張 煒，程錦房，許 杰

（1.海軍工程大學(xué)兵器工程系，湖北 武漢 430033；2.海軍裝備研究院系統(tǒng)所，北京 100161）

0 引言

水聲信號(hào)處理是當(dāng)前信號(hào)與信息處理領(lǐng)域最為活躍的方向之一，在水聲通信、遙測(cè)、定位、識(shí)別和海洋開(kāi)發(fā)等軍用民用領(lǐng)域中都有重要的應(yīng)用。由于隱蔽性的需要，大多水下測(cè)量平臺(tái)選用被動(dòng)聲檢測(cè)，根據(jù)艦船航行時(shí)發(fā)出的輻射噪聲來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)類型判別［1］。

國(guó)內(nèi)外對(duì)艦船的輻射噪聲譜，進(jìn)行了相應(yīng)的研究：文獻(xiàn)［2］利用窄帶自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器加強(qiáng)信號(hào)中的線譜成分；文獻(xiàn)［3］利用自適應(yīng)濾波器來(lái)消除信號(hào)中的加性白噪聲；文獻(xiàn)［4］利用自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器對(duì)線譜檢測(cè)方法進(jìn)行了研究。但由于海洋海況復(fù)雜，噪聲干擾較大，且艦船輻射噪聲不斷減小，以往基于時(shí)域、頻域的檢測(cè)方法通常難以達(dá)到理想的效果。

為此，本文利用矢量水聽(tīng)器測(cè)量的艦船輻射噪聲和海洋環(huán)境噪聲的聲壓、振速相干特性的差異，結(jié)合相干累積的方法，提出了矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法（CI－ALE）。

1 背景

矢量水聽(tīng)器由傳統(tǒng)的聲壓水聽(tīng)器和質(zhì)點(diǎn)振速水聽(tīng)器復(fù)合而成，可以空間共點(diǎn)同步測(cè)量聲場(chǎng)中的標(biāo)量信息（聲壓）和矢量信息（質(zhì)點(diǎn)振速的三個(gè)正交分量），這不僅有助于改善水聲系統(tǒng)的性能，而且也拓寬了信號(hào)處理空間。因此在海洋環(huán)境噪聲背景下，利用聲矢量信息來(lái)增強(qiáng)目標(biāo)特征線譜，使得線譜更易于提取，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1.1 矢量水聽(tīng)器測(cè)量信號(hào)模型

在各向同性均勻無(wú)限大的理想流體介質(zhì)中，對(duì)于單頻聲波，測(cè)量的聲壓p（r，t）和質(zhì)點(diǎn)振速v（r，t）分別可以表示為［5］：

式中，θ∈ ［0，π）為入射聲波與z軸的夾角，r和z分別為水平和垂直的單位坐標(biāo)矢量，如圖1所示。

圖1 坐標(biāo)系示意圖Fig.1 Coordinate system

由式（1）、式（2）可知，除了一個(gè)常數(shù)ρ0c以外，三個(gè)振速分量與聲壓波形相同。為簡(jiǎn)化模型，假設(shè)該常數(shù)為1，則聲場(chǎng)中的聲壓和兩個(gè)振速分量簡(jiǎn)化為：

式（3）表明各振速分量只是聲壓傳播方向的余弦加權(quán)?？紤]到環(huán)境噪聲場(chǎng)的影響，受環(huán)境噪聲污染的聲矢量信號(hào)表示為：

1.2 海洋環(huán)境噪聲和艦船噪聲的聲壓、振速相關(guān)性

由于近海環(huán)境監(jiān)測(cè)、港口預(yù)警和戰(zhàn)爭(zhēng)封鎖的需要，在海洋的各種聲傳播情況中，淺海聲波傳播的研究越來(lái)越重要。而淺海以同時(shí)與海面和海底多次相碰為待征，其矢量特性更為復(fù)雜。在淺海環(huán)境中，噪聲是由包括行船及工業(yè)噪聲、風(fēng)成噪聲和生物噪聲在內(nèi)的三類不同形式的噪聲混合而成的。這種混合情況在不同的時(shí)間、空間有顯著的變化特性。因此，通常只能用噪聲級(jí)來(lái)粗略地描述淺海環(huán)境噪聲。在淺海環(huán)境下，壓敏水聽(tīng)器的主要噪聲源來(lái)自于海面波浪壓力。文獻(xiàn)［6］以射線理論為基礎(chǔ)，不考慮聲線間的相互干涉，將Harrison的噪聲場(chǎng)聲壓相干模型擴(kuò)展至聲壓和振速間的相干模型，對(duì)基于矢量水聽(tīng)器淺海波導(dǎo)中的海面噪聲場(chǎng)的空間特性進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，在淺海波導(dǎo)中，海面噪聲場(chǎng)的聲壓np（t）和振速垂直分量nz（t）是強(qiáng)相干的，與振速水平分量nr（t）是弱相關(guān)的。

1.3 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)

自適應(yīng)譜線增強(qiáng)（簡(jiǎn)稱ALE）最早是由Widrow等人［7］提出。目前，基于自適應(yīng)線性組合器的自適應(yīng)譜線增強(qiáng)已廣泛應(yīng)用于頻譜估算、譜線估計(jì)以及窄帶檢測(cè)等領(lǐng)域。在窄帶信號(hào)加上寬帶信號(hào)的情況下，無(wú)需獨(dú)立的參考信號(hào)，將混合信號(hào)進(jìn)行延遲，延遲的作用是使寬帶噪聲信號(hào)去相關(guān)，而正弦或窄帶信號(hào)不去相關(guān)，再利用最小均方（LMS）算法，自適應(yīng)地與相關(guān)的正弦或窄帶信號(hào)進(jìn)行匹配，將信號(hào)分離出來(lái)。其原理框圖如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)原理Fig.2 Adaptive line enhancement theory

2 改進(jìn)的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)

2.1 原理

對(duì)于淺海水下聲矢量測(cè)量系統(tǒng)而言，遠(yuǎn)距離艦船輻射噪聲的聲壓和振速是相關(guān)的，而海洋環(huán)境噪聲干擾大致是弱相關(guān)干擾噪聲。目標(biāo)信號(hào)和噪聲的聲壓與振速相關(guān)性的差別是聲壓、振速聯(lián)合信號(hào)處理抗各向同性干擾的基礎(chǔ)［8］。

ALE中延時(shí)量Δ的選擇非常重要，一方面，Δ應(yīng)大于背景噪聲的時(shí)間相關(guān)半徑，使得x（k－Δ）和x（k）中的噪聲分量不相關(guān)；另一方面Δ要小于目標(biāo)信號(hào)的時(shí)間相關(guān)半徑，則s（k－Δ）和s（k）仍然相關(guān)，這樣ALE的輸出將是目標(biāo)信號(hào)的最佳估計(jì)。因此將延時(shí)參考信號(hào)x（k－Δ）用振速信號(hào)vz（k）代替，避免因延遲量的選擇不當(dāng)造成的噪聲分量的去相關(guān)差，而使得算法性能下降。權(quán)向量w（n）采用自適應(yīng)相干積累算法（ACI），并進(jìn)行平滑來(lái)消除穩(wěn)態(tài)誤差。矢量相干積累的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)原理框圖如圖3所示。其中PS［·］表示某平滑特性的濾波器。

圖3 矢量相干積累的自適應(yīng)平滑線譜增強(qiáng)原理Fig.3 Vector coherent integrator－adaptive smoothing line enhancement theory

2.2 算法步驟

如圖3所示，CI－ALE的核心部分是引入了由相鄰兩次權(quán)向量差值與動(dòng)量因子之積而形成的對(duì)權(quán)向量的附加調(diào)節(jié)（即ACI），使得權(quán)系數(shù)的迭代不僅與上一次而且與再上一次的權(quán)向量有關(guān)，更充分利用了目標(biāo)信號(hào)的相關(guān)性，因而在學(xué)習(xí)和跟蹤性能上得到明顯提高，但增大了穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差，因此還需加入后置平滑，減小權(quán)系數(shù)序列的失調(diào)，但平均收斂速度不變。

CI－ALE算法步驟如下：

1）初始化：令x1（k）＝ps（k）＋np（k），x2（k）＝vr（k）＋nr（k），當(dāng)k＝1時(shí)，確定權(quán)向量wk（i）初值，其中1≤i≤L是權(quán)的個(gè)數(shù)。

3）求出ε（k）＝x（k）－y（k）。

4）計(jì)算自適應(yīng)相干積累算法的權(quán)系數(shù)：

式（5）中，μ為自適應(yīng)迭代步長(zhǎng)，α為相干積累常數(shù)，

5）由下式計(jì)算平滑權(quán)系數(shù)：

3 仿真分析

仿真條件：假設(shè)存在一點(diǎn)聲源目標(biāo)，目標(biāo)的幅值A(chǔ)＝1，有4根譜線，基頻為60Hz，方位為θ＝40，初始相位φ＝0。相干積累常數(shù)α＝0.96，存在非相干干擾，為高斯分布的隨機(jī)噪聲。

諧和平面波場(chǎng)聲壓可由一系列正弦信號(hào)疊加產(chǎn)生，形式為：

聲壓、振速值由式（4）計(jì)算得到。

仿真不同信噪比時(shí)功率譜，自適應(yīng)線譜增強(qiáng)及矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強(qiáng)結(jié)果如圖4—圖6所示。

圖4 SNR＝0dB仿真結(jié)果Fig.4 SNR＝0dB simulation results

圖5 SNR＝－10dB仿真結(jié)果Fig.5 SNR＝－10dB simulation results

圖6 SNR＝－15dB仿真結(jié)果Fig.6 SNR＝－15dB simulation results

對(duì)比圖4—圖6，信噪比0dB時(shí)自功率譜和線譜增強(qiáng)器都能檢測(cè)到線譜，信噪比－10dB時(shí)自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器優(yōu)于自功率譜，而當(dāng)信噪比－15dB時(shí)自功率譜已不能檢測(cè)到線譜，但自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器仍能檢測(cè)，且矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器相比僅利用聲壓的自適應(yīng)增強(qiáng)器對(duì)線譜有更大的增強(qiáng)作用。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為某碼頭附近如圖7所示，江面寬90余米，江水流速約2m／s。測(cè)量時(shí)，實(shí)驗(yàn)錨泊在江面中心，矢量水聽(tīng)器固定尾側(cè)，入水約1m。

圖7 實(shí)驗(yàn)示意圖Fig.7 Experiment schemes

被測(cè)目標(biāo)經(jīng)過(guò)矢量水聽(tīng)器正橫時(shí)前后共計(jì)100 s的噪聲數(shù)據(jù)。取實(shí)測(cè)噪聲信號(hào)p和v中第60s的數(shù)據(jù)為樣本，該樣本數(shù)據(jù)有9 920個(gè)點(diǎn)。分別用Welch法、自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器和矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理結(jié)果如圖8所示。

從圖中可看出，實(shí)測(cè)輻射噪聲聲壓Welch法功率譜圖中線譜比背景噪聲強(qiáng)約4dB，自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器能提高線譜能量，處理后線譜比背景噪聲強(qiáng)約10dB，而經(jīng)過(guò)矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器處理后，225Hz的線譜比背景噪聲強(qiáng)約18dB，因此，更容易在強(qiáng)噪聲背景中提取出有用的特征線譜。

5 結(jié)論

本文利用矢量水聽(tīng)器同時(shí)測(cè)量的艦船信號(hào)的聲壓、振速的相關(guān)性和噪聲的不相關(guān)性，提出了一種基于矢量相干積累的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)算法。該算法通過(guò)將聲壓、振速分別輸入自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器的兩個(gè)通道，實(shí)現(xiàn)信號(hào)相干積累，從而提高輸出信號(hào)的信噪比。由不同信噪比下的仿真及實(shí)船輻射噪聲線譜的分析可得，運(yùn)用本文提出的聲壓、振速相干積累的自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器在低信噪比情況下對(duì)信號(hào)特征線譜的增強(qiáng)性能優(yōu)于聲壓自適應(yīng)線譜增強(qiáng)器。

圖8 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)功率譜對(duì)比圖Fig.8 The measured data of power spectrum contrast

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