为实现弱目标线谱检测,在自适应线谱增强(Adaptive Line Enhancement,ALE)算法的基础上,结合频域批处理技术,提出了一种能降低计算量的高效线谱检测算法——归一化频域批处理最小均方(Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square,NFBLMS)算法;所提NFBLMS算法在权值迭代过程中,步长参数不受输入信号功率的影响。理论分析和数值仿真结果表明:相比于已有的线谱检测算法,NFBLMS算法能较好地解决ALE算法实时处理运算量问题,并可获得较高的系统增益,且其步长参数具有较强的鲁棒性,能同时兼顾算法的收敛速度和稳态误差。因此NFBLMS算法更适合实际工程应用。
随着自适应信号处理在理论上的不断发展和实践应用,国内外研究学者从各方面着手,对自适应算法进行系统性研究。在自适应算法中,应用最为广泛的是Widrow等人提出的最小均方(LMS,Least Mean Square)算法,该算法具有成熟的理论基础、结构简单、稳定性好,易于工程实现,在水声信号处理中起着举足轻重的作用。
