基于MIPE的声引信信号特征提取研究.pdf
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1、总第350期1引言水下声引信按照工作原理可分为主动声引信和被动声引信1。主动声引信发射脉冲信号,通过接收回波信号进行检测处理,利用回波信号中的相关信息实现对目标距离、速度等信息的估计23。被动声引信接收目标辐射噪声,利用接收信号包络的变化,判断目标位置,按预设的逻辑条件判决是否输出起爆信号4。在传统方法中,主动声引信主要利用高速目标回波自身多普勒频移大的特点,采用混响带阻滤波器抑制混响,提高目标探测性能和工作可靠性 56。但是当目标接近正横方向时,回波多普勒频偏减小至混响同频带,此时混响带阻滤波器会使回波能量减小至无法检测,即进入“多普勒陷波盲区”。被动水声探测目标辐射噪声79。当目标与水声近
2、距离交会时,根据声传播规律,接收到的目标辐射噪声随目标逐渐接近而变大,利用这一特点即可选择收稿日期:2023年2月2日,修回日期:2023年3月8日作者简介:顾云涛,男,硕士,高级工程师,研究方向:鱼雷、雷达、导航、协同作战等。曹浩,男,硕士,工程师,研究方向:水下作战仿真。张俊,男,博士,高级工程师,研究方向:水下作战仿真。舰 船 电 子 工 程Ship Electronic Engineering总第 350 期2023 年第 8 期Vol.43 No.8基于 MIPE 的声引信信号特征提取研究顾云涛1曹浩2张俊2(1.海军装备部西安代表局西安710068)(2.中国船舶集团有限公司第七五
3、研究所西安710075)摘要信号特征的有效提取是水声信号检测的前提,是水下声引信实现目标可靠探测的关键,如何在复杂、多变的水下环境中有效提取信号特征是声引信检测的难点。针对基于能量特征的水声信号检测方法的局限性,对水声信号信息熵特征提取方法展开研究,使用改进排列熵算法(Multiscale Improved Permutation Entropy,MIPE)提取了主动和被动声引信信号的熵特征,并分别使用扩展窗和滑动窗两种计算方法展开分析讨论。计算和分析结果表明,声引信信号的改进排列熵特征明显,可以有效区分目标信号和背景噪声,实现对目标的过靶检测。关键词声引信;改进排列熵;熵特征中图分类号TB5
4、56DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2023.08.042Research on Signal Characteristics Extraction of Acoustic FuzeBased on Multiscale Improved Permutation EntropyGU Yuntao1CAO Hao2ZHANG Jun2(1.Xian Bureau of Naval Equipment Department,Xian710068)(2.No.705 Research Institute of China State Shipbuilding Corpora
5、tion Limited,Xian710075)AbstractEffective extraction of signal features is the prerequisite for underwater acoustic signal detection and the key toachieving reliable target detection in underwater acoustic fuzes.How to effectively extract signal features in complex and variable underwater environmen
6、ts is a main difficulty in acoustic fuze detection.Aiming at the limitations of underwater acoustic signal detection methods based on energy features,the information entropy feature extraction method of underwater acoustic signals is studied.An improved permutation entropy algorithm is used to extra
7、ct the entropy features of active and passive acoustic fuze signals usingextended window and sliding window methods.The calculation and analysis results show that the improved permutation entropy feature of acoustic fuze signals is obvious,which can effectively distinguish target signals and backgro
8、und noise,and achieve target detection.Key Wordsacoustic fuze,improved permutation entropy,entropy characteristicsClass NumberTB556216舰 船 电 子 工 程2023 年第 8 期“极大值”出现时刻给出起爆信号。但是,当目标辐射噪声起伏较大时,被动声引信起爆时机不稳定,有提前起爆和滞后起爆的风险,抗干扰能力不强。近年来,信息熵作为一种表征信号复杂度的非线性特征在信号处理领域得到了广泛的应用,同时为水声信号检测提供了新的方法,近似熵、样本熵、排列熵、改进排列熵、色散
9、熵等多种信息熵算法被提出并应有于水声信号处理中,体现良好的信号分析性能。范亚南等基于色散熵进行了主动声纳信号的检测研究10,有效检测出混响背景下目标信号。付君宇等分别提取了四类水声目标信号近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征,实现了水声目标信号的识别和分类11。陈哲提出了一种改进的排列熵算法(Multiscale Improved Permutation Entropy,MIPE),该算法在舰船辐射噪声识别与分类中得到了有效应用12。针对传统方法应用于声引信探测目标方面存在的问题,本文开展了改进排列熵(MIPE)的主、被动声引信目标信号特征提取方法研究,通过进一步挖掘目标信号的内在特征,提升水
10、下声引信系统的目标检测性能。2信息熵2.1排列熵排列熵(PE)是2002年Bandt针对样本熵等计算量大问题提出的一种符号化信息熵算法13。PE将符号动力学引入到时间序列分析中,具有概念简单、运算量小的特点,并且对非线性、非平稳、非高斯信号具有强大的处理能力,因而得到了广泛的应用。算法的具体流程如下:1)对时间序列x1x2xN进行相空间重构,具体见式(1):Xmi=xixi+1xi+(m-1)(1)其中1iN-m+1。2)将行向量Xmi中的元素按升序排列:xi+(k1-1)xi+(k2-1)xi+(km-1)(2)式中k1k2km分别表示各元素原始序号。符号向量i=k1k2km建立了与行向量X
11、mi的一一对应关系。i实际上表征了Xmi的排列方式,对m维行向量Xmi,可能有m!种不同的排列方式,每种排列方式为一种次序模式。3)统计相空间中每种OP出现的频次hl,计算其出现的概率:pl=hl/N-m+1(3)其中l=12m!。4)根据香农熵定义,计算排列熵:PE(m)=-l=1m!plln(pl)(4)2.2改进排列熵目前典型信息熵算法尚且存在诸多的不足。比如近似熵和样本熵需要人工选取参数、算法稳定性不足,计算消耗大14。排列熵未考虑元素幅值信息,对序列相同幅值间的差异不敏感,容易丢失信号特征15,且抗噪声性能有效16。针对这些问题,陈哲将粗粒化技术与信息熵算法相结合,在PE算法的基础上
12、,提出了改进的排列熵算法MMIPE12,算法流程如下。1)对时间序列x1x2xN,通过如式(5)进行归一化处理:yi=1 2-xie-(t-)222dt(5)归一化序列进行相空间重构得到:Ymi=yiyi+1yi+(m-1)(6)其中1iN-m+1。2)通过如式(7)所示的均匀量化算子,将相空间Y的第一列Y(:1)符号化,得到符号相空间S的第一列S(:1)。UQO(u)=01L-1yminuD+yminD+yminu2D+yminymax-Duymax(7)式中L为预设的离散化参数,D表示离散间隔且满足D=(ymax-ymin)/L,ymax和ymin分别表示序列y的最大值和最小值。3)对相空
13、间Y的第k列Y(:k),2km,通过式(8)得到相应的符号化结果Ss(:k),其中 表示向下取整。Ss(jk)=Ss(j1)+(Ys(jk)-Ys(j1)/D(8)其中1jN/s-m+1。4)与PE算法类似,MIPE算法将符号化相空间S中的每一行认定为一种“模式”l,1lLm。统计符号相空间中每种“模式”出现的概率pl,1lLm,MIPE最终由香农熵定义:IPE(mL)=-l=1Lmplln(pl)(9)217总第350期3被动信号MIPE分析3.1被动信号某试验中采集的两段水下目标辐射噪声的时域波形如图1和图2所示。可以看到,目标辐射噪声1和目标辐射噪声2遵循目标逐渐接近时变大、远离时变小的
14、规律。为方便比较,图2给出了两段背景噪声的时域波形图,一般而言,背景噪声包含海洋环境噪音以及平台噪声。可以看到,背景噪声1 和背景噪声 1 的幅值分布一般在-0.10.05 之间。由图2的目标辐射噪声2的波形局部放大图可知,在00.02s段内,其幅值也大致分布在-0.10.05之间,与背景噪声相似,0.025s后,噪声强度开始增大。图1目标辐射噪声1时域波形图2目标辐射噪声2时域波形3.2基于扩展窗的MIPE分析利用MIPE分析上述目标辐射噪声信号和背景噪声信号,为了尽可能多地利用噪声的幅值信息,选用原始窗长为2ms,每次特征计算时以0.5ms为步长不断增加窗长的扩展窗计算熵特征参数。MIPE
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