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    矢量線陣目標(biāo)調(diào)制譜提取及模板生成方法

    2022-05-16 05:55:34王易川李海濤
    應(yīng)用聲學(xué) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:線譜基頻聲壓

    王易川 李海濤 陳 喆

    (海軍潛艇學(xué)院 青島 266199)

    0 引言

    船舶輻射噪聲調(diào)制譜(DEMON 譜)由連續(xù)譜和線譜兩部分組成。普遍認(rèn)為,DEMON 譜線譜的物理意義基本比較明確,而連續(xù)譜尚未有比較明確的物理解釋。船舶輻射噪聲DEMON譜線譜由軸頻線譜、軸頻諧波線譜、葉頻線譜、葉頻諧波線譜按一定規(guī)律分布組成,其中穩(wěn)定的線譜主要由基頻及其諧波組成[1?2]。雖然現(xiàn)代軍用船舶降噪技術(shù)發(fā)展使得這種節(jié)奏有所減弱,但對于海上航行的大多數(shù)船舶來說,船舶輻射噪聲在聽覺感覺上仍然具備節(jié)奏特性?;贒EMON譜特征的槳葉數(shù)識別也是船舶輻射噪聲特征提取的重要組成部分[3],對于艦船噪聲識別研究具有重要意義。穩(wěn)定的目標(biāo)DEMON譜有利于后續(xù)槳葉數(shù)的識別,如何獲取目標(biāo)DEMON譜模板國內(nèi)目前研究較少。矢量水聽器可同步、共點拾取聲場的聲壓和質(zhì)點振速信息[4],提供較傳統(tǒng)聲壓水聽器更多的信息量。在單矢量水聽器低頻線譜和DEMON譜提取研究方面,國內(nèi)學(xué)者做了很多研究工作[5?7]。由矢量水聽器組成的矢量線陣(Vector senor line array, VLA)在信號檢測和方向估計方面更有優(yōu)勢,VLA的波束域信號相比于單矢量水聽器信號,信噪比更高,干擾較小,對于目標(biāo)檢測識別有更好的作用。

    VLA 一定程度上可以解決目標(biāo)方位估計的左右舷模糊問題,但是在左右舷對稱角度均存在目標(biāo)的時候,波束域信號中會同時包含兩個目標(biāo)的特征,造成跟蹤波束信號特征的左右舷模糊問題。為了有效地將VLA 跟蹤目標(biāo)DEMON 譜提取出來,更好地用于后續(xù)螺旋槳轉(zhuǎn)速提取和槳葉數(shù)識別,本文研究了VLA 波束域信號的DEMON 譜提取方法和DEMON譜模板的生成方法。

    1 DEMON譜提取流程

    文獻(xiàn)[8]基于VLA 最小方差無畸變響應(yīng)(Vector array minimum variance distortionless response, VTAMVDR)算法實現(xiàn)了對跟蹤目標(biāo)的聽測,在提取得到的聲壓和振速信號的基礎(chǔ)上,研究了VLA 跟蹤目標(biāo)低頻線譜的提取問題。本文是該研究工作的進(jìn)一步延續(xù),研究了VLA 跟蹤目標(biāo)的DEMON 譜特征提取,DEMON 譜特征提取流程如圖1所示。

    圖1 VLA 跟蹤目標(biāo)DEMON 譜提取框圖Fig.1 DEMON spectrum extraction block diagram of VLA tracking target

    DEMON譜特征提取流程為

    (1)對聲壓、振速通過中心化預(yù)處理并且經(jīng)過帶通濾波分別得到信號p(t)、vx(t)和vy(t)。

    (2)利用聲壓、聲能流分別求得多時刻譜值累積DEMON 譜,按照線譜信噪比加權(quán)的方式求得DEMON 譜和,同樣對低通濾波后信號應(yīng)用自適應(yīng)線譜增強算法來提高信號的信噪比。

    (3)得到目標(biāo)譜圖后,進(jìn)行線譜拉平和譜峰篩選等操作來提取特征線譜,方法類似于低頻線譜提取過程,可參考文獻(xiàn)[8]。對于提取的每根線譜進(jìn)行互譜方位估計,來剔除干擾線譜,并且利用諧波關(guān)系確定特征線譜。DEMON譜分析中有用的線譜是螺旋槳軸頻及諧波對應(yīng)的譜峰,因此提取DEMON 線譜的過程其實是提取一組成倍數(shù)的諧波線譜,這是與傳統(tǒng)線譜提取方法最大的區(qū)別。

    (4)對目標(biāo)進(jìn)行長時間跟蹤分析得到DEMON譜歷程圖D(t,f)。

    2 DEMON譜線譜測向原理

    考慮單頻載波的調(diào)制信號可以寫為

    其中:A是信號的幅值;m是調(diào)制度,滿足0

    平面波條件下,假設(shè)無噪聲干擾理想條件下,VLA跟蹤后得到的聲壓和振速信號分別為

    聲強流:

    對聲強流Ix低通濾波后,得到輻射噪聲信號的調(diào)制頻率成分:

    同理可以得到:

    對解調(diào)出來的信號進(jìn)行頻譜分析,可以得到DEMON線譜。DEMON線譜方位估計原理與互譜方位估計相似,互譜法是利用頻域線譜測向,而后一種是利用DEMON譜線測向。分別對目標(biāo)DEMON線譜根據(jù)下面的公式測定方位:

    對DEMON 線譜進(jìn)行測向,與目標(biāo)跟蹤方位進(jìn)行比對,誤差較大的則認(rèn)為不是目標(biāo)DEMON 譜,可以實現(xiàn)干擾線譜剔除。這種方法有助于解決VLA左右舷對稱角度同時存在目標(biāo)造成DEMON 譜混淆的問題。

    3 DEMON譜模板生成

    船舶DEMON 特征具有穩(wěn)定性好、物理意義明確的優(yōu)點,能有效識別葉片數(shù)、轉(zhuǎn)數(shù)、槳數(shù),進(jìn)而用于類型識別及航速估計等,是目標(biāo)識別的關(guān)鍵特征之一。單次計算所獲取的DEMON譜存在穩(wěn)定性不足的問題,在實際使用過程中,影響螺旋槳槳葉數(shù)的識別。為了獲取目標(biāo)穩(wěn)定的DEMON 譜,基于目標(biāo)多時刻DEMON譜歷程圖,對DEMON譜歷程進(jìn)行譜峰提取、譜峰合并、峰值調(diào)整等,最終得到目標(biāo)DEMON譜模板。處理步驟如下:

    (1)將歷程圖D(t,f)中存在線譜的點設(shè)置為1,得到E(t,f),

    (2)E(t,f)按照頻率點求和得到TD(f),同時將D(t,f)按照頻率點求和得到TD′(f)

    計算各頻率點的平均幅值:

    其中,F(xiàn)(f)表示有線譜存在時,線譜的平均幅值。

    (3)譜峰合并,設(shè)置頻率范圍門限?gate,將頻率范圍?gate內(nèi)的線譜看作一個線譜,將頻率范圍門限?gate內(nèi)的點求和作為局部最大值點的值。

    同時對包含線譜幅度信息的F(f)進(jìn)行處理得到F1(f)

    (4)TD1(f)歸一化得到TD2(f),過門限處理得到TD3(f),得到目標(biāo)低頻線譜頻率,此時的TD3(f)中沒有考慮幅值的信息。

    其中,?表示選取的門限值。

    為了引入各特征線譜的幅值信息,做如下處理:

    最后對F2(f)做歸一化處理得到目標(biāo)DEMON譜線譜模板圖F3(f)。

    4 海試數(shù)據(jù)分析

    選用2015年11月VLA 實測海試數(shù)據(jù),南中國海海域,水深70 m,VLA 為32 陣元矢量水聽器陣列,布放在海底,間距2 m,長62 m,分析目標(biāo)為海上民船目標(biāo),采用VTAMVDR 算法對陣元域信號處理,處理頻段300~500 Hz。

    4.1 左右舷對稱方位僅一個方位存在目標(biāo)

    選取其中一段數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)開始時刻目標(biāo)位于126?方位,如圖2所示。

    圖2 波束輸出Fig.2 Beam output char

    圖3 給出了VLA 跟蹤目標(biāo)DEMON 譜提取的圖像處理的過程,利用聲壓、聲能流分別求得多時刻譜值累積DEMON 譜。本文中采用文獻(xiàn)[8]提出的利用拉平后線譜的均方差乘比例因子設(shè)為閾值,由于線譜提取結(jié)果與閾值選擇有關(guān)系,4 個DEMON譜提取結(jié)果會有細(xì)微的差別,通過4 個DEMON 譜的綜合提取會對DEMON 譜提取結(jié)果進(jìn)行補全,保證不會漏掉線譜,然后對提取出的線譜進(jìn)行測向,結(jié)果如表1 所示。從提取出來的頻率特征線譜可以得到目標(biāo)的DEMON譜基頻為4.8 Hz。

    圖3 DEMON 譜提取Fig.3 DEMON spectrum extraction

    表1 提取DEMON 譜頻率及估計方位Table 1 Extraction of DEMON spectrum frequency and estimation of orientation

    對目標(biāo)進(jìn)行長時間跟蹤分析,以期得到目標(biāo)穩(wěn)定的DEMON 譜模板,幅值特征譜圖采用聲壓DEMON 和聲壓振速和DEMON,圖4 給出了對目標(biāo)跟蹤100 s的歷程圖,通過處理得到對應(yīng)的目標(biāo)的DEMON譜線譜歷程圖,見圖5。按照第3 節(jié)所述方法對DEMON譜線譜歷程圖進(jìn)行處理。

    圖4 目標(biāo)跟蹤歷程Fig.4 Beam output course

    圖5 DEMON 譜線譜歷程Fig.5 DEMON spectrum course

    圖6 給出了目標(biāo)DEMON 譜模板圖,表2 給出了各譜線的相對值。在提取出來的模板圖中,保留了各頻率線譜的幅值信息,最終求得目標(biāo)的DEMON譜模板可以用于后續(xù)的槳葉數(shù)識別。

    表2 目標(biāo)DEMON 譜模板頻率與幅值Table 2 Target DEMON spectral template frequency and amplitude

    4.2 左右舷對稱方位均存在目標(biāo)情況

    對于單目標(biāo)情形,本文方法可以準(zhǔn)確提取出目標(biāo)的DEMON 譜幅值特征,在實際情況下,由于VLA發(fā)現(xiàn)目標(biāo)較多,難免會遇到左右舷兩個角度同時存在的情形,這時兩個目標(biāo)DEMON譜會互相干擾,需要將兩個目標(biāo)的DEMON譜特征分開。

    選擇一段數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)開始時刻目標(biāo)1 位于108?方位,左右舷對稱角度附近255?也有一目標(biāo)2,如圖7 所示,分別對這兩個方位的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤分析,首先對108?方位目標(biāo)1 按照上述流程進(jìn)行處理,所得結(jié)果如圖8和表3所示。

    表3 提取DEMON 線譜頻率及估計方位Table 3 Extraction of DEMON spectrum frequency and estimation of orientation

    圖7 波束輸出圖Fig.7 Beam output char

    圖8 DEMON 譜特征線譜提取Fig.8 DEMON spectrum extraction

    通過分析可以得到跟蹤目標(biāo)的DEMON 譜,DEMON 譜基頻為6.5 Hz,并且得到目標(biāo)的DEMON譜幅值特征。

    左右舷對稱方位目標(biāo)2 位于255?方位,處理結(jié)果如圖9和表4所示。

    表4 提取DEMON 線譜頻率及估計方位Table 4 Extraction of DEMON spectrum frequency and estimation of orientation

    圖9 DEMON 譜特征線譜提取Fig.9 DEMON spectrum extraction

    在未用DEMON 互譜測向剔除干擾時,存在6.5 Hz 及其倍頻線譜,由前面的分析知道其為此頻率線譜為108?方位目標(biāo)的,應(yīng)用DEMON 互譜測向可以將這些線譜排除出去,通過分析可以分辨此目標(biāo)DEMON 譜基頻為3.3 Hz,并且得到目標(biāo)的DEMON譜相對幅值特征。

    為了驗證本文方法的正確性,本文分析了兩目標(biāo)不再存在左右舷對稱方位時的情形,經(jīng)過1000 s 之后,目標(biāo)1 運動到122?方位,目標(biāo)2 運動到266?方位,見圖10,此時的目標(biāo)無左右舷對稱目標(biāo)干擾,經(jīng)過同樣的分析可得DEMON 譜如圖11 和圖12所示。

    圖10 波束輸出Fig.10 Beam output char

    圖11 目標(biāo)1 DEMON 譜特征線譜Fig.11 DEMON spectrum of Target1

    圖12 目標(biāo)2 DEMON 譜特征線譜Fig.12 DEMON spectrum of Target2

    根據(jù)圖11和圖12可以得到目標(biāo)的DEMON 譜基頻分別為6.5 Hz 和3.3 Hz,對比圖8 與圖11、圖9與圖12 的DEMON 譜基頻,可以看出基頻是相同的,分開時所得到的兩目標(biāo)DEMON 譜線譜基頻與兩目標(biāo)相互干擾時應(yīng)用本文方法所得到的結(jié)果一致,證明了本文方法是一種有效的提取目標(biāo)DEMON譜線譜的方法。

    5 結(jié)論

    本文研究了基于VLA 的目標(biāo)DEMON 譜提取方法,經(jīng)過預(yù)處理得到聲壓DEMON 譜、聲能流DEMON 譜以及聲壓振速和DEMON 譜,經(jīng)過去除趨勢項、譜線拉平、譜峰提取等方法,分別得到特征線譜,然后進(jìn)一步利用DEMON譜互譜剔除干擾DEMON線譜,得到凈化后的目標(biāo)特征DEMON譜,并且提出了一種DEMON 譜模板的生成方法。通過仿真和海試數(shù)據(jù)驗證了提取方法的有效性,解決了左右舷對稱方位同時存在目標(biāo)時的特征混淆的問題。

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