船舶噪声DEMON谱质量评估方法

邱家兴，程玉胜，张惊丞

(1.海军潜艇学院，山东 青岛266042;2.中国人民解放军92292 部队，山东 青岛266071)

0 引 言

DEMON 谱分析主要是从中提取对应于螺旋桨转速和桨叶数的调制线谱以及谱结构等特征，通过专家知识和模板匹配等方法进行分类识别。DEMON谱分析凭借提取的特征稳定、物理意义明确等优势，一直是船舶噪声识别中最重要的谱分析方法。但是DEMON 谱质量优劣、有无有用信息、能否用于训练识别或者其他用途等，一直没有一个系统有效的计算方法，这给DEMON 谱的实际应用造成了诸多不便。

为此，本文通过对影响DEMON 谱质量的因素进行分析，提出一套DEMON 质量评估办法和应用方法。

1 DEMON 谱质量影响因素分析

DEMON 谱分析在船舶噪声识别中之所以能够得到较好的应用，主要是因为提取的特征物理意义明确、稳定、可分性较好。目前，从国内外的识别文献资料看，常见的DEMON 谱特征提取方法主要是提取轴频及其谐波线谱、叶频及其谐波线谱谐波簇结构等。从这几种特征看，线谱能否有效提取、谐波结构是否清晰决定了DEMON 谱特征提取的效果。由此本文提出一种DEMON 谱质量判决方法。该方法由3 部分组成:轴频谐波线谱信噪比、第一组谐波簇中轴频及其谐波清晰度和叶频清晰度及强干扰线谱强度。

轴频谐波线谱信噪比的数值高低不仅可以作为DEMON 谱质量评估、识别结果置信度、信号质量评估的重要依据，而且还可以作为一项有用的识别特征。根据第一组谐波簇中轴频及其谐波清晰度和叶频清晰度，可以判断轴频、叶频、轴频谐波的缺失状况。通过干扰线谱强度的计算，可以作为多目标情况判别、存在干扰线谱、识别结果置信度判别等的重要依据。

2 DEMON 谱质量评估

基于以上思路，本文提出的DEMON 谱质量评估流程如图1所示。

图1 DEMON 谱质量评估的总体框架Fig.1 The general framework of DEMON quality assessment

2.1 多时刻谱值累积

受海洋环境的影响，舰船辐射噪声DEMON 谱在不同时刻表现为线谱幅度不断起伏、时强时弱，线谱的起伏增加了偶然因素出现的几率，也增加了线谱提取的难度。通过多个时刻谱值积累可以减少偶然因素的影响，抑制随机干扰小线谱，提高DEMON 谱信噪比，增强线谱提取能力。将一段时间内噪声信号分成K 帧，分别计算DEMON 谱，然后将K 幅DEMON 谱累积得到积累DEMON 谱。信号总时间不易太长，因为螺旋桨转速经常存在漂移，会影响到线谱频率的稳定。

2.2 Gauss 平滑

解调后得到的目标噪声DEMON 谱中包括线谱和连续谱，线谱叠加在连续谱之上。为了分解出线谱信息，需要通过谱平滑减去连续谱，得到拉直后的线谱图，只保留线谱。连续谱平滑的方法有很多种，本文采用自适应Gauss 平滑算法，Gauss 平滑窗的宽度大小，决定了对线谱峰值的削弱程度。窗越窄，则线谱附近的趋势曲线越高，减掉趋势之后对线谱削弱程度越大;反之窗越宽，则线谱附近的趋势曲线越低，对线谱峰值的影响较小。

图2 采用不同宽度平滑窗的平滑效果对比Fig.2 The smooth effects based on different width smooth windows

2.3 谱峰提取

DEMON 谱分析中有用的线谱是螺旋桨轴频及谐波对应的谱峰，因此提取DEMON 线谱的过程其实是提取一组成倍数的谐波线谱，这是与传统线谱提取最大的区别。由于该过程仍然属于线谱提取的一种，因此谱峰确定、次峰剔除、卡峰高门限仍然是需要进行的过程。具体过程参考文献［2］。

2.4 轴频提取

本文采用轴频谐波信噪比作为轴频提取的判别标准。在一幅舰船辐射噪声DEMON 谱图中，首先通过挑峰算法提取各谱峰的频率和幅值

X1={(f1，y1)，(f2，y2)，……，(fn，yn)}。

然后利用最大公约法确定m 种可能的轴频，并将X1按谐波关系分为m 组谱峰谐波簇，

［(f11，y11)，(f12，y12)，……，(f1n，y1n)］，…，［(fm1，ym1)，(fm2，ym2)，……，(fmn，ymn)］。

分别计算各组谐波簇的谱峰幅值之和:

Sm=ym1+ym2…+ymn，

和各组谐波簇的信噪比

各组谐波簇信噪比SN中最大的值对应的轴频为该目标DEMON 谱的轴频。采用该标准，既可以提高对弱轴频线谱的检测能力，也可以排除强干扰线谱的影响。

2.4 轴频谐波信噪比特征提取

轴频谐波线谱反映船舶噪声DEMON 谱的主要线谱结构，是DEMON 谱质量评估的最重要特征。计算可分为以下3 个步骤:

1)计算轴频谐波线谱位置。在轴频前N 阶各倍频谐波线谱±0.1 Hz 频率范围内，寻找最大谱峰。若谱峰大于峰高门限α，则判断该谐波线谱有效，列为谐波信噪比计算中的信号部分。

2)确定线谱宽度。针对步骤1)计算出的有效的谐波线谱，先剔除次峰，然后选择合适的阈值β，计算线谱有效宽度的截止点，分离出信号成分。

3)将0 均值化后的DEMON 谱分离出信号部分和噪声部分，分别计算信号功率和噪声功率，最后计算信噪比SN，作为前N 阶轴频谐波信噪比特征。

2.5 轴频、叶频及其他谐波的清晰度特征提取

线谱清晰度特征是衡量线谱是否有效的重要依据，可用于判断DEMON 谱中是否存在轴频、叶频和其他谐波。线谱清晰度是表征线谱相对于周围干扰线谱的突出程度，距离越近的干扰峰对线谱清晰度影响越大，距离越远的干扰峰影响越小。轴频谐波之外的谱峰都为干扰峰。本文提出的线谱清晰度σs是线谱相对于两侧1/2 轴频范围内干扰峰的清晰度，计算公式如下:

式中:fs为线谱的频率;Ps为线谱的幅值;f0为轴频;l 为(fs－0.5×f0，fs+0.5×f0)频率范围内干扰峰的个数;PN为干扰峰的幅值;fN为干扰峰的频率。

2.6 强干扰线谱强度特征提取

强干扰线谱存在有无也是DEMON 谱质量好坏、能否用于识别的重要依据。将轴频谐波以外的、峰值大于一定阈值γ 的线谱视为强干扰线谱，其强度特征是相对于轴频谐波的强度而言的。计算公式如下:

式中:fs(i)为第i 个谐波的频率;Ps(i)为第i 个谐波的幅值;M 为轴频谐波个数;PN为干扰峰的幅值;fN为干扰峰的频率。

3 试验数据分析

为了验证该算法的实际使用效果，利用海上试验实测船舶噪声数据进行分析。

3.1 信噪比评估

按照2.4 节方法，对某两型船只噪声分别进行DEMON 分析、谱峰提取及轴频提取，其中A 型船的螺旋桨轴频为2.95 Hz，B 型船的轴频为5.13 Hz，分别计算其前5 阶轴频谐波的信噪比，如图3所示，A 型船为10.75 dB，B 型船为7.81 dB，计算结果与谱图吻合较好。

图3 轴频谐波信噪比计算示例Fig.3 Shaft frequency harmonic SNR calculate et.

3.2 线谱清晰度计算

按照2.5 节方法，对3 个实测船舶噪声计算轴频各谐波的清晰度，该3 艘船舶的螺旋桨桨叶数均为5 叶，螺旋桨转速分别为98 r/min、98 r/min和280 r/min，DEMON 谱如图4所示，其中圆圈标示出了轴频、轴频的2，3，4 阶谐波和叶频的位置。对该5 根线谱的清晰度计算，得到结果如表1所示。

图4 三艘5 叶桨船舶的DEMON 谱Fig.4 DEMON of three ships noise with 5 leafs

表1 三艘船DEMON 谱轴频前5 阶谐波清晰度Tab.1 The first 5 shaft frequency harmonic definition of three ships′ DEMON

如果设置一个清晰度门限δ=4，从表1 即可自动判断:A 船仅叶频清晰度很高，轴频及其他谐波都缺失;B 船轴频清晰度很高，轴频2、3 倍频存在但很弱，叶频缺失;C 船轴频和叶频存在，轴频其他谐波缺失。计算结果与图4 中3 艘船舶噪声DEMON 谱图结构吻合，较好地描述了轴频各谐波的清晰度。

4 结 语

本文针对在船舶噪声DEMON 谱实际应用中，缺乏有效的评估手段，提出了一种DEMON 谱质量综合评估特征提取方法，应用途径广泛。该方法与传统类似方法最大区别是:

1)不是计算DEMON 谱所有线谱的信噪比，而只计算轴频谐波的信噪比。这样不仅可以避免干扰线谱对轴频提取的影响，而且更真实地表征了DEMON 谱结构的清晰程度。

2)DEMON 谱轴频谐波清晰度的计算，不是线谱相对于所有干扰背景的清晰程度，而是相对于左右1/2 轴频范围干扰背景的突出程度，表征了线谱的局部突出清晰程度。只要局部突出程度较高，就可以用于DEMON 谱轴频的提取，作为一根重要的谐波线谱计算。

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