CN115659199A - 基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法 - Google Patents

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刘宗伟
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龚云祥
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Abstract

本发明涉及一种基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法，发声生物领域，所述方法使用3水听器阵列来实时接收水中生物发声信号，利用波达时间差来估计两两水听器为参考的发声角度，利用密度聚类方法实现角度‑角度平面上发声生物数目的自动化估计。本发明方法不仅适用于滴答声信号也适用于口哨声，可以自动估计出水生动物数目。

Description

基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法
技术领域
本发明属于发声生物领域，涉及一种基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法。
背景技术
对水下发声生物进行监测是增进人类对动物了解的重要手段，是研究环境如何影响动物的必要过程，对于濒危动物保护和生态文明建设有重要意义。
由于声学方法可以全天候被动远距离监测水下发声生物，目前正被越来越多的应用到发声生物的监测中。声学监测已经可以检测发声动物信号的有无，也可以根据深度学习模型来识别发声生物的种类，但是对于发声生物的数量估计仍然存在一定的改进空间。现在较为常用的方法是采用两个水听器对发声生物的滴答声检测，进而实现生物数目估计。但是这种方法也有其缺点：1.该方法只使用两个水听器，有左右舷模糊问题，导致阵列左右的动物可能会估计为同一个；2.该方法只能检测发声生物的嘀嗒声信号，对于发声生物发出的频率更低一些的口哨声，不能估计出生物数目；3.该方法结果需要人工判读才能得到动物数目。
发明内容
为克服现有方法存在问题，本发明提供了一种基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法。该方法使用3水听器阵列来实时接收水中生物发声信号，利用波达时间差来估计两两水听器为参考的发声角度，利用密度聚类方法实现角度-角度平面上发声生物数目的自动化估计。
本发明是通过如下技术方案来实现的：
一种基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，在水下布放3水听器阵列，水听器间距根据平台尺寸确定，水听器不共线布放，水听器1和水听器2的间距为d 1 ，水听器1和水听器2的间距为d 2 ；使用采集装置同步采集得到3水听器的信号为s 1 、s 2 和s 3 ;
第二步,从信号中检出感兴趣的声音信号片段，包括滴答声或者口哨声等信号，得到片段信号w 1 、w 2 和w 3 ；计算片段信号w 1 和w 2 之间的时间差t 1 ，计算片段信号w 2 和w 3 之间的时间差t 2 ；
第三步,计算目标相对于水听器1和水听器2的入射角度
Figure 1049DEST_PATH_IMAGE001
，计算目标相对于水听器1和水听器3的入射角度
Figure 652610DEST_PATH_IMAGE002
，其中c为水中声速；
最后，重复以上过程，达到一组α和β，绘制分布散点图，利用密度聚类方法实现发声动物的数目自动估计。
本发明与现有技术相比的有益效果：
本发明使用了3水听器阵列实时处理信号，得到时间差信息，实现数目估计和成本之间的有效平衡，并且解决了2水听器所出现的左右舷模糊问题。本发明方法得到得时间差信息，不仅适用于滴答声信号也适用于口哨声，拓展了应用范围。本发明使用密度聚类方法，可以自动估计出动物数目。
附图说明
图1是水听器阵列数目估计示意图；
图2是水听器阵列接收信号图；
图3是检测到的嘀嗒声信号图；
图4是密度聚类方法估计结果；
图5是检测到的口哨声信号图；
图6是口哨声信号时频图；
图7是口哨声密度聚类方法结果。
具体实施方式
下面通过实施例来对本发明的技术方案做进一步解释，但本发明的保护范围不受实施例任何形式上的限制。
实施例1
3个水听器之间的两两水听器之间可以对目标信号进行测向，得到2个目标方位来角，然后可以利用角度-角度平面密度聚类的方法实现水下生物的数目自动估计。
如图1所示为3水听器阵列数目估计示意图，测量得到水听器1和水听器2的波达时间差t 1 ，可以得到波达角度α，继续测量水听器1和水听器2的波达时间差t 2 ，可以得到波达角度β。不同的α和β对代表了不同的动物，由于存在误差以及动物的运动，在一段时间内靠近的α和β可以认为来自一个动物，因此可以使用密度聚类方法实现数目的估计。
综合上述分析，本发明提出了一种基于3水听器阵列的水中动物数目估计方法，该方法通过两次计算波达方向，并且使用密度聚类方法实现了发声动物数目的估计。具体步骤如下：
首先，在水下布放3水听器阵列，水听器间距根据平台尺寸确定，水听器不共线布放，水听器1和水听器2的间距为d 1 ，水听器1和水听器2的间距为d 2 。使用采集装置同步采集得到3水听器的信号为s 1 、s 2 和s 3 ；然后,从信号中检出感兴趣的声音信号片段，包括滴答声或者口哨声等信号，得到片段信号w 1 、w 2 和w 3 ；计算片段信号w 1 和w 2 之间的时间差t 1 ，计算片段信号w 1 和w 3 之间的时间差t 2 ；计算目标相对于水听器1和水听器2的入射角度
Figure 166768DEST_PATH_IMAGE003
，计算目标相对于水听器1和水听器3的入射角度
Figure 171765DEST_PATH_IMAGE004
，其中c为水中声速；最后，重复以上过程，达到一组α和β，绘制分布散点图，利用密度聚类方法实现发声动物的数目自动估计。
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。
在特定水域布放了间距均为1m的3水听器阵列，根据前期的资源调查这片水域实际生活有5头江豚。使用所述的同步采集器采集信号，得到如图2所示的信号为s 1 、s 2 和s 3 ；从这3段信号中检测出江豚嘀嗒声信号，得到如图3所示的信号w 1 、w 2 和w 3 ；计算片段信号w 1 和w 2 之间的时间差
Figure 454978DEST_PATH_IMAGE005
，计算片段信号w 1 和w 3 之间的时间差
Figure 11862DEST_PATH_IMAGE006
；计算目标相对于水听器1和水听器2的入射角度
Figure 137950DEST_PATH_IMAGE007
52.05°，计算目标相对于水听器1和水听器3的入射角度
Figure 805691DEST_PATH_IMAGE008
109.27°; 按照上述步骤继续处理剩余时间段内检测到的信号，得到一组α和β值，即可绘制角度分布散点图；利用密度聚类方法对这一组α和β值进行分析，给出聚类结果，聚类分类的数目作为发声生物的估计数目，如图4所示为密度聚类给出的结果，可以看到这10秒中估计有5头江豚，与实际调查数据一致。
实施例2
继续使用该阵列仿真海豚口哨声信号检测结果，设置了一个声源发出仿真海豚口哨声。如图5所示为检测到的时域波形图从上到下分别是信号w 1 、w 2 和w 3 ，其中一个信号的时频图如图6所示。计算片段信号w 1 和w 2 之间的时间差0.17ms，计算片段信号w 1 和w 3 之间的时间差0.61ms；计算目标相对于水听器1和水听器2的入射角度75.05°，计算目标相对于水听器1和水听器3的入射角度24.32°； 按照上述步骤继续处理剩余时间段内检测到的信号，得到一组α和β值，即可绘制角度分布散点图；利用密度聚类方法对这一组α和β值进行分析，给出聚类结果，聚类分类的数目作为发声生物的估计数目，如图7所示为密度聚类给出的结果，可以看到这10秒中估计有1头海豚，与实际发声声源数目一致。

Claims (1)

1.一种基于水听器阵列的水中发声生物数目估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
第一步，在水下布放3水听器阵列，水听器间距根据平台尺寸确定，水听器不共线布放，水听器1和水听器2的间距为d 1 ，水听器1和水听器2的间距为d 2 ；使用采集装置同步采集得到3水听器的信号为s 1 、s 2 和s 3 ；
第二步，从信号中检出感兴趣的声音信号片段，得到片段信号w 1 、w 2 和w 3 ；计算片段信号w 1 和w 2 之间的时间差t 1 ，计算片段信号w 2 和w 3 之间的时间差t 2 ；
第三步，计算目标相对于水听器1和水听器2的入射角度
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，计算目标相对于水听器1和水听器3的入射角度
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，其中c为水中声速；
最后，重复以上过程，达到一组α和β，绘制分布散点图，利用密度聚类方法实现发声动物的数目自动估计。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002168937A (ja) * 2000-12-05 2002-06-14 Nec Corp 水中目標物位置検出装置及び方法
CN108731795A (zh) * 2018-05-31 2018-11-02 中国科学院声学研究所 一种基于声成像技术的野外鸟类数量估计方法
CN111398902A (zh) * 2020-03-11 2020-07-10 哈尔滨工程大学 一种直角三角形三元水听器阵被动测距测向方法

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