本发明属于湍流去噪技术领域，公开了一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法及系统。本发明方法采用多频带分解去噪策略，搭建AUV多源振动频带先验识别平台实现多特征信号划分，联合交叉谱方法去除聚焦频带内噪声扰动。本发明方法能够很好地实现原始剪切信号的特征性分割，完成了多源混杂信号向特定振动频带信号的分解，根据聚焦频带针对性特征进行噪声弱化工作，提升了AUV搭载湍流仪获取剪切数据的准确性，降低了观测平台对剪切观测数据的影响，对湍流演化机理研究准确性的提升起到推动作用。
1.基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量；
步骤1.1.原始剪切信号s(t)由m个待去噪的窄带剪切模态分量suk(t)与1个残余宽带剪切模态分量sure(t)组成的，获取窄带剪切模态分量对应的中心频率ωk＝{ω1,ω2,…,ωm}；
步骤1.2.在对已知对应中心频率的m个待去噪的窄带剪切模态分量suk(t)分解过程中，基于每个已知的中心频率，利用交替方向乘法算子对剪切模态分量、Lagrange算子进行迭代求解；
步骤1.3.重复步骤1.2中的迭代公式，直至满足迭代约束条件；迭代约束条件如下：其中，τ为迭代更新系数；
表示第n+1个剪切模态分量， 表示第n个剪切模态分量；
若满足迭代约束条件，则完成剪切模态分量迭代计算，获取到所需的窄带剪切模态分量suk(t)；若不满足如下迭代约束条件，则由第n次迭代推进进行第n+1次迭代计算；
步骤1.4.根据原始剪切信号s(t)与已经获得的窄带剪切模态分量suk(t)，获取残余宽带剪切模态分量sure(t)；
其中，m为已获取窄带剪切模态分量的数据即m个待去噪的窄带剪切模态分量suk(t)；
步骤1.5.原始振动加速度信号a(t)由m个待去噪的窄带振动加速度模态分量auk(t)与1个残余宽带振动加速度模态分量aure(t)组成；
获取窄带剪切分量对应的中心频率ωk＝{ω1,ω2,…,ωm}；
步骤1.6.在对已知中心频率m个待去噪的窄带振动加速度模态分量auk(t)分解过程中，基于每个已知的中心频率，利用交替方向乘法算子对振动加速度模态分量、Lagrange算子迭代求解；
步骤1.7.重复步骤1.6中的迭代公式，直至满足迭代约束条件；迭代约束条件如下：其中， 表示第n+1个振动加速度模态分量， 表示第n个振动加速度模态分量；
若满足迭代约束条件，则完成振动加速度模态分量迭代计算，得到窄带振动加速度模态分量auk(t)；若不满足迭代约束条件，则由第n次迭代推进进行第n+1次迭代计算；
步骤1.8.根据原始振动加速度信号a(t)与已经获得的窄带振动加速度模态分量auk(t)，获取残余宽带振动加速度模态分量aure(t)；
其中，m为已获取窄带振动加速度模态分量的数据即m个待去噪的窄带振动加速度模态分量auk(t)；
步骤2.将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量；
步骤2.1.经过步骤1分解得到的待去噪的剪切模态分量suk(t)是由与先验中心频率ωk所对应真实剪切模态分量 与auk(t)影响的噪声分量组成，公式如下：其中，Bk为多源加权函数，表征振动加速度对剪切信号的影响程度，*表示卷积计算；
步骤2.2.通过剪切信号与振动加速度信号的相干性，构建auk(t)与suk(t)之间的传递函数，得到影响因子的多源加权函数；
其中， 与 分别为suk(t)与auk(t)对应的自功率谱； 表示suk(t)与auk(t)的互功率谱， 表示suk(t)与auk(t)的互功率谱共轭；
步骤2.3.将步骤2.2得到的多源加权函数代入步骤2.1中的公式，即获得与先验中心频率ωk所对应真实剪切模态分量步骤3.将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
2.如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，所述步骤1中，通过AUV搭载湍流仪采集海洋环境中的湍流信息，进而得到AUV仪器在下潜、水平航行与上浮期间观测得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号。
3.如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，所述步骤1.2中，对剪切模态分量、对Lagrange算子进行迭代求解的公式如下：其中， 为第n+1个剪切模态分量， sλk(t)为Lagrange算子；αk为各模态尺度参数，其用于控制各模态带宽，τ为迭代更新系数，δ(t)表示单位脉冲函数；
所述步骤1.6中，对振动加速度模态分量、对Lagrange算子迭代求解的公式如下：其中， 表示第n+1个振动加速度模态分量， aλk(t)表示Lagrange算子。
4.如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，所述步骤2.2中，自功率谱 与 的计算公式如下：‑jθω
其中，A(ω)为信号幅值，θ为信号相位，ω＝2πf为角频率；
Fs(ω)与Fa(ω)分别表示suk(t)与auk(t)的频谱， 与 分别为suk(t)与auk(t)的频谱共轭。
5.如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，所述步骤2.2中，互功率谱 的计算公式如下： 其中，Fs(ω)表示suk(t)的频谱， 为auk(t)的频谱共轭。
6.如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，其特征在于，所述步骤3具体为：基于去噪后的剪切模态分量即与先验中心频率ωk所对应真实剪切模态分量 与残余宽带剪切模态分量sure(t)进行数据重构，获取重构后的纯净的剪切信号 重构公式如下：
7.一种用于实现如权利要求1所述的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统，其特征在于，所述基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统包括：多尺度定频分解模块，依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量；
交叉谱去噪模块，用于将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量；
以及重构模块，用于将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于湍流去噪技术领域，涉及一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法及系统。
背景技术
[0002] 湍流是海洋能量与水体交换的研究基础，对大洋环流、全球气候变化以及海洋循环具有重要的调节作用。受限于动态非结构化的海洋环境，对湍流混合特性的研究主要依赖于实际海洋观测所获取的物理量。自主水下航行器（Autonomous underwater vehicle ,AUV）因其不受海域时空范围限制且机动灵活的观测优势，成为获取时空多尺度海洋湍流信息的高效观测手段。真实可靠的湍流数据是AUV移动海洋观测的核心，准确的观测信息在解释海洋湍流时空演化机理中起到了至关重要的作用。但是，在观测过程中，AUV内部机械振动所产生的噪声不可避免的对湍流剪切信号造成污染。因此，对观测平台噪声进行检测去噪，对提高复杂海洋背景下湍流观测信号的准确性有着重要的意义。经研究发现AUV平台对湍流剪切信号的噪声污染具有频带多样性，在传统的分解方法当中，面对多组分信号的去噪工作，通常从频带划分工作着手，将多组分的混杂信号转换成单一分量进行去噪处理，如电机故障检测或特征识别。因此对频带进行合理有效的分割是进行信号高效分解与去噪工作的先决条件。
[0003] 在实际应用过程中，大部分的信号分解算法很难合理的将原始信号分解成特征信息集中的信号分量模态，并且微弱电机所产生的振动信号极易被强振动信号掩盖，难以达到全面剔除的目标。例如，传统的经验模式分解算法（EMD）在信号分解的过程中具有极强的自适应性，并且广泛应用于非线性系统信号分解，例如大气信号、海洋信号、声信号，但EMD算法在应用过程中会伴随出现极强模态混叠的现象，污染并干扰后续的分信号特征分析；小波分解算法在应用的过程中能够有效的完成对非平稳突变信号的挖掘分解，但是分解的结果一定程度受到小波基选择的影响，同时边缘信号在与小波卷积的过程中的强制补零措施使得信号失真，出现边缘效应，影响数据分解质量。与EMD算法类似，变分模态分解（VMD）虽然能够一定程度上实现信号自适应的分解，但是自适应分解获得的模态数量受到参数尺度α的调控，而其所分解的模态并不能完全匹配所需固定振动的频率与特征信息。
[0004] 因此，亟待一种更加适合AUV多源噪声的分解去噪方法，这将对复杂环境海洋信号的精准获取以及推动后续海洋演化机理研究准确性的提升有着重要意义。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提出一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，该方法基于多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方式，以消除AUV多源振动噪声的影响，实现海洋湍流数据准确有效观测，从而满足对复杂海洋环境背景下高效海洋信息观测的科学需求。
[0006] 本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：
[0007] 一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤1. 通过AUV搭载湍流仪采集海洋环境中的湍流信息，进而得到AUV仪器在下潜、水平航行与上浮期间观测得到的原始振动加速度信号与原始剪切信号；
[0009] 步骤2. 依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量。
[0010] 步骤3. 将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量；
[0011] 步骤4. 将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
[0012] 在基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的基础上，本发明还提出了一种与之相对应的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统，其采用如下技术方案：
[0013] 一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统，包括如下步骤：
[0014] 多尺度定频分解模块，依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量；
[0015] 交叉谱去噪模块，用于将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量；
[0016] 以及重构模块，用于将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
[0017] 此外，在基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的基础上，本发明还提出了一种用于实现上述基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的计算机设备。
[0018] 该计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有可执行代码，处理器执行所述可执行代码时，用于实现上面述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的步骤。
[0019] 此外，在基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的基础上，本发明还提出了一种用于实现上述基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的计算机可读存储介质。
[0020] 该计算机可读存储介质，其上存储有程序，当该程序被处理器执行时，用于实现上面述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的步骤。
[0021] 本发明具有如下优点：
[0022] 如上所述，本发明述及了一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法及系统。本发明方法采用多频带分解去噪策略，搭建AUV多源振动频带先验识别平台实现多特征信号划分，联合交叉谱方法去除聚焦频带内噪声扰动，克服了现有去噪技术能力局限性，同时推动对海洋湍流演化的充分认知以及对海洋观测仪器优化发展的支撑。本发明能够很好地实现原始信号的特征性分割，完成了多源混杂信号向特定振动频带信号的分解，根据聚焦频带针对性特征进行噪声弱化工作，提升了AUV搭载湍流仪获取数据的准确性，降低了观测平台对湍流观测数据的影响，对湍流演化机理研究准确性的进一步提升起到了推动作用。
附图说明
[0023] 图1为本发明实施例中基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的流程图。
[0024] 图2为本发明实施例中AUV搭载湍流仪实验原理图。
具体实施方式
[0025] 下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
[0026] 如图2示出了AUV搭载湍流仪实验原理图。由图2能够看出，整个观测运行流程分为AUV下潜阶段、AUV水平航行状态与AUV上浮阶段。其中AUV平台的振动响应来自各个电机开启频率的特征叠加，在不同运动状态下运行姿态的差异对应着各不相同的振动特性。AUV的振动源包括推进电机、横滚电机、俯仰电机以及浮力驱动泵。电机设备的开启会引起强烈的机械振动，机械振动通过固定载体传递到AUV壳体，板壳表面振动与湍流仪周边介质相互作用产生噪声波动，最终使得观测湍流信号受到污染。不同AUV平台运动状态的调整伴随着振动源主频率成分的改变，噪声种类交替与若噪声掩盖均加剧了噪声源的复杂性，复杂的噪声来源为后续去噪工作提出了更高的要求。
[0027] 本发明基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的大致工作过程如下：
[0028] 根据先验方法获得AUV固有噪声振动中心频率，对AUV观测获得的等长度原始湍流剪切信号与振动加速度信号进行多尺度定频分解，将其分解成中心频率与先验中心频率对应的M个窄带模态分量与1个残余宽带分量。将中心频率对应的剪切模态分量与三正交方向加速度模态分量（流向、展向、法向）进行一对一的交叉谱去噪。由于所分解的模态分量之和等于原信号，故联合各本征模函数与残余模态对湍流信号进行重构即可得到去噪后较为纯净的湍流信号。单一频带内的去噪能够强针对性完成平台固有噪声剔除，包括电机强噪声与电机弱噪声的剔除，能够有效地减少平台振动对湍流信号后续分析的干扰。
[0029] 下面对基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法进行详细说明。如图1所示，基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，包括如下步骤：
[0030] 步骤1. 依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量。
[0031] 本发明通过AUV搭载湍流仪采集海洋环境中的湍流信息，进而得到AUV仪器在下潜、水平航行与上浮期间观测得到的原始振动加速度信号与原始剪切信号。
[0032] AUV仪器的振动噪声是指AUV仪器本体或本体部件振动，对周围物体介质造成影响从而产生的噪声。通常，不同的振动源激励产生的振动噪声其对应的振动特性各不相同，对观测结果造成的影响也不相同。AUV的固有振动噪声源主要包括推进电机、横滚电机、俯仰电机、浮力驱动泵四种类型。在海洋观测过程中，AUV通过控制不同电机的开启来完成下潜、水平航行与上浮工作的运行。各类电机设备开启工作时会产生强烈的机械振动，各类机械振动会通过固定载体传递到AUV的壳体结构，壳体表面振动与安装在AUV仪器前端的湍流剪切探头周围的介质相互作用产生波动，使得湍流剪切探头所获取的剪切信号受到污染。
[0033] 搭建水池先验观测平台，对推进电机、横滚电机、俯仰电机、浮力驱动泵单一开启过程中所带来的固有振动频率特征进行针对性判断分析。将AUV仪器静止放置于水池之中，获取60秒振动加速度时域波动数据；单独开启推进电机，获取60秒仅在推进电机影响下的振动加速度时域波动数据；关闭推进电机，单独开启横滚电机，获取60秒仅在横滚电机影响下的振动加速度时域波动数据；关闭横滚电机，单独开启俯仰电机，获取60秒仅在俯仰电机影响下的振动加速度时域波动数据；关闭俯仰电机，单独开启浮力驱动泵，获取60秒仅在浮力驱动泵影响下的振动加速度时域波动数据。将时域波动的振动加速度数据进行傅里叶变换，获取其对应的频域数据，对不同电机开启时的固有振动频域特性进行判断分析。获取不同电机工作时带来的频谱尖峰，该频谱尖峰则对应不同电机给AUV观测数据所带来的固有振动噪声，统计不同电机单独工作状态下的固有振动噪声频率，以此作为后续多尺度定频分解过程中待去噪模态分量对应的先验中心频率信息。
[0034] 本实施例中多尺度定频分解主要由已知中心频率模态分量分解与未知中心频率的残余模态分量获取两部分构成。已知中心频率模态分量分解包括窄带剪切模态分量suk(t)分解与窄带振动加速度模态分量auk(t)分解两部分。中心频率的残余模态分量获取分为残余宽带剪切模态分量sure(t)的获取与残余宽带振动加速度模态分量aure(t)的获取。
[0035] 由于在原始剪切信号与原始振动加速度信号多尺度定频分解过程中，两组信号序列依据相同的中心频率ωk={ω1,ω2,…,ωm}进行分解，故分解后的剪切模态分量与振动加速度模态分量数量相同，且在同一中心频率处均存在一个剪切模态分量与一个振动加速度模态分量一一对应，以保证后续交叉谱去噪的有序进行。该步骤1具体为：
[0036] 步骤1.1. 原始剪切信号s(t)由m个待去噪的窄带剪切模态分量suk(t)与1个残余宽带剪切模态分量sure(t)组成的。
[0037] 其中利用先验方法可获取窄带剪切模态分量对应的中心频率ωk={ω1,ω2,…,ωm}。
[0038] 该确定的中心频率对应AUV观测仪器振动过程中的固有噪声频率，即与中心频率ωk所对应的剪切模态分量suk(t)是AUV电机运行产生的噪声所主要干扰的剪切数据分量之一。
[0039] 需要利用有效的算法对其进行去噪处理，以提升剪切观测信号的信噪比。
[0040] 步骤1.2. 在对已知对应中心频率的m个窄带剪切模态分量suk(t)分解过程中，基于每个已知的中心频率，利用交替方向乘法算子对剪切模态分量、Lagrange算子进行迭代求解。
[0041] 此时，对应的中心频率为ωk=ωm。
[0042] 利用交替方向乘法算子对剪切模态分量、Lagrange算子迭代求解的公式如下：
[0043] 。
[0044] 。
[0045] 其中， 为剪切模态分量， 、 、 为Lagrange算子； 为各模态尺度参数，其用于控制各模态带宽， 为迭代更新系数，一般为 ， 表示单位脉冲函数。
[0046] 步骤1.3. 重复步骤1.2中的迭代公式，直至满足迭代约束条件。
[0047] 若满足迭代约束条件，则完成剪切模态分量迭代计算，获取到所需的窄带剪切模态分量suk(t)；若不满足如下迭代约束条件，则由第n次迭代推进进行第n+1次迭代计算。
[0048] 迭代约束条件如下：
[0049] 。
[0050] 其中， 表示第n+1个剪切模态分量， 表示第n个剪切模态分量。
[0051] 步骤1.4. 根据原始剪切信号s(t)与已经获得的窄带剪切模态分量suk(t)，获取残余宽带剪切模态分量sure(t)；sure(t)= s(t) － 。
[0052] 其中，m为已获取窄带剪切模态分量的数据。
[0053] 步骤1.5.原始振动加速度信号a(t)由m个待去噪的窄带振动加速度模态分量auk(t)与1个残余宽带振动加速度模态分量aure(t)组成。
[0054] 其中利用先验算法可获取窄带剪切分量对应的中心频率ωk={ω1,ω2,…,ωm}。
[0055] 该确定的中心频率对应AUV观测仪器振动过程中的固有噪声频率，即与中心频率ωk所对应的振动加速度模态分量auk(t)是AUV电机运行时所产生的振动噪声主要源头组成之一。
[0056] 步骤1.6. 在对已知中心频率m个窄带振动加速度模态分量auk(t)分解过程中，基于每个已知的中心频率，利用交替方向乘法算子对振动加速度模态分量、Lagrange算子迭代求解。
[0057] 此时，对应的中心频率为ωk=ωm。
[0058] 利用交替方向乘法算子对振动加速度模态分量、对Lagrange算子迭代求解的公式如下：
[0059] 。
[0060] 。
[0061] 其中， 表示振动加速度模态分量， 、 、 表示Lagrange算子。
[0062] 步骤1.7. 重复步骤1.6中的迭代公式，直至满足迭代约束条件。
[0063] 若满足迭代约束条件，则完成振动加速度模态分量迭代计算，得到窄带振动加速度模态分量auk(t)；若不满足迭代约束条件，则由第n次迭代推进进行第n+1次迭代计算。
[0064] 迭代约束条件如下：
[0065] 。
[0066] 其中， 表示第n+1个振动加速度模态分量， 表示第n个振动加速度模态分量。
[0067] 步骤1.8. 根据原始振动加速度信号a(t)与已经获得的窄带振动加速度模态分量auk(t)，获取残余宽带振动加速度模态分量aure(t)；aure(t)= a(t) － 。
[0068] 其中，m为已获取窄带振动加速度模态分量的数据。
[0069] 步骤2. 将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量。
[0070] 步骤2.1. 经过步骤1分解得到的剪切模态分量suk(t)是由真实剪切信号分量与受振动加速度模态分量auk(t)影响的噪声分量组成，公式如下：
[0071] 。
[0072] 其中，suk(t)表示经过多尺度定频分解后获得的与先验中心频率ωk所对应的真实剪切模态分量； 表示与先验中心频率ωk所对应真实剪切模态分量；auk(t)表示经过多尺度定频分解后获得的与先验中心频率ωk所对应的振动加速度模态分量；Bk为多源加权函数，表征振动加速度对剪切信号的影响程度；*表示卷积计算。
[0073] 步骤2.2. 通过剪切信号与振动加速度信号的相干性，构建与先验中心频率对应振动加速度模态分量auk(t)与剪切模态分量suk(t)之间的传递函数，计算影响因子 的多源加权函数：
[0074] 。
[0075] 其中， 与 分别为剪切模态分量suk(t)与振动加速度模态auk(t)对应的自功率谱； 表示剪切模态分量suk(t)与振动加速度模态分量auk(t)的互功率谱，表示剪切模态分量suk(t)与振动加速度模态分量auk(t)的互功率谱共轭。
[0076] 自功率谱 与 的计算公式如下：
[0077] 。
[0078] 定义 为信号的频谱。
[0079] 其中， 为信号幅值，为信号相位， 为角频率。
[0080] 与 分别表示剪切模态分量suk(t)与振动加速度模态分量auk(t)的频谱， 与 分别为剪切模态分量suk(t)与振动加速度模态分量auk(t)的频谱共轭。
[0081] 互功率谱 的计算公式如下： 。
[0082] 步骤2.3. 将步骤2.2得到的多源加权函数代入步骤2.1中的公式，即获得与先验中心频率ωk所对应真实剪切模态分量 。
[0083] 步骤3. 将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
[0084] 基于去噪后的剪切模态分量 与残余宽带剪切模态分量sure(t)进行数据重构，获取纯净的剪切信号 ，重构公式如下： 。
[0085] 其中， 代表重构后的纯净的剪切信号， 表示m个去噪后纯净的剪切模态分量，sure(t)为残余宽带剪切模态分量。
[0086] 本发明述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法，基于多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方式，很好地消除了AUV多源振动噪声的影响，实现了海洋湍流数据准确有效观测，从而满足了对复杂海洋环境背景下高效海洋信息观测的科学需求。
[0087] 实施例2
[0088] 本实施例2述及了一种基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统，该系统与上述实施例1述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法基于相同发明构思。
[0089] 具体的，基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统，包括：
[0090] 多尺度定频分解模块，依据先验固有噪声频率序列，对测量得到的原始剪切信号与原始振动加速度信号进行多尺度定频分解，得到待去噪的窄带剪切模态分量、窄带振动加速度模态分量，以及无需去噪的残余宽带剪切模态分量与残余宽带振动加速度模态分量；
[0091] 交叉谱去噪模块，用于将与固有振动噪声特征频率一一对应的振动加速度模态分量与剪切模态分量进行单一频带内的交叉谱去噪，得到噪声剔除后的剪切模态分量；
[0092] 以及重构模块，用于将去噪后的剪切模态分量与残余宽带剪切模态分量数据进行重构。
[0093] 需要说明的是，基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪系统中，各个功能模块的功能和作用的实现过程具体详见上述实施例1中方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
[0094] 实施例3
[0095] 本实施例3述及了一种计算机设备，该计算机设备用于实现上述实施例1中述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法。
[0096] 具体的，该计算机设备包括存储器和一个或多个处理器。
[0097] 在存储器中存储有可执行代码，当处理器执行可执行代码时，用于实现上述基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的步骤。
[0098] 本实施例中计算机设备为任意具备数据数据处理能力的设备或装置，此处不再赘述。
[0099] 实施例4
[0100] 本实施例4述及了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于实现上述实施例1中述及的基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法。
[0101] 具体的，本实施例4中的计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，用于实现上述基于AUV多尺度定频分解的交叉谱湍流去噪方法的步骤。
[0102] 该计算机可读存储介质可以是任意具备数据处理能力的设备或装置的内部存储单元，例如硬盘或内存，也可以是任意具备数据处理能力的设备的外部存储设备，例如设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、SD卡、闪存卡（Flash Card）等。
[0103] 本发明方法克服了现有技术机动性不足与维度不足的局限性，同时能够实现对实际海洋环境内米级尺度相干结构时空分布特征的追踪与挖掘，为主含能涡旋时空演化机理追踪提供方法支撑，能够推动对湍流循环演化机理的进一步领悟。
[0104] 当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。
