船舶噪聲DEMON譜質量評估方法

邱家興，程玉勝，張驚丞

(1.海軍潛艇學院，山東 青島266042;2.中國人民解放軍92292 部隊，山東 青島266071)

0 引 言

DEMON 譜分析主要是從中提取對應于螺旋槳轉速和槳葉數的調制線譜以及譜結構等特征，通過專家知識和模板匹配等方法進行分類識別。DEMON譜分析憑借提取的特征穩定、物理意義明確等優勢，一直是船舶噪聲識別中最重要的譜分析方法。但是DEMON 譜質量優劣、有無有用信息、能否用于訓練識別或者其他用途等，一直沒有一個系統有效的計算方法，這給DEMON 譜的實際應用造成了諸多不便。

為此，本文通過對影響DEMON 譜質量的因素進行分析，提出一套DEMON 質量評估辦法和應用方法。

1 DEMON 譜質量影響因素分析

DEMON 譜分析在船舶噪聲識別中之所以能夠得到較好的應用，主要是因為提取的特征物理意義明確、穩定、可分性較好。目前，從國內外的識別文獻資料看，常見的DEMON 譜特征提取方法主要是提取軸頻及其諧波線譜、葉頻及其諧波線譜諧波簇結構等。從這幾種特征看，線譜能否有效提取、諧波結構是否清晰決定了DEMON 譜特征提取的效果。由此本文提出一種DEMON 譜質量判決方法。該方法由3 部分組成:軸頻諧波線譜信噪比、第一組諧波簇中軸頻及其諧波清晰度和葉頻清晰度及強干擾線譜強度。

軸頻諧波線譜信噪比的數值高低不僅可以作為DEMON 譜質量評估、識別結果置信度、信號質量評估的重要依據，而且還可以作為一項有用的識別特征。根據第一組諧波簇中軸頻及其諧波清晰度和葉頻清晰度，可以判斷軸頻、葉頻、軸頻諧波的缺失狀況。通過干擾線譜強度的計算，可以作為多目標情況判別、存在干擾線譜、識別結果置信度判別等的重要依據。

2 DEMON 譜質量評估

基于以上思路，本文提出的DEMON 譜質量評估流程如圖1所示。

圖1 DEMON 譜質量評估的總體框架Fig.1 The general framework of DEMON quality assessment

2.1 多時刻譜值累積

受海洋環境的影響，艦船輻射噪聲DEMON 譜在不同時刻表現為線譜幅度不斷起伏、時強時弱，線譜的起伏增加了偶然因素出現的幾率，也增加了線譜提取的難度。通過多個時刻譜值積累可以減少偶然因素的影響，抑制隨機干擾小線譜，提高DEMON 譜信噪比，增強線譜提取能力。將一段時間內噪聲信號分成K 幀，分別計算DEMON 譜，然后將K 幅DEMON 譜累積得到積累DEMON 譜。信號總時間不易太長，因為螺旋槳轉速經常存在漂移，會影響到線譜頻率的穩定。

2.2 Gauss 平滑

解調后得到的目標噪聲DEMON 譜中包括線譜和連續譜，線譜疊加在連續譜之上。為了分解出線譜信息，需要通過譜平滑減去連續譜，得到拉直后的線譜圖，只保留線譜。連續譜平滑的方法有很多種，本文采用自適應Gauss 平滑算法，Gauss 平滑窗的寬度大小，決定了對線譜峰值的削弱程度。窗越窄，則線譜附近的趨勢曲線越高，減掉趨勢之后對線譜削弱程度越大;反之窗越寬，則線譜附近的趨勢曲線越低，對線譜峰值的影響較小。

圖2 采用不同寬度平滑窗的平滑效果對比Fig.2 The smooth effects based on different width smooth windows

2.3 譜峰提取

DEMON 譜分析中有用的線譜是螺旋槳軸頻及諧波對應的譜峰，因此提取DEMON 線譜的過程其實是提取一組成倍數的諧波線譜，這是與傳統線譜提取最大的區別。由于該過程仍然屬于線譜提取的一種，因此譜峰確定、次峰剔除、卡峰高門限仍然是需要進行的過程。具體過程參考文獻［2］。

2.4 軸頻提取

本文采用軸頻諧波信噪比作為軸頻提取的判別標準。在一幅艦船輻射噪聲DEMON 譜圖中，首先通過挑峰算法提取各譜峰的頻率和幅值

X1={(f1，y1)，(f2，y2)，……，(fn，yn)}。

然后利用最大公約法確定m 種可能的軸頻，并將X1按諧波關系分為m 組譜峰諧波簇，

［(f11，y11)，(f12，y12)，……，(f1n，y1n)］，…，［(fm1，ym1)，(fm2，ym2)，……，(fmn，ymn)］。

分別計算各組諧波簇的譜峰幅值之和:

Sm=ym1+ym2…+ymn，

和各組諧波簇的信噪比

各組諧波簇信噪比SN中最大的值對應的軸頻為該目標DEMON 譜的軸頻。采用該標準，既可以提高對弱軸頻線譜的檢測能力，也可以排除強干擾線譜的影響。

2.4 軸頻諧波信噪比特征提取

軸頻諧波線譜反映船舶噪聲DEMON 譜的主要線譜結構，是DEMON 譜質量評估的最重要特征。計算可分為以下3 個步驟:

1)計算軸頻諧波線譜位置。在軸頻前N 階各倍頻諧波線譜±0.1 Hz 頻率范圍內，尋找最大譜峰。若譜峰大于峰高門限α，則判斷該諧波線譜有效，列為諧波信噪比計算中的信號部分。

2)確定線譜寬度。針對步驟1)計算出的有效的諧波線譜，先剔除次峰，然后選擇合適的閾值β，計算線譜有效寬度的截止點，分離出信號成分。

3)將0 均值化后的DEMON 譜分離出信號部分和噪聲部分，分別計算信號功率和噪聲功率，最后計算信噪比SN，作為前N 階軸頻諧波信噪比特征。

2.5 軸頻、葉頻及其他諧波的清晰度特征提取

線譜清晰度特征是衡量線譜是否有效的重要依據，可用于判斷DEMON 譜中是否存在軸頻、葉頻和其他諧波。線譜清晰度是表征線譜相對于周圍干擾線譜的突出程度，距離越近的干擾峰對線譜清晰度影響越大，距離越遠的干擾峰影響越小。軸頻諧波之外的譜峰都為干擾峰。本文提出的線譜清晰度σs是線譜相對于兩側1/2 軸頻范圍內干擾峰的清晰度，計算公式如下:

式中:fs為線譜的頻率;Ps為線譜的幅值;f0為軸頻;l 為(fs－0.5×f0，fs+0.5×f0)頻率范圍內干擾峰的個數;PN為干擾峰的幅值;fN為干擾峰的頻率。

2.6 強干擾線譜強度特征提取

強干擾線譜存在有無也是DEMON 譜質量好壞、能否用于識別的重要依據。將軸頻諧波以外的、峰值大于一定閾值γ 的線譜視為強干擾線譜，其強度特征是相對于軸頻諧波的強度而言的。計算公式如下:

式中:fs(i)為第i 個諧波的頻率;Ps(i)為第i 個諧波的幅值;M 為軸頻諧波個數;PN為干擾峰的幅值;fN為干擾峰的頻率。

3 試驗數據分析

為了驗證該算法的實際使用效果，利用海上試驗實測船舶噪聲數據進行分析。

3.1 信噪比評估

按照2.4 節方法，對某兩型船只噪聲分別進行DEMON 分析、譜峰提取及軸頻提取，其中A 型船的螺旋槳軸頻為2.95 Hz，B 型船的軸頻為5.13 Hz，分別計算其前5 階軸頻諧波的信噪比，如圖3所示，A 型船為10.75 dB，B 型船為7.81 dB，計算結果與譜圖吻合較好。

圖3 軸頻諧波信噪比計算示例Fig.3 Shaft frequency harmonic SNR calculate et.

3.2 線譜清晰度計算

按照2.5 節方法，對3 個實測船舶噪聲計算軸頻各諧波的清晰度，該3 艘船舶的螺旋槳槳葉數均為5 葉，螺旋槳轉速分別為98 r/min、98 r/min和280 r/min，DEMON 譜如圖4所示，其中圓圈標示出了軸頻、軸頻的2，3，4 階諧波和葉頻的位置。對該5 根線譜的清晰度計算，得到結果如表1所示。

圖4 三艘5 葉槳船舶的DEMON 譜Fig.4 DEMON of three ships noise with 5 leafs

表1 三艘船DEMON 譜軸頻前5 階諧波清晰度Tab.1 The first 5 shaft frequency harmonic definition of three ships′ DEMON

如果設置一個清晰度門限δ=4，從表1 即可自動判斷:A 船僅葉頻清晰度很高，軸頻及其他諧波都缺失;B 船軸頻清晰度很高，軸頻2、3 倍頻存在但很弱，葉頻缺失;C 船軸頻和葉頻存在，軸頻其他諧波缺失。計算結果與圖4 中3 艘船舶噪聲DEMON 譜圖結構吻合，較好地描述了軸頻各諧波的清晰度。

4 結 語

本文針對在船舶噪聲DEMON 譜實際應用中，缺乏有效的評估手段，提出了一種DEMON 譜質量綜合評估特征提取方法，應用途徑廣泛。該方法與傳統類似方法最大區別是:

1)不是計算DEMON 譜所有線譜的信噪比，而只計算軸頻諧波的信噪比。這樣不僅可以避免干擾線譜對軸頻提取的影響，而且更真實地表征了DEMON 譜結構的清晰程度。

2)DEMON 譜軸頻諧波清晰度的計算，不是線譜相對于所有干擾背景的清晰程度，而是相對于左右1/2 軸頻范圍干擾背景的突出程度，表征了線譜的局部突出清晰程度。只要局部突出程度較高，就可以用于DEMON 譜軸頻的提取，作為一根重要的諧波線譜計算。

［1］王菲，曾慶軍，黃國建，等.基于調制線譜特征提取的被動聲吶目標識別技術研究［J］.艦船科學技術，2002，24(2):36-41.

WANG Fei，ZENG Qing-jun，HUANG Guo-jian，et al.Research on technique of passive sonar target recognition based modulation line spectrum feature extraction［J］.Ship Sience And Technology，2002，24(2):36-41.

［2］高鑫，程玉勝.艦船螺旋槳軸頻估計中線譜要素提取算法［J］.應用聲學，2010，29(6):443-448.

GAO Xin，CHENG Yu-sheng.A line spectrum element extraction algorithm in ship-propeller-shaft frequency estimations［J］.Applied Acoustics，2010，29(6):443-448.

［3］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］.應用聲學，2005，24(6):369-374.

YIN Jing-wei，HUI Jun-ying，YAO Zhi-xiang，et al.Extraction of shaft frequency based on the DEMON line spectrum［J］.Applied Acoustics，2005，24(6):369-374.

［4］程廣濤，戴衛國，柯斌，等.基于長序列FFT和LMS 原理的調制線譜分析［J］.聲學技術，2005，24(2):101-104.

CHENG Guang-tao，DAI Wei-guo，KE Bin，et al.Modulation spectral analysis based on long sequence FFT and LMS theory［J］.Technical Acoustics，2005，24(2):101-104.

［5］LERMARTSSON IL K.Passive sonar signature estmation using bispecual techniques［J］.IEEE.2000.

［6］CADZOW J A.Spectral estimation:an overdetermined rational model equation approach［J］.Proc IEEE，70:907-938.