CN112530443A - 基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，包括以下步骤：(1)使用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法检测鲸声信号叫声脉冲的起始点与结束点；并计算叫声脉冲中心位置；(2)对每两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点求差得到两个相邻叫声脉冲中心点的时延差值；(3)将得到的所有时延差值按照从小到大顺序排列，并计算时延差值概率密度函数；(4)划定时延差密集分布区域；(5)统计时延差密集分布区域内的时延差概率密度和P_a，设定概率密度阈值P_T，若P_a＜P_T则识别为真实鲸声信号；若P_a＞P_T则判定为时延差编码仿生隐蔽通信信号。

Description

基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法

技术领域

本发明属于水声信号处理领域，特别是一种基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法。

背景技术

于2001年，美国海军研究室从大自然众多生物的伪装术中获得灵感，在其年度技术报告中提出了一种新型的仿生隐蔽通信概念，其核心思路是，通过仿生技术，利用或模仿海洋中广泛存在的鲸目动物叫声作为通信信号，以诱骗敌方，使其将真正的通信信号误认作为由鲸目动物所产生的海洋动物噪声而过滤掉，从而起到伪装自身的目的，实现通信的隐蔽。作为一种具有巨大潜力的隐蔽水声通信技术，近年来仿生隐蔽通信技术成为了一种新的研究趋势，正吸引越来越多国家的海军和科研机构的注意。

据相关资料显示，在我国周边敏感海域，以及中国新式海军驱逐舰、核潜艇、航母进行在演练和巡航的相关海域，常会有“UUV间谍”进行渗透侦察，并通过水声通信的方式向外发送信息，同时，在这些海域中还有多种鲸和海豚频繁出没，这使得我国的海洋国土信息和海洋军事信息面临着重大的暴露风险，因此，我国急需研究仿生隐蔽通信信号的识别技术。

时延差编码是当前仿生隐蔽通信信号设计的一种常用方法，该方法是根据鲸目动物叫声中click和whistle叫声脉冲之间有几毫秒到几秒间隔的特征，使用人造或者真实的click或者whistle叫声脉冲作为通信码元，通过调制码元之间的时延差编码不同的通信信息(详见文献[1]刘凇佐,乔钢,尹艳玲.一种利用海豚叫声的仿生水声通信方法[J].物理学报,2013,62(14):291-298.[2]韩笑,殷敬伟,郭龙祥,张晓.基于差分Pattern时延差编码和海豚whistles信号的仿生水声通信技术研究[J].物理学报,2013,62(22):248-253.)。该方法为实现仿生伪装隐蔽通信的效果，可以根据实际情况的需要选择合适的海豚叫声信号。例如，在不同海域选择本地的海豚叫声信号用于通信；在不同季节选择当季的海豚叫声信号用于通信。传统的通信信号的识别方法，如最大似然比假设检验方法和基于特征提取的模式识别方法，都需要事先获得信号的参数或者足够数量的样本信号。因此，利用传统信号识别方法，在不知道敌方所使用鲸声数据库的情况下，是无法确定仿生隐蔽通信信号的具体参数和特征的，也就难以区分真实鲸目动物叫声与伪装鲸目动物叫声的仿生隐蔽通信信号。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，它能够识别区分真实鲸声信号和伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)使用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法检测鲸声信号叫声脉冲的起始点t_on与结束点t_off；并计算叫声脉冲中心位置t_m；

(2)对每两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点求差得到两个相邻叫声脉冲中心点的时延差值τ_i；

(3)将得到的所有时延差值按照从小到大顺序排列，并计算时延差值概率密度函数f_X(t)；

(4)划定时延差密集分布区域t_τi，时延差密集分布区域t_τi是包含最小编码时间i倍的时延差值i·τ₀及其偏差范围m的区间，能够通过统计各区间内时延差值τ_i出现的频次实现对时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别；

(5)统计时延差密集分布区域t_τi内的时延差概率密度和P_a，设定概率密度阈值P_T，若P_a＜P_T则识别为真实鲸声信号；若P_a＞P_T则判定为时延差编码仿生隐蔽通信信号。

进一步的，步骤(1)具体如下：

在对待识别信号S进行加窗分帧之后计算每一帧的短时能量和过零率；分别为短时能量谱和过零率谱设定一个高阈值T_H和一个低阈值T_L；在检测过程中，将短时能量谱和过零率谱分别与相应的阈值进行比较，若超过低阈值T_L，就开始标记起始点t_on，若t_on之后声音段的短时能量或过零率超过了高阈值T_H，则保留此段信号直到短时能量和过零率均降低至低阈值T_L以下，标记有效信号段结束，并记录结束端点t_off；否则放弃标记的t_on重新开始端点检测；每个叫声脉冲中心位置t_m由下式计算：

式中t_on和t_off是通过双门限端点检测算法检测到的鲸叫声脉冲起始点与结束点。

进一步的，相邻叫声脉冲中心点的时延差值τ_i计算公式如下

τ_i＝t_mi+1-t_mi (2)

式中t_mi和t_mi+1分别为两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点，τ_i为这两个叫声脉冲中心点的时延差值。

进一步的，步骤(4)中，发射端发射的时延差值为τ_n的两个叫声脉冲在接收端的时延差值会落在区间τ_r内：

τ_r＝[τ_n-m,τ_n+m] (3)

式中m为时延差偏差范围，其大小由信号发射端和接收端的相对运动速度以及信道决定的，τ_n为时延差编码时设定的时延差值，其数值为最小编码时间τ₀的整数倍，在统计过程中，对不同的时延差值τ_n，其偏差范围m相等；

找到时延差最小值τ_min，τ_min∈(0,10s)和时延差最大值τ_max，τ_max∈(τ_min,10s)：

τ_max＝N·τ₀+m (4)

τ_min＝τ₀-m (5)

式中τ₀为最小编码时间，m为时延差值偏差范围，N为时延差编码时设定的时延差值数量，根据每个码元携带信息量的不同，时延差编码时设定的时延差值数量N也会随之不同，结合式(4)和式(5)得：

因偏差范围m相较于最小编码时间τ₀来说数值较小，即

得到设定的时延差值数量N：

式中

为向下取整符号。

结合式(4)和式(5)，得到最小编码时间τ₀和时延差偏差范围m：

划定时延差密集分布区域t_τi：

t_τi＝[i·τ₀-m,i·τ₀+m](i＝1,2,…,N) (10)

式中N为编码时设定的时延差值数量，τ₀为最小编码时间，m为时延差偏差范围。

进一步的，步骤(5)具体如下：统计时延差密集分布区域t_τi内出现时延差值τ_i的概率密度和，时延差密集分布区域t_τi内的时延差值τ_i对应的概率密度P_τi为：

P_τi＝{P_τ|i·τ₀-m＜τ_i＜i·τ₀+m} (11)

式中P_τ为任意时延差值τ对应的概率密度；时延差密集分布区域t_τi内的时延差概率密度和P_a为：

P_a＝ΣP_τi (12)

进一步，设定概率密度阈值P_T，比较概率密度和P_a与概率密度阈值P_T的大小对待识别信号S进行判定：

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

(1)本发明提供了一种能够定位真实鲸声信号和伪装鲸目动物叫声的仿生隐蔽通信水声信号中click/whistle叫声脉冲中心点的方法，该方法使用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法检测叫声脉冲的起始点与结束点，并计算其中点得到叫声脉冲中心点位置。

(2)本发明统计了伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号中click/whistle叫声脉冲之间的时延差分布规律，发现了其时延差概率密度沿某一固定步长跳变的规律，该规律与真实鲸声信号时延差分布规律并不相同，可用于伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别。

(3)本发明提出了一种基于时延差值概率密度函数的鲸声信号识别方法，该方法通过计算鲸声信号的click/whistle叫声脉冲之间时延差值的概率密度函数实现对伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别，针对时延差编码仿生隐蔽通信水声信号时延差概率密度沿某一固定步长跳变的规律，快速准确的识别区分真实鲸声信号和伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号。

附图说明

图1示出识别过程流程图。

图2示出理想状态下时延差概率密度图。

图3示出时延差偏差范围示意图。

图4示出真实鲸声识别示意图。

图5示出仿生隐蔽通信信号识别示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的目的是提供基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，它能够通过双门限端点检测算法定位鲸声信号中click/whistle叫声脉冲中心点位置，通过计算叫声脉冲之间的时延差值并统计时延差值概率密度函数分布规律来识别区分真实鲸声信号和伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号。

真实鲸声信号中click/whistle叫声脉冲间隔为几毫秒到几秒，时延差编码便是基于这种特征使用人造或者真实click/whistle叫声脉冲作为通信码元，通过调制码元之间的时延差编码不同通信信息。但是因为调制时延差值均为最小量化时间的整数倍，所以对于长时间通信序列来说，通信码元之间的时延差分布以某一时间步长跳变，这与真实鲸声信号中click/whistle叫声脉冲间隔的分布规律不同，时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别便是根据这一特点实现的。

见图1，识别时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的具体实现步骤为：

步骤一、本实施例使用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法检测鲸声信号叫声脉冲的起始点t_on与结束点t_off。在对待识别信号S进行加窗分帧之后计算每一帧的短时能量和过零率；分别为短时能量谱和过零率谱设定一个较大的高阈值T_H(如T_H＝0.7)和一个较小的低阈值T_L(如T_L＝0.2)。在检测过程中，短时能量谱和过零率谱分别与相应的阈值进行比较，若超过低阈值T_L，就开始标记起始点t_on，若t_on之后声音段的短时能量或过零率超过了高阈值T_H，则保留此段信号直到短时能量和过零率均降低至低阈值T_L以下，标记有效信号段结束，并记录结束端点t_off；否则放弃标记的t_on重新开始端点检测。每个叫声脉冲中心位置t_m由下式计算：

式中t_on和t_off是通过双门限端点检测算法检测到的鲸叫声脉冲起始点与结束点。

步骤二、对每两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点求差得到两个相邻叫声脉冲中心点的时延差值τ_i，即：

τ_i＝t_mi+1-t_mi (2)

式中t_mi和t_mi+1分别为两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点，τ_i为这两个叫声脉冲中心点的时延差值。

步骤三、将得到的所有时延差值按照从小到大顺序排列，并计算其概率密度函数f_X(t)。

如上文时延差编码原理中所述，对于长时间通信序列来说，通信码元之间的时延差分布以某一时间步长跳变，即理想状态下时延差概率密度函数f_X(t)如图2所示。但在信号传输过程中信道的多径效应和发射端与接收端相对运动导致的多普勒效应会使接收端接收到的两个叫声脉冲之间时延差值与发射端发射的两个叫声脉冲之间时延差值出现偏差，发射端发射的时延差值为τ_n的两个叫声脉冲在接收端的时延差值会落在区间τ_r内：

τ_r＝[τ_n-m,τ_n+m] (3)

式中m为时延差偏差范围，其大小由信号发射端和接收端的相对运动速度以及信道决定的，时延差偏差范围如图3所示，τ_n为时延差编码时设定的时延差值，其数值应该为最小编码时间τ₀的整数倍，在统计过程中，假定多径效应和多普勒效应对不同时延差值产生的影响相同，即对不同的时延差值τ_n，其偏差范围m相等。

找到时延差最小值τ_min，τ_min∈(0,10s)和时延差最大值τ_max，τ_max∈(τ_min,10s)，如图3所示：

τ_max＝N·τ₀+m (4)

τ_min＝τ₀-m (5)

式中τ₀为最小编码时间，m为时延差值偏差范围，N为时延差编码时设定的时延差值数量，根据每个码元携带信息量的不同，时延差编码时设定的时延差值数量N也会随之不同，结合式(4)和式(5)，可得：

因为偏差范围m相较于最小编码时间τ₀来说数值较小，即

可得设定的时延差值数量N：

式中

为向下取整符号。

结合式(4)和式(5)，可得最小编码时间τ₀和时延差偏差范围m：

步骤四、划定时延差密集分布区域t_τi：

t_τi＝[i·τ₀-m,i·τ₀+m](i＝1,2,…,N) (10)

式中N为编码时设定的时延差值数量，τ₀为最小编码时间，m为时延差偏差范围。

时延差密集分布区域t_τi是包含最小编码时间i倍的时延差值i·τ₀及其偏差范围m的区间，统计这些区间内时延差值τ_i出现的频次就可以实现对时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别，对真实鲸声信号S₁和时延差编码仿生隐蔽通信水声信号S₂使用时延差密集分布区域进行识别的示意图分别如图4和图5所示。

步骤五、统计时延差密集分布区域t_τi内出现时延差值τ_i的概率密度和，时延差密集分布区域t_τi内的时延差值τ_i对应的概率密度P_τi为：

P_τi＝{P_τ|i·τ₀-m＜τ_i＜i·τ₀+m} (11)

式中P_τ为任意时延差值τ对应的概率密度。时延差密集分布区域t_τi内的时延差概率密度和P_a为：

P_a＝ΣP_τi (12)

步骤六、设定概率密度阈值P_T，比较概率密度和P_a与概率密度阈值P_T的大小对待识别信号S进行判定：

以对图4和图5所示真实鲸声信号S₁和仿生隐蔽通信信号S₂的识别为例，设定概率密度阈值P_T为0.7，图4所示真实鲸声信号S₁由上述方法计算得概率密度和P_a1为0.1515，P_a1＜P_T，识别该信号为真实鲸声信号。图5所示仿生隐蔽通信信号S₂由上述方法计算得概率密度和P_a2为0.9758，P_a2＞P_T，识别该信号为伪装鲸目动物叫声的时延差编码仿生隐蔽通信水声信号，对两个信号的识别结果与真实结果相一致。

本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)使用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法检测鲸声信号叫声脉冲的起始点t_on与结束点t_off；并计算叫声脉冲中心位置t_m；

(2)对每两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点求差得到两个相邻叫声脉冲中心点的时延差值τ_i；

(3)将得到的所有时延差值按照从小到大顺序排列，并计算时延差值概率密度函数f_X(t)；

(4)划定时延差密集分布区域t_τi，时延差密集分布区域t_τi是包含最小编码时间i倍的时延差值i·τ₀及其偏差范围m的区间，能够通过统计各区间内时延差值τ_i出现的频次实现对时延差编码仿生隐蔽通信水声信号的识别；

(5)统计时延差密集分布区域t_τi内的时延差概率密度和P_a，设定概率密度阈值P_T，若P_a＜P_T则识别为真实鲸声信号；若P_a＞P_T则判定为时延差编码仿生隐蔽通信信号。

2.根据权利要求1所述基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，步骤(1)具体如下：

在对待识别信号S进行加窗分帧之后计算每一帧的短时能量和过零率；分别为短时能量谱和过零率谱设定一个高阈值T_H和一个低阈值T_L；在检测过程中，将短时能量谱和过零率谱分别与相应的阈值进行比较，若超过低阈值T_L，就开始标记起始点t_on，若t_on之后声音段的短时能量或过零率超过了高阈值T_H，则保留此段信号直到短时能量和过零率均降低至低阈值T_L以下，标记有效信号段结束，并记录结束端点t_off；否则放弃标记的t_on重新开始端点检测；每个叫声脉冲中心位置t_m由下式计算：

式中t_on和t_off是通过双门限端点检测算法检测到的鲸叫声脉冲起始点与结束点。

3.根据权利要求1所述基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，相邻叫声脉冲中心点的时延差值τ_i计算公式如下

τ_i＝t_mi+1-t_mi (2)

式中t_mi和t_mi+1分别为两个相邻叫声脉冲中心点所对应的时刻点，τ_i为这两个叫声脉冲中心点的时延差值。

4.根据权利要求1所述基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，步骤(4)中，发射端发射的时延差值为τ_n的两个叫声脉冲在接收端的时延差值会落在区间τ_r内：

τ_r＝[τ_n-m,τ_n+m] (3)

式中m为时延差偏差范围，其大小由信号发射端和接收端的相对运动速度以及信道决定的，τ_n为时延差编码时设定的时延差值，其数值为最小编码时间τ₀的整数倍，在统计过程中，对不同的时延差值τ_n，其偏差范围m相等；

找到时延差最小值τ_min，τ_min∈(0,10s)和时延差最大值τ_max，τ_max∈(τ_min,10s)：

τ_max＝N·τ₀+m (4)

τ_min＝τ₀-m (5)

式中τ₀为最小编码时间，m为时延差值偏差范围，N为时延差编码时设定的时延差值数量，根据每个码元携带信息量的不同，时延差编码时设定的时延差值数量N也会随之不同，结合式(4)和式(5)得：

因偏差范围m相较于最小编码时间τ₀来说数值较小，即

得到设定的时延差值数量N：

式中

为向下取整符号；

结合式(4)和式(5)，得到最小编码时间τ₀和时延差偏差范围m：

划定时延差密集分布区域t_τi：

t_τi＝[i·τ₀-m,i·τ₀+m](i＝1,2,…,N) (10)

式中N为编码时设定的时延差值数量，τ₀为最小编码时间，m为时延差偏差范围。

5.根据权利要求1所述基于时延差编码的仿鲸目叫声的伪装通信信号识别方法，其特征在于，步骤(5)具体如下：统计时延差密集分布区域t_τi内出现时延差值τ_i的概率密度和，时延差密集分布区域t_τi内的时延差值τ_i对应的概率密度P_τi为：

P_τi＝{P_τ|i·τ₀-m＜τ_i＜i·τ₀+m} (11)

式中P_τ为任意时延差值τ对应的概率密度；时延差密集分布区域t_τi内的时延差概率密度和P_a为：

P_a＝∑P_τi (12)

进一步，设定概率密度阈值P_T，比较概率密度和P_a与概率密度阈值P_T的大小对待识别信号S进行判定：

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