基于DEMON譜信息提取算法的目標(biāo)識(shí)別方法研究

白敬賢，高天德，夏潤鵬

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基于DEMON譜信息提取算法的目標(biāo)識(shí)別方法研究

白敬賢，高天德，夏潤鵬

(西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院，陜西西安710072)

寬帶噪聲解調(diào)(Detection of Envelope Modulation on Noise，DEMON)譜中的軸頻葉頻，對(duì)應(yīng)螺旋槳轉(zhuǎn)速和葉片數(shù)等艦船自身相對(duì)特征，這些特征可以作為目標(biāo)識(shí)別的依據(jù)。綜合運(yùn)用改進(jìn)的最大公約數(shù)算法和余數(shù)門限算法提取DEMON譜中的軸頻和葉頻，解決了傳統(tǒng)最大公約數(shù)算法提取軸頻葉頻誤差較大的問題。仿真數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果均驗(yàn)證了DEMON譜信息提取算法的有效性。

DEMON譜分析；軸頻葉頻提??；目標(biāo)識(shí)別；余數(shù)門限算法

0 引言

被動(dòng)聲吶通過接收和處理水中目標(biāo)發(fā)出的輻射噪聲來獲取目標(biāo)參數(shù)。傳統(tǒng)被動(dòng)聲吶目標(biāo)識(shí)別是靠聲吶員監(jiān)聽目標(biāo)艦船的噪音(包括音色、節(jié)拍和起伏)來判定的。隨著聲吶技術(shù)的發(fā)展，對(duì)聲吶輸出信息進(jìn)行自動(dòng)判決的需求逐漸增加。學(xué)者們對(duì)此進(jìn)行了大量研究：加拿大的J. N. Maksym等人開發(fā)了艦船輻射噪聲的分析專家系統(tǒng)INTERSENSOR[1]；英國的Sheppard和Gent利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)出被動(dòng)聲吶分類專家系統(tǒng)[2]；李啟虎等人研制了“EXPLORE”目標(biāo)識(shí)別專家系統(tǒng)[3]。

被動(dòng)聲吶目標(biāo)識(shí)別的核心是分析艦船輻射噪聲的特征，并對(duì)其進(jìn)行特征提取。艦船輻射噪聲的聲源有三類：第一類是艦船內(nèi)部機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的機(jī)械噪聲，由低頻線譜和連續(xù)譜疊加而成；第二類是風(fēng)浪及附面層湍流形成空化產(chǎn)生的螺旋槳噪聲，由高頻連續(xù)譜和線譜疊加而成；第三類是水動(dòng)力變化引起的水動(dòng)力噪聲，其頻譜為連續(xù)譜[4]。其中，前兩類噪聲源為主要的艦船輻射噪聲源。從頻譜角度分析，艦船輻射噪聲的頻譜主要由線譜、連續(xù)譜以及低頻線譜對(duì)高頻段輻射噪聲調(diào)制后形成的調(diào)制譜三部分組成。對(duì)于線譜特征的提取，工程上大多采用低頻分析與記錄(Low Frequency Analysis Recording，LOFAR)譜圖從時(shí)-頻兩個(gè)方面來描述艦船噪聲，通過對(duì)噪聲信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換來對(duì)線譜進(jìn)行提??；對(duì)于連續(xù)譜特征的提取，工程上常采用最小二乘曲線擬合原理從功率譜曲線中擬合出連續(xù)譜曲線，進(jìn)而得到連續(xù)譜峰值及譜密度變化率等信息；對(duì)于調(diào)制譜特征的提取，工程上常采用DEMON譜分析[5]對(duì)高頻連續(xù)譜進(jìn)行頻譜搬移，提取軸頻及其諧波分量在內(nèi)的低頻線譜。其中軸頻在數(shù)值上等于螺旋槳轉(zhuǎn)速，葉頻在數(shù)值上等于軸頻與葉片數(shù)的乘積，即軸頻與葉頻分別對(duì)應(yīng)螺旋槳轉(zhuǎn)速和葉片數(shù)兩個(gè)艦船自身的相對(duì)特征，具有較高的穩(wěn)定性。因此DEMON譜分析被廣泛應(yīng)用于艦船輻射噪聲的特征提取，例如國外學(xué)者Lourens和Preez提出了DEMON譜分析艦船螺旋槳轉(zhuǎn)速的被動(dòng)最大似然估計(jì)等[6]。

本文首先介紹了艦船輻射噪聲的仿真，通過查閱相關(guān)資料，模擬產(chǎn)生四種目標(biāo)艦船的輻射噪聲；其次介紹了改進(jìn)的DEMON譜信息提取算法，針對(duì)傳統(tǒng)方法得到的DEMON譜信噪比低、軸頻葉頻提取誤差較大等問題，將波束形成引入DEMON分析，并綜合運(yùn)用改進(jìn)的最大公約數(shù)算法和余數(shù)門限算法，提取DEMON譜中的軸頻葉頻信息；最后用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文DEMON譜信息提取算法的有效性。

1 艦船輻射噪聲的模擬

艦船輻射噪聲的頻譜主要由線譜、連續(xù)譜和調(diào)制譜三部分組成，可分別根據(jù)三種譜特性對(duì)艦船輻射噪聲進(jìn)行模擬。艦船輻射噪聲的時(shí)域波形表達(dá)式為

1.1 線譜仿真

線譜主要由船體內(nèi)部機(jī)械周期性振動(dòng)產(chǎn)生，工程上常通過產(chǎn)生不同周期的正弦信號(hào)來仿真產(chǎn)生不同的線譜分量，即：

線譜大致可分為低頻線譜和高頻線譜。其中100 Hz以下的低頻線譜主要為螺旋槳旋轉(zhuǎn)形成的葉頻及其諧波分量；100 Hz以上可設(shè)定幾根隨機(jī)強(qiáng)度的高頻線譜來模擬不同的船型。線譜的強(qiáng)度一般比連續(xù)譜高出10～25 dB。

1.2 連續(xù)譜仿真

連續(xù)譜主要由水動(dòng)力噪聲、機(jī)械噪聲和螺旋槳噪聲疊加而成。艦船輻射噪聲連續(xù)譜是非平穩(wěn)隨機(jī)過程，工程上常把其拆解成平穩(wěn)譜與慢時(shí)變非平穩(wěn)譜，用局部平穩(wěn)過程來擬合[9]。本文采用寬帶平穩(wěn)隨機(jī)過程來模擬寬帶連續(xù)譜，方法是將寬帶高斯白噪聲通過一個(gè)自回歸(Auto Regressive，AR)模型濾波器，AR模型選用Ecs型功率譜模型，其中AR模型參數(shù)用Levinson-Durbin算法求解，自相關(guān)函數(shù)為

1.3 調(diào)制譜仿真

2 DEMON譜信息提取算法

2.1 改進(jìn)的DEMON分析

由圖1可知，對(duì)被動(dòng)聲吶接收到的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行帶通濾波，盡量選擇調(diào)制強(qiáng)的頻段進(jìn)行解調(diào)。本文仿真數(shù)據(jù)的采樣率為96 kHz，用5~9 kHz的帶通濾波器對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行濾波。再對(duì)濾波后的信號(hào)做正交解調(diào)即可檢出其包絡(luò)波形。由于艦船輻射噪聲與環(huán)境噪聲的頻段相同，無法通過頻域?yàn)V波提高信噪比。針對(duì)此問題，本文對(duì)解調(diào)信號(hào)做波束形成，進(jìn)行空間域?yàn)V波以提高空間指向性，獲得空間處理增益，進(jìn)而提高信噪比。本文波束成形是將圓陣上的48個(gè)陣元信號(hào)經(jīng)過處理使其對(duì)某些空間方向的聲波具有所需響應(yīng)，采用時(shí)延波束形成，在不同陣元之間插入時(shí)延使波束控制于不同方位，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行濾波處理，使指定方向的信號(hào)通過，濾除空間其他方位的信號(hào)干擾。DEMON譜提取的軸頻和葉頻都是低頻線譜，故對(duì)波束形成處理后的信號(hào)做低通濾波后進(jìn)行FFT變換，得到的低頻解調(diào)譜即為DEMON譜。DEMON分析流程圖如圖1所示。

圖1 DEMON分析流程圖

2.2 信息預(yù)處理

被動(dòng)聲吶接收到的時(shí)域信號(hào)經(jīng)過帶通濾波、正交解調(diào)、波束形成等處理后，得到的DEMON譜信息為46組攜帶線譜信息的信號(hào)。每組信號(hào)的線譜信息為線譜頻率及其對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度。如果把DEMON譜中每組信號(hào)的線譜全部用作信息提取，會(huì)使軸頻葉頻的誤判率大大增加。因?yàn)檩S頻葉頻的范圍一般為3~100 Hz，故每組信號(hào)選取3~100 Hz線譜進(jìn)行處理。同時(shí)為了降低誤判率，通過線譜的強(qiáng)度信息對(duì)其進(jìn)行篩選，每次只取強(qiáng)度最高的15個(gè)線譜進(jìn)行處理。DEMON譜信息預(yù)處理流程圖如圖2所示：

圖2 DEMON譜信息預(yù)處理流程圖

2.3 信息提取

首先對(duì)預(yù)處理后DEMON譜中的葉頻信息進(jìn)行提取。水流流過螺旋槳，可以在螺旋槳噪聲中產(chǎn)生單頻分量，并且疊加在空化噪聲的連續(xù)譜上。一般單頻分量分布在低頻端。因?yàn)槁菪龢~片切割所有進(jìn)入螺旋槳和在螺旋槳附近處的不規(guī)則流動(dòng)，所以螺旋槳噪聲含有離散的、分布在葉頻倍數(shù)上的“葉片速率”線譜系列，其頻率為

其次對(duì)DEMON譜中的軸頻信息進(jìn)行提取，綜合運(yùn)用最大公約數(shù)法和余數(shù)門限法兩種算法提取軸頻。

改進(jìn)的最大公約數(shù)算法提取軸頻[12]的具體步驟如下：

(4) 依據(jù)此方法，分別計(jì)算46組信號(hào)的軸頻，記入軸頻數(shù)組。取軸頻數(shù)組中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)記為最大公約數(shù)算法判決的軸頻，并記下軸頻數(shù)組中與其不相等的軸頻個(gè)數(shù)，記為最大公約數(shù)算法的誤差。

余數(shù)門限算法提取軸頻具體步驟如下：

(2) 將15個(gè)線譜頻率互相相除，記下所得的余數(shù)：

(4) 依據(jù)此方法分別計(jì)算46組信號(hào)中的軸頻，記入軸頻數(shù)組。取軸頻數(shù)組中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)記為余數(shù)門限算法判決的軸頻，并記下軸頻數(shù)組中與其不相等的軸頻個(gè)數(shù)，記為余數(shù)門限算法的誤差。

比較最大公約數(shù)算法與余數(shù)門限算法的誤差，取誤差更小的方法的判決結(jié)果記為最終判決的軸頻。有時(shí)由于噪聲或直流分量等干擾，會(huì)使葉頻的判定產(chǎn)生誤差，從而影響螺旋槳葉片數(shù)的判定。而前文中軸頻的判定綜合運(yùn)用了兩種方法，具有較高的可信度，所以根據(jù)軸頻判定結(jié)果對(duì)葉頻的判定加以校正。葉頻數(shù)值上等于軸頻與葉片數(shù)的乘積，螺旋槳一般有3～7片槳葉，所以葉頻理論上不會(huì)小于軸頻的3倍或大于軸頻的7倍。軸頻對(duì)葉頻校正的流程圖如圖3所示(其中表示軸頻，表示葉頻)。

對(duì)46組信號(hào)的葉頻進(jìn)行校正后記入葉頻數(shù)組中。取葉頻數(shù)組中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)記為最終判決的葉頻。DEMON譜信息提取算法流程圖如圖4所示。

圖3 軸頻對(duì)葉頻校正的流程圖

圖4 DEMON譜信息提取算法流程圖

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

仿真艦船目標(biāo)的螺旋槳轉(zhuǎn)速為720 r/min，故軸頻為12 Hz；螺旋槳葉片數(shù)為7，故葉頻為84 Hz。產(chǎn)生的六根高頻線譜頻率分別為370、460、550、620、790 Hz和900 Hz。仿真數(shù)據(jù)的采樣頻率為96 kHz，對(duì)數(shù)據(jù)先進(jìn)行降采樣，再做2048點(diǎn)的FFT，取單邊功率譜1～1024Hz的信號(hào)，得到的艦船輻射噪聲功率譜如圖5所示。

圖5 仿真產(chǎn)生的艦船輻射噪聲功率譜

從圖5可以清晰地看出，強(qiáng)度較大的六根高頻線譜與一根低頻線譜(即葉頻84 Hz)，與仿真結(jié)果相同，連續(xù)譜形狀也與仿真相同，若要進(jìn)一步提取調(diào)制譜信息，需對(duì)信號(hào)做DEMON譜分析。DEMON譜分析時(shí)每組譜分析的樣本為136點(diǎn)，頻率分辨率為0.732 4 Hz，顯示的頻率范圍為2.93～99.6 Hz。所得的DEMON譜如圖6所示。

圖6 仿真數(shù)據(jù)的DEMON譜

依次仿真產(chǎn)生四種艦船目標(biāo)的輻射噪聲數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行DEMON分析，再對(duì)DEMON譜信息進(jìn)行提取，其中螺旋槳葉片數(shù)根據(jù)最終判定的軸頻葉頻算得，最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表2為傳統(tǒng)最大公約數(shù)算法、改進(jìn)的最大公約數(shù)算法與余數(shù)門限算法三種算法的軸頻提取結(jié)果對(duì)比，從中可以明顯看出，改進(jìn)后最大公約數(shù)算法的誤判率大大降低。

表1 仿真數(shù)據(jù)的DEMON譜分析結(jié)果

從表2中數(shù)據(jù)可以看出，改進(jìn)后的最大公約數(shù)判決算法和余數(shù)門限算法的誤判率相比于傳統(tǒng)最大公約數(shù)判決算法的誤判率有了較明顯的降低。

3.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行DEMON譜分析，每組譜分析樣本同樣為136點(diǎn)，頻率分辨率為0.732 4 Hz，顯示的頻率范圍為2.93～99.6 Hz。所得的DEMON譜如圖7所示。

表2 三種算法的軸頻提取結(jié)果對(duì)比

圖7 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的DEMON譜

對(duì)DEMON譜信息進(jìn)行提取，得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際艦船數(shù)據(jù)一致，進(jìn)一步證明了本文DEMON譜信息提取算法的有效性。

表3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的DEMON譜分析結(jié)果

4 結(jié)論

艦船輻射噪聲特性往往與航速密切相關(guān)，但對(duì)于被動(dòng)聲吶來說，目標(biāo)航速是未知的，所以軸頻與葉頻作為艦船自身相對(duì)特征對(duì)于被動(dòng)聲吶目標(biāo)識(shí)別具有重要意義。本文通過改進(jìn)的DEMON譜信息提取算法提取DEMON譜信息中的軸頻和葉頻：首先對(duì)解調(diào)后的數(shù)據(jù)做波束形成以提高信噪比；其次對(duì)DEMON譜信息數(shù)據(jù)做預(yù)處理以減小誤判率；最后，綜合運(yùn)用最大公約數(shù)算法和余數(shù)門限算法提取軸頻，并用軸頻判決結(jié)果對(duì)葉頻判決結(jié)果加以校正。仿真數(shù)據(jù)及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均驗(yàn)證了本文DEMON譜信息提取算法的可行性。

[1] Maksym J N, Bonner A J, Dent C A, et al. Machine analysis of acoustical signals[J]. Pattern Recognition, 1983, 16(6): 615-625.

[2] Sheppard C P, Gent C R. A neural network based sonar Classification system[C]//Undersea Defence Technology: conference and EX-hibition, 1992: 628-633.

[3] LI Qihu, WANG Jinlin, WEI Wei. An application of expert system in recognition of radiated noise of underwater target[C]// Beijing: Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, 1989: 404-408.

[4] 陳航. 工程水聲學(xué)基礎(chǔ)[M]. 西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社， 2013, 8: 194-195. CHEN Hang. Underwater Acoustics basis[M]. Xi’an: Northwestern Polytechnical University Press, 2013, 8: 194-195.

[5] 張群飛. 基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息的被動(dòng)自導(dǎo)特征提取新方法[J]. 魚雷技術(shù), 2008, 16(3): 33-36. ZHANG Qunfei. A New method of passive homing fearture extraction based on target moving information[J]. Torpedo Technology, 2008, 16(3). 33-36.

[6] Lourens J G, du Preez J A. Passive sonar ML estimator for ship proceller speed[J]. IEEE J. of Oceanic Eng, 1998, 23(4): 448-453.

[7] 杜選民，姜亞浩. 艦船輻射噪聲模擬技術(shù)研究[J]. 聲學(xué)技術(shù), 1999, 18(1): 10-14. DU Xuanmin, JIANG Yahao. Research on simulation of radiating noise from vessels[J]. Technical Acoustics, 1999, 18(1): 10-14.

[8] 何正耀, 張翼鵬. 艦船輻射噪聲建模及仿真研究[J]. 電聲技術(shù), 2005, 24(12): 52-55. HE Zhengyao, ZHANG Yipeng. Modeling and simulation research of ship-radiated noise[J]. Audio Engineering, 2005, 24(12): 52-55.

[9] 熊紫英, 朱錫清. 基于LOFAR譜和DEMON譜特征的艦船輻射噪聲研究[J]. 船舶力學(xué), 2007, 11(2): 300-306. XIONG Ziying, ZHU Xiqing. Ship radiated-noise research based on the LOFAR spectrum and DEMON spectrum charac teristics[J]. Journal of Ship Mechanics, 2007, 11(2): 300-306.

[10] 薄連坤, 熊瑾煜. 基于AR模型的艦艇輻射噪聲仿真研究[J]. 電信技術(shù)研究, 2014, 4(4): 21-25. BAO Liankun, XIONG Jinyu. Ship radiated-noise simulated research based on the AR model[J]. Research on the telecommunication Technology, 2014, 4(4): 21-25

[11] 尤立克, 洪申, 譯. 工程水聲原理[M]. 哈爾濱: 哈爾濱船舶工程學(xué)院出版社, 1990: 277. R J Urick, translated by Hong Shen. Principles of under-water sound[M]. Harbin: Harbin Ship Engineering Institute Press, 1990: 277.

[12] 殷敬偉, 惠俊英, 姚直象, 等. 基于DEMON線譜的軸頻提取方法研究[J]. 應(yīng)用聲學(xué), 2005, 24(6): 369-374. YIN Jingwei, HUI Junying, YAO Zhixiang, et al. Extraction of shaft frequency based on the DEMON line spectrum[J]. Applied Acoustics, 2005, 24(6): 369-374.

Target recognition based on the information extraction algorithm of DEMON spectrum

BAI Jing-xian, GAO Tian-de, XIA Run-peng

(Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, Shaanxi, China)

The shaft-frequency and blade-frequency of the Detection of Envelope Modulation on Noise (DEMON) spectrum correspond to the rotation speed of propeller, the number of blade and so on, which could be used as the gist of target recognition. This paper proposes the modified greatest common divisor algorithm and the remainder threshold algorithm to extract shaft-frequency and blade-frequency from the DEMON spectrum, which solves the problem of big deviation cased by traditional algorithm. The results of simulation and experimentshow that the proposed DEMON spectrum information extraction algorithm is effective.

DEMON spectrum analysis; extraction of shaft-frequency and blade-frequency; target recognition; the remainder threshold algorithm

TN911.7

A

1000-3630(2017)-01-0088-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.01.016

2016-06-02;

2016-08-30

白敬賢(1994－), 男, 黑龍江鶴崗人, 碩士研究生, 研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理。

高天德, E-mail: gaotiande@nwpu.edu.cn