(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111929666 A(43)申请公布日 2020.11.13
(21)申请号 202010941363.0(22)申请日 2020.09.09
(71)申请人 东南大学
地址 2111 江苏省南京市江宁区东南大
学路2号(72)发明人 方世良 刘清宇 朱传奇 安良 (74)专利代理机构 南京瑞弘专利商标事务所
(普通合伙) 32249
代理人 彭雄(51)Int.Cl.
G01S 7/539(2006.01)G01S 7/537(2006.01)G01S 15/00(2020.01)
权利要求书9页 说明书19页 附图6页
(54)发明名称
一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法(57)摘要
本发明公开了一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，包括对获取的水声信号进行功率谱估计；自主线谱提取；环境线谱的序贯学习与更新；对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱；对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱；对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识。本发明能够实现弱目标线谱的有效自主提取，同时虚警概率低。
CN 111929666 ACN 111929666 A
权 利 要 求 书
1/9页
1.一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取水声信号，并对获取的水声信号进行功率谱估计得到功率谱；步骤2，对得到的功率谱进行自主线谱提取得到线谱；步骤3，环境线谱序贯学习与更新；
步骤3-1，记
，
，
为线谱索引，
，其中，
为最大线谱数量，表示第
为根线
自主提取线谱动态信息矩阵，谱各处理帧提取信息的索引，动态信息矩阵第1列
中存放
列
否则结果为0，数据搬移：
步骤3-1-1，初始化，令步骤3-1-2，令当前存储的线谱数；
步骤3-1-3，令入步骤3-1-4；
为每根线谱允许存储的最大历史帧数，自主提取线谱
根线谱的频率，自主提取线谱动态信息矩阵第2列根线谱的次数，自主提取线谱动态信息矩阵第帧第
线谱单帧提取结果，提取到结果为1，
中存放第帧中自主提取到第
中存放最近
，按如下方式对自主提取线谱动态信息矩阵进行
；，
，
为自主提取线谱动态信息矩阵
，若；则返回步骤3-1-2继续进行数据搬移，否则进
步骤3-1-4，数据搬移结束，令
；
步骤3-2，若本帧水听器采集信号
，，
中提取的线谱个数K=0，
N为本帧水听器采集信号长度，回到步骤1进行下一帧数据处理，否则根据本帧提取的K根线谱按照1~K的顺序对自主提取线谱动态信息矩阵如下：
步骤3-2-1，寻找第k根线谱在
中的更新位置
：
进行数据更新，每根线谱的处理步骤
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CN 111929666 A
权 利 要 求 书
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其中，离，
表示中已有的U根线谱与第k根线谱频率维最小距为判断是否为同频线谱的门限，若最小频率维距
取最小距离对应的序号u，否则第k根线谱
；
表示第k根线谱的精测频率，
离小于门限，则判为同频线谱，更新位置
取中第
作为新增线谱，更新位置
步骤3-2-2，更新
，并更新线谱个数行信息：
步骤3-3，设定环境线谱判别门限记录环境线谱频率，具体步骤如下：
步骤3-3-1，初始化令
，判断中的U根线谱是否存在环境线谱，若有，
，环境线谱索引初始值记为；
步骤3-3-2，若第根线谱满足如下条件：
则将该线谱判为环境线谱，令步骤3-3-3，令
则结束判别，环境线谱总数记为
，若
；
，第根环境线谱频率记为；
，则返回步骤3-3-2继续进行环境线谱判别，否
步骤4，对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱；步骤4-1，初始化重构功率为率谱；
步骤4-2，对本帧自主提取线谱按照线谱强度
进行从大到小排序，记获得的新线谱频
，
表示重构功
3
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权 利 要 求 书
，
表示提取到的线谱数量；；
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率序列为
步骤4-3，初始化线谱索引
步骤4-4，判断新线谱频率序列入步骤4-6，具体判断方法如下：
若存在
的线谱是否为环境线谱，如是进入步骤4-5，否则进
满足如下条件则将第根线谱判定为环境线谱：
其中，为同频环境线谱判决门限；
根线谱进行环境线谱抑制处理重构功率谱：的第
根线谱的时域信号
：
步骤4-5，按如下方式对第步骤4-5-1，生成长度为
步骤4-5-2，计算的功率谱：
其中，
为
点数，率引；
，
对应的离散频率索引，
，的第
表示个子序列，，
的功率谱，
表示相继子序列的偏移
表示线谱自主提取频带下限频
对应的离散频率索
表示线谱自主提取频带上限频率
步骤4-5-3，按下式计算剔除线谱频率序列的线谱分量后的重构功率谱：
其中，表示求取在范围内的最大值，
4
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权 利 要 求 书
表示求取
在
范围内的最大值；
4/9页
步骤4-6，令，若则返回步骤4-4，否则功率谱重构结束；
步骤5，对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱；步骤5-1，将重构的功率谱
通过
阶中值滤波器得到重构的功率谱趋势项，
与重构的功率谱趋势项
，则重构的功率谱
的重构的差值谱
为：
的重构的规范化差值谱为：
其中，表示求取的标准差；
进行疑似弱目标线谱自主提取，包括如下
步骤5-2，遍历重构的规范化差值谱步骤：
步骤5-2-1，设定疑似弱目标线谱检测门限引为
；
满足如下条件：
，令线谱索引，遍历起始频率索
步骤5-2-2，若
则将判为疑似弱目标线谱，令线谱索引；
，则
步骤5-2-3，令第
根疑似弱目标线谱频率插值的相对偏差
为：
5
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权 利 要 求 书
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第根疑似弱目标线谱的精测频率为：
其中，表示第根疑似弱目标线谱左边频点幅度值，
根疑似弱目标线谱右边频点幅度值，
表示第表示第
根疑似弱目根疑似弱
标线谱幅度值，表示第
目标线谱的精测频率；
步骤5-2-4，令
，若
，则返回步骤5-2-2继续进行疑似弱目标线
谱提取，否则重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取结束，提取到的疑似弱目标线谱数量记为
；
步骤6，对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识：步骤6-1，记
目标线谱动态信息矩阵，其中，线谱数量，表示第
为疑似弱目标线谱索引，
，
为疑似弱
为疑似弱目标线谱最大
为疑似弱目
中存中存放
根疑似弱目标线谱各处理帧提取信息的索引，
标线谱每根线谱允许存储的最大历史帧数，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第1列放第
根疑似弱目标线谱的频率，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第2列帧重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取中提取到第
线谱动态信息矩阵第
帧第
列
根线谱的次数，疑似弱目标
中存放最近
根线谱单帧疑似弱目标线谱提取结果，提取到结果为1，否则结果为0，进行数据搬移处理：
按如下方式对疑似弱目标线谱动态信息矩阵
步骤6-1-1，初始化，令步骤6-1-2，令当前存储的线谱数；
6
；
，为疑似弱目标线谱动态信息矩阵
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权 利 要 求 书
，若
6/9页
步骤6-1-3，令；则返回步骤6-1-2继续进行数据搬移，否则进
入步骤6-1-4；
步骤6-1-4，数据搬移结束，令
；
步骤6-2，若本帧重构功率谱
中提取到的疑似弱目标线谱个数
，回到进行数
步骤1进行下一帧数据处理，否则按如下方式对疑似弱目标线谱动态信息矩阵据更新，并进行弱目标线谱辨识，每根疑似弱目标线谱的处理步骤如下：
步骤6-2-1，寻找第
根线谱在
中的更新位置
：
其中，离，
表示中已有的A根线谱与第q根线谱频率维最小距
，则判
为判断是否为同频疑似弱目标线谱的门限，若最小频率维距离小于门限
为同频线谱，更新位置置
取最小距离对应的序号a，否则第q根线谱作为新增线谱，更新位
取A+1，并更新线谱个数A=A+1；步骤6-2-2，更新
中第
行信息：
其中，第
为中第行第1列，用于存放第q根线谱频率，为中为第q行第3列，用于存放本处理帧第q根线谱单帧提取结果，1表示有提取到，
根线谱提取到的次数；步骤6-2-3，判断第q根线谱是否为弱目标线谱，判断条件为：
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权 利 要 求 书
，记第
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若满足条件，则判为弱目标线谱，令
；
其中，
表示弱目标线谱提取门限；
，若
根弱目标线谱频率为
步骤6-2-4，令，则返回步骤6-2-2，否则数据更新及弱目标线
谱辨识结束。
2.根据权利要求1所述基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，其特征在于：步骤1中对获取的水声信号进行功率谱估计的方法如下：
步骤1-1，将长度为
的一帧水听器采集信号
，相继子序列的偏移点数为
，则第
；
步骤1-2，计算第
个子序列的周期图：
分为个子序列为
个子序列，各子序列长度为
其中，示第个子序列的周期图估计结果，为的离散频率索引，
表示虚数单位，代表取模运算；
步骤1-2，对步骤1-2得到的周期图取平均获得水听器采集信号
的功率谱估计：
其中，表示采集信号的功率谱估计。
3.根据权利要求2所述基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，其特征在于：步骤2中对得到的功率谱进行自主线谱提取得到线谱的方法如下：
步骤2-1，将功率谱
通过，则功率谱
阶中值滤波器得到其趋势项
与趋势项
的差值谱
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为：
的规范化差值谱为：
其中，为求取的标准差；
进行线谱自主提取。
步骤2-2，遍历规范化差值谱
4.根据权利要求3所述基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，其特征在于：步骤2-2中遍历规范化差值谱
步骤2-2-1，设定线谱检测门限
；步骤2-2-2，若
满足如下条件：
进行线谱自主提取的方法：，令线谱索引
，遍历起始频率索引为
则将判为线谱，令线谱索引，该线谱的强度记为；，则第
步骤2-2-3，令
根线谱频率插值的相对偏差
为：
第根线谱的精测频率为：
其中，表示第根线谱左边频点幅度值，表示第根线谱幅度值，表
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权 利 要 求 书
为长度为，若
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示第根线谱右边频点幅度值，的离散傅里叶变换的频率分辨率；，则返回步骤2-2-2继续进行线谱自主提取，
。
步骤2-2-4，令
否则线谱自主提取结束，提取到的线谱数量记为
5.根据权利要求4所述基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，其特征在于：五入值，
为，
的四舍五入值，
为
的四舍
为水声节点接收信号数字化过程中的采样率。
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说 明 书
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一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种弱水声目标线谱自主提取技术，属于声纳信号处理技术领域。背景技术
[0002]在水下复杂的声场环境中，对船舶噪声的自动检测与特征提取是潜、浮标等无人平台自主探测的基础，具有重要的研究价值。船舶辐射噪声线谱主要由船舶机械部件的往复运动与螺旋桨叶片的周期性击水以及叶片共振产生。线谱具有的较高信噪比可以用来提高检测性能，线谱本身携带的频率等信息则进一步可作为目标判别的重要依据，是目前水声目标探测与识别的重要特征。但是，由于海洋中存在大型商船、近海岸工程机械等各种噪声源，这些噪声源同样存在着目标探测所依赖的线谱等重要特征，而且强度往往比关注目标要高出很多，形成强烈的环境干扰线谱，严重影响了即使是距离相对更近的弱水声目标信号有效线谱提取，从而影响目标探测性能。
[0003]目前国内外学者提出了许多非平稳低频线谱的检测与提取方法，比较典型的有相干累积处理和迭代强干扰抵消等方法，比如：（1）刘辉涛提出了一种利用相干累加频域批处理自适应线谱增强技术，提高稳定目标线谱的累积强度，抑制非稳定背景谱。（2）SLOBODAN提出了强线谱迭代抵消的方法，以提取弱线谱分量。发明内容
[0004]发明目的：针对潜、浮标等水声节点自主提取弱水声目标线谱易受强环境干扰影响的难题，本发明提供一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，利用环境线谱的相对稳定性特点，通过对自主提取线谱的环境序贯学习实现环境线谱辨识与动态更新，通过环境线谱的抑制处理实现弱目标线谱的有效自主提取。[0005]技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，包括如下步骤：步骤1，获取水声信号，并对获取的水声信号进行功率谱估计得到功率谱。[0006]步骤2，对得到的功率谱进行自主线谱提取得到线谱。[0007]步骤3，环境线谱序贯学习与更新。
[0008]
步骤3-1，记，，
为线谱索引，
，其中，
为最大线谱数量，表示第
为自主提取线谱动态信息矩阵，根线谱各处理帧提取信息的索引，取线谱动态信息矩阵第1列第2列
中存放
为每根线谱允许存储的最大历史帧数，自主提根线谱的频率，自主提取线谱动态信息矩阵根线谱的次数，自主提取线谱动态信息矩
中存放第
帧中自主提取到第
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列
中存放最近
帧第
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阵第
为1，否则结果为0，进行数据搬移：
线谱单帧提取结果，提取到结果
，按如下方式对自主提取线谱动态信息矩阵
步骤3-1-1，初始化，令
[0009]
。，
，
为自主提取线谱动态信息
步骤3-1-2，令
矩阵当前存储的线谱数。
[0010]
步骤3-1-3，令，若。则返回步骤3-1-2继续进行数据搬移，否
则进入步骤3-1-4。
[0011]
步骤3-1-4，数据搬移结束，令
。
，，
[0012]步骤3-2，若本帧水听器采集信号中提取的线谱个
数K=0，N为本帧水听器采集信号长度，回到步骤1进行下一帧数据处理，否则根据本帧提取的K根线谱按照1~K的顺序对自主提取线谱动态信息矩阵处理步骤如下：
步骤3-2-1，寻找第k根线谱在
中的更新位置
：
进行数据更新，每根线谱的
其中，距离，
表示中已有的U根线谱与第k根线谱频率维最小为判断是否为同频线谱的门限，若最小频率维
取最小距离对应的序号u，否则第k根线
。
表示第k根线谱的精测频率，
距离小于门限，则判为同频线谱，更新位置
取中第
谱作为新增线谱，更新位置
[0013]
，并更新线谱个数行信息：
步骤3-2-2，更新
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说 明 书
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步骤3-3，设定环境线谱判别门限有，记录环境线谱频率，具体步骤如下：
步骤3-3-1，初始化令
[0014]
，判断中的U根线谱是否存在环境线谱，若
，环境线谱索引初始值记为。
步骤3-3-2，若第根线谱满足如下条件：
则将该线谱判为环境线谱，令
[0015]
，第
，若
。
根环境线谱频率记为。
步骤3-3-3，令，则返回步骤3-3-2继续进行环境线谱判
别，否则结束判别，环境线谱总数记为
[0016][0017]
步骤4，对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱。步骤4-1，初始化重构功率为
，
表示重
构功率谱。
[0018]
步骤4-2，对本帧自主提取线谱按照线谱强度
，
进行从大到小排序，记获得的新线
谱频率序列为
[0019][0020]
表示提取到的线谱数量。。
的线谱是否为环境线谱，如是进入步骤4-5，否
步骤4-3，初始化线谱索引步骤4-4，判断新线谱频率序列
则进入步骤4-6，具体判断方法如下：
若存在
满足如下条件则将第根线谱判定为环境线谱：
其中，
[0021]
为同频环境线谱判决门限。
根线谱进行环境线谱抑制处理重构功率谱：根线谱的时域信号
13
步骤4-5，按如下方式对第
的第
步骤4-5-1，生成长度为：
CN 111929666 A
说 明 书
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步骤4-5-2，计算的功率谱：
其中，
为
点数，率引。
[0022]
，的第
表示个子序列，，
的功率谱，
表示相继子序列的偏移
，
对应的离散频率索引，
表示线谱自主提取频带下限频
对应的离散频率索
表示线谱自主提取频带上限频率
步骤4-5-3，按下式计算剔除线谱频率序列：
的线谱分量后的重构功率谱
其中，
表示求取
[0023][0024][0025]
表示求取
在
，若
在范围内的最大值，
范围内的最大值。
则返回步骤4-4，否则功率谱重构结束。
步骤4-6，令
步骤5，对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱。步骤5-1，将重构的功率谱
通过
阶中值滤波器得到重构的功率谱趋
与重构的功率谱趋
势项，势项
的重构的差值谱
为：
，则重构的功率谱
的重构的规范化差值谱为：
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说 明 书
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其中，
[0026]
表示求取的标准差。
进行疑似弱目标线谱自主提取，包括
步骤5-2，遍历重构的规范化差值谱
如下步骤：
步骤5-2-1，设定疑似弱目标线谱检测门限引为
[0027]
，令线谱索引，遍历起始频率索
。步骤5-2-2，若
满足如下条件：
则将
[0028]
判为疑似弱目标线谱，令线谱索引。
步骤5-2-3，令
根疑似弱目标线谱频率插值的相对偏差
为：
，则第
第根疑似弱目标线谱的精测频率为：
其中，标线谱幅度值，
表示第根疑似弱目标线谱左边频点幅度值，根疑似弱目标线谱右边频点幅度值，
表示第表示第
根疑似弱目根疑似弱
表示第
目标线谱的精测频率。
[0029]
步骤5-2-4，令，若，则返回步骤5-2-2继续进行疑似弱目
标线谱提取，否则重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取结束，提取到的疑似弱目标线谱数量记为
。
15
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说 明 书
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步骤6，对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识：
，
为疑似弱目标线谱索引，
为疑似
步骤6-1，记
弱目标线谱动态信息矩阵，其中，大线谱数量，表示第
为疑似弱目标线谱最
为疑似弱
中中存放
根疑似弱目标线谱各处理帧提取信息的索引，
目标线谱每根线谱允许存储的最大历史帧数，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第1列存放第
根疑似弱目标线谱的频率，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第2列帧重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取中提取到第
线谱动态信息矩阵第
帧第
列
根线谱的次数，疑似弱目标
中存放最近
根线谱单帧疑似弱目标线谱提取结果，提取到结果为1，否则结果为0，
对疑似弱目标线谱动态信息矩阵
步骤6-1-1，初始化，令
[0031]
进行数据搬移处理：
。
，为疑似弱目标线谱动态信
步骤6-1-2，令
息矩阵当前存储的线谱数。
[0032]
步骤6-1-3，令，若。则返回步骤6-1-2继续进行数据搬移，否
则进入步骤6-1-4。
[0033]步骤6-1-4，数据搬移结束，令
。
[0034]
步骤6-2，若本帧重构功率谱中提取到的疑似弱目标线谱个数，进
回到步骤1进行下一帧数据处理，否则按如下方式对疑似弱目标线谱动态信息矩阵行数据更新，并进行弱目标线谱辨识，每根疑似弱目标线谱的处理步骤如下：
步骤6-2-1，寻找第
根线谱在
中的更新位置
：
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说 明 书
表示
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其中，离，
中已有的A根线谱与第q根线谱频率维最小距
，则判
为判断是否为同频疑似弱目标线谱的门限，若最小频率维距离小于门限
为同频线谱，更新位置置
[0035]
取最小距离对应的序号a，否则第q根线谱作为新增线谱，更新位
取A+1，并更新线谱个数A=A+1。步骤6-2-2，更新
中第
行信息：
其中，第
为中第行第1列，用于存放第q根线谱频率，为中为第q行第3列，用于存放本处理帧第q根线谱单帧提取结果，1表示有提取到，
根线谱提取到的次数。
[0036]步骤6-2-3，判断第q根线谱是否为弱目标线谱，判断条件为：
若满足条件，则判为弱目标线谱，令
。
[0037][0038]
，记第根弱目标线谱频率为
其中，表示弱目标线谱提取门限。
，若
，则返回步骤6-2-2，否则数据更新及弱
步骤6-2-4，令
目标线谱辨识结束。[0039]优选的：步骤1中对获取的水声信号进行功率谱估计的方法如下：
步骤1-1，将长度为
的一帧水听器采集信号
，相继子序列的偏移点数为
，则第
。
[0040]
分为
个子序列为
个子序列，各子序列长度为
步骤1-2，计算第个子序列的周期图：
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说 明 书
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其中，示第个子序列的周期图估计结果，为的离散频率索
引，表示虚数单位，代表取模运算。
[0041]
步骤1-2，对步骤1-2得到的周期图取平均获得水听器采集信号的功率谱估
计：
其中，
[0042]
表示采集信号的功率谱估计。
优选的：步骤2中对得到的功率谱进行自主线谱提取得到线谱的方法如下：
通过，则功率谱
为：
阶中值滤波器得到其趋势项
与趋势项
的差值谱
步骤2-1，将功率谱
的规范化差值谱为：
其中，
[0043][0044]
为求取的标准差。
进行线谱自主提取。
进行线谱自主提取的方法：
，遍历起始频率索引为
步骤2-2，遍历规范化差值谱优选的：步骤2-2中遍历规范化差值谱
步骤2-2-1，设定线谱检测门限
。
，令线谱索引
18
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说 明 书
满足如下条件：
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步骤2-2-2，若
则将
[0046]
判为线谱，令线谱索引，该线谱的强度记为。，
步骤2-2-3，令
根线谱频率插值的相对偏差
为：
则第
第根线谱的精测频率为：
其中，表示第
[0047]
表示第根线谱左边频点幅度值，
为长度为，若
表示第根线谱幅度值，
根线谱右边频点幅度值，步骤2-2-4，令
的离散傅里叶变换的频率分辨率。，则返回步骤2-2-2继续进行线谱自主
。
为
提取，否则线谱自主提取结束，提取到的线谱数量记为
[0048]
优选的：的四舍五入值，
为，
的四舍五入值，
为水声节点接收信号数字化过程中的采样
率。
[0049]
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：（1）利用环境线谱和弱目标线谱在时、空、频及强度方面差异，通过对自主提取线谱的环境序贯学习实现环境线谱辨识与动态更新，并在功率谱域对环境线谱进行抑制处理，净化了弱目标线谱的检测背景，提高了系统的弱目标线谱自主提取能力。[0050]（2）利用多个连续时间样本对弱水声目标线谱进行自主辨识提取，通过对当前线谱与历史多帧线谱的一致性分析，降低了弱水声目标线谱辨识的虚警概率。
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附图说明
[0051]图1为本发明方法的流程图。
[0052]图2为实施例中水听器采集信号的全频带功率谱。
[0053]图3为实施例中线谱自主提取频带范围内原始功率谱及其连续谱。[0054]图4为实施例中功率谱线谱自主提取结果。
[0055]图5为实施例中线谱自主提取频带范围内重构后的功率谱及其连续谱。[0056]图6为实施例中重构后的功率谱弱目标线谱自主辨识提取结果。
具体实施方式
[0057]下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0058]一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤1，获取的水声信号，,对获取的水声信号进行功率谱估计得到功率谱。
[0059]
步骤1-1，将长度为的一帧水听器采集信号
，相继子序列的偏移点数为
，则第
。
分
个子序列
为为
个子序列，各子序列长度为
[0060]步骤1-2，计算第个子序列的周期图：
其中，示第个子序列的周期图估计结果，，代表取模运算。
为的离散频率索
引，表示虚数单位，即
[0061]
步骤1-2，对步骤1-2得到的周期图取平均获得水听器采集信号的功率谱估
计：
其中，表示采集信号的功率谱估计。
20
CN 111929666 A[0062][0063]
说 明 书
11/19页
步骤2，对得到的功率谱进行自主线谱提取得到线谱。步骤2-1，将功率谱
通过，则功率谱
为：
阶中值滤波器得到其趋势项
与趋势项
的差值谱
的规范化差值谱为：
其中，表示线谱自主提取频带下限频率对应的离散频率索引，表示线谱自
为
主提取频带上限频率对应的离散频率索引，为线谱自主提取频带下限频率，
为长度为
线谱自主提取频带上限频率，
为
入值，求取
[00]
的离散傅里叶变换的频率分辨率，
为
的四舍五
为
的四舍五入值，
，
的标准差。
为水声节点接收信号数字化过程中的采样率，
步骤2-2，遍历规范化差值谱进行线谱自主提取：，令线谱索引
，遍历起始频率索引为
步骤2-2-1，设定线谱检测门限
。
[0065]
步骤2-2-2，若满足如下条件：
则将
[0066]
判为线谱，令线谱索引，该线谱的强度记为。，
步骤2-2-3，令
根线谱频率插值的相对偏差
为：
21
则第
CN 111929666 A
说 明 书
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第根线谱的精测频率为：
其中，表示第
[0067]
表示第根线谱左边频点幅度值，
为长度为，若
表示第根线谱幅度值，
根线谱右边频点幅度值，步骤2-2-4，令
的离散傅里叶变换的频率分辨率。，则返回步骤2-2-2继续进行线谱自主
。
提取，否则线谱自主提取结束，提取到的线谱数量记为
[0068][0069]
步骤3，环境线谱序贯学习与更新。步骤3-1，记
，
，
为线谱索引，
，其中，
为最大线谱数量，
表示
为自主提取线谱动态信息矩阵，
第
根线谱各处理帧提取信息的索引，
为每根线谱允许存储的最大历史帧数，自主根线谱的频率，自主提取线谱动态信息矩根线谱的次数，自主提取线谱动态信息帧第
线谱单帧提取结果，提取到结
提取线谱动态信息矩阵第1列阵第2列矩阵第
果为1，否则结果为0，阵进行数据搬移：
步骤3-1-1，初始化，令
[0070]
中存放第
中存放
列
帧中自主提取到第
中存放最近
，按如下方式对自主提取线谱动态信息矩
。，
，
为自主提取线谱动态信息
步骤3-1-2，令
矩阵当前存储的线谱数。
[0071]
步骤3-1-3，令，若。则返回步骤3-1-2继续进行数据搬移，否
则进入步骤3-1-4。
[0072]
步骤3-1-4，数据搬移结束，令，，
22
CN 111929666 A
说 明 书
。
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[0073]步骤3-2，若本帧水听器采集信号中提取的线谱个
数K=0，N为本帧水听器采集信号长度，回到步骤1进行下一帧数据处理，否则根据本帧提取的K根线谱按照1~K的顺序对自主提取线谱动态信息矩阵处理步骤如下：
步骤3-2-1，寻找第k根线谱在
中的更新位置
：
进行数据更新，每根线谱的
其中，距离，
表示中已有的U根线谱与第k根线谱频率维最小为判断是否为同频线谱的门限，若最小频率维
取最小距离对应的序号u，否则第k根线
。
表示第k根线谱的精测频率，
距离小于门限，则判为同频线谱，更新位置
取中第
谱作为新增线谱，更新位置
[0074]
，并更新线谱个数行信息：
步骤3-2-2，更新
步骤3-3，设定环境线谱判别门限有，记录环境线谱频率，具体步骤如下：
步骤3-3-1，初始化令
[0075]
，判断中的U根线谱是否存在环境线谱，若
，环境线谱索引初始值记为。
步骤3-3-2，若第根线谱满足如下条件：
则将该线谱判为环境线谱，令，第根环境线谱频率记为。
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CN 111929666 A[0076]
说 明 书
，若
。
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步骤3-3-3，令，则返回步骤3-3-2继续进行环境线谱判
别，否则结束判别，环境线谱总数记为
[0077][0078]
步骤4，对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱。步骤4-1，初始化重构功率为
，
表示重
构功率谱。
[0079]
步骤4-2，对本帧自主提取线谱按照线谱强度
，
进行从大到小排序，记获得的新线
谱频率序列为
[0080][0081]
表示提取到的线谱数量。。
的线谱是否为环境线谱，如是进入步骤4-5，否
步骤4-3，初始化线谱索引步骤4-4，判断新线谱频率序列
则进入步骤4-6，具体判断方法如下：
若存在
满足如下条件则将第根线谱判定为环境线谱：
其中，
[0082]
为同频环境线谱判决门限。
根线谱进行环境线谱抑制处理重构功率谱：根线谱的时域信号
：
步骤4-5，按如下方式对第
的第
步骤4-5-1，生成长度为
步骤4-5-2，计算的功率谱：
其中，
为
点数，率引。
，
对应的离散频率索引，
，的第
表示个子序列，，
的功率谱，
表示相继子序列的偏移
表示线谱自主提取频带下限频
对应的离散频率索
表示线谱自主提取频带上限频率
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CN 111929666 A[0083]
说 明 书
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步骤4-5-3，按下式计算剔除线谱频率序列：
的线谱分量后的重构功率谱
其中，
表示求取
[0084][0085][0086]
表示求取
在
，若
在范围内的最大值，
范围内的最大值。
则返回步骤4-4，否则功率谱重构结束。
步骤4-6，令
步骤5，对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱。步骤5-1，将重构的功率谱
通过
阶中值滤波器得到重构的功率谱趋
与重构的功率谱趋
势项，势项
的重构的差值谱
为：
，则重构的功率谱
的重构的规范化差值谱为：
其中，
[0087]
表示求取的标准差。
进行疑似弱目标线谱自主提取，包括
步骤5-2，遍历重构的规范化差值谱
如下步骤：
步骤5-2-1，设定疑似弱目标线谱检测门限引为
[0088]
，令线谱索引，遍历起始频率索
。步骤5-2-2，若
满足如下条件：
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CN 111929666 A
说 明 书
判为疑似弱目标线谱，令线谱索引
。
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则将
[00]
步骤5-2-3，令
根疑似弱目标线谱频率插值的相对偏差
为：
，则第
第根疑似弱目标线谱的精测频率为：
其中，标线谱幅度值，
表示第根疑似弱目标线谱左边频点幅度值，根疑似弱目标线谱右边频点幅度值，
表示第表示第
根疑似弱目根疑似弱
表示第
目标线谱的精测频率。
[0090]
步骤5-2-4，令，若，则返回步骤5-2-2继续进行疑似弱目
标线谱提取，否则重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取结束，提取到的疑似弱目标线谱数量记为
[0091]
。
步骤6，对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识：
，
为疑似弱目标线谱索引，
为疑似
步骤6-1，记
弱目标线谱动态信息矩阵，其中，大线谱数量，表示第
为疑似弱目标线谱最
为疑似弱
中中存放
根疑似弱目标线谱各处理帧提取信息的索引，
目标线谱每根线谱允许存储的最大历史帧数，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第1列存放第
根疑似弱目标线谱的频率，疑似弱目标线谱动态信息矩阵第2列帧重构功率谱疑似弱目标线谱自主提取中提取到第
线谱动态信息矩阵第
帧第
列
根线谱的次数，疑似弱目标
中存放最近
根线谱单帧疑似弱目标线谱提取结果，提取到结果为1，否则结果为0，
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CN 111929666 A
说 明 书
进行数据搬移处理：。
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按如下方式对疑似弱目标线谱动态信息矩阵
步骤6-1-1，初始化，令
[0092]
步骤6-1-2，令，为疑似弱目标线谱动态信
息矩阵当前存储的线谱数。
[0093]
步骤6-1-3，令，若。则返回步骤6-1-2继续进行数据搬移，否
则进入步骤6-1-4。[0094]步骤6-1-4，数据搬移结束，令
。
[0095]
步骤6-2，若本帧重构功率谱中提取到的疑似弱目标线谱个数，进
回到步骤1进行下一帧数据处理，否则按如下方式对疑似弱目标线谱动态信息矩阵行数据更新，并进行弱目标线谱辨识，每根疑似弱目标线谱的处理步骤如下：
步骤6-2-1，寻找第
根线谱在
中的更新位置
：
其中，离，
表示中已有的A根线谱与第q根线谱频率维最小距
，则判
为判断是否为同频疑似弱目标线谱的门限，若最小频率维距离小于门限
为同频线谱，更新位置置
[0096]
取最小距离对应的序号a，否则第q根线谱作为新增线谱，更新位
取A+1，并更新线谱个数A=A+1。步骤6-2-2，更新
中第
行信息：
其中，为中第行第1列，用于存放第q根线谱频率，为中
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CN 111929666 A
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第行第3列，用于存放本处理帧第q根线谱单帧提取结果，1表示有提取到，为第q根线谱提取到的次数。[0097]步骤6-2-3，判断第q根线谱是否为弱目标线谱，判断条件为：
若满足条件，则判为弱目标线谱，令
。
[0098][0099]
，记第根弱目标线谱频率为
其中，表示弱目标线谱提取门限。
，若
，则返回步骤6-2-2，否则数据更新及弱
步骤6-2-4，令
目标线谱辨识结束。[0100]仿真实例
仿真的水听器采集信号包含80Hz、102Hz、119Hz共3根环境线谱以及90Hz、110Hz共2根弱水声目标线谱。时间分析窗长为1s时，各线谱的频域信噪比分别为25dB、25dB、25dB、5dB、5dB。采样频率设为
[0101]
。
，子序列
，因此子序列个数为的离散傅里叶变换的
依据步骤1，计算单帧功率谱所需水听器采集信号长度设为
，相继子序列的偏移点数为
。所得水听器采集信号全频带功率谱如图2所示。长度为
长度为
频率分辨率为
[0102]
。
，线谱自主提取频带范围内原始功，线谱自主提取频带的下限频率和，相应的
，线谱
，频率分别为79.9845Hz、
依据步骤2，中值滤波器的阶数设为
率谱及其连续谱如图3所示。线谱检测门限设为上限频率分别设为
和
自主提取结果如图4所示，提取出的线谱数量为102.0085Hz、119.0067Hz。
[0103]
依据步骤3，令自主提取线谱动态信息矩阵最大线谱数量为
，同频线谱判定门限为
。
，每根线，环境线
谱允许存储的最大历史帧数为谱判别门限为
，检测出的环境线谱总数为
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CN 111929666 A[0104][0105]
说 明 书
。
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依据步骤4，同频环境线谱判定门限为依据步骤5，中值滤波器的阶数设为
，线谱自主提取频带范围内重构的
，疑似弱目标线谱自
功率谱及其连续谱如图4所示。疑似弱目标线谱检测门限设为主提取结果如图5所示，提取出的线谱数量为
[0106]
，频率分别为.8496Hz、110.2485Hz。
，每
依据步骤6，令疑似弱目标线谱动态信息矩阵最大线谱数量为
根线谱允许存储的最大历史帧数为
，弱目标线谱判别门限
[0107]
，同频弱目标线谱判定门限为
，如图6所示，共辨识出2根弱水声目标线谱。
本发明针对潜、浮标等水声节点自主提取弱水声目标线谱易受强环境干扰影响的
难题，利用环境线谱的相对稳定性特点，通过对自主提取线谱的环境序贯学习实现环境线谱辨识与动态更新，以适应相对变化较慢的环境线谱的时变空变能力，通过环境线谱的抑制处理实现弱目标线谱的有效自主提取。
[0108]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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说 明 书 附 图
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图1
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说 明 书 附 图
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图2
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说 明 书 附 图
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图3
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说 明 书 附 图
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图4
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说 明 书 附 图
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图5
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说 明 书 附 图
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图6
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