基于DEMON譜信息提取算法的目標識別方法研究

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識別方法研究

白敬賢，高天德，夏潤鵬

(西北工業大學航海學院，陜西西安710072)

寬帶噪聲解調(Detection of Envelope Modulation on Noise，DEMON)譜中的軸頻葉頻，對應螺旋槳轉速和葉片數等艦船自身相對特征，這些特征可以作為目標識別的依據。綜合運用改進的最大公約數算法和余數門限算法提取DEMON譜中的軸頻和葉頻，解決了傳統最大公約數算法提取軸頻葉頻誤差較大的問題。仿真數據與實測數據的實驗結果均驗證了DEMON譜信息提取算法的有效性。

DEMON譜分析；軸頻葉頻提取；目標識別；余數門限算法

0 引言

被動聲吶通過接收和處理水中目標發出的輻射噪聲來獲取目標參數。傳統被動聲吶目標識別是靠聲吶員監聽目標艦船的噪音(包括音色、節拍和起伏)來判定的。隨著聲吶技術的發展，對聲吶輸出信息進行自動判決的需求逐漸增加。學者們對此進行了大量研究：加拿大的J. N. Maksym等人開發了艦船輻射噪聲的分析專家系統INTERSENSOR[1]；英國的Sheppard和Gent利用神經網絡技術開發出被動聲吶分類專家系統[2]；李啟虎等人研制了“EXPLORE”目標識別專家系統[3]。

被動聲吶目標識別的核心是分析艦船輻射噪聲的特征，并對其進行特征提取。艦船輻射噪聲的聲源有三類：第一類是艦船內部機械振動產生的機械噪聲，由低頻線譜和連續譜疊加而成；第二類是風浪及附面層湍流形成空化產生的螺旋槳噪聲，由高頻連續譜和線譜疊加而成；第三類是水動力變化引起的水動力噪聲，其頻譜為連續譜[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、連續譜以及低頻線譜對高頻段輻射噪聲調制后形成的調制譜三部分組成。對于線譜特征的提取，工程上大多采用低頻分析與記錄(Low Frequency Analysis Recording，LOFAR)譜圖從時-頻兩個方面來描述艦船噪聲，通過對噪聲信號做短時傅里葉變換來對線譜進行提取；對于連續譜特征的提取，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譜曲線，進而得到連續譜峰值及譜密度變化率等信息；對于調制譜特征的提取，工程上常采用DEMON譜分析[5]對高頻連續譜進行頻譜搬移，提取軸頻及其諧波分量在內的低頻線譜。其中軸頻在數值上等于螺旋槳轉速，葉頻在數值上等于軸頻與葉片數的乘積，即軸頻與葉頻分別對應螺旋槳轉速和葉片數兩個艦船自身的相對特征，具有較高的穩定性。因此DEMON譜分析被廣泛應用于艦船輻射噪聲的特征提取，例如國外學者Lourens和Preez提出了DEMON譜分析艦船螺旋槳轉速的被動最大似然估計等[6]。

本文首先介紹了艦船輻射噪聲的仿真，通過查閱相關資料，模擬產生四種目標艦船的輻射噪聲；其次介紹了改進的DEMON譜信息提取算法，針對傳統方法得到的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，并綜合運用改進的最大公約數算法和余數門限算法，提取DEMON譜中的軸頻葉頻信息；最后用仿真數據和實測數據驗證本文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、連續譜和調制譜三部分組成，可分別根據三種譜特性對艦船輻射噪聲進行模擬。艦船輻射噪聲的時域波形表達式為

1.1 線譜仿真

線譜主要由船體內部機械周期性振動產生，工程上常通過產生不同周期的正弦信號來仿真產生不同的線譜分量，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形成的葉頻及其諧波分量；100 Hz以上可設定幾根隨機強度的高頻線譜來模擬不同的船型。線譜的強度一般比連續譜高出10～25 dB。

1.2 連續譜仿真

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

1.3 調制譜仿真

2 DEMON譜信息提取算法

2.1 改進的DEMON分析

由圖1可知，對被動聲吶接收到的時域信號進行帶通濾波，盡量選擇調制強的頻段進行解調。本文仿真數據的采樣率為96 kHz，用5~9 kHz的帶通濾波器對時域信號進行濾波。再對濾波后的信號做正交解調即可檢出其包絡波形。由于艦船輻射噪聲與環境噪聲的頻段相同，無法通過頻域濾波提高信噪比。針對此問題，本文對解調信號做波束形成，進行空間域濾波以提高空間指向性，獲得空間處理增益，進而提高信噪比。本文波束成形是將圓陣上的48個陣元信號經過處理使其對某些空間方向的聲波具有所需響應，采用時延波束形成，在不同陣元之間插入時延使波束控制于不同方位，對接收信號進行濾波處理，使指定方向的信號通過，濾除空間其他方位的信號干擾。DEMON譜提取的軸頻和葉頻都是低頻線譜，故對波束形成處理后的信號做低通濾波后進行FFT變換，得到的低頻解調譜即為DEMON譜。DEMON分析流程圖如圖1所示。

圖1 DEMON分析流程圖

2.2 信息預處理

被動聲吶接收到的時域信號經過帶通濾波、正交解調、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。每組信號的線譜信息為線譜頻率及其對應的強度。如果把DEMON譜中每組信號的線譜全部用作信息提取，會使軸頻葉頻的誤判率大大增加。因為軸頻葉頻的范圍一般為3~100 Hz，故每組信號選取3~100 Hz線譜進行處理。同時為了降低誤判率，通過線譜的強度信息對其進行篩選，每次只取強度最高的15個線譜進行處理。DEMON譜信息預處理流程圖如圖2所示：

圖2 DEMON譜信息預處理流程圖

2.3 信息提取

首先對預處理后DEMON譜中的葉頻信息進行提取。水流流過螺旋槳，可以在螺旋槳噪聲中產生單頻分量，并且疊加在空化噪聲的連續譜上。一般單頻分量分布在低頻端。因為螺旋槳葉片切割所有進入螺旋槳和在螺旋槳附近處的不規則流動，所以螺旋槳噪聲含有離散的、分布在葉頻倍數上的“葉片速率”線譜系列，其頻率為

其次對DEMON譜中的軸頻信息進行提取，綜合運用最大公約數法和余數門限法兩種算法提取軸頻。

改進的最大公約數算法提取軸頻[12]的具體步驟如下：

(4) 依據此方法，分別計算46組信號的軸頻，記入軸頻數組。取軸頻數組中出現次數最多的數記為最大公約數算法判決的軸頻，并記下軸頻數組中與其不相等的軸頻個數，記為最大公約數算法的誤差。

余數門限算法提取軸頻具體步驟如下：

(2) 將15個線譜頻率互相相除，記下所得的余數：

(4) 依據此方法分別計算46組信號中的軸頻，記入軸頻數組。取軸頻數組中出現次數最多的數記為余數門限算法判決的軸頻，并記下軸頻數組中與其不相等的軸頻個數，記為余數門限算法的誤差。

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

對46組信號的葉頻進行校正后記入葉頻數組中。取葉頻數組中出現次數最多的數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 軸頻對葉頻校正的流程圖

圖4 DEMON譜信息提取算法流程圖

3 實驗驗證

3.1 仿真數據實驗驗證

仿真艦船目標的螺旋槳轉速為720 r/min，故軸頻為12 Hz；螺旋槳葉片數為7，故葉頻為84 Hz。產生的六根高頻線譜頻率分別為370、460、550、620、790 Hz和900 Hz。仿真數據的采樣頻率為96 kHz，對數據先進行降采樣，再做2048點的FFT，取單邊功率譜1～1024Hz的信號，得到的艦船輻射噪聲功率譜如圖5所示。

圖5 仿真產生的艦船輻射噪聲功率譜

從圖5可以清晰地看出，強度較大的六根高頻線譜與一根低頻線譜(即葉頻84 Hz)，與仿真結果相同，連續譜形狀也與仿真相同，若要進一步提取調制譜信息，需對信號做DEMON譜分析。DEMON譜分析時每組譜分析的樣本為136點，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 仿真數據的DEMON譜

依次仿真產生四種艦船目標的輻射噪聲數據，對其進行DEMON分析，再對DEMON譜信息進行提取，其中螺旋槳葉片數根據最終判定的軸頻葉頻算得，最終的實驗結果如表1所示。表2為傳統最大公約數算法、改進的最大公約數算法與余數門限算法三種算法的軸頻提取結果對比，從中可以明顯看出，改進后最大公約數算法的誤判率大大降低。

表1 仿真數據的DEMON譜分析結果

從表2中數據可以看出，改進后的最大公約數判決算法和余數門限算法的誤判率相比于傳統最大公約數判決算法的誤判率有了較明顯的降低。

3.2 實測數據實驗驗證

對實測數據進行DEMON譜分析，每組譜分析樣本同樣為136點，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果對比

圖7 實測數據的DEMON譜

對DEMON譜信息進行提取，得到的實驗數據如表3所示。實驗結果與實際艦船數據一致，進一步證明了本文DEMON譜信息提取算法的有效性。

表3 實測數據的DEMON譜分析結果

4 結論

艦船輻射噪聲特性往往與航速密切相關，但對于被動聲吶來說，目標航速是未知的，所以軸頻與葉頻作為艦船自身相對特征對于被動聲吶目標識別具有重要意義。本文通過改進的DEMON譜信息提取算法提取DEMON譜信息中的軸頻和葉頻：首先對解調后的數據做波束形成以提高信噪比；其次對DEMON譜信息數據做預處理以減小誤判率；最后，綜合運用最大公約數算法和余數門限算法提取軸頻，并用軸頻判決結果對葉頻判決結果加以校正。仿真數據及實測數據均驗證了本文DEMON譜信息提取算法的可行性。

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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, 研究方向為信號與信息處理。

高天德, E-mail: gaotiande@nwpu.edu.cn