【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水声目标识别，具体涉及一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，用于被动声呐噪声精确提取叶频，提高目标识别能力。
技术介绍
1、随着国家海上军事发展的日益需要，水下目标特征提取与识别的需求也日益增加。海上目标探测的手段包含红外、雷达、光、声等，由于电磁波和光在水中衰减较大，传播距离有限，因此声信号是海上目标探测的主要方式。其中水中目标辐射噪声信号是目标特征提取和识别的主要信息来源。识别目标特征时，最常提取的特征是目标螺旋桨的轴频、叶频和桨叶数，而三者关系为轴频乘以桨叶数等于叶频，因此当获取轴频和叶频后，桨叶数也可获知。叶频既包含轴频的信息又包含桨叶数的信息，因此可以准确提取叶频至关重要。
2、传统的特征提取方法是通过调制谱解调信号得到demon谱，从demon谱中提取轴频和叶频，对于轴频提取而言，通过该方法提取需要从多个高频段宽带信号解调出demon谱进行提取，而对于叶频提取，在低频段解调提取效果更好。当同时提取二者时，为迁就轴频提取，需提高解调的宽带信号，但此时对信号的信噪比有一定要求，即在低信噪比下无法完成提取。但实际应用中被动声呐接收的辐射噪声信号往往信噪比很低，因此需要研究一种方法可以在低信噪比下完成水下目标的特征提取。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
2、为此，本专利技术提供了一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，该方法能够在低信噪比下准确提取叶频。
3、本专利技术的技术
4、根据一方面，提供一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，该提取方法包括：
5、步骤一、采用单水听器接收水下目标辐射噪声信号x(t)；
6、步骤二、根据步骤一获取的噪声信号获取demon谱；
7、步骤三、将demon谱经α双向滤波器进行背景均衡，根据滤波结果和设定的阈值δ初步获取线谱集合k以及线谱对应的幅度集合y；
8、步骤四、判断是否已知轴频信息，若是，则转至步骤五；若否，则转至步骤六；
9、步骤五、代入轴频信息对线谱集合k进行净化，剔除干扰线谱，保留叶频可能线谱，得到线谱集合kzp，然后代入轴频信息，从线谱kzp中提取叶频；
10、步骤六、根据线谱幅度信息对线谱集合k进行净化，提出干扰线谱，保留叶频可能线谱，得到线谱集合k0，从线谱k0中提取叶频。
11、进一步地，所述步骤二具体包括：
12、选择低频宽带滤波器对噪声信号进行滤波，然后平方低通解调调制谱信号，得到demon谱。
13、进一步地，所述步骤二中，通过低通滤波后得到如下信号：
14、
15、其中，a为信号的幅值；m为调制度，满足：0＜m＜1；ω为载波频率；ω为调制频率；t为时间；低通滤波的截止频率flpf满足：2ω＜flpf＜2ω-2ω；lf表示低通滤波；
16、将低通滤波后得到的信号经傅里叶变换后得到demon谱信号sdemon。
17、进一步地，所述步骤三具体包括：
18、将demon谱信号sdemon作为α双向滤波器输入，其自适应输出可得到demon谱的连续谱信号s均衡；
19、根据sdemon信号幅值设定阈值δ，并使得δ×s均衡的幅值大于sdemon的连续谱部分，sdemon-δ×s均衡后将负值置零，得到有效的线谱集合k。
20、进一步地，采用下式设计α双向滤波器：
21、
22、
23、
24、其中，x(k)是k时刻α双向滤波器的输入，步骤三中，将demon谱信号sdemon替换x(k)作为滤波器输入，是k时刻滤波器的正向输出，是k时刻滤波器的反向输出，q为递归系数。
25、进一步地，所述步骤五具体包括：
26、501代入轴频，进行线谱净化，包括：
27、s1根据实际设定螺旋桨叶片数范围，乘以轴频zp，得到叶频范围[ypmin,ypmax]，剔除线谱集合k中不在此范围的线谱，得到新的线谱集合k1，对应线谱幅度集合为y1；
28、s2计算线谱集合k1除以轴频zp的小数部分：|k1/zp-round(k1/zp)|，据此剔除线谱中小数部分较大的部分，得到新的线谱集合k2，对应线谱幅度集合为y2；
29、s3合并线谱集合k2中相邻频率间隔小于1hz的线谱，其对应的线谱幅度相加，得到新的线谱集合k3，对应线谱幅度集合为y3；
30、s4线谱集合k3中依据幅度大小将相邻频率间隔小于3hz的线谱剔除，保留幅度大的线谱，最终得到净化的线谱kzp，对应线谱幅度集合为yzp；
31、502根据得到的净化后的线谱提取叶频，包括：
32、s1计算线谱kzp中幅度最大的线谱频率，设定其为临时叶频，即yp1＝kzp(max(yzp))；
33、s2计算线谱频率kzp除以轴频zp的小数部分：yp0＝|kzp/zp-round(kzp/zp)|，选取yp0中最小值对应的线谱作为临时叶频，即yp2＝kzp(min(yp0))；
34、s3判断yp1与yp2是否相等，若相等则yp＝yp1＝yp2，否则yp＝yp2，即最终得到目标的叶频为yp。
35、进一步地，步骤501中，所述s4还包括：若kzp与yzp为空集，则返回步骤一，重新接收信号。
36、进一步地，所述步骤六具体包括：
37、601根据得到的线谱频率集合k进行线谱净化，包括：
38、s1合并线谱集合k中相邻频率间隔小于1hz的线谱，其对应的线谱幅度相加，得到新的线谱集合k01，对应线谱幅度集合为y01；
39、s2线谱集合k01中依据幅度大小将相邻频率间隔小于3hz的线谱剔除，保留幅度大的线谱，得到新的线谱集合k02，对应线谱幅度集合为y02；
40、s3剔除幅度过小的线谱，剔除规则按线谱幅度占所有线谱幅度的比率判断，剔除占比小于0.05的线谱，最终得到净化的线谱k0，对应线谱幅度集合为y0；
41、602根据净化后的线谱提取叶频，包括：
42、s1判断线谱数量是否小于3，若是，则执行s2，否则执行s5；
43、s2判断线谱数量是否大于1，若不是，则叶频等于唯一的线谱频率，即yp＝k0(1)，否则执行s3；
44、s3判断两根线谱的幅度y0(1)＞y0(2)是否成立，若是，则yp＝k0(1)，否则执行s4；
45、s4判断|k0(2)-2k0(1)|＜0.2是否成立，若是，则yp＝k0(1)，否则yp＝k0(2)；
46、s5计算线谱集合k0的差频cp＝k0(i+1)-k0(i),i＝1,2,…,n-1，n为线谱个数，然后统计差频cp中相同差频的个数，放在集合num中，对应的差频数值的集合为cp0；
47、s本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤二中，通过低通滤波后得到如下信号：
4.根据权利要求1所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，采用下式设计α双向滤波器：
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤五具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，步骤501中，所述S4还包括：若Kzp与Yzp为空集，则返回步骤一，重新接收信号。
8.根据权利要求1-5任一项所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤六具
9.根据权利要求8所述的一种低信噪比下基于DEMON谱的叶频提取方法，其特征在于，步骤601中，所述S3还包括：若K0与Y0为空集，则返回步骤一，重新接收信号。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于，所述提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤二中，通过低通滤波后得到如下信号：
4.根据权利要求1所述的一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于，采用下式设计α双向滤波器：
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种低信噪比下基于demon谱的叶频提取方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷长丽，方勃懿，张纪华，吴玉双，周兆兴，吴丽丽，
申请(专利权)人：北京机电工程研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。