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        連發(fā)彈丸爆炸聲信號時(shí)延估計(jì)技術(shù)研究

        2020-04-07 10:15:56
        計(jì)算機(jī)測量與控制 2020年3期
        關(guān)鍵詞:爆炸聲彈丸信號處理

        (中國人民解放軍63875部隊(duì),陜西 華陰 714200)

        0 引言

        連發(fā)地面炸點(diǎn)坐標(biāo)測試是靶場的一項(xiàng)測試難題,典型的彈藥試驗(yàn)如連發(fā)火箭彈和速射迫擊炮等。在常規(guī)兵器試驗(yàn)中,彈丸的作用距離以及落點(diǎn)定位亦是檢驗(yàn)武器彈藥性能的一項(xiàng)重要指標(biāo),而連發(fā)地面炸點(diǎn)目標(biāo)多呈現(xiàn)散布大、爆炸后相互易遮擋的特點(diǎn),且在常規(guī)試驗(yàn)的夜間科目中,只能觀測到大片火光以及清晰的爆炸聲,常用的光學(xué)測試設(shè)備捕獲率難以滿足彈丸落點(diǎn)坐標(biāo)的測試需求。傳統(tǒng)做法是依靠測試后人工復(fù)測彈坑,該法耗時(shí)長、效率低、不能區(qū)分落彈順序[1-2]。鑒于彈藥武器在地面爆炸時(shí)產(chǎn)生的能量會以聲波的形式向四面八方傳播出去,產(chǎn)生特有的聲信號,因此,本文提出了一種基于被動聲定位原理的連發(fā)地面炸點(diǎn)目標(biāo)測量方法。

        聲測定位技術(shù)是利用聲學(xué)與電子裝置接收聲信號以確定聲源位置的一種技術(shù),具有全天候、低成本等優(yōu)點(diǎn)。聲測連發(fā)地面炸點(diǎn)的原理如下:首先在爆炸區(qū)域不同位置布置聲傳感器,捕捉并記錄彈丸爆炸時(shí)刻所產(chǎn)生的聲信號;然后利用信號處理技術(shù)估計(jì)各傳感器接收到爆炸聲波的波達(dá)時(shí)刻;最后通過數(shù)據(jù)處理算法,計(jì)算出連發(fā)地面炸點(diǎn)目標(biāo)的靶場坐標(biāo)[3-5]。其中,信號處理方法與數(shù)據(jù)處理方法是關(guān)鍵,且信號處理結(jié)果會直接影響目標(biāo)的捕獲率和坐標(biāo)計(jì)算精度[6-9]。鑒于此,本文針對信號處理問題,首先分析了連發(fā)彈丸爆炸聲信號的特點(diǎn),然后介紹了提出的時(shí)延估計(jì)方法的基本原理,最后分別通過計(jì)算機(jī)仿真與實(shí)彈射擊試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的正確性和有效性。

        1 信號分析

        彈丸爆炸是能量在短時(shí)間小空間內(nèi)迅速膨脹釋放的過程。在使用聲傳感器進(jìn)行測量時(shí),信號的時(shí)域、頻域分布都具有顯著的特征,聲傳感器的作用是聲學(xué)探測系統(tǒng)的“耳朵”,是整個(gè)試驗(yàn)測試設(shè)備中最為重要的一個(gè)器件,其特有的技術(shù)指標(biāo)以及性能的好壞都會直接影響爆炸聲源信號的錄取質(zhì)量[10-11]。在試驗(yàn)過程中,連發(fā)彈丸的爆炸聲信號可等價(jià)于單個(gè)目標(biāo)信號的線性疊加,所以,曾成功應(yīng)用于單目標(biāo)信號的時(shí)頻分析方法同樣適用于多目標(biāo)信號的時(shí)頻分析[12]。通過課題組前期對大量爆炸聲信號的分析總結(jié),可提取出目標(biāo)信號的四個(gè)時(shí)頻特征參數(shù):①信號持續(xù)時(shí)間。爆炸聲波信號時(shí)域表現(xiàn)為短時(shí)多脈沖,主脈沖的上升時(shí)間約為10毫秒,信號持續(xù)時(shí)間約為100毫秒。②信號頻譜分布。爆炸波是彈丸在爆炸時(shí)沖擊空氣分子所產(chǎn)生的波動,每一種型號的彈藥武器發(fā)射聲波和爆炸聲波均有其固有的頻率特點(diǎn)[13]。③衰減阻尼。信號能量在釋放傳遞的過程中,持續(xù)震蕩衰減,因此采集的信號包絡(luò)呈現(xiàn)出單邊下降的規(guī)律。④能量量級。相同類型彈丸爆炸產(chǎn)生的聲波能量基本一致,考慮到聲音傳輸?shù)穆窂讲町?,同一傳感器接收到得不同目?biāo)的信號能量應(yīng)該處于同一量級。

        目標(biāo)信號的四個(gè)時(shí)頻參數(shù)是后續(xù)信號處理的基礎(chǔ)和依據(jù),如圖1所示。可根據(jù)信號脈沖寬度和頻譜分布對信號進(jìn)行預(yù)處理,剔除干擾,放大信號??筛鶕?jù)信號的脈沖寬度、頻譜、衰減阻尼設(shè)計(jì)Laplace小波[14-15],并構(gòu)造信號特征函數(shù)庫,用模板匹配的方法對信號進(jìn)行識別。另外,還可以根據(jù)信號持續(xù)時(shí)間和能量特征對信號是否存在粘連進(jìn)行區(qū)別性判斷。

        圖1 信號時(shí)頻分析與信號處理的聯(lián)系

        2 算法

        課題組對單目標(biāo)的聲信號處理技術(shù)曾進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究,提出的時(shí)延估計(jì)算法分為信號預(yù)處理、目標(biāo)識別、時(shí)延提取三個(gè)步驟。多目標(biāo)聲信號處理與單目標(biāo)聲信號處理步驟基本相同。但多目標(biāo)信號處理難度更大,具體表現(xiàn)為以下兩點(diǎn):①難以準(zhǔn)確地判斷各個(gè)目標(biāo)信號存在的時(shí)間段。②當(dāng)時(shí)域相鄰目標(biāo)信號出現(xiàn)粘連狀況時(shí),需要對該組信號進(jìn)行局部分解。

        因此,在前期單目標(biāo)信號處理的研究基礎(chǔ)上,針對多目標(biāo)信號特點(diǎn),開發(fā)了多目標(biāo)聲源信號處理軟件,算法的基本原理如圖2所示。算法的實(shí)現(xiàn)同樣分為信號預(yù)處理、目標(biāo)識別和時(shí)延提取三個(gè)部分。在目標(biāo)識別的過程中,在原有特征小波模板匹配的基礎(chǔ)上,引入了“分水嶺算法”,從而對目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的識別與定位。同時(shí),該過程增加了對信號是否具有粘連特性的判斷,一旦發(fā)現(xiàn)該組信號存在粘連,則根據(jù)特征小波模板以及信號的脈寬、能量等特性,分解粘連脈沖。文章第二部分中的2.1~2.3節(jié)將會分別對信號預(yù)處理、目標(biāo)識別和時(shí)延提取這三個(gè)部分的處理過程進(jìn)行詳細(xì)介紹。

        圖2 連發(fā)聲信號時(shí)延估計(jì)流程

        2.1 信號預(yù)處理

        鑒于在靶場試驗(yàn)時(shí),現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜且多變,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的信號常會參雜多種非目標(biāo)的聲信號,如蟲鳴聲、設(shè)備車輛及油機(jī)的轟鳴聲、風(fēng)聲等環(huán)境噪聲以及無線傳輸?shù)男诺涝肼暋?shù)模轉(zhuǎn)換的采樣噪聲等,這些噪聲在很大程度上會直接影響目標(biāo)聲源的定位精度,為保證聲源信號定位的精確性,首要任務(wù)就是在信號識別和時(shí)延提取過程之前對原始波形信號進(jìn)行預(yù)處理。彈丸爆炸產(chǎn)生的聲信號與周圍噪聲信號相比,通常表現(xiàn)為突發(fā)性和短暫性,而周圍的干擾噪聲信號一般幅值和頻率變化較小,且通常在固定時(shí)間內(nèi)呈周期性變化,根據(jù)這一特性采用帶通濾波器將此類與爆炸聲不同的內(nèi)嵌噪聲去除。除此之外,原始信號還存在較大的直流漂移、尖銳毛刺等現(xiàn)象。所以為了準(zhǔn)確地還原目標(biāo)聲信號,對該類聲源信號依次進(jìn)行了去除直流、消除毛刺等操作。圖3為實(shí)測某型彈四連發(fā)爆炸聲信號的預(yù)處理結(jié)果示意圖。

        圖3 某型彈4連發(fā)爆炸聲信號的預(yù)處理效果

        2.2 目標(biāo)識別

        多目標(biāo)與單目標(biāo)信號處理的區(qū)別只存在于目標(biāo)識別的過程,對這部分內(nèi)容主要增加功能:對目標(biāo)信號進(jìn)行時(shí)域分割,目的在于準(zhǔn)確定位各個(gè)爆炸聲信號存在的時(shí)間窗口。假若出現(xiàn)不同目標(biāo)的時(shí)間窗口重疊,即聲源信號存在信號粘連,則需要將局部信號進(jìn)行分解處理,以保證后續(xù)時(shí)延提取過程的精度。具體處理流程如下。

        第一步:利用信號時(shí)頻分析時(shí)構(gòu)造的特征小波函數(shù),對預(yù)處理后的爆炸聲信號進(jìn)行全局匹配,得到匹配系數(shù)的分布曲線。匹配系數(shù)的大小直接反應(yīng)了該時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)目標(biāo)信號的概率。圖4為某次匹配系數(shù)的分布曲線示意圖。

        第二步:利用分水嶺算法,從高至低依次選用不同閾值對匹配函數(shù)進(jìn)行時(shí)域分割。綜合利用信號的持續(xù)寬度、能量量級、匹配系數(shù)三種信息,對劃分的連通域進(jìn)行篩選。一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)閾值分割得到的有效連通域數(shù)目大于或等于目標(biāo)數(shù),則停止分割。保留有效連通域數(shù)目最多的分割結(jié)果。圖5是某次時(shí)域分割的示意圖。

        第三步:判斷是否存在信號粘連。若相鄰連通域的時(shí)間間隔小于信號持續(xù)時(shí)間(一般設(shè)為100毫秒),或者經(jīng)過篩選的有效連通域數(shù)小于目標(biāo)數(shù),則說明有信號粘連,此時(shí)執(zhí)行第四步,否則直接跳轉(zhuǎn)到第五步。

        第四步:利用聲源目標(biāo)的能量特性以及信號寬度,必要時(shí)借助人工輔助判斷,鎖定粘連信號的時(shí)間段,同樣利用第一步中應(yīng)用的特征小波基構(gòu)造的目標(biāo)模板,將粘連的局部信號進(jìn)行分解。圖6為對粘連信號的分解效果示意圖。

        第五步:進(jìn)一步利用信號持續(xù)寬度、能量量級、匹配系數(shù)三種信息篩選連通域,直到連通域數(shù)等于目標(biāo)數(shù)。最后在各連通域內(nèi),重新進(jìn)行特征函數(shù)的匹配過程,并以各局部匹配系數(shù)峰值位置作為對應(yīng)目標(biāo)信號的起點(diǎn)。

        圖4 特征小波匹配結(jié)果

        圖5 基于分水嶺算法的信號分割示意圖

        目標(biāo)識別的第二步與第五步都對信號分割的連通域進(jìn)行篩選,這個(gè)過程正是對疑似目標(biāo)的判斷識別過程,其中需要綜合利用信號的持續(xù)寬度、能量量級、匹配系數(shù)三種信息。假設(shè)采集的信號為S(i),0≤i≤N,利用特征小波模板匹配信號,得到的系數(shù)分布為k(i),0≤i≤N,信號理論持續(xù)時(shí)間為W,能量量級為E。對匹配系數(shù)k(i)進(jìn)行分割后得到L個(gè)連通域,其中第m個(gè)連通域記為Am(p,q),1≤m≤L,p,q分別為連通域的起點(diǎn)和終點(diǎn),該連通域的目標(biāo)綜合相似系數(shù)f(m)根據(jù)(1)式計(jì)算:

        (1)

        其中:km、Em分別表示第m個(gè)連通域的模板匹配系數(shù)與信號能量,分別按照(2)式和(3)式計(jì)算。

        km=max{k(p),k(p+1),...,k(q)}

        (2)

        (3)

        在目標(biāo)識別的過程中,正是以連通域的目標(biāo)綜合相似系數(shù)f(m)為依據(jù)進(jìn)行篩選的。

        2.3 時(shí)延提取

        時(shí)延提取算法是目前聲源定位技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的一種方法[11]。由于單個(gè)爆炸脈沖信號的持續(xù)時(shí)間較長,一般約為100毫秒,且上升沿不夠陡峭,系統(tǒng)要求時(shí)延提取精度為毫秒量級,所以不能直接將電壓信號的峰值作為爆炸聲波到達(dá)傳感器的時(shí)刻。根據(jù)目標(biāo)信號持續(xù)時(shí)間的先驗(yàn)信息,可構(gòu)造與目標(biāo)寬度大致相等的矩形窗,將此窗函數(shù)與原信號的平方作卷積運(yùn)算即對信號的能量進(jìn)行局部累積。假設(shè)原信號為S(n),窗長為L,能量累積后的函數(shù)E(n)的計(jì)算過程如式(4)。

        (4)

        顯然,累積后的結(jié)果盡可能保留了有效的爆炸信息,同時(shí)平滑掉持續(xù)時(shí)間相對較短、能量較低的干擾信號,使聲信號起始點(diǎn)位置以主峰的形式表現(xiàn)出來。然后根據(jù)識別部分對信號存在時(shí)間段的定位,搜索局部最大值,將最大值出現(xiàn)的時(shí)刻作為對應(yīng)爆炸信號的時(shí)延。圖7為時(shí)延提取過程示意圖。

        圖7 時(shí)延提取的過程

        2.4 操作軟件

        根據(jù)2.1節(jié)~2.3節(jié)闡述的多目標(biāo)信號處理算法,課題組對此開發(fā)了專門的操作軟件,時(shí)延估計(jì)操作軟件界面如圖8所示。

        圖8 時(shí)延估計(jì)操作軟件界面

        3 實(shí)驗(yàn)與影響因素分析

        3.1 模擬仿真

        為了檢驗(yàn)所開發(fā)算法的時(shí)延識別能力和估計(jì)精度,課題組對多次射擊過程進(jìn)行了數(shù)值仿真。參考某型火箭彈試驗(yàn)的實(shí)際參數(shù),假設(shè)40連發(fā)彈丸的預(yù)定落點(diǎn)為(0,0),射頻為2發(fā)/秒,落點(diǎn)的距離與方向散布誤差服從獨(dú)立的均值為0的正態(tài)分布,標(biāo)準(zhǔn)差分別為300米、1 000米,爆炸聲波信號S(t)從實(shí)測信號中截取,持續(xù)時(shí)間取100毫秒,采樣頻率為20 k赫茲,信號幅度隨著距離d的衰減公式為:

        (5)

        令聲音傳播速度為340米/秒,風(fēng)速為0。四個(gè)傳感器的坐標(biāo)為:A1(500 m,1 500 m),A2(500 m,-1 500 m),A3(-500 m,-1 500 m),A4(-500 m,1 500 m)。課題組共仿真了1 000次射擊,每次均用文中算法對各傳感器的仿真信號進(jìn)行處理,將估計(jì)的時(shí)延與理論時(shí)延進(jìn)行認(rèn)真比較,仿真結(jié)果表明時(shí)延估計(jì)的均方根誤差為1.2毫秒。圖9顯示了一次仿真中,A1傳感器接收到的波形以及所提取的部分時(shí)延。

        圖9 A1傳感器接收到的波形以及局部信號提取的時(shí)延

        3.2 射擊試驗(yàn)

        為了更好地驗(yàn)證所開發(fā)算法的正確性以及有效性,課題

        組多次利用自行研制的無線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(圖10)采集連發(fā)彈丸的爆炸聲波信號,通過試驗(yàn)測得的落點(diǎn)數(shù)據(jù)反算各站信號的理論時(shí)延,并將其作為真值與信號處理的時(shí)延做以比對。表1列舉了某次試驗(yàn)四連發(fā)彈丸落點(diǎn)信號的處理結(jié)果。從處理結(jié)果可知,目標(biāo)捕獲率為100%,證明時(shí)延估計(jì)算法是正確有效的,時(shí)延估計(jì)誤差與數(shù)值仿真基本一致,但是標(biāo)精度不夠理想,原因在于試驗(yàn)時(shí)沒有專業(yè)氣象參數(shù)測量設(shè)備,人工估計(jì)風(fēng)速具有較大誤差。

        圖10 聲測連發(fā)地面炸點(diǎn)系統(tǒng)樣機(jī)

        表1 聲測四連發(fā)落點(diǎn)結(jié)果

        4 結(jié)論

        本文以被動聲定位原理技術(shù)應(yīng)用于連發(fā)地面炸點(diǎn)目標(biāo)的測試問題作為切入點(diǎn),并依據(jù)復(fù)雜背景環(huán)境下連發(fā)彈丸爆炸聲信號的特點(diǎn),提出了一套多目標(biāo)聲信號時(shí)延估計(jì)算法,通過對自研原理樣機(jī)采集的聲信號進(jìn)行處理,并與計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果相對比,發(fā)現(xiàn)結(jié)果基本一致,誤差較小,證明該方法可靠性高、實(shí)時(shí)性好,同時(shí)解決了連發(fā)爆炸聲信號的識別和時(shí)延估計(jì)問題,具有一定的抗干擾能力。若要進(jìn)一步提高時(shí)延估計(jì)精度,需提高聲傳感器的靈敏度和信號采樣頻率。

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