頻點或頻段，再根據所得頻率及頻段設計若干陷波器，以實現參考通道EUT輻射信號分量的抑制［10］，其原理如圖3所示.

圖3 譜估計自適應噪聲抵消模型原理圖

設經過陷波器的參考通道EUT輻射信號的殘留量為φA（z）M（z）（φ為殘留因子），則

可得，系統輸出中EUT輻射信號分量為

系統輸出中噪聲信號分量為

3 虛擬暗室測試系統仿真試驗驗證

仿真試驗主要考量傳統EMI虛擬暗室測試系統模型與改進系統模型在高信噪比及低信噪比環境中的性能表現，以定性說明基于該兩種模型建立的虛擬暗室測試系統適應任意信噪比測試環境的能力.實際測試環境中，EUT輻射信號多以周期性信號及熱噪聲構成，且熱噪聲強度一般較低，負載于周期性信號之上［4，12］；另一方面，環境噪聲雖成分復雜，但其信號疊加結果可認為是高斯白噪聲［8］.

綜上所述，仿真試驗中EUT輻射信號S（n）可由頻率不同的兩種正弦信號與白噪聲線性疊加生成，噪聲信號N（n）為高斯白噪聲.此外，參考通道EUT輻射串擾信號強度設為S（n）的1／10，主通道噪聲串擾信號通過N（n）作相關性處理得到.

在系統結構模型中，自適應濾波器基于RLS算法搭建，濾波器階數設為32階，遺忘因子設為0.99，輸入信號確定性相關函數矩陣的逆初始化為單位陣，以保證自適應噪聲抵消模型運行的穩定性及濾波的高效性.譜估計器則基于Welch法進行構建，其輸出的估計譜為陷波器濾波中心頻率、3 dB帶寬以及截至頻帶衰減量的設置提供實時性參考.為模擬低信噪比測試環境，令

其中：φ1，φ2為獨立隨機變量；N（n）為負載白噪聲，N（n）的電平幅值設為3.5，此時系統輸入端信噪比SNR約為-10.14 dB.在高信噪比測試環境中，令

其中：φ1，φ2為獨立隨機變量；N（n）為負載白噪聲，N（n）的電平幅值為1.0，此時系統輸入端信噪比約為15.56 dB.

圖4為低信噪比條件下理想系統、傳統自適應噪聲抵消模型系統及譜估計自適應噪聲抵消模型系統的輸出信號頻譜圖，圖5為高信噪比環境下系統的輸出信號頻譜圖.

圖4 低信噪比條件下系統輸出仿真結果

圖5 高信噪比條件下系統輸出仿真結果

從圖4、5可以看出，在低信噪比測試條件下，兩者的濾波輸出頻譜曲線非常相似，譜估計虛擬暗室測試系統模型的性能表現與傳統結構模型相當，對環境噪聲的抑制及EUT輻射信號的提取效果均較為明顯，傳統虛擬暗室測試系統模型的輸出信噪比為 17.13 dB，譜估計系統模型的輸出信噪比為17.16 dB，二者沒有明顯區別；在高信噪比測試條件下，傳統虛擬暗室測試系統模型不能準確有效地提取出EUT輻射信號，其衰減抑制明顯，且環境噪聲濾除效果欠佳，其系統輸出信噪比為9.21 dB.相比之下，改進的測試系統模型能夠很好地復現EUT輻射信號，且對環境噪聲的抑制能力也較之突出，其系統輸出信噪比為21.93 dB.

鑒于實際電磁兼容性測試環境的復雜性和不確定性［13-14］，高信噪比與低信噪比測試條件都是存在的，且不能事先預知.改進的系統模型在兩類測試環境中都表現出了良好的測試性能，其具有更廣泛的適用場合和更實際的應用價值.

4 結 論

1）在測試測量領域，測試結果的準確度和精度主要依賴于系統模型的準確性、算法的完備性及測試方法的合理性.通過數學分析闡述了基于傳統自適應噪聲抵消模型建立的虛擬暗室測試系統的固有缺陷與性能不足，并結合譜估計相關方法，提出了譜估計自適應噪聲抵消模型，基于該模型建立的系統更符合復雜環境中EMI測試要求.

2）考慮到虛擬暗室測試技術的實用性要求高，下一階段將設計實測實驗以驗證譜估計自適應噪聲抵消模型的實用性.

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（編輯 魏希柱）

Research on automatic noise spectral estimation suppression technique and its application

ZHANG Lanyong，ZHOU Juncheng，LI Bing，SUN Rong
（College of Automation，Harbin Engineering University，150001 Harbin，China）

In order to expand the application range of the virtual chamber measurement system，improve the measurement precision in actual measurement，a mathematical method of adaptive filtering and wiener filtering is used to analyze the inherent defects of the measurement system based on traditional ANS（automatic noise suppression），and point out the main factor restricted the application range and measurement precision is the existence of source signal component which is detected in the reference channel.According to the analysis result，the measurement system is rebuilt，coming up an ANS based on spectral estimation.Analyzing the mixed signal detected in the main channel，the remodeled system can get the PSD（power spectrum density）of radiation signal and noise signal.According to the frequency of the peak point in the PSD，notch filter has been designed to filter the radiation signal component captured by reference channel，then the system meets its expectation.The simulation and experiment results show that this method shows good performance in the high SNR （signal noise ratio）measurement circumstance as well as low SNR，which means that extracting the radiation signal of equipment under test exactly，high noise suppression ability and environmental adaptability of virtual chamber.

EMI；virtual chamber；adaptive filter；spectral estimation；noise suppression

TP274

A

0367-6234（2015）09-0031-05

10.11918／j.issn.0367-6234.2015.09.006

2014-01-16.

國家自然科學基金（51279036）；高等學校博士學科點專項科研基金（20132304120015）；中央高校基本科研業務費（HEUCFX41305）.

張蘭勇（1983—），男，博士，講師.

張蘭勇，zlyalf＠sina.com.