一种极地声信号增强和识别方法技术

本发明专利技术提供一种极地声信号增强和识别方法，包括：对极地声信号中的脉冲干扰噪声进行时频联合提取，得到所有脉冲噪声出现的位置；对步骤1中获得的脉冲噪声位置在信号二维时频图上进行空间平滑滤波以去除脉冲噪声，然后用在时频图上做互相关得到互相关积分曲线，若互相关曲线积分值大于设定的阈值则判断动物/通信信号存在；以对步骤1获得的脉冲噪声位置为中心进行时域窗口的中值滤波，然后对信号提取线谱成分，并通过梳状滤波器进行净化，最后通过比较净化后线谱的方差值，若大于设定的方差阈值则判断船舶信号存在。本发明专利技术实现针对在极地中进行长期声呐信号采集获得的海量数据的自动增强和提取，降低对人工干预的依赖，提升效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种极地声信号增强和识别方法


[0001]本专利技术属于水声信号处理、水声学和水声目标检测领域，涉及一种极地声信号增强和识别方法。

技术介绍

[0002]极地地理位置独特气候寒冷，海洋表面的浮冰不仅影响卫星通信，同时也隔绝了大气和海水的热交换，因此形成了特殊的声场环境，极地声信号中不仅包含自然的冰裂信号，还包括人类科考船航行、通信的信号以及动物活动的信号。但是在一次科考活动由于不同研究人员的研究目的不同，导致采集的信号往往是多种活动交织在一起，从中快速检测并提取到不同类别高质量的有效信号目前还有很大的难度，主要在于，包含不同研究人员所需的信号并不相同，且对于其需要的有效信号的拾取目前主要通过人工手段对海量的信号进行筛选，对于人工成本和时间成本都是极大的开销。因此，如果能使用自动手段对极地采集的声信号进行分析，从中消除自然冰裂信号造成的脉冲噪声进而识别出人类活动信号以及动物活动信号的片段，对于研究效率将具有极大的提升。

技术实现思路

[0003]针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是提供一种极地声信号增强和识别方法，主要包括对采集到的极地声信号进行脉冲信号时频联合提取并降噪来提高信号质量，对采集到的极地声信号中检测出对研究有利有效的信号片段，从中进行时频联合提取并降噪并自动提取出由于不同活动而导致的信号片段，提升科研工作效率，克服目前仅通过人工手段对极地声信号进行筛选的问题。
[0004]本专利技术的目的是这样实现的：包括以下步骤：
[0005]步骤1：对所有极地信号进行小波变换得到二维时频图，然后所有信号片段进行时频联合提取，以得到极地信号中的脉冲噪声出现位置。
[0006]步骤2：首先对步骤1生成的二维时频图中出现的脉冲噪声位置使用空间平滑滤波。针对动物信号和通信信号持续时间有一定范围，将信号分割为若干个时间片段，然后对全部的时间片段执行如下操作：
[0007]步骤A：计算互相关积分列向量。对各时间片段的二维时频图，设置相关样本长度CorrNum和时间窗长度SegNum，满足SegNum＞CorrNum，CorrNum表示每一个采样点计算与之相关的后续点个数，SegNum表示每个时间片段被切分为若干个时间窗的长度，将时间片段按时间窗长度SegNum划分为若干个时间窗，对每个时间窗执行以下操作：对时间窗内的所有采样点对应的时频图进行互相关计算，得到互相关矩阵secCoord
sup
，对矩阵secCoord
sup
沿行方向求和，得到时间窗内的积分列向量；
[0008]步骤B：求取时间片段的互相关积分曲线；
[0009]步骤C：根据设定的阈值判断时间片段的互相关积分曲线中是否存在动物信号或者通信信号，若互相关积分值在一段时间内大于设定的阈值，则判定为存在动物信号，并记
录信号持续时间；
[0010]步骤3：在步骤1基础上得到的脉冲噪声出现的位置附近一个窗长为W的时域片段进行中值滤波以消除脉冲噪声，然后将信号分为若干的时间片段，对所有片段进行带通滤波滤除低频段海洋环境噪声得到较为干净的中频端信号，然后对滤波后结果取绝对值计算以获得信号的包络，接下来对包络信号进行快速傅里叶变换，得到信号中的线谱成分，然后将线谱成分的经过梳状峰值滤波器后进行净化，然后计算净化后的线谱的方差值，若线谱方差值大于设定的阈值则说明该信号片段包含船舶信号，记录下该时频片段的位置，否则继续处理后续的信号片段。
[0011]本专利技术还包括这样一些结构特征：
[0012]1.步骤1中对极地脉冲声信号时频联合提取，其包括时频图片段中，选定FL
‑
FH的频段FP，设定一个门限值PauseThreshold，在FP频段中大于PauseThreshold的值置为1，小于PauseThreshold的功率值置为0，然后统计时频图片段在FP频段内每一列中1所占的比例为pExist，在所有信号片段中用所有时刻的pExist与时域幅度绝对值相乘得到的结果confidence作为判别脉冲信号是否存在的依据，若confidence值大于设定的阈值0.5则说明该位置处存在脉冲噪声，然后使用相同的方法得到其余所有信号片段的脉冲噪声位置。
[0013]2.步骤2中使用由步骤1得到的极地脉冲噪声位置对时频图对应位置进行使用水平方向空间平滑滤波器来滤除极地声信号时频图中的脉冲噪声，滤波器核长度为k，该滤波器核为
[0014][0015]对于原时频图中的点(i,j),滤波器输出为
[0016][0017]对于边缘部分，使用0进行填充。
[0018]3.步骤A所述对经过脉冲噪声去除的信号时间窗内的所有采样点对应的时频图进行互相关计算，得到互相关矩阵secCoord
sup
包括：
[0019]对时间窗内的所有采样点对应的功率谱进行互相关计算：
[0020][0021]其中，ρ
XY
为第X列和第Y列的互相关值，Cov(X,Y)代表时频图第X列和第Y列的协方差，σ
X
代表时频图第X列的标准差，σ
Y
代表时频图第Y列的标准差；ρ
XY
作为互相关矩阵secCoord第X行、第Y列的元素，得到互相关矩阵secCoord，所述互相关矩阵secCoord为
SegNum维方阵；取secCoord的上三角矩阵secCoord
utri
，每行保留从secCoord
utri
主对角线元素开始的前CorrNum个元素取值，其他位置全部置0，令q＝SegNum
‑
CorrNum+1，从第q+i开始，每行补充i个元素ρ
(q+a)(SegNum+a)
得到矩阵secCoord
sup
，其中i＝1,2,3,
…
,CorrNum
‑
1，a＝1,2，
…
，i。
[0022]4.步骤B所述求取时间片段的互相关积分曲线包括：
[0023]将时间片段内全部时间窗的积分列向量依次连接组成一个列向量矩阵，所述列向量矩阵中第m行元素表示时间片段内第m个采样点对应的互相关值，然后将列向量矩阵转置，建立以时间为横坐标轴、以互相关值为纵坐标轴的二维坐标系，以采样点的采样时间为横坐标，以采样点的互相关值为纵坐标，得到时间片段各个采样点的互相关积分曲线。
[0024]5.步骤3所述再对船舶噪声线谱进行提取之前，以步骤1中得到的脉冲噪声出现的位置为中心一个窗长为W的片段进行中值滤波以消除脉冲噪声，具体为对长度为W的信号片段进行排序，令出现脉冲位置的值为排序后的中位数。
[0025]6.步骤3所述通过将线谱成分的经过梳状峰值滤波器后进行净化，然后计算净化后的线谱的方差值与设定阈值的比较，若该方差值大于设定的阈值则判定该信号片段为船舶信号，否则判断该片段不包含船舶信号。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种极地声信号增强和识别方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：对极地信号进行小波变换得到二维时频图，对信号片段进行时频联合提取，得到极地信号中的脉冲噪声出现位置；步骤2：对步骤1生成的二维时频图中出现的脉冲噪声位置使用空间平滑滤波；将动物信号和通信信号分割为若干个时间片段，对全部的时间片段执行如下操作：步骤A：计算互相关积分列向量；对各时间片段的二维时频图，设置相关样本长度CorrNum和时间窗长度SegNum，满足SegNum＞CorrNum，CorrNum表示每一个采样点计算与之相关的后续点个数，SegNum表示每个时间片段被切分为若干个时间窗的长度，将时间片段按时间窗长度SegNum划分为若干个时间窗，对每个时间窗执行以下操作：对时间窗内的所有采样点对应的时频图进行互相关计算，得到互相关矩阵secCoord
sup
，对矩阵secCoord
sup
沿行方向求和，得到时间窗内的积分列向量；步骤B：求取时间片段的互相关积分曲线；步骤C：根据设定的阈值判断时间片段的互相关积分曲线中是否存在动物信号或者通信信号：若互相关积分值在一段时间内大于设定的阈值，则判定为存在动物信号，并记录信号持续时间；否则说明当前片段不存在动物或通信信号，跳过当前信号片段，对其余信号片段继续执行步骤A
‑
C，直至处理完全部信号；步骤3：在步骤1基础上得到的脉冲噪声出现的位置处一个窗长为W的时域片段进行中值滤波以消除脉冲噪声，然后将信号分为若干的时间片段，对所有片段进行带通滤波滤除低频段海洋环境噪声得到较为干净的中频端信号，然后对滤波后结果取绝对值计算以获得信号的包络，接下来对包络信号进行快速傅里叶变换，得到信号中的线谱成分，将线谱成分的经过梳状峰值滤波器后进行净化，计算净化后的线谱的方差值，若线谱方差值大于设定的阈值则说明该信号片段包含船舶信号，记录下该时频片段的位置，否则继续处理后续的信号片段，直至处理完全部信号。2.根据权利要求1所述的一种极地声信号增强和识别方法，其特征在于：步骤1中对极地脉冲声信号时频联合提取，其包括时频图片段中，选定FL
‑
FH的频段FP，设定一个门限值PauseThreshold，在FP频段中大于PauseThreshold的值置为1，小于PauseThreshold的功率值置为0，然后统计时频图片段在FP频段内每一列中1所占的比例为pExist，在所有信号片段中用所有时刻的pExist与时域幅度绝对值相乘得到的结果confidence作为判别脉冲信号是否存在的依据，若confidence值大于设定的阈值0.5则说明该位置处存在脉冲噪声，然后使用相同的方法得到其余所有信号片段的脉冲噪声位置。3.根据权利要求1所述的一种极地声信号增强和识别方法，其特征在于：步骤2中使用由...

【专利技术属性】
技术研发人员：李理，张宇翔，李向欣，苗洪波，殷敬伟，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：