一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法及系统

技术领域

本发明涉及船舶辐射噪声识别技术领域，特别涉及一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法及系统。

背景技术

船舶目标识别的任务是通过分析声纳接收的船舶辐射噪声信号，判断目标的性质，目标识别过程中的关键是提取反应目标本质的特征，在特征选择和特征提取技术研究方面，国内外研究人员开展了许多工作。船舶目标识别特征主要分为两类，一种是物理意义明确的特征，一种是具有统计意义的特征量。物理意义明确的特征量是使用比较普遍且比较有效的特征量。诸如螺旋桨转速、螺旋桨桨叶数、主机转速、气缸数、叶频等特征都具有明确的物理意义，使用这些特征的识别系统会具有良好的稳健性。具有统计意义的时频特征如梅尔倒谱系数、小波系数、高阶统计量等也常被用于分类识别特征。提取这些特征量的方法主要包括功率谱分析、LOFAR(Low Frequency Analysis Recording)谱分析、调制谱分析、小波分析等。

最主要的特征提取方法是从水声信号中提取谱特征，桨叶数、轴频等物理意义明确的特征通常以稳定的线谱形式存在于船舶辐射噪声的功率谱或调制谱中，这些特征通常对应着船舶的某些物理结构，并与船舶的航速等工况有关，利用这些物理意义明确的特征可以有效识别目标类型，甚至在一些情况下仅凭一个或者几个特征就可以识别目标。

LOFAR谱是低频段的功率谱分析，其中的线谱主要来源于机械运转和船体结构振动。利用线谱特征进行目标识别时，要确定线谱的频率分辨率、线谱有无判决准则等，同时低频线谱容易受到环境噪声的干扰，需要利用线谱增强算法处理，提高信噪比。

船舶螺旋桨噪声具有调制现象，轴频和叶频这些低频分量很难从辐射噪声信号中直接获得，通常对信号解调处理提取这些低频分量。螺旋桨空化噪声也有脉冲序列模型和空泡群理论两种比较成熟的数学模型。调制谱特征提取技术不断发展，轴频、桨叶数等稳健性特征得到有效的利用，提取调制特征关键是得到高质量的调制谱估计，并要有科学的轴频自动提取算法。目前调制谱分析主要针对目标信号的幅频特性，一些文献研究了船舶辐射噪声解调谱谐波线谱的相位特性，指出船舶辐射噪声解调谱线谱存在相位耦合关系。

随着深度学习理论的发展，越来越多的算法被应用于船舶目标识别，但是深度学习需要大量数据支持，并且物理意义不明确。轴频、桨叶数等固有特征参数较少，梅尔倒谱系数、小波系数、高阶统计量等具有统计意义的特征在航速变化时效果较差，现有参数无法识别同一型号不同个体目标船舶。

对于相同型号不同个体船舶辐射噪声识别中，目前急需一种在不同航速下稳定的固有特征，以提高船舶目标识别系统的可靠性和准确率。

发明内容

为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法及系统，能够为相同型号不同个体船舶目标识别提供稳定可靠的特征参数。

为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：

本发明提供了一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法，包括以下步骤：

步骤1：通过被动声呐采集船舶辐射噪声信号，对接收信号进行分帧预处理以获取分帧信号；

步骤2：对分帧信号进行DEMON谱估计，合成船舶辐射噪声DEMON谱时频图，提取目标船舶螺旋桨噪声轴频线谱相位；

步骤3：对分帧信号进行LOFAR谱估计，合成船舶辐射噪声LOFAR谱时频图，提取目标船舶轴系噪声；

步骤4：对轴系噪声进行DEMON谱估计，提取目标船舶轴系噪声轴频线谱相位；

步骤5：对船舶螺旋桨噪声和船舶轴系噪声轴频线谱相位作差得到相位差特征。

进一步的，步骤1包括以下步骤：

步骤101：通过被动声呐系统采集船舶辐射噪声时域信号y(n·Δt)：

y(n·Δt)＝[y(1·Δt),y(2·Δt),…,y(M·Δt)]，

其中，Δt＝1/f

步骤102：对被动声呐接收信号进行分帧预处理，得到：

其中，P为每帧信号采样点数，L为信号帧数，K为相邻两帧信号重叠点数，每帧信号长度和窗函数移动步长根据对频率分辨率的需求选取。

进一步的，步骤2包括以下步骤：

步骤201：对所述分帧信号进行带通滤波、平方检波、低通滤波、功率谱分析，其中，带通滤波通带范围根据解调谱在不同频段的调制深度选取，选择调制深度高的频段，和低通滤波截止频率大于轴频最高次谐波频率；

步骤202：提取船舶辐射噪声信号DEMON谱图谐波线谱簇中的基频线谱频率值f

步骤203：对分帧信号作短时傅里叶变换，提取目标船舶螺旋桨噪声轴频线谱相位。

进一步的，步骤3包括以下步骤：

步骤301：对每帧信号Y

其中，f＝[1/f

步骤302：将每帧信号功率谱合成船舶辐射噪声功率谱时频图，该过程等同于短时傅里叶变换，取时频功率谱0～1000Hz频段作为船舶辐射噪声的LOFAR谱P(f)：

步骤303：提取船舶辐射噪声信号LOFAR谱时频图轴系噪声谐波线谱簇，线谱簇相邻线谱间隔频率值为轴频线谱频率值。

进一步的，步骤4包括以下步骤：

步骤401：对轴系噪声信号进行带通滤波、平方检波、低通滤波、功率谱分析，轴系噪声一般存在于1000Hz以下的频率范围内，故带通滤波高、低频截止频率均小于1000Hz，根据轴系噪声的分布频段选取，低通滤波截止频率大于轴频最高次谐波频率；

步骤402：提取轴系噪声DEMON谱图谐波线谱簇中的基频线谱频率值f

步骤403：对分帧信号作短时傅里叶变换，提取目标船舶轴系噪声轴频线谱相位。

进一步的，步骤5包括以下步骤：

步骤501：将提取的船舶螺旋桨轴频线谱相位和船舶轴系噪声轴频线谱相位作差，得到相位差特征；

步骤502：基于船舶目标不同航速下的辐射噪声数据，验证所述螺旋桨和轴系解调谱相位差特征在不同航速下的稳定性；

步骤503：基于船舶目标相同型号不同个体的辐射噪声数据，验证所述螺旋桨和轴系解调谱相位差特征在不同个体间的可分性。

基于相同的构思，本发明还提供一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取系统，包括：

获取模块，用于通过被动声呐采集船舶辐射噪声信号，对接收信号进行分帧预处理以获取分帧信号；

DEMON谱估计模块，用于对分帧信号进行DEMON谱估计，合成船舶辐射噪声DEMON谱图，提取目标船舶螺旋桨轴频值和轴系噪声轴频值；

LOFAR谱估计模块，用于对分帧信号进行LOFAR谱估计，合成船舶辐射噪声LOFAR谱时频图，提取目标船舶轴系噪声；

相位信息估计模块，用于对分帧信号进行相位估计，提取目标船舶螺旋桨噪声和轴系噪声轴频线谱相位；

计算模块，用于计算提取目标船舶螺旋桨和轴系解调谱相位差特征。

进一步的，还包括预处理模块，用于接受被动声呐系统采集的船舶辐射噪声时域信号y(n·Δt)：

y(n·Δt)＝[y(1·Δt),y(2·Δt),…,y(M·Δt)]，

其中，Δt＝1/f

对被动声呐接收信号进行分帧预处理，得到：

其中，P为每帧信号采样点数，L为信号帧数，K为相邻两帧信号重叠点数，每帧信号长度和窗函数移动步长根据对频率分辨率的需求选取。

基于相同的构思，本发明还提供一种计算机设备，包括：

存储器，所述存储器用于存储处理程序；

处理器，所述处理器执行所述处理程序时实现上述任意一项所述的船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法。

基于相同的构思，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法。

本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

1、本发明提供了一种新的可用于船舶目标识别的特征，该特征与船舶自身机械结构相关，在不同航速等复杂工况下具有较好的稳定性。同一型号船舶目标因加工误差等因素，解调谱相位差存在一定差异，故而该特征可用于对船舶目标进行区分。

2、本发明基于现有船舶辐射噪声LOFAR谱特性研究，明确LOFAR线谱中轴系噪声线谱簇的实际物理意义，提出了从LOFAR线谱中提取轴系噪声包络线谱的方法。

3、本发明在船舶辐射噪声DEMON谱估计中，对传统DEMON谱分析技术进行了改进，引入了包络线谱的相位信息，丰富了DEMON谱分析的广度。

4、本发明提出了螺旋桨噪声、轴系噪声轴频线谱相位差这一特征，给出了船舶目标解调谱相位差特征的计算方法，将船舶辐射噪声LOFAR谱和DEMON结合分析，能够在小样本下实现快速准确的特征提取和目标识别，有利于船舶目标识别系统实际部署。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：

图1是本发明的船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取的整体流程框图；

图2是实验贰号目标在航速6.8节主机转速、1100rad/min下的螺旋桨噪声DEMON谱；

图3是实验贰号目标在航速6.8节主机转速、1100rad/min下的轴系噪声LOFAR谱，轴系噪声为由相邻线谱间隔为轴频值的线谱簇构成；

图4是实验贰号目标在航速6.8节主机转速、1100rad/min下轴系噪声DEMON谱；

图5(a)是实验贰号目标在航速6.8节主机转速、1100rad/min下螺旋桨噪声和轴系噪声轴频线谱相位；图5(b)是提取的螺解调谱相位差特征；

图6是实验贰号目标在不同主机转速下的解调谱相位差，信号时长20s；图6(a)中主机转速分别为900rad/min、1000rad/min、1100rad/min、1200rad/min、1300rad/min，将解调谱相位差特征按时间分六段取平均；图6(b)是不同主机转速下解调谱相位差特征的箱式分布；

图7是实验贰号目标在不同主机转速下的解调谱相位差，信号时长120s，转速为1100rad/min时部分时段信号受到其他船只干扰，轴频线谱缺失，样本信号长度取80s；图7(a)将解调谱相位差特征按时间分六段取平均；图7(b)是三个目标船舶解调谱相位差特征的箱式分布；

图8是相同型号、结构的三个目标船的解调谱相位差特征提取过程；

图9是相同型号、结构的三个目标船的解调谱相位差特征。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，本发明提供了一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法，包括以下步骤：

步骤1：通过被动声呐采集船舶辐射噪声信号，对接收信号进行分帧预处理以获取分帧信号；

具体的，步骤1包括以下步骤：

步骤101：通过被动声呐系统采集船舶辐射噪声时域信号y(n·Δt)：

y(n·Δt)＝[y(1·Δt),y(2·Δt),…,y(M·Δt)]，

其中，Δt＝1/f

步骤102：对被动声呐接收信号进行分帧预处理，得到：

其中，P为每帧信号采样点数，L为信号帧数，K为相邻两帧信号重叠点数，取时长为10s的信号为一帧，窗函数移动步长点数为2000。

步骤2：对分帧信号进行DEMON谱估计，合成船舶辐射噪声DEMON谱时频图，提取目标船舶螺旋桨噪声轴频线谱相位；

具体的，步骤2包括以下步骤：

步骤201：对所述分帧信号进行带通滤波、平方检波、低通滤波、功率谱分析，其中，带通滤波通带范围为4000～8000Hz,低通滤波截止频率为200Hz，螺旋桨噪声DEMON谱如图2所示；

步骤202：提取船舶辐射噪声信号DEMON谱图谐波线谱簇中的基频线谱频率值f

步骤203：对分帧信号作短时傅里叶变换，提取目标船舶螺旋桨噪声轴频线谱相位，螺旋桨噪声轴频线谱相位如图5(a)所示。

步骤3：对分帧信号进行LOFAR谱估计，合成船舶辐射噪声LOFAR谱时频图，提取目标船舶轴系噪声；

具体的，步骤3包括以下步骤：

步骤301：对每帧信号Y

其中，f＝[1/f

步骤302：将每帧信号功率谱合成船舶辐射噪声功率谱时频图，该过程等同于短时傅里叶变换，取时频功率谱0～1000Hz频段作为船舶辐射噪声的LOFAR谱P(f)：

步骤303：提取船舶辐射噪声信号LOFAR谱时频图轴系噪声谐波线谱簇，线谱簇相邻线谱间隔频率值为轴频线谱频率值，轴系噪声如图3所示。

步骤4：对轴系噪声进行DEMON谱估计，提取目标船舶轴系噪声轴频线谱相位；

具体的，步骤4包括以下步骤：

步骤401：对轴系噪声信号进行带通滤波、平方检波、低通滤波、功率谱分析，轴系噪声一般存在于1000Hz以下的频率范围内，故带通滤波高、低频截止频率小于1000Hz，低通滤波截止频率为200Hz；

步骤402：提取轴系噪声DEMON谱图谐波线谱簇中的基频线谱频率值f

步骤403：对分帧信号作短时傅里叶变换，提取目标船舶轴系噪声轴频线谱相位，轴系噪声轴频线谱相位如图5(a)所示。

步骤5：对船舶螺旋桨噪声和船舶轴系噪声轴频线谱相位作差得到相位差特征。

具体的，步骤5包括以下步骤：

步骤501：将提取的船舶螺旋桨轴频线谱相位和船舶轴系噪声轴频线谱相位作差，得到解调谱相位差；

步骤502：基于船舶目标不同航速下的辐射噪声数据，验证所述解调谱相位差特征在不同航速下的稳定性；

步骤503：基于船舶目标相同型号不同个体的辐射噪声数据，验证所述解调谱相位差特征在不同个体间的可分性。

下面结合实施实例图进一步详细说明本发明的方法以及特征提取效果：

数据来源于某水域的4个目标船舶，实验贰号船、333号船、327号船、328号船，其中333号船、327号船、328号船为同一型号船舶，制造厂相同且出厂时间，吨位、桨叶数和减速器齿比等结构相同。轴系上旋转部件质量的不平衡以及不均匀伴流场产生的流体激振力，使轴在旋转过程中产生周期性的弯曲，即回旋振动。当轴的弯曲达到一定程度时，会与其他部件产生碰磨。轴系碰磨噪声主要由平稳线谱组成，当轴系的包络线谱与碰磨噪声同时出现时，轴系包络线谱对碰磨噪声产生调制作用，即产生了轴系伴随线谱簇。如图(3)所示，相邻线谱频率差为轴频。实验贰号数据包含5种不同的航速，每个航速下分别取20s和120s数据，按照本发明提取解调谱相位差特征，结果如图6、图7所示，可见本发明提取的解调谱相位差特征在不同航速下具有较好的稳定性。在较短时间下，特征值分布较为稳定，随着时间的增加，特征值波动更加明显。特征值上下波动的主要原因是，提取轴频时，为了提高频率分辨率，采用的轴频值为一段时间内的平均值，实际船舶在航行中的轴频是不断上下浮动的；333号船、327号船、328号船航速分别为8.48节、8.42节、8.40节，航速接近，每个目标船舶取60s数据，按照本发明提取解调谱相位差特征，特征提取过程如图8所示，结果如图9所示，可见本发明提取的解调谱相位差特征在相同型号个体间具有较好的可分性。

实施例二

本发明还提供一种船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取系统，包括：

获取模块，用于通过被动声呐采集船舶辐射噪声信号，对接收信号进行分帧预处理以获取分帧信号；

DEMON谱估计模块，用于对分帧信号进行DEMON谱估计，合成船舶辐射噪声DEMON谱图，提取目标船舶螺旋桨轴频值和轴系噪声轴频值；

LOFAR谱估计模块，用于对分帧信号进行LOFAR谱估计，合成船舶辐射噪声LOFAR谱时频图，提取目标船舶轴系噪声；

相位信息估计模块，用于对分帧信号进行相位估计，提取目标船舶螺旋桨噪声和轴系噪声轴频线谱相位；

计算模块，计算提取目标船舶螺旋桨和轴系解调谱相位差特征。

进一步的，还包括预处理模块，用于接受被动声呐系统采集的船舶辐射噪声时域信号y(n·Δt)：

y(n·Δt)＝[y(1·Δt),y(2·Δt),…,y(M·Δt)]，

其中，Δt＝1/f

对被动声呐接收信号进行分帧预处理，得到：

其中，P为每帧信号采样点数，L为信号帧数，K为相邻两帧信号重叠点数，取时长为10s的信号为一帧，窗函数移动步长点数为2000。

实施例三

本发明还提供一种计算机设备，包括：

存储器，所述存储器用于存储处理程序；

处理器，所述处理器执行所述处理程序时实现上述任意一项所述的船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法。

实施例四

本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的船舶辐射噪声解调谱相位差特征提取方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。