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        基于分?jǐn)?shù)階功率譜熵的未知水聲脈沖信號檢測方法

        2021-07-14 01:13:12夏文杰曹偉浩尹錫帆
        聲學(xué)技術(shù) 2021年3期
        關(guān)鍵詞:階數(shù)檢測器信噪比

        夏文杰,黎 鑫,曹偉浩,尹錫帆

        (1. 國家海洋技術(shù)中心漳州基地籌建辦公室,福建廈門361001;2. 國防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院,江蘇南京210000;3. 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院,湖北武漢430000)

        0 引 言

        偵察聲吶作用距離比對方主動(dòng)聲吶作用距離遠(yuǎn),對遠(yuǎn)程警戒有重要意義,偵察的對象常是水中平臺輻射的主動(dòng)脈沖信號。主動(dòng)聲吶典型的發(fā)射脈沖[1]有:單頻(Continuous Wave, CW)信號和調(diào)頻(Frequency Modulation, FM)信號,F(xiàn)M信號主要為線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation, LFM)和雙曲調(diào)頻(Hyperbolic Frequency Modulation, HFM)形式。

        針對無先驗(yàn)知識的信號檢測問題,目前主要有能量檢測器、冪律檢測器、基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FRFT)的檢測和功率譜熵檢測器等方法。能量檢測器[2]是高斯背景中檢測高斯信號的最佳檢測器,但脈沖信號有其特征,不屬于隨機(jī)信號范疇,難以在低信噪比下檢測信號。冪律檢測器[3]是一種非高斯背景下檢測隨機(jī)信號的非參數(shù)方法,可看作高次冪的能量檢測器,檢測性能較優(yōu)于前者,但在海洋色噪聲背景下性能低?;贔RFT檢測的方法較多[4-5],其中短時(shí)分?jǐn)?shù)傅里葉變換(Short Time-Fractional Fourier Transform, ST-FRFT)檢測方法[5]結(jié)合時(shí)頻分析和信號能量聚集性質(zhì),實(shí)現(xiàn)了水聲脈沖信號的截獲檢測。功率譜熵檢測算法利用信號與噪聲的功率譜熵差異,判斷是否存在信號,已應(yīng)用于各類信號檢測領(lǐng)域,檢測器對未知CW信號有較好的檢測性能,但是對FM信號的檢測性能劣于前者[6]。針對這些不足,結(jié)合FRFT能聚集FM信號能量的性質(zhì)與功率譜熵檢測方法,提出了一種分?jǐn)?shù)階功率譜的非合作檢測器,利用脈沖信號與噪聲的統(tǒng)計(jì)量差異,實(shí)現(xiàn)對水聲脈沖信號的檢測。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了FRFT對FM信號的能量聚集效果和檢測性能。海試結(jié)果表明,檢測器能在低信噪比下捕獲主動(dòng)聲吶廣泛使用的CW和FM水聲脈沖信號,可實(shí)現(xiàn)信號的統(tǒng)一自動(dòng)檢測。

        1 功率譜熵檢測器

        信息熵是描述系統(tǒng)信息量的物理量,系統(tǒng)有序程度越高,熵值就越小,信息量就越大,反之系統(tǒng)無序,熵值大,信息量小。未知水聲脈沖信號檢測從頻域角度定義信息熵,可度量接收信號在頻域上的復(fù)雜程度,利用功率譜熵表征和提取脈沖信號與背景噪聲的不確定性差異,實(shí)現(xiàn)信號檢測。具體地,若接收數(shù)據(jù)中不含信號,其功率譜熵值較大;否則功率譜熵值較小。將未知脈沖信號檢測看成二元假設(shè)檢驗(yàn)問題:

        式中:x(n)表示接收數(shù)據(jù),s(n)為信號,w(n)為加性噪聲,N為樣本長度。

        功率譜熵檢測的步驟如下[7]:

        (1) 利用離散傅里葉變換得到信號歸一化的功率譜密度估計(jì):

        式中:X(k)為信號的離散傅里葉變換,p(k)表示第k個(gè)功率譜值占總功率譜的值。

        (2) 計(jì)算的相應(yīng)功率譜熵H,作為檢測統(tǒng)計(jì)量T:

        式中:γ為檢測門限。若檢測統(tǒng)計(jì)量T小于檢測門限,備擇假設(shè)成立,認(rèn)為接收數(shù)據(jù)中存在脈沖信號。

        功率譜熵檢測器對未知CW脈沖信號有較好的檢測性能,但由于FM信號的功率譜聚集性不強(qiáng),導(dǎo)致檢測器性能降低。而FRFT對于LFM信號,通過搜索到合適的旋轉(zhuǎn)角度,理論上可得到一個(gè)沖激信號,信號能量由原先在頻域內(nèi)散布變換到新域內(nèi)聚集;對于小曲率HFM信號,F(xiàn)RFT也有一定的聚集作用。因此,提出分?jǐn)?shù)階功率譜熵算法來提升對未知LFM和HFM脈沖信號的檢測性能。

        2 分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器

        2.1 分?jǐn)?shù)階功率譜定義

        分?jǐn)?shù)階傅里葉變換可將信號作任意角度α=πp/2的旋轉(zhuǎn),從線性積分的角度定義信號的p階分?jǐn)?shù)階傅里葉變換[8]:

        2.2 脈沖信號分?jǐn)?shù)階功率譜

        常用的聲吶脈沖有CW、LFM和HFM信號,復(fù)數(shù)表達(dá)式分別為[9-10]

        式中:A為信號幅度;f0為中心頻率;T為信號長度;k為線性調(diào)頻率;K為雙曲系數(shù);t0為常數(shù)。

        當(dāng)k=0時(shí),LFM信號即為CW信號,下面分析FM信號的分?jǐn)?shù)階功率譜聚集性。

        2.2.1 LFM信號分?jǐn)?shù)階功率譜

        仿真驗(yàn)證:LFM 信號中心頻率f0=100.1 Hz,調(diào)制頻率 k=50 Hz·s-1,幅度 A=1,采樣頻率fs=1024 Hz,點(diǎn)數(shù)N=1 024。圖1(a)為p=1.031時(shí)的分?jǐn)?shù)階功率譜,圖 1(b)為式(13)的理論計(jì)算結(jié)果,圖1(c)為 p=1時(shí)的分?jǐn)?shù)階功率譜,即功率譜。驗(yàn)證了仿真結(jié)果和理論計(jì)算的一致性,F(xiàn)RFT對 LFM信號能量聚集強(qiáng)。

        圖1 LFM信號的分?jǐn)?shù)階功率譜Fig.1 Fractional power spectrum of complex LFM signal

        2.2.2 HFM信號分?jǐn)?shù)階功率譜

        HFM信號的FRFT解析式求解困難,這里通過仿真驗(yàn)證FRFT對小曲率HFM信號的聚集性。HFM 信號的雙曲系數(shù) K=-2 000,t0=7.5 s,幅度A=1,采樣頻率fs=1 024 Hz,點(diǎn)數(shù) N=1 024。圖2(a)、2(b)分別為階數(shù)p=1.02和p=1的分?jǐn)?shù)階功率譜,對比兩圖可知,F(xiàn)RFT對小曲率HFM信號也有能量聚集性。

        圖2 HFM信號的分?jǐn)?shù)階功率譜Fig.2 Fractional power spectrum of complex HFM signal

        2.2.3 FRFT處理增益分析

        接收脈沖信號一般會(huì)被噪聲污染。由于 HFM信號增益分析較為困難,且可將其看作類 LFM 信號,故僅分析LFM信號的處理增益。LFM信號經(jīng)FRFT后,信號和帶噪信號的分?jǐn)?shù)階功率譜二維分布為

        式(15a)表示LFM信號經(jīng)FRFT形成的分?jǐn)?shù)階功率譜二維分布,式(15b)表示信號與均值為0、方差為的高斯白噪聲形成帶噪信號的分?jǐn)?shù)階功率譜二維分布。

        2.3 檢測流程

        圖3為分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測流程,在二維平面內(nèi)搜索Dx( p, k)的峰值,得到最佳變換階數(shù)p0,再采用紐曼皮爾遜準(zhǔn)則,對p0階分?jǐn)?shù)階功率譜Dx( p0, k )熵檢測,檢測門限通過學(xué)習(xí)獲取。

        圖3 分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測流程Fig.3 Process of fractional power spectrum entropy detection

        搜索最佳階數(shù)時(shí),為兼顧估計(jì)精度和計(jì)算量,使用一種穩(wěn)定的快速算法:

        (1) 在區(qū)間[0, 2]內(nèi)采取大步長搜索峰值,得到階數(shù)p1。步長設(shè)置原則為信號出現(xiàn)“能量聚集”(峰值譜線數(shù)值高于其他譜線 3 dB),一般令步長s=0.1。

        (2) 用e控制階數(shù)精度,一般取e=10-4,設(shè)置循環(huán)次數(shù)i=1。

        (3) 在區(qū)間[pi- s / 2, pi+ s /2]內(nèi)搜索,再令搜索步長s=0.1 s,i=i+1,進(jìn)行搜索得到階數(shù)pi。

        (4) 當(dāng) s≤e時(shí),終止運(yùn)算。此時(shí)最佳階數(shù)p0=pi,否則跳轉(zhuǎn)至步驟(3)。

        3 數(shù)據(jù)分析

        3.1 仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證

        實(shí)驗(yàn)一:分?jǐn)?shù)階功率譜熵對未知 LFM 信號的檢測性能。LFM信號中心頻率f0=300 Hz,調(diào)頻率k=40 Hz·s-1,幅度 A=1,采樣頻率fs=1 024 Hz,點(diǎn)數(shù)N=1 024,噪聲均值為0、方差為的高斯白噪聲,信噪比。圖4(a)為不同信噪比分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器工作機(jī)接收(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲線,檢測門限由蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)確定,圖 4(b)為虛警概率Pfa=10-4時(shí)三種檢測方法的性能對比,檢測概率Pd=0.5時(shí),要求分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測的信噪比大約為-14 dB,優(yōu)于功率譜熵檢測器5.5 dB,優(yōu)于能量檢測器7 dB。實(shí)際上,LFM 信號帶寬與功率譜熵檢測器性能成反比,但分?jǐn)?shù)階功率譜熵器不受信號帶寬的影響,對 LFM信號具有良好檢測性能。

        圖4 LFM信號檢測性能Fig.4 Detection performance of LFM signal

        實(shí)驗(yàn)二:分?jǐn)?shù)階功率譜熵對未知HFM信號的檢測性能。HFM 信號下限頻率fL=200 Hz,上限頻率fH=250 Hz,其他條件與實(shí)驗(yàn)一相同。圖5(a)為不同信噪比分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器 ROC曲線,圖5(b)為虛警概率Pfa=10-4檢測方法的性能,檢測概率Pd=0.5時(shí),要求分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測的信噪比大概為-12.5 dB,優(yōu)于功率譜熵檢測器5 dB,優(yōu)于能量檢測器5.5 dB。分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器對HFM信號的檢測性能要低于 LFM 信號,但優(yōu)于功率譜熵檢測和能量檢測。

        圖5 HFM信號檢測性能Fig.5 Detection performance of HFM signal

        3.2 海試數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

        某地海試時(shí),聲源船發(fā)射CW和LFM脈沖,選取60 s試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。CW信號:中心頻率6.5 kHz,脈寬64 ms,重復(fù)周期9.5 s;LFM信號:中心頻率6.5 kHz,帶寬300 Hz,脈寬128 ms,重復(fù)周期9.5 s。

        圖6(a)是CW脈沖信號波形,共有6個(gè)脈沖,圖 6(b)是用功率譜熵和分?jǐn)?shù)階功率譜熵處理的結(jié)果,處理時(shí)寬為128 ms,兩種檢測算法處理結(jié)果基本一致,都出現(xiàn)了6個(gè)谷值,說明對于CW脈沖信號,分?jǐn)?shù)階功率譜熵算法性能不會(huì)下降。

        圖6 CW脈沖信號處理結(jié)果Fig.6 Processing results of CW pulse signal

        圖7(a)是LFM脈沖信號波形,共有7個(gè)脈沖,圖 7(b)是用功率譜熵和分?jǐn)?shù)階功率譜熵處理的結(jié)果,處理時(shí)寬為128 ms,學(xué)習(xí)門限γ= 5 .799,兩種算法都檢測出了7個(gè)脈沖信號。但可以看出分?jǐn)?shù)階功率譜熵值更小,說明對于LFM脈沖信號,分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器要優(yōu)于前者。

        圖7 LFM脈沖信號處理結(jié)果Fig.7 Processing results of LFM pulse signal

        為了驗(yàn)證低信噪比條件下分?jǐn)?shù)階功率譜熵的實(shí)際檢測性能,截取一段無 LFM 脈沖信號的海試背景噪聲數(shù)據(jù)乘以倍數(shù)來控制噪聲的功率,控制信噪比,疊加到信號中。估計(jì)信號平均功率Ps,信噪比RSN= 10lg(Ps/)。圖 8是仿真數(shù)據(jù)和海試數(shù)據(jù)檢測概率的對比,虛警概率Pfa=10-4,兩者基本吻合。檢測概率Pd=0.5時(shí),海試結(jié)果信噪比為-10 dB,驗(yàn)證了分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器在低信噪比下的工程可行性。

        圖8 海試數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)檢測性能對比Fig.8 Detection performance comparison between sea trial data and simulation data

        4 結(jié) 論

        針對低信噪比條件下未知水聲脈沖信號的檢測問題,提出了一種基于FRFT的分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測方法。對于CW信號,該方法和功率譜熵檢測算法的處理結(jié)果基本無差別,證實(shí)分?jǐn)?shù)階功率譜熵算法對CW信號檢測同樣適用,其性能不受算法復(fù)雜度的影響;對于LFM信號和小曲率HFM信號,該方法處理效果更優(yōu)。由此,建立了分?jǐn)?shù)階功率譜熵的統(tǒng)一算法,實(shí)現(xiàn)了在無先驗(yàn)信息條件下水聲脈沖信號的統(tǒng)一自動(dòng)檢測。

        本文從理論和仿真驗(yàn)證了 FRFT對 LFM 和HFM信號的能量聚集作用,優(yōu)化了FRFT階數(shù)搜索方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對于 LFM 信號,分?jǐn)?shù)階功率譜熵檢測器在Pfa=10-4,Pd=0.5時(shí),檢測信噪比為-14 dB,性能優(yōu)于功率譜熵5.5 dB。因?yàn)樾∏蔋FM信號可看作類LFM信號,故當(dāng)HFM信號瞬時(shí)頻率緩慢變化時(shí),性能較后者也提高了5 dB。對海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對于 LFM 信號,在虛警概率為10-4、檢測概率為0.5時(shí),要求檢測信噪比RSN=-10 dB,驗(yàn)證了檢測器在低信噪比下的實(shí)際檢測能力。

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