CN115015942A - 一种自适应水下目标声学测速装置及方法 - Google Patents

一种自适应水下目标声学测速装置及方法 Download PDF

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CN115015942A CN202210947918.1A CN202210947918A CN115015942A CN 115015942 A CN115015942 A CN 115015942A CN 202210947918 A CN202210947918 A CN 202210947918A CN 115015942 A CN115015942 A CN 115015942A
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Abstract

本发明公开了一种自适应水下目标声学测速装置及方法，包括线谱多频段估计模块，自适应降噪模块，频谱细化模块，频谱校正模块，多普勒频移计算模块，水下目标参数计算模块，分批解算模块。本发明的装置及方法能够提高水下目标声学测速的自适应性能、频谱分辨精度和实时性。对于以任意频率采样所得的输入信号均能输出频谱分辨率为0.01Hz的频谱图，极大提高了通用性与适应性；可自动对目标进行分批处理，将输出结果中速度相同而频率不同的信号来源划分为同一集合，提高了对水下航行器的分辨能力及抗干扰能力。

Description

一种自适应水下目标声学测速装置及方法
技术领域
本发明涉及海洋测量技术领域，特别是涉及一种自适应水下目标声学测速装置及方法。
背景技术
声波是目前唯一能在海洋中远距离传播的信息载体，也是水下探测所依赖的媒介。因此，水声探测技术逐步成为了世界各国研究和开发的重点。该技术通过对被动接受的水声辐射信号进行运算处理来获得水下目标的运动参数，如速度、加速度等。而后可以对水下目标的运动参数进行估计，得到关于目标的运动分析结果，并对目标的运动轨迹进行拟合跟踪。低频段水声被动监测技术相较于其他水声探测技术具有：
依托于水听器的被动式监测方法相较于传统的主动式监测方法，具有隐蔽性好，适应性强等特点。
针对水下航行器难以消除的低频段上的辐射噪声进行过滤提取，有效性与针对性更强。
虽然现有的低频段水声被动监测技术对比以往水声探测技术有一定优势，但是相较于计算机技术以及水下航行器技术的充分发展，现有的被动水声探测技术仍存在反应时间长，自动化程度低，通用性弱等缺点。不同于实验室的理想环境，在实际环境中，过长的反应时间会给水下目标更大的逃逸可能。同时现代技术发展的方向也在朝着自动化、标准化前进。故提出一种可解决自适应性能、频谱分辨精度、实时性等方面问题的方法迫在眉睫。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于针对自适应性能、频谱分辨精度、实时性等方面问题，通过对单通道采集信号进行自适应解算，提出一种自适应水下目标声学测速方法及装置。该方法以水听器的输出信号为输入，对信号进行降噪处理，从中提取出包含目标信号噪源的多个频段，并进行频谱细化，得到统一的高精度频谱；最后利用多普勒频移计算公式、速度计算公式、加速度计算公式、分批解算方法等解算出水下目标的相对径向速度、加速度、分批结果等目标参数。
为实现上述目的，本发明提供一种自适应水下目标声学测速装置，所述装置包括线谱多频段估计模块、自适应降噪模块、频谱细化模块、频谱校正模块、多普勒频移计算模块、水下目标参数计算模块和分批解算模块；其中，
所述线谱多频段估计模块，用于接收原始输入信号并将包含目标辐射噪声的频段选取出来；
所述自适应降噪模块，用于接收原始输入信号并自适应地进行降噪处理；
所述频谱细化模块，用于接收目标频段选取结果与降噪后的信号；
所述频谱校正模块，用于接收频谱细化后输出的信号，并将校正后的频谱信号并输出；
所述多普勒频移计算模块，用于接收频谱校正模块输出的信号，对该信号进行自适应的平滑处理，最后将频偏公式带入平滑后的多普勒频移曲线，计算出多普勒频偏并输出；
所述水下目标参数计算模块，用于接收目标信号的多普勒频移，根据速度和加速度计算公式计算并输出目标的速度和加速度；
所述分批解算模块，用于接收目标信号的速度，根据不同信号源的速度，将同一速度不同频率的信号源划分为同一目标，输出分批结果。
进一步，所述线谱多频段估计模块输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块相连接；所述自适应降噪模块输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块输入相连接；所述频谱细化模块输出与频谱校正模块输入相连接；所述频谱校正模块输出与多普勒频移计算模块输入相连接；所述多普勒频移计算模块输出与水下目标参数计算模块输入相连接；所述水下目标参数计算模块输出为水下目标的速度、加速度并与分批解算模块输入相连接。
进一步，所述线谱多频段估计模块将原始信号通过STFT后得到时频图，并采用自适应的能量门限，得到一系列线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第一频段集合；再取时频图作时域积分，并采用自适应的能量门限，得到一系列的线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第二频段集合；取第一频段集合和第二频段集合的频段交集作为目标频段选取结果输出。
进一步，自适应降噪模块先将原始信号通过截止频率为100Hz的高通滤波器，再利用变分模态分解的方法、小波阈值的方法或时域积分降噪的方法对信号进行降噪处理，过滤掉加性噪声后输出。
进一步，频谱细化模块用于接收目标频段选取结果与降噪后的信号，以目标频段选取结果作为上下限，将降噪后的信号通过Chirp-Z变换进行频谱细分或对降噪后的信号选用ZOOM-FFT进行频谱细化，输出频谱精度为0.01Hz的频谱，且对于任意频率的采集信号均能输出频谱精度为0.01Hz的信号。
进一步，频谱校正模块用于接收频谱细化后输出的信号，并依次找出该信号中各频段的功率峰值点作为中心频率点，将中心频率点左右0.5Hz范围内的频段选取出来，作为校正后的频谱信号并输出。
进一步，多普勒频移计算模块用于接收频谱校正模块输出的信号，对该信号进行自适应的平滑处理，最后将频偏公式带入平滑后的多普勒频移曲线，计算出多普勒频偏并输出。
另一方面，本发明提供一种自适应水下目标声学测速方法，所述方法包括以下步骤：
S1. 接收WAV格式的原始信号，输入到线谱多频段估计模块中，输出目标频段选取结果；
S2. 将原始信号输入到自适应降噪模块中，输出降噪后的信号；
S3. 将目标频段选取结果与降噪后的信号输入到频谱细化模块中，输出细化后的时频谱；
S4. 将细化后的频谱图输入到频谱校正模块，输出频谱校正后的时频图；
S5. 将频谱校正后的时频图输入到多普勒频移计算模块，输出多普勒频移曲线图；
S6. 将多普勒频移曲线图输入到水下目标参数计算模块，输出水下目标的速度和加速度；
S7. 根据水下目标的速度解算出分批情况，输出分批结果。
进一步，步骤S1中，还包括以下子步骤：
S11. 接收由水听器输出的WAV格式的信号，是一段包含目标辐射噪声在内的时域信号;
S12. 线谱多频段估计模块对接收的信号进行STFT处理，处理完成后保存处理结果，其中
STFT的变换公式为：
Figure 502438DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure 785652DEST_PATH_IMAGE002
为原始信号，
Figure 698461DEST_PATH_IMAGE003
为窗函数，随着
Figure 699915DEST_PATH_IMAGE004
的变化在时间轴上平移；
S13. 将时频图上每一时刻的的频率进行叠加，得到叠加后的频谱，并将该频谱的峰值
Figure 492291DEST_PATH_IMAGE005
作为门限，筛选得到一系列的第一频率值集合；
S14. 按照频段选取公式对第一频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第一频段集合；
频段选取公式为：
Figure 630011DEST_PATH_IMAGE006
多普勒频移公式：
Figure 967583DEST_PATH_IMAGE007
式中
Figure 49808DEST_PATH_IMAGE008
为频段内的频率值，
Figure 255662DEST_PATH_IMAGE009
为中心频率，
Figure 513468DEST_PATH_IMAGE010
为当前时刻目标的运动速度，
Figure 287520DEST_PATH_IMAGE011
为目标与声纳夹角，
Figure 997987DEST_PATH_IMAGE012
为声速；得到的每一个频段的频率上限为
Figure 866586DEST_PATH_IMAGE013
，频率下限为
Figure 978898DEST_PATH_IMAGE014
；根据多普勒频移计算公式，取中心频率为
Figure 658272DEST_PATH_IMAGE015
，拓宽频段下界，取中心频率为
Figure 856036DEST_PATH_IMAGE016
，拓宽频段上界；
S15. 将原始的时频图频谱的峰值
Figure 793905DEST_PATH_IMAGE017
作为门限，对原始的时频图进行滤波处理，得到一系列的第二频率值集合；
S16. 按照频段选取公式对第二频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第二频段集合；
S17. 取第一频段集合与第二频段集合的交集作为最终的目标频段。
进一步，步骤S3中，对降噪后的频谱图进行Chirp-Z变换，以目标频段作为Chirp-Z变换的频率选择范围，得到变换后的细化频谱；
Chirp-Z变换的公式为：
Figure 760724DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure 610999DEST_PATH_IMAGE019
为离散序列
Figure 30479DEST_PATH_IMAGE020
的Chirp-Z变换，
Figure 506460DEST_PATH_IMAGE021
为数据长度，
Figure 327785DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 880120DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 521317DEST_PATH_IMAGE024
表示起始采样点
Figure 535410DEST_PATH_IMAGE025
的矢量半径长度，
Figure 476821DEST_PATH_IMAGE026
表示起始采样点
Figure 934478DEST_PATH_IMAGE025
的相角，
Figure 328550DEST_PATH_IMAGE027
表示两相邻采样点之间的角度差，
Figure 880754DEST_PATH_IMAGE028
的大小表示螺旋线的伸展率，
Figure 286459DEST_PATH_IMAGE029
为虚数单位，e为自然数，k为Z变换中的序列，n为离散序列x(n)的序列。
与现有技术相比，本装置及方法具有如下优点：
对于以任意频率采样所得的输入信号均能输出频谱分辨率为0.01Hz的频谱图，极大提高了通用性与适应性，为后续标准化处理奠定了基础。
可自动对目标进行分批处理，将输出结果中速度相同而频率不同的信号来源划分为同一集合，提高了对水下航行器的分辨能力及抗干扰能力。
附图说明
图1示出了根据本发明实施例中水下目标声学测速装置和方法的示意性流程图；
图2示出了根据本发明实施例中对信号进行STFT处理后的时频图；
图3示出了根据本发明实施例中经过降噪处理后得到的频谱图；
图4示出了根据本发明实施例中经过Chirp-Z变换后得到的时频图；
图5示出了根据本发明实施例中平滑处理后的频谱图；
图6示出了根据本发明实施例中多普勒频移曲线图；
图7示出了根据本发明实施例中该频段所求得全时段移动速度曲线图；
图8示出了根据本发明实施例中该频段所求得全时段加速度曲线图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以下结合图1-图8对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
如图1所示，根据本发明的第一方面，提供了一种自适应水下目标声学测速装置，该装置包括线谱多频段估计模块1、自适应降噪模块2、频谱细化模块3、频谱校正模块4、多普勒频移计算模块5、水下目标参数计算模块6、分批解算模块7。所述线谱多频段估计模块1输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块3相连接；所述自适应降噪模块2输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块3输入相连接；所述频谱细化模块输出3与频谱校正模块4输入相连接；所述频谱校正模块4输出与多普勒频移计算模块5输入相连接；所述多普勒频移计算模块5输出与水下目标参数计算模块6输入相连接；所述水下目标参数计算模块6输出为水下目标的速度、加速度并与分批解算模块7输入相连接。图1为上述水下目标声学测速装置和方法的示意性流程图。
其中，线谱多频段估计模块1，用于接收原始输入信号并将包含目标辐射噪声的频段截选出来。将原始信号通过STFT后得到时频图，并采用自适应的能量门限，得到一系列线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第一频段集合。再取时频图作时域积分，并采用自适应的能量门限，得到一系列的线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第二频段集合。取第一频段集合和第二频段集合的频段交集作为目标频段选取结果输出。
自适应降噪模块2，用于接收原始输入信号并自适应地进行降噪处理。由于水听器中电子元器件所引发的噪声大多集中在100Hz以下的频段内，故先将原始信号通过截止频率为100Hz的高通滤波器，再利用VMD（变分模态分解）的方法对信号进行降噪处理，过滤掉大多数加性噪声后输出。
作为可替换方式，在原始信号通过高通滤波器之后，利用小波阈值的方法对信号进行降噪处理，过滤掉大多数加性噪声后输出。
作为另一种可替换方式，在原始信号通过高通滤波器之后，利用时域积分降噪的方法对信号进行降噪处理，过滤掉大多数加性噪声后输出。
频谱细化模块3，用于接收目标频段选取结果与降噪后的信号，为了得到更高精度的频谱并提高通用性，以目标频段选取结果作为上下限，将降噪后的信号通过Chirp-Z变换进行频谱细分，输出频谱精度为0.01Hz的频谱。且对于任意频率的采集信号均能输出频谱精度为0.01Hz的信号。
作为可替换方式，对降噪后的信号选用ZOOM-FFT进行频谱细化。
频谱校正模块4，用于接收频谱细化后输出的信号，并依次找出该信号中各频段的功率峰值点作为中心频率点，将中心频率点左右0.5Hz范围内的频段截选出来，作为校正后的频谱信号并输出。
作为可替换方式，利用正弦波信号频率估计方法选择中心频率点。
多普勒频移计算模块5，用于接收频谱校正模块输出的信号，对该信号进行自适应的平滑处理，最后将频偏公式带入平滑后的多普勒频移曲线，计算出多普勒频偏并输出。
水下目标参数计算模块6，用于接收目标信号的多普勒频移。根据速度、加速度计算公式计算并输出目标的速度、加速度。
分批解算模块7，用于接收目标信号的速度。根据不同信号源的速度，将同一速度不同频率的信号源划分为同一目标，输出分批结果。
根据本发明的第二方面，提供了一种基于多普勒频移自适应水下目标测速方法，包括如下步骤：
S1.接收WAV格式的原始信号，输入到线谱多频段估计模块1中，输出目标频段选取结果。
S2.将原始信号输入到自适应降噪模块2中，输出降噪后的信号。
S3.将目标频段选取结果与降噪后的信号输入到频谱细化模块3中，输出细化后的时频谱。
S4.将细化后的频谱图输入到频谱校正模块4，输出频谱校正后的时频图。
S5.将频谱校正后的时频图输入到多普勒频移计算模块5，输出多普勒频移曲线图。
S6.将多普勒频移曲线图输入到水下目标参数计算模块6，输出水下目标的速度、加速度。
S7.通过水下目标参数模块和分批解算模块根据水下目标的速度解算出分批情况，输出分批结果。
在图2-图8示出的一个具体实施例中，对SWellEx-96实验中的Event S5事件中垂直阵列（vertical line arrays, VLA）采集到的数据进行处理与分析，实施步骤如下：
1) 接收到由水听器输出的WAV格式的信号，是一段包含目标辐射噪声在内的时域信号。
2) 对接收的信号进行STFT处理。进一步的，处理完成后保存处理结果。
STFT的变换公式为：
Figure 39652DEST_PATH_IMAGE030
式中
Figure 45654DEST_PATH_IMAGE031
为原始信号，
Figure 542494DEST_PATH_IMAGE032
为窗函数，随着
Figure 68284DEST_PATH_IMAGE004
的变化在时间轴上平移。
图2为对信号进行STFT处理后的时频图。
3) 将时频图上每一时刻的的频率进行叠加，得到叠加后的频谱，并将该频谱的峰值
Figure 726799DEST_PATH_IMAGE033
作为门限，筛选得到一系列的第一频率值集合。
4) 按照频段选取公式对第一频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第一频段集合。
频段选取公式为：
Figure 361043DEST_PATH_IMAGE034
多普勒频移公式：
Figure 520628DEST_PATH_IMAGE035
式中
Figure 291138DEST_PATH_IMAGE036
为频段内的频率值，
Figure 261500DEST_PATH_IMAGE037
为中心频率，
Figure 117460DEST_PATH_IMAGE038
为当前时刻目标的运动速度，
Figure 80737DEST_PATH_IMAGE011
为目标与声纳夹角，
Figure 440174DEST_PATH_IMAGE012
为声速。假设得到的每一个频段的频率上限为
Figure 581437DEST_PATH_IMAGE039
，频率下限为
Figure 659114DEST_PATH_IMAGE040
。在此基础上，考虑到受多普勒频移影响，线谱会在频域上会有一定展宽，为获得尽可能准确的频段，同样根据多普勒频移计算公式，取中心频率为
Figure 426082DEST_PATH_IMAGE015
，拓宽频段下界，取中心频率为
Figure 905605DEST_PATH_IMAGE041
，拓宽频段上界。
5) 将原始的时频图频谱的峰值
Figure 217768DEST_PATH_IMAGE042
作为门限，对原始的时频图进行滤波处理，得到一系列的第二频率值集合。
6) 按照频段选取公式对第二频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第二频段集合。
7) 取第一频段集合与第二频段集合的交集作为最终的目标频段。
最终的目标频段如表1所示。
Figure 782742DEST_PATH_IMAGE043
8）对接收的目标信号使用VMD（变分模态分解）法进行降噪，得到降噪后的频谱结果。
在其他的一些示例中，对接收的目标信号使用小波阈值法进行降噪，得到降噪后的频谱结果。
小波阈值法为：
Figure 87821DEST_PATH_IMAGE044
式中
Figure 421851DEST_PATH_IMAGE045
为小波系数，
Figure 295129DEST_PATH_IMAGE046
为数据长度，
Figure 957185DEST_PATH_IMAGE047
为母小波，
Figure 800376DEST_PATH_IMAGE048
为小波变换的尺度，
Figure 254492DEST_PATH_IMAGE049
为进行小波变换的函数。
图3为经过降噪处理后得到的频谱图。
9) 对降噪后的频谱图进行Chirp-Z变换，以目标频段作为Chirp-Z变换的频率选择范围，得到变换后的细化频谱。
Chirp-Z变换的公式为：
Figure 908458DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 448024DEST_PATH_IMAGE051
为离散序列
Figure 829326DEST_PATH_IMAGE052
的Chirp-Z变换，
Figure 137948DEST_PATH_IMAGE053
为数据长度，
Figure 697236DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 583153DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure 909092DEST_PATH_IMAGE056
表示起始采样点
Figure 947586DEST_PATH_IMAGE057
的矢量半径长度，
Figure 67989DEST_PATH_IMAGE058
表示起始采样点
Figure 706781DEST_PATH_IMAGE057
的相角，
Figure 570832DEST_PATH_IMAGE059
表示两相邻采样点之间的角度差，
Figure 854045DEST_PATH_IMAGE060
的大小表示螺旋线的伸展率，
Figure 8997DEST_PATH_IMAGE061
为虚数单位，e为自然数，k为Z变换中的序列，n为离散序列x(n)的序列。
在其他的一些示例中，对降噪后的频谱图进行ZOOM-FFT，得到变换后的细化频谱。
图4为经过Chirp-Z变换后得到的时频图。
10) 对经过Chirp-Z变换后得到的频谱图上各频段内。找出各时刻每一个目标频段上的最大值对应频率，作为该时刻线谱的瞬时频率。再对该线谱进行加权平均峰值处理，并进行自适应的平滑处理，得到平滑处理后的不同频段内的线谱的瞬时频率。
由于频段较多，在此仅取表1中频段6作为示例，其余频段计算过程与方法可参考该频段相关计算示例。
图5为平滑处理后的频谱图。
11) 在平滑处理后的线谱上利用以功率峰值点作为各频段的中心频率点。再由各频段的中心频率点及频移公式计算得到各频段内信号源的频偏。
在其他的一些示例中，利用一种正弦波信号频率估计方法选择中心频率。再由各频段的中心频率点及频移公式计算得到各频段内信号源的频偏。
频移公式为：
Figure 10451DEST_PATH_IMAGE062
式中
Figure 802826DEST_PATH_IMAGE063
为的频率峰值，
Figure 674967DEST_PATH_IMAGE064
为线谱的中心频率，
Figure 543697DEST_PATH_IMAGE065
为多普勒频移。
正弦波信号频率估计方法:
Figure 766868DEST_PATH_IMAGE066
Figure 97356DEST_PATH_IMAGE067
式中，
Figure 824003DEST_PATH_IMAGE068
表示第n根线谱的中心频率，
Figure 598055DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 42943DEST_PATH_IMAGE070
为当前频段内线谱中心频率对应数字频率，
Figure 177121DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure 289434DEST_PATH_IMAGE072
为第n个频段内截取的信号，
Figure 968808DEST_PATH_IMAGE073
为
Figure 166571DEST_PATH_IMAGE074
的离散傅里叶变换，
Figure 838861DEST_PATH_IMAGE075
为频谱分辨率，N为该频段信号长度，
Figure 805680DEST_PATH_IMAGE076
Figure 655955DEST_PATH_IMAGE077
为数字频率偏差，
Figure 341014DEST_PATH_IMAGE078
为
Figure 816995DEST_PATH_IMAGE079
函数上最大值点，
Figure 638321DEST_PATH_IMAGE080
为
Figure 190656DEST_PATH_IMAGE078
左右频率间隔两点的幅度比值,
Figure 97432DEST_PATH_IMAGE081
为当前频段内线谱中心频率对应数字频率。
图6为多普勒频移曲线图。
12) 由各信号源的频偏及速度计算公式计算依次得到各信号源的移动速度集合。
速度计算公式为：
Figure 111524DEST_PATH_IMAGE082
式中
Figure 52936DEST_PATH_IMAGE083
为当前时刻的速度值，
Figure 245014DEST_PATH_IMAGE084
为初始时刻的速度值。
图7为该频段所求得全时段移动速度曲线图。
13) 根据各信号源的移动速度集合计算得到各信号源的加速度集合。
加速度计算公式为：
Figure 639086DEST_PATH_IMAGE085
式中
Figure 456869DEST_PATH_IMAGE086
为速度的微分，
Figure 987208DEST_PATH_IMAGE087
为时间的微分，
Figure 881345DEST_PATH_IMAGE088
为加速度值。
图8为该频段所求得全时段加速度曲线图。
14) 根据各信号源的移动速度集合及加速度集合对信号源进行分批处理，得到分批处理结果。
根据各信号源移动速度及加速度分析可知，十一个频段内的信号源来自同一水下目标，分批后抗干扰效果显著。
在本说明书的描述中，参考术语“实施例”、“实施例”等的描述意指结合该实施例或实施例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或实施例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或实施例。此外，本领域的技术人员可以在不产生矛盾的情况下，将本说明书中描述的不同实施例或实施例以及其中的特征进行结合或组合。
上述内容虽然已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是实施例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型等更新操作。

Claims (10)

1.一种自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，所述装置包括线谱多频段估计模块、自适应降噪模块、频谱细化模块、频谱校正模块、多普勒频移计算模块、水下目标参数计算模块和分批解算模块；其中，
所述线谱多频段估计模块，用于接收原始输入信号并选取包含目标辐射噪声线谱成分的频段；
所述自适应降噪模块，用于接收原始输入信号并自适应地进行降噪处理；
所述频谱细化模块，用于接收目标频段选取结果与降噪后的信号；
所述频谱校正模块，用于接收频谱细化后输出的信号，并输出校正后的频谱信号；
所述多普勒频移计算模块，用于接收频谱校正模块输出的信号，对该信号进行自适应的平滑处理，同时将频偏公式带入平滑后的多普勒频移曲线，计算出多普勒频偏并输出；
所述水下目标参数计算模块，用于接收目标信号的多普勒频移，根据速度和加速度计算公式计算并输出目标的速度和加速度；
所述分批解算模块，用于接收目标信号的速度，根据不同信号源的速度，将同一速度不同频率的信号源划分为同一目标，输出分批结果。
2.根据权利要求1所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，所述线谱多频段估计模块输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块相连接；所述自适应降噪模块输入为WAV格式原始信号，输出与频谱细化模块输入相连接；所述频谱细化模块输出与频谱校正模块输入相连接；所述频谱校正模块输出与多普勒频移计算模块输入相连接；所述多普勒频移计算模块输出与水下目标参数计算模块输入相连接；所述水下目标参数计算模块输出为水下目标的速度、加速度并与分批解算模块输入相连接。
3.根据权利要求1或2所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，所述线谱多频段估计模块将原始信号通过STFT后得到时频图，并采用自适应能量门限，得到一系列线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第一频段集合；再取时频图作时域积分，并采用自适应的能量门限，得到一系列的线谱频率值，利用多普勒频移计算公式拓宽其上下限，得到一系列的第二频段集合；取第一频段集合和第二频段集合的频段交集作为目标频段选取结果输出。
4.根据权利要求3所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，自适应降噪模块先将原始信号通过截止频率为100Hz的高通滤波器，再利用变分模态分解的方法、小波阈值的方法或时域积分降噪的方法对信号进行降噪处理，过滤掉加性噪声后输出。
5.根据权利要求4所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，频谱细化模块用于接收目标频段选取结果与降噪后的信号，以目标频段选取结果作为上下限，将降噪后的信号通过Chirp-Z变换进行频谱细分或对降噪后的信号选用ZOOM-FFT进行频谱细化，输出频谱精度为0.01Hz的频谱，且对于任意频率的采集信号均能输出频谱精度为0.01Hz的信号。
6.根据权利要求5所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，频谱校正模块用于接收频谱细化后输出的信号，并依次找出该信号中各频段的功率峰值点作为中心频率点，选取出中心频率点左右0.5Hz范围内的频段，作为校正后的频谱信号并输出。
7.根据权利要求6所述的自适应水下目标声学测速装置，其特征在于，多普勒频移计算模块用于接收频谱校正模块输出的信号，对该信号进行自适应的平滑处理，将频偏公式带入平滑后的多普勒频移曲线，即可计算出多普勒频偏并输出。
8.一种自适应水下目标声学测速方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1. 接收WAV格式的原始信号，输入到线谱多频段估计模块中，输出目标频段选取结果；
S2. 将原始信号输入到自适应降噪模块中，输出降噪后的信号；
S3. 将目标频段选取结果与降噪后的信号输入到频谱细化模块中，输出细化后的时频谱；
S4. 将细化后的频谱图输入到频谱校正模块，输出频谱校正后的时频图；
S5. 将频谱校正后的时频图输入到多普勒频移计算模块，输出多普勒频移曲线图；
S6. 将多普勒频移曲线图输入到水下目标参数计算模块，输出水下目标的速度和加速度；
S7. 根据水下目标的速度解算出分批情况，输出分批结果。
9.根据权利要求8所述的自适应水下目标声学测速方法，其特征在于，所述方法中，步骤S1中，还包括以下子步骤：
S11. 接收到由水听器输出的WAV格式的信号，是一段包含目标辐射噪声在内的时域信号;
S12. 线谱多频段估计模块对接收的信号进行STFT处理，处理完成后保存处理结果；
式中STFT的变换公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为原始信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为窗函数，随着
Figure DEST_PATH_IMAGE004
的变化在时间轴上平移；
S13. 将时频图上每一时刻的频率进行叠加，得到叠加后的频谱，并将该频谱的峰值
Figure DEST_PATH_IMAGE005
作为门限，筛选得到一系列的第一频率值集合；
S14. 按照频段选取公式对第一频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第一频段集合；
频段选取公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
多普勒频移公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为频段内的频率值，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为中心频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为当前时刻目标的运动速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为目标与声纳夹角，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为声速；得到的每一个频段的频率上限为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，频率下限为
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；根据多普勒频移计算公式，取中心频率为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，拓宽频段下界，取中心频率为
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，拓宽频段上界；
S15. 将原始的时频图频谱的峰值
Figure DEST_PATH_IMAGE017
作为门限，对原始的时频图进行滤波处理，得到一系列的第二频率值集合；
S16. 按照频段选取公式对第二频率值集合进行排序分组，将同一组的频率极值作为该频段的上下限，得到一系列的第二频段集合；
S17. 取第一频段集合与第二频段集合的交集作为最终的目标频段。
10.根据权利要求8或9所述的自适应水下目标声学测速方法，其特征在于，步骤S3中，对降噪后的频谱图进行Chirp-Z变换，以目标频段作为Chirp-Z变换的频率选择范围，得到变换后的细化频谱；
Chirp-Z变换的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为离散序列
Figure DEST_PATH_IMAGE020
的Chirp-Z变换，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为数据长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示起始采样点
Figure DEST_PATH_IMAGE025
的矢量半径长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示起始采样点
Figure 93182DEST_PATH_IMAGE025
的相角，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示两相邻采样点之间的角度差，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
的大小表示螺旋线的伸展率，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为虚数单位，e为自然数，k为Z变换中的序列，n为离散序列x(n)的序列。
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