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

水聲信號處理是當(dāng)前信號與信息處理領(lǐng)域最為活躍的方向之一，在水聲通信、遙測、定位、識別和海洋開發(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，大多水下測量平臺選用被動聲檢測，根據(jù)艦船航行時發(fā)出的輻射噪聲來進(jìn)行目標(biāo)檢測和目標(biāo)類型判別［1］。

國內(nèi)外對艦船的輻射噪聲譜，進(jìn)行了相應(yīng)的研究：文獻(xiàn)［2］利用窄帶自適應(yīng)線譜增強器加強信號中的線譜成分；文獻(xiàn)［3］利用自適應(yīng)濾波器來消除信號中的加性白噪聲；文獻(xiàn)［4］利用自適應(yīng)譜線增強器對線譜檢測方法進(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，以往基于時域、頻域的檢測方法通常難以達(dá)到理想的效果。

為此，本文利用矢量水聽器測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)線譜增強算法（CI－ALE）。

1 背景

矢量水聽器由傳統(tǒng)的聲壓水聽器和質(zhì)點振速水聽器復(fù)合而成，可以空間共點同步測量聲場中的標(biāo)量信息（聲壓）和矢量信息（質(zhì)點振速的三個正交分量），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，利用聲矢量信息來增強目標(biāo)特征線譜，使得線譜更易于提取，具有很強的現(xiàn)實意義。

1.1 矢量水聽器測量信號模型

在各向同性均勻無限大的理想流體介質(zhì)中，對于單頻聲波，測量的聲壓p（r，t）和質(zhì)點振速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，除了一個常數(shù)ρ0c以外，三個振速分量與聲壓波形相同。為簡化模型，假設(shè)該常數(shù)為1，則聲場中的聲壓和兩個振速分量簡化為：

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)境噪聲場的影響，受環(huán)境噪聲污染的聲矢量信號表示為：

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、港口預(yù)警和戰(zhàn)爭封鎖的需要，在海洋的各種聲傳播情況中，淺海聲波傳播的研究越來越重要。而淺海以同時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間、空間有顯著的變化特性。因此，通常只能用噪聲級來粗略地描述淺海環(huán)境噪聲。在淺海環(huán)境下，壓敏水聽器的主要噪聲源來自于海面波浪壓力。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的噪聲場聲壓相干模型擴展至聲壓和振速間的相干模型，對基于矢量水聽器淺海波導(dǎo)中的海面噪聲場的空間特性進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，在淺海波導(dǎo)中，海面噪聲場的聲壓np（t）和振速垂直分量nz（t）是強相干的，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

自適應(yīng)譜線增強（簡稱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)譜線增強已廣泛應(yīng)用于頻譜估算、譜線估計以及窄帶檢測等領(lǐng)域。在窄帶信號加上寬帶信號的情況下，無需獨立的參考信號，將混合信號進(jìn)行延遲，延遲的作用是使寬帶噪聲信號去相關(guān)，而正弦或窄帶信號不去相關(guān)，再利用最小均方（LMS）算法，自適應(yīng)地與相關(guān)的正弦或窄帶信號進(jìn)行匹配，將信號分離出來。其原理框圖如圖2所示。

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

2 改進(jìn)的自適應(yīng)線譜增強

2.1 原理

對于淺海水下聲矢量測量系統(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)合信號處理抗各向同性干擾的基礎(chǔ)［8］。

ALE中延時量Δ的選擇非常重要，一方面，Δ應(yīng)大于背景噪聲的時間相關(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)信號的時間相關(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)信號的最佳估計。因此將延時參考信號x（k－Δ）用振速信號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)行平滑來消除穩(wěn)態(tài)誤差。矢量相干積累的自適應(yīng)線譜增強原理框圖如圖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)向量差值與動量因子之積而形成的對權(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，確定權(quán)向量wk（i）初值，其中1≤i≤L是權(quán)的個數(shù)。

3）求出ε（k）＝x（k）－y（k）。

4）計算自適應(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，α為相干積累常數(shù)，

5）由下式計算平滑權(quán)系數(shù)：

3 仿真分析

仿真條件：假設(shè)存在一點聲源目標(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，為高斯分布的隨機噪聲。

諧和平面波場聲壓可由一系列正弦信號疊加產(chǎn)生，形式為：

聲壓、振速值由式（4）計算得到。

仿真不同信噪比時功率譜，自適應(yīng)線譜增強及矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強結(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

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

4 實驗驗證

實驗地點為某碼頭附近如圖7所示，江面寬90余米，江水流速約2m／s。測量時，實驗錨泊在江面中心，矢量水聽器固定尾側(cè)，入水約1m。

圖7 實驗示意圖Fig.7 Experiment schemes

被測目標(biāo)經(jīng)過矢量水聽器正橫時前后共計100 s的噪聲數(shù)據(jù)。取實測噪聲信號p和v中第60s的數(shù)據(jù)為樣本，該樣本數(shù)據(jù)有9 920個點。分別用Welch法、自適應(yīng)線譜增強器和矢量相干積累自適應(yīng)線譜增強對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理結(jié)果如圖8所示。

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

5 結(jié)論

本文利用矢量水聽器同時測量的艦船信號的聲壓、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)線譜增強算法。該算法通過將聲壓、振速分別輸入自適應(yīng)線譜增強器的兩個通道，實現(xiàn)信號相干積累，從而提高輸出信號的信噪比。由不同信噪比下的仿真及實船輻射噪聲線譜的分析可得，運用本文提出的聲壓、振速相干積累的自適應(yīng)線譜增強器在低信噪比情況下對信號特征線譜的增強性能優(yōu)于聲壓自適應(yīng)線譜增強器。

圖8 實測數(shù)據(jù)功率譜對比圖Fig.8 The measured data of power spectrum contrast

［1］葉平賢，龔沈光.艦船物理場［M］.北京：兵器工業(yè)出版社，1992.

［2］Martins C R.Sub－band structure for adaptive line enhancement［C］／／Dayton，OH：MWSCAS，2001：138－141.

［3］Hayward S D.Adaptive line enhancement via subspace tracking［C］／／Pacific Grove .CA.USA：SSC，2000：1 872－1 877.

［4］楊西林，周金，土炳和，等.自適應(yīng)譜線增強在艦船輻射噪聲線譜檢測中的應(yīng)用［J］.艦船科技技術(shù)，2009，31（3）：93－95.YANG Xilin，ZHOU jin，WANG Binghe，et al.Application of adaptive line enhancement on testing the ship radiated－noise［J］.Ship Science and Technology，2009，31（3）：93－95.

［5］孫貴青.矢量水聽器檢測技術(shù)研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2001.

［6］杜敬林，遲壽育，馬忠成.基于矢量水聽器淺海波導(dǎo)中海面噪聲場的空間特性研究［J］.艦船科學(xué)技術(shù)，2009，31（10）：56－59.DU Jinglin，CHI Shouyu，MA Zhongcheng.Research on the spatial character of surface noise in shallow sea based on vector sensor［J］.Ship Science and Technology，2009，31（10）：56－59.

［7］Widrow，Stearns S D.Adaptive noise canceling：principle and application［J］.Proc IEEE，1975，62：1 692－1 716.

［8］惠俊英，劉宏，余華兵，等.聲壓振速聯(lián)合信息處理及其物理基礎(chǔ)初探［J］.聲學(xué)學(xué)報，2000，25（7）：1－4.HUI Junying，LIU Hong，YU huabing，et al.Study on the physical basis of pressure and particle velocity combined processing［J］.ACTA Acustica，2000，25（7）：1－4.