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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于速度估计的舰船辐射噪声线谱聚类自主处理方法；首先将接收声呐数据分段，计算平均谱估计结果并检测线谱、提取线谱频率；然后，分别估计每段数据与第一段数据的互谱，根据线谱频率提取对应的互谱实部；再对由互谱实部构成的时域序列进行时频分析，提取时频特征，并采用最小二乘法剔除时频特征提取结果中的野点；最后，根据优化的时频特征计算径向速度，并对不同频率线谱的径向速度估计结果计算欧式距离，通过欧式距离的大小将线谱聚类；该发明能够实现多舰船目标辐射噪声的线谱聚类自主处理，线谱聚类结果可直接用于目标识别或多目标航迹分析。

主权项：1.一种基于速度估计的舰船辐射噪声线谱聚类自主处理方法，其特征在于，该方法分为以下步骤：S1数据分段：对时间长度为T的声呐数据进行分段，每段数据的分段长度为wl秒，相邻两段数据的重叠时间为ol秒，则总共可分为段数据，[·]表示取整操作，wl＞ol；经过数据分段后，第n段数据对应的时间为tn＝n-1*wl-ol，n＝1,2,...,N，与接收点的距离为rn，根据简正波模型，声压场的频域表达式为： ptn,f为tn时刻接收数据段的频域表示，f为频率，为幅度，m为简正波阶数，zs为声源深度，z为接收点深度，ψm·为简正波模态，krm为模态ψm·的径向波数，为扰动相位，i表示虚数单位；S2线谱估计：对步骤S1中每一段数据进行离散傅立叶变换，然后对结果取绝对值并求和平均，最后获得的平均谱估计结果表示为PAf为平均谱估计结果；S3线谱检测：基于步骤S2获得的平均谱估计结果PAf检测线谱并提取线谱频率；具体如下：S3.1连续谱估计利用双通分离窗滤波算法提取平均谱估计结果PAf中的连续谱成分，连续谱表示为PCf；S3.2去趋势处理以连续谱PCf为门限，去除由连续谱引起的线谱起伏，具体方法见下式： 其中，PLfq为去趋势处理后的线谱估计结果，fq为频率f中的第q个频点，假设f中包含Q个频点，则有f＝f1,f2,...,fq,...fQ，且q＝1,2,...,Q；S3.3线谱频率提取根据PLfq中的线谱能量幅度设置检测门限K，在保证所有线谱都能通过检测门限的前提下可将K设置得尽量大一些，以减少通过检测门限的噪声信号；线谱检测的具体过程为： PLKfq表示线谱检测后的结果，PLKfq中存储了能够通过门限K的频谱幅度，对线谱检测后的结果PLKfq沿频率轴差分，即计算PLKfq+1-PLKfq，极值点处对应的频率即为线谱频率，最终提取的线谱频率表示为Fi,i＝1,2,...,I，I表示线谱数量；S4运动目标径向速度估计：S4.1互谱估计基于互谱测速法原理，计算步骤S1中t1与tn时刻数据段的互谱，结果为： 其中，I·表示互谱估计结果，*表示取共轭，Δtn＝tn-t1，m和u分别为t1与tn时刻数据段的简正波阶数，Am和Au为对应阶数的简正波幅度，kmu＝krm-kru表示第m阶模态的径向波数krm与第u阶模态的径向波数kru的差值，为平均波数，cp为平均相速度，Δrn＝rn-r1为距离变化量，为平均距离；对公式4的互谱估计结果取实部可得： IRΔtn,f表示互谱估计结果IΔtn,f的实部；其中，相比于的变化是缓慢的，在Δrn＜＜rn时，可将视为常量；由此可见，Δrn是影响互谱的主要参量，与目标径向速度有关；将t1到tN时刻对应的N段数据按顺序分别与第1段数据进行互谱，第1段数据相当于进行自谱估计，然后取实部，按时间累积后获得的时间-频率二维互谱实部结果为维度N×Q的矩阵，具体表示为： S4.2互谱幅度提取基于步骤S3的线谱频率提取结果，线谱信号的互谱幅度为： 基于所有数据段的互谱估计结果，提取的线谱频率处的互谱幅度为IRΔt,Fi，Δt＝Δt1,Δt2,...,ΔtN，即提取矩阵ICPS中线谱频率Fi对应的列向量，互谱幅度IRΔt,Fi为一个N点时间序列；S4.3时频特征提取对线谱Fi的互谱幅度IRΔt,Fi进行时频分析，在实际情况中，互谱幅度IRΔt,Fi通常点数较少，因此需采用高分辨时频分析方法，时频分析结果表示为TFiΔt,ω，Δt＝Δt1,Δt2,...,ΔtN，ω＝ω1,ω2,...,ωL，表明TFiΔt,ω中包含了N个时刻的谱分析结果，每个时刻的时频分析结果TFiΔtn,ω对应L个频点的谱估计结果；提取Δtn时刻谱估计结果最大值对应的频率，具体过程表示为： ωiΔtn为Δtn时刻的时频分析结果TFiΔtn,ω中最大值对应的频率，在对所有时刻的时频分析结果TFiΔt,ω进行上述处理后可获得ωiΔt，称为线谱Fi的互谱幅度时频特征；S4.4时频特征结果优化受声场干涉影响，目标辐射噪声线谱幅度存在起伏，沿时间轴呈现“断断续续”的特征，IRΔt,Fi的时频分析结果也会受此影响而存在能量起伏剧烈的问题，导致时频特征ωiΔt的提取结果产生误差跳变，从而导致径向速度估计结果误差较大，因此需要消除ωiΔt中与时频特征变化趋势偏离较大的野点；野点剔除过程具体如下：S4.4.1时频特征曲线拟合时频特征ωiΔt是对应时间向量Δt的一系列频率值，将时间Δt和频率值ωiΔt对应起来可获得N个分布在Δt-ωiΔt平面上的点，这些点的坐标可以表示为Δt1,ωiΔt1，Δt2,ωiΔt2，……，ΔtN,ωiΔtN，整体呈现为一条曲线，称为时频特征曲线；对时频特征曲线进行2阶多项式拟合，拟合后的时频特征表达式为其中a0、a1和a2为多项式系数，为拟合后的频率，此时为一条关于Δt的连续曲线；S4.4.2时频特征野点剔除将实际时频特征ωiΔt与拟合时频特征之间所能容忍的最大频率偏差设置为门限ωb，计算每个时刻Δtn对应的实际时频特征ωiΔtn和拟合时频特征差的绝对值并与门限ωb进行比较，若则保留点Δtn,ωiΔtn；若则将Δtn,ωiΔtn作为野点剔除；S4.4.3修正后的时频特征曲线拟合经过野点剔除后的时频特征曲线少于N个点，因此重新表示为为野点剔除后保留下来的时频特征对应的时间向量；按照步骤S4.4.1的方式，对时频特征和时间向量进行2阶多项式拟合，拟合结果表示为由于不同线谱信号的时频特征剔除野点的数量不同，因此拟合结果的向量维度也会存在差异，不便于后续处理；对此，将拟合结果对应时间向量Δt进行线性插值，插值结果与时间向量Δt维度一致，将作为最终的时频特征用于目标径向速度估计；S4.5径向速度估计时频特征是对公式6中余弦项的频率估计，在Δtn时刻有 其中，假设目标径向速度viΔtn是缓慢变化的，则有Δrn＝viΔtn·Δtn，将其代入上式后可得： 式中，平均相速度cp可采用实测水中声速或经验值；S5基于欧式距离的线谱聚类：经过S4的处理后，可获得I个线谱频率对应的运动目标径向速度viΔtn，n＝1,2,...,N；由于同一目标的线谱频率估计出的目标径向速度较为接近，因此可通过衡量不同线谱频率对应的运动目标径向速度估计结果的接近程度实现线谱聚类；具体如下：计算任意两个线谱的径向速度估计结果的欧式距离odij： 其中，viΔtn和vjΔtn分别代表两个线谱频率对应的运动目标径向速度估计结果；将所能容忍的同类线谱估计的径向速度最大偏差设置为欧式距离门限od，若odij＜od，表明viΔtn和vjΔtn随时间变化趋势较为一致，因此判断频率为Fi和Fj的线谱属于同一舰船目标，即为同一类线谱；若odij≥od，表明viΔtn和vjΔtn随时间变化趋势差异较大，因此判断频率为Fi和Fj的线谱不属于同一舰船目标，即不为同一类线谱。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于速度估计的舰船辐射噪声线谱聚类自主处理方法