一种水下目标辐射噪声特征提取方法探讨

一种水下目标辐射噪声特征提取方法探讨

曹振宇

中国船舶集团公司第七一○研究所，湖北 宜昌 443003

摘  要：本文在分析目标辐射噪声特点的基础上，利用一种改进的高频噪声解调分析（DEMON）方法进行目标线谱提取，在提取线谱的过程中，首先利用小波变换进行DEMON谱融合得到明显的DEMON线谱，然后通过频域周期图法对DEMON谱进行净化，以便可靠地提取线谱。仿真及试验结果验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：特征提取；线谱；目标识别；小波变换

1 引 言[1]

被动声呐是依靠舰船、潜艇、鱼雷等辐射的噪声信号来识别目标的，利用目标辐射线谱对目标进行分类识别是水声信号处理领域一个重要的研究内容。水下目标的辐射噪声中携带了目标的许多重要信息，舰船、潜艇和鱼雷是良好的水下声源，均辐射连续谱及其一系列线谱[1-3]。这些线谱的调制频率及调制深度与螺旋桨转动的轴频 、叶片频率及航速有关，如何对这些调制线谱进行准确提取，对于有效推算水中目标的速度和判别目标类型具有重要意义。

大量的数据分析表明，通过高频宽带噪声解调分析（DEMON）能够获得线谱信息，近年来利用DEMON谱识别水声目标受到了人们的普遍关注[4]，但该方法在实际应用中仍存在许多不足，如解调质量差以及自动化特征提取困难等，影响了DEMON谱方法的实际使用。为了提高解调效果与质量，本文提出了一种基于小波变换及ZFFT频率细化技术相结合的噪声特征提取方法。该方法首先利用小波包进行分频，对不同频段解调出的DEMON谱进行融合，得到明显的DEMON线谱。然后，经过线谱净化使DEMON线谱更加清晰，在此基础上提取目标的调制特征。仿真及试验结果表明，本文提出的算法对于噪声线谱提取具有可行性和有效性，对水下目标识别具有重要的应用价值。

2 目标线谱提取过程

2.1 ZFFT算法原理

水声测量中，通常用FFT方法进行参数估计，然而对于一些对频率测量要求比较高的场合，存在FFT分析的分辨率不够，从而导致信号的重要频域信息被遗漏的现象[5]，所以本文提出了利用ZFFT进行高分辨率谱分析的解决方案。该方法不仅能够减少运算量，而且可以得到局部谱的细化谱，对准确提取目标噪声中的线谱信息非常有效。采用复调制的ZFFT基本原理如图1所示，其具体实现过程如下所述：

图1 复调制ZFFT谱分析原理图

(1)确定算法细化频带的中心频率和细化倍数。

(2)通过复低通滤波器滤出所需分析频段信号。

(3)经过低通滤波之后的信号频带变窄，从而可用较低的采样频率进行重采样，在相同采样点数时，样本总长度加大，频谱的分辨率也得到了提高。

(4)复调制移频，将细化的频率起点进行左右移动，使得被观察频段的起点落在频域坐标的零频位置。

(5)作N点的FFT运算和谱分析，不需要进行频率调整就可以得到具有N/2条独立谱线的细化频谱。

2.2改进DEMON分析方法

传统的DEMON分析方法是将宽带目标噪声先经带通滤波器滤波后选择调制强的频段，然后对这些频带经平方检波后对包络进行FFT分析，测量并显示目标轴频及各次谐波分量。但因为同样的调制信号对不同频带噪声的信号调制度是不同的，所以怎样找到调制强的频段成为关键问题。同时在实际的数据处理中，不可能对信号全频带处理，通常要先将信号通过窄带滤波器然后取包络。如果该频带没有受调制或调制信号很弱，就需要更换窄带滤波器，重复上述步骤，大大增加了解调的复杂性。这就要求寻找一种自动选择哪个频段的DEMON线谱最强的线谱分析方法。

在处理大量实验数据过程中[8,9]，我们总结出了基于小波变换和ZFFT细化算法的谱分析方法，可以得到改进的DEMON谱，具体步骤如下：

(1)对目标辐射噪声信号进行3层小波频带分解，将其分成6个具有一定带宽的子带；

(2)对6个子带的小波包系数进行平方检波得到其包络信号，对包络信号进行ZFFT运算即可得到其DEMON谱，再对其做；

(3)将归一化处理的包络信号通过低通滤波器，可以得到DEMON谱的变化趋势即其连续谱。经过分析发现，一般水下目标线谱强度高于附近信号连续谱强度10～5dB[6,7]，若以Δ1倍的连续谱作为检测门限，则过门限剩下的谱线一定是线谱。

(4)选取不同频段的噪声信号经步骤(1)、(2)、(3)归一化处理得到各自的DEMON谱，将各DEMON谱乘以其对应的权重系数再迭加，即得到改进的DEMON谱。

利用小波包将信号在频域进行划分，使每一段信号满足窄带条件，同时又不太窄，取每一频带信号的包络谱，将不同频带包络谱融合累加，得到信号在全频带的包络谱。这样可以弥补传统DEMON谱分析丢失线谱的缺点，使最后加权求和得到的DEMON谱具有更多的线谱，充分利用了

信号各个不同频段的有用信息。

2.3线谱净化

利用小波包进行分频段选取待解调数据，对不同频段解调出的DEMON谱进行融合，得到比常规解调方法效果更好的DEMON线谱。但是由于海洋环境的复杂性以及多途效应，使得

DEMON谱并不能很清晰地显现出代表目标的轴频以及它的谐波簇。所以必须对所得到的DEMON谱图进行净化，使其线谱更加明显，以利于后续的轴频提取。

目标辐射噪声不同频段的调制深度是不同的，调制深度越大，取出的DEMON谱信噪比就越高。为了综合利用各频带的信息，我们将信号在频域进行划分，使每一段信号满足窄带条件，同时又不能过窄，因为频域越窄，调制信号能量越小；取每一频带信号的包络功率谱；将不同频带包络功率谱累加，得到信号在全频带的包络谱。具体框图如下：

图2 频域周期图方法结构图

这样做有两点好处：一是可以方便地观察到各频段的综合信息，避免了更换窄带滤波器的麻烦；二是提高了信噪比，类似于频谱分析时在时间上分段的周期图法，这里是在频域分段。由于DEMON谱中信号（线谱）是稳定的，而噪声是随机的，因此可以起到噪声平滑效果，提高信噪比。

3 仿真及试验数据分析

3.1仿真分析

下面对潜艇仿真模型用改进的DEMON分析方法进行解调。首先用改进的方法对噪声信号进行小波分解，然后分别对6个子带进行谱分析，各个频段DEMON谱明显不同，最后融合各段信息，得到比较明显的DEMON线谱。仿真目标信号l2Hz，基频及其倍频在图3中很清楚地被检测到。

图3 DEMON谱提取

图4（a）是融合6段DEMON谱后得到的改进DEMON谱；图4（b）是改进的DEMON谱进行连续谱和线谱分离的结果；图4（c）是净化后剩下的DEMON线谱。很明显改进DEMON谱除去了由于谱估计随机起伏而造成的毛刺，线谱特征更明显，解调效果更好。

图4 线谱提取

3.2试验数据分析

本节对湖试测得的交通艇辐射噪声情况进行处理，图5是DEMON谱处理结果。从该图直接估计谐波基频为7.6Hz，其中标有T1、T2的两根线谱为干扰，采用后面的DEMON谱净化方法予以剔除。

图5 目标DEMON谱

图6 目标净化谱

从图6看出，经过线谱净化后，谐波干扰被消除，同时突出了功率最大的线谱，线谱特征更明显，可以清楚地看到剩余线谱有明显的谐波倍频关系，有利于轴频的提取。

4  结束语

水下目标辐射噪声信号自动识别的研究是现代军事防御的关键技术之一。在水下目标识别中，由于目标的辐射噪声包含了丰富的目标相关信息，所以基于辐射噪声的水下目标识别已成为一个重要的研究方向。本文利用改进的高频噪声解调分析方法进行线谱的提取，并经过净化从而可靠地提取出了目标线谱。仿真及试验结果表明，本文提出的算法对于线谱的提取具有可行性和有效性，对水下目标识别具有重要的应用价值。

参考文献

[1]吴国清,陈耀明,袁毅. 舰船噪声识别-总体框架、线谱分析和提取[J]. 声学学报,1998,23(5):34-37

[2]杨向锋,张效民,孙继红.舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究[J].鱼雷技术,2006,14(1):34-38

[3]朱锡清,吴武生.水下高速航行体对转螺旋桨线谱噪声预报研究[J].声学学报,1998,23(2):123-133

[4]程玉胜,王易川,史广智.基于现代信号处理技术的舰船噪声信号DEMON分析[J].声学技术,2006,25(2)：71-74

[5]唐震,程玉胜.基于短时FFT方法提取螺旋桨转速的研究[J].青岛大学学报.2002,25(2) :56-58

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