CN115524706A - 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用 - Google Patents

声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用 Download PDF

Info

Publication number
CN115524706A
CN115524706A CN202211118764.1A CN202211118764A CN115524706A CN 115524706 A CN115524706 A CN 115524706A CN 202211118764 A CN202211118764 A CN 202211118764A CN 115524706 A CN115524706 A CN 115524706A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pulse
frequency
signal
data
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211118764.1A
Other languages
English (en)
Inventor
王秉谦
薛欢欢
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Xianlin Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Xianlin Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Xianlin Intelligent Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Xianlin Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202211118764.1A priority Critical patent/CN115524706A/zh
Publication of CN115524706A publication Critical patent/CN115524706A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/06—Systems determining the position data of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本申请提出了一种声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用，包括以下步骤：计算首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号的互谱，并对互谱的时域数据依次进行平方检波和短时积分；对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该门限系数和中间值的乘积的值并平均，以平均后的值设定设定门限；根据设定门限进行门限判别；若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式。本申请能够准确获取声脉冲及异常噪声的输出数据，从而显著提高准确率。

Description

声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用
技术领域
本申请涉及海洋监测系统技术领域，特别是一种涉及声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用。
背景技术
在现有的海洋监测研究领域中，多采用布设声纳基阵的方式来实现对水面和水下远距离移动目标的探测和识别。也有部署于海上无人装备的声纳系统，用于监测海洋环境。
目前根据海洋环境噪声观测的需要，综合标矢量声基阵（标量声基阵和矢量声基阵）接收海洋环境噪声，并将噪声信号传递给信号处理中心，信号处理中心对声基阵信号进行大范围和长时的数据记录存储，实现海洋环境噪声观测功能。同时根据声脉冲及异常噪声侦察的需求，声基阵接收海洋声信号，并传递给信号处理中心，信号处理中心对声信号进行声脉冲或异常噪声检测，当声信号量级大于背景噪声量级设定分贝时，则判定为声脉冲或异常噪声，实现声脉冲及异常噪声侦察功能。
但是目前无法准确地获取声脉冲和异常噪声的侦察信息，导致无法准确地判断出声脉冲及异常噪声。
因此，亟待一种能够准确获取声脉冲和异常噪声的声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用。
发明内容
本申请实施例提供了一种声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用，针对目前技术存在的准确率低等问题。
本发明核心技术主要是对水听器阵的首阵元接收的水声时域数据依次进行平方检波和短时积分，根据短时积分后的数据计算设定门限，根据设定门限进行门限判别，判定超过门限后计算声脉冲和异常噪声的输出数据。
第一方面，本申请提供了一种声脉冲及异常噪声侦察方法，所述方法包括以下步骤：
S00、对首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号互谱结果的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
S10、对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该门限系数和中间值的乘积的值并平均，以平均后的值设定设定门限；
S20、根据设定门限进行门限判别；
S30、若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式；若未超过门限，则重复执行S00~S20步骤。
进一步地，步骤S30中，脉冲宽度的具体计算步骤为：
S31、将短时积分输出的数据与设定门限比对；
S32、若短时积分输出的数据连续设定次数大于设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号，取短时积分输出的数据第一次大于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；
S33、计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度。
进一步地，步骤S33中，若脉冲宽度或前沿小于各自对应的阈值，则忽略该脉冲。
进一步地，步骤S30中，脉冲周期的具体计算步骤为：
S34、取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期。
进一步地，步骤S30中，脉冲方位的具体计算步骤为：
S35、对两次出现主动脉冲信号的时间间隔内的数据采用平均声强流法，计算脉冲方位。
进一步地，步骤S30中，脉冲频率的具体计算步骤为：
S36、当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；
S37、取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率，将起始频率和截止频率作为脉冲频率。
进一步地，步骤S30中，脉冲形式的具体确定步骤为：
S38、对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；
S39、根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号。
第二方面，本申请提供了一种声脉冲及异常噪声侦察装置，包括：
预处理模块，用于计算首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号的互谱，并对互谱的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
门限判别模块，用于对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该门限系数和中间值的乘积的值并平均，以平均后的值设定设定门限；根据设定门限进行门限判别；若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式；
脉冲宽度计算模块，用于将短时积分输出的数据与设定门限比对；若短时积分输出的数据连续设定次数大于设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号，取短时积分输出的数据第一次大于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度；
脉冲周期计算模块，用于取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期；
脉冲方位计算模块，用于对两次出现主动脉冲信号的时间间隔内的数据采用平均声强流法，计算脉冲方位；
脉冲频率计算模块，用于当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率，将起始频率和截止频率作为脉冲频率；
脉冲形式计算模块，用于对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号；
输出模块，用于输出输出数据。
第三方面，本申请提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述的声脉冲及异常噪声侦察方法。
第四方面，本申请提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，过程包括根据上述的声脉冲及异常噪声侦察方法。
本发明的主要贡献和创新点如下：
1、与现有技术相比，本申请能够基于获得的矢量互谱信号进行声脉冲及异常噪声侦察，利用矢量水听器对各向同性噪声的抑制能力，增加脉冲信号的信噪比，提高声脉冲的侦察能力；
2、与现有技术相比，本申请能够基于获得的矢量互谱信号计算设定门限，而不是传统的根据经验设定门限，因此可以得到更加精确的设定门限，从而得到最为准确的声脉冲和异常噪声的输出数据；
3、与现有技术相比，本申请能够通过取得的信号计算调整门限，从而保证虚警概率保持不变。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的声脉冲及异常噪声侦察方法的流程；
图2是根据本申请实施例的电子装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
目前的脉冲侦察处理方法为：检波、积分和过门限判决。但是门限设定通常为根据经验设定，而且无法根据该门限很好地求出脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式等输出，导致无法准确地获取声脉冲和异常噪声的侦察信息，导致无法准确地判断出声脉冲及异常噪声。
基于此，本发明基于根据输入信号计算设定门限来解决现有技术存在的问题。
在本实施例中，水听器阵（矢量声基阵）由安装在水下滑翔机首端的一个矢量水听器和安装在尾端多个标量水听器组成。而矢量水听器对应三个矢量通道和一个声压通道。
首阵元为水听器阵的第一个阵元，就是矢量水听器。
实施例一
具体地，本申请实施例提供了一种声脉冲及异常噪声侦察方法，可以显著提高准确率，具体地，参考图1，所述方法包括：
S00、对首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号的互谱的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
如可采用以下公式：
计算互谱：
Figure 260078DEST_PATH_IMAGE001
Figure 879278DEST_PATH_IMAGE002
其中p(n)和vx(n)分别为矢量水听器的声压时域信号和x方向的矢量时域信号，P(k)和Vx(k)分别为其对应的频域信号，X2(k)和x2(n)为其互谱的频域和时域结果；n为时间采样序列；k为频域采样序列。
平方检波（输出数据X31）：X31(n)=(x2(n))2,n为时间采样序列。
短时积分（输出数据X32）：
Figure 411891DEST_PATH_IMAGE003
其中，N为积分的累积次数，短时积分输出采样周期为T。
S10、对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该中间值的值并平均，以平均后的值设定设定门限；
在本实施例中，对短时积分输出x32(n1)依此滑动L个点，对上述L个值从小到大进行排列，其中间位置的值为中值，定义为y(n)。在这L个值中，去掉大于g y(n)的值，保留小于g y(n)的值（假定还有M个值）。对保留的M个值求出均值u(n)，则门限v(n)=thr_echo*u(n)。
其中，g为门限系数，thr_echo为脉冲时域检测门限。如此，可根据接收的信号来调节门限，从而使得后续门限判别的结果更为准确。
S20、根据设定门限进行门限判别；
S30、若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度△Tw、脉冲周期△Tc、脉冲方位θm、脉冲频率（上限频率或起始频率fL、下限频率或截止频率fH）及脉冲形式；若未超过门限，则重复执行S00~S20步骤。
S31、将短时积分输出的数据与设定门限比对；
在本实施例中，将短时积分输出x32(n1)与门限v(n)进行比较。
S32、若短时积分输出的数据连续设定次数大于设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号（主动SN脉冲信号），取短时积分输出的数据第一次大于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；
其中，若脉宽或者脉冲起始点时间小于一定时间值，则忽略此脉冲信号。
S33、计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度；
S34、取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期；
其中，如果单个处理周期内只检测出1个脉冲，则寻找此前最后一次脉冲出现的时间，由此计算周期，此间隔<Tmax秒，其中Tmax可以根据要侦察的脉冲信号自主设置。
S35、对两次出现主动脉冲信号的时间间隔内的数据采用平均声强流法，计算脉冲方位；
在本实施例中，可采用以下公式：
Figure 141949DEST_PATH_IMAGE004
其中，θ为脉冲方位，p(n)、vx(n)和vy(n)分别为矢量水听器的声压信号、x方向矢量信号和y方向矢量信号。
S36、当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；
在本实施例中，可采用以下公式：
数据抽取（输出数据x33）：
计算抽样比M：
Figure 341986DEST_PATH_IMAGE005
Nfft2为FFT（快速傅里叶转换）的点数。
数据抽样：
Figure 866509DEST_PATH_IMAGE006
FFT和功率谱估计（输出数据X33）：
Figure 151996DEST_PATH_IMAGE007
每根谱线代表的频率：
Fre_line=fs/Nfft2/M
其中fs为系统的采样频率。
谱线选择：
从X33(k)中选择出Nk根谱线，对应频带fl~fhHz；
对频段内的谱线求平均值：
Figure 154588DEST_PATH_IMAGE008
对谱线k左右各L条谱进行平滑处理：
Figure 209131DEST_PATH_IMAGE009
其中Nfl=ceil(fl/Fre_line),Nfh=ceil(fh/Fre_line),Nk=Nfh-Nfl+1.
把v(k)与thr_f*u(k)比较，当v(i,k)连续NF次大于thr_f*u(i,k)时，此时k=k1，则认为该主动脉冲信号的频带低端f1，当v(k)连续NF次小于thr_f* u(i,k)时，此时k=k2，则认为该主动脉冲信号的频带高端f2。
当2(f2-f1)/(f1+f2)<5%时，则本次判定该批次处理的主动脉冲信号为单频信号，否则为调频信号。
S37、取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率fL，将起始频率和截止频率作为脉冲频率fH；
S38、对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；
S39、根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号（单频信号和调频信号都存在）。
实施例二
基于相同的构思，本申请还提出了一种声脉冲及异常噪声侦察装置，包括：
预处理模块，用于对首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号互谱结果的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
门限判别模块，用于对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该中间值的值并平均，以平均后的值设定设定门限；根据设定门限进行门限判别；若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式；
脉冲宽度计算模块，用于将短时积分输出的数据与设定门限比对；若短时积分输出的数据连续设定次数大于设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号，取短时积分输出的数据第一次大于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度；
脉冲周期计算模块，用于取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期；
脉冲方位计算模块，用于计算首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号的互谱，并对互谱的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
脉冲频率计算模块，用于当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率，将起始频率和截止频率作为脉冲频率；
脉冲形式计算模块，用于对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号；
输出模块，用于输出输出数据。
实施例三
本实施例还提供了一种电子装置，参考图2，包括存储器404和处理器402，该存储器404中存储有计算机程序，该处理器402被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体地，上述处理器402可以包括中央处理器（CPU），或者特定集成电路（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称为ASIC），或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器404可以包括用于数据或指令的大容量存储器404。举例来说而非限制，存储器404可包括硬盘驱动器（HardDiskDrive，简称为HDD）、软盘驱动器、固态驱动器（SolidStateDrive，简称为SSD）、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线（UniversalSerialBus，简称为USB）驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器404可包括可移除或不可移除（或固定）的介质。在合适的情况下，存储器404可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器404是非易失性（Non-Volatile）存储器。在特定实施例中，存储器404包括只读存储器（Read-OnlyMemory，简称为ROM）和随机存取存储器（RandomAccessMemory，简称为RAM）。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM（ProgrammableRead-OnlyMemory，简称为PROM）、可擦除PROM（ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EPROM）、电可擦除PROM（ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EEPROM）、电可改写ROM（ElectricallyAlterableRead-OnlyMemory，简称为EAROM）或闪存（FLASH）或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器（StaticRandom-AccessMemory，简称为SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，简称为DRAM），其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器404（FastPageModeDynamicRandomAccessMemory，简称为FPMDRAM）、扩展数据输出动态随机存取存储器（ExtendedDateOutDynamicRandomAccessMemory，简称为EDODRAM）、同步动态随机存取内存（SynchronousDynamicRandom-AccessMemory，简称SDRAM）等。
存储器404可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器402所执行的可能的计算机程序指令。
处理器402通过读取并执行存储器404中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种声脉冲及异常噪声侦察方法。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备406以及输入输出设备408，其中，该传输设备406和上述处理器402连接，该输入输出设备408和上述处理器402连接。
传输设备406可以用来经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子装置的通信供应商提供的有线或无线网络。在一个实例中，传输设备包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备406可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
输入输出设备408用于输入或输出信息。在本实施例中，输入的信息可以是首阵元时域信号等，输出的信息可以是脉冲宽度△Tw、脉冲周期△Tc、脉冲方位θm、脉冲频率（上限频率或起始频率fL、下限频率或截止频率fH）及脉冲形式等。
实施例四
本实施例还提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，过程包括根据实施例一的声脉冲及异常噪声侦察方法。
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
通常，各种实施例可以以硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合来实现。本发明的一些方面可以以硬件来实现，而其他方面可以由控制器、微处理器或其他计算设备执行的固件或软件来实现，但是本发明不限于此。尽管本发明的各个方面可以被示出和描述为框图、流程图或使用一些其他图形表示，但是应当理解，作为非限制性示例，本文中描述的这些框、装置、系统、技术或方法可以以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备或其某种组合来实现。
本发明的实施例可以由计算机软件来实现，该计算机软件由移动设备的数据处理器诸如在处理器实体中可执行，或者由硬件来实现，或者由软件和硬件的组合来实现。包括软件例程、小程序和/或宏的计算机软件或程序(也称为程序产品)可以存储在任何装置可读数据存储介质中，并且它们包括用于执行特定任务的程序指令。计算机程序产品可以包括当程序运行时被配置为执行实施例的一个或多个计算机可执行组件。一个或多个计算机可执行组件可以是至少一个软件代码或其一部分。另外，在这一点上，应当注意，如图中的逻辑流程的任何框可以表示程序步骤、或者互连的逻辑电路、框和功能、或者程序步骤和逻辑电路、框和功能的组合。软件可以存储在诸如存储器芯片或在处理器内实现的存储块等物理介质、诸如硬盘或软盘等磁性介质、以及诸如例如DVD及其数据变体、CD等光学介质上。物理介质是非瞬态介质。
本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，包括以下步骤：
S00、计算首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号的互谱，并对互谱的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
S10、对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该门限系数和中间值的乘积的值并平均，以平均后的值设定设定门限；
S20、根据所述设定门限进行门限判别；
S30、若超过所述设定门限，则计算所述水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式；若未超过门限，则重复执行S00~S20步骤。
2.如权利要求1所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S30中，所述脉冲宽度的具体计算步骤为：
S31、将短时积分输出的数据与所述设定门限比对；
S32、若短时积分输出的数据连续设定次数大于所述设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号，取短时积分输出的数据第一次大于所述设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于所述设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于所述设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；
S33、计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度。
3.如权利要求2所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S33中，若脉冲宽度或前沿小于各自对应的阈值，则忽略该脉冲。
4.如权利要求2所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S30中，所述脉冲周期的具体计算步骤为：
S34、取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期。
5.如权利要求2所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S30中，所述脉冲方位的具体计算步骤为：
S35、对两次出现主动脉冲信号的时间间隔内的数据采用平均声强流法，计算脉冲方位。
6.如权利要求2所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S30中，所述脉冲频率的具体计算步骤为：
S36、当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；
S37、取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率，将起始频率和截止频率作为脉冲频率。
7.如权利要求6所述的一种声脉冲及异常噪声侦察方法，其特征在于，步骤S30中，所述脉冲形式的具体确定步骤为：
S38、对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；
S39、根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号。
8.一种声脉冲及异常噪声侦察装置，其特征在于，包括：
预处理模块，用于对首部矢量水听器的声压信号p和x方向的矢量信号互谱结果的时域数据依次进行平方检波和短时积分；
门限判别模块，用于对短时积分后的数据进行依次滑动L个点，并对取得的L个值进行排序，以排序后的L个值的中间值作为基准，取小于该门限系数和中间值的乘积的值并平均，以平均后的值设定设定门限；根据设定门限进行门限判别；若超过设定门限，则计算水声时域数据的声脉冲和异常噪声的输出数据，该输出数据至少包括脉冲宽度、脉冲周期、脉冲方位、脉冲频率及脉冲形式；
脉冲宽度计算模块，用于将短时积分输出的数据与设定门限比对；若短时积分输出的数据连续设定次数大于设定门限时，则判定为出现主动脉冲信号，取短时积分输出的数据第一次大于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的前沿；若短时积分输出的数据连续设定次数小于设定门限时，则判定为主动脉冲信号消失，取短时积分输出的数据第一次小于设定门限时的时刻为主动脉冲信号的后沿；计算前沿和后沿的时间差作为该主动脉冲信号的脉冲宽度；
脉冲周期计算模块，用于取两次出现主动脉冲信号的时间间隔作为脉冲周期；
脉冲方位计算模块，用于对两次出现主动脉冲信号的时间间隔内的数据采用平均声强流法，计算脉冲方位；
脉冲频率计算模块，用于当主动脉冲信号出现时，对该主动脉冲信号进行频谱分析；取主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内中频谱分析得到的频率最小值作为起始频率，取频率最大值作为截止频率，将起始频率和截止频率作为脉冲频率；
脉冲形式计算模块，用于对主动脉冲信号出现到消失的时间间隔内的数据进行频谱分析；根据单次判定的单频信号数量和调频信号数量，确定本次侦察信号形式分为单频信号、调频信号和组合信号；
输出模块，用于输出所述输出数据。
9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7任一项所述的声脉冲及异常噪声侦察方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，所述过程包括根据权利要求1至7任一项所述的声脉冲及异常噪声侦察方法。
CN202211118764.1A 2022-09-15 2022-09-15 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用 Pending CN115524706A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211118764.1A CN115524706A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211118764.1A CN115524706A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115524706A true CN115524706A (zh) 2022-12-27

Family

ID=84696935

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211118764.1A Pending CN115524706A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115524706A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118091631A (zh) * 2024-04-19 2024-05-28 偶信(杭州)科技有限公司 通过接收声纳信号对水下目标进行被动探测的方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118091631A (zh) * 2024-04-19 2024-05-28 偶信(杭州)科技有限公司 通过接收声纳信号对水下目标进行被动探测的方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2603886C1 (ru) Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морского объекта
RU2593146C1 (ru) Способ адаптивного обнаружения сигналов движущихся целей на фоне многокомпонентных пассивных помех
TWI810374B (zh) 在頻率調變連續波（ｆｍｃｗ）雷達單元中減少干擾的方法及裝置、ｆｍｃｗ雷達系統及相關的非暫時性電腦可讀媒體
WO2013090568A1 (en) System and method for detection of rf signal spoofing
CN115524706A (zh) 声脉冲及异常噪声侦察方法及其应用
CN105137437A (zh) 一种基于空域相位方差加权的目标检测方法
CN115508817A (zh) 适用于水下航行器的目标跟踪及判别方法及其应用
CN112751629A (zh) 基于时频图像处理的宽带特定信号检测方法
RU2711406C1 (ru) Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морских объектов
RU2550576C1 (ru) Способ измерения дистанции до шумящего объекта
KR101041926B1 (ko) 최소값 선택 추정방식을 이용한 잡음재밍 추정방법
CN111413702B (zh) 用于宽带探鱼仪的高效目标分割方法
KR20150066311A (ko) 표적 속도를 알지 못하는 환경에서 정밀한 표적 탐지를 수행하기 위한 소나 시스템 및 그의 표적 탐지방법
US20200408880A1 (en) Method and apparatus for radar signal processing using convolutional neural network
WO2019159112A1 (en) Method for location approximation
RU2110810C1 (ru) Способ обнаружения шумящих объектов
CN118091631B (zh) 通过接收声纳信号对水下目标进行被动探测的方法及装置
RU2674552C1 (ru) Гидролокационный способ обнаружения объекта и измерения его параметров
CN118068310B (zh) 通过发射声纳信号对水下目标进行主动探测的方法及装置
CN106054132B (zh) 一种基于有效子带选择和检测统计量加权的ism方法
CN114531900A (zh) 一种信号噪声滤除方法、装置、存储介质及激光雷达
RU2776442C1 (ru) Способ обработки сигнала шумоизлучения цели
CN111257859B (zh) 一种波束域自相关水下目标识别方法
RU2112249C1 (ru) Способ обнаружения импульсных радиосигналов на фоне узкополосных помех
Josso et al. Nonstationary system analysis methods for underwater acoustic communications

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination