CN109459745B - 一种利用辐射噪声估计运动声源速度的方法 - Google Patents
一种利用辐射噪声估计运动声源速度的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种利用辐射噪声估计运动声源速度的方法，利用传感器获取噪声信号并记录，对记录的信号进行滤波预处理，代入待定参数，通过Doppler‑CT方法得到信号的时频分布，从时频分布中提取瞬时频率变化曲线，基于最小二乘准则得到待定参数估计值，不断迭代，直至Doppler‑CT迭代收敛，即可得到准确的速度估计值。本发明的有益效果是在拟合多普勒效应导致的瞬时频率变化曲线时，相比PCT一般需要估计多达10个多项式系数，本发明仅需要估计速度等4个参数，因而有效地提高了计算效率。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理和联合时频分析领域，尤其是一种利用时频分析方法实现运动噪声源的速度估计方法。
背景技术
汽车、飞机等一类运动目标都可以看成是辐射噪声源，当其相对于接收系统运动时，接收系统输出信号的幅度和频率会因多普勒效应产生相应的变化，这种多普勒现象是被动声学测速方法的依据。通常这类噪声源的辐射噪声功率谱由宽带连续谱与呈谐波相关的的多条线谱构成，其中线谱成分能量更强因而更易于检测。当目标保持匀速直线运动经过固定于某点的接收传感器时，利用联合时频分析方法从接收信号中提取出线谱的瞬时频率变化曲线后，可据此对运动声源的速度做出估计。
Ferguson首先根据多普勒效应建立匀速直线运动条件下目标线谱瞬时频率与速度等参数之间的关系(本发明后续简称为频移模型)，然后通过短时傅里叶变换(ShortTime Fourier Transform,STFT)从接收信号中提取出瞬时频率变化曲线，最后结合频移模型估计速度等参数。基于这种方法，Ferguson成功地估计出了匀速直线运动飞机的飞行速度(Ferguson B G,Quinn B G.Application of the short-time Fourier transform andthe Wigner–Ville distribution to the acoustic localization of aircraft[J].Journal of the Acoustical Society of America,1994,96(2):821-827.)。上述方法中，获取准确的瞬时频率变化曲线是精确估计速度的关键。STFT由于时频聚集度较低，提取的瞬时频率变化曲线精度有限，影响速度估计的性能。徐灵基等人提出使用时频聚集度更优的PCT(Polynomial Chirplet Transform)方法提取瞬时频率变化曲线，在实测数据的对比分析中发现利用PCT方法较利用STFT方法获得了更精确的速度估计结果(Xu L,Yang Y,Yu S.Analysis of moving source characteristics using polynomial chirplettransform[J].Journal of the Acoustical Society of America,2015,137(4):EL320-EL326.)。但是PCT方法的计算过程耗时较长。在PCT方法中，使用多项式拟合目标线谱瞬时频率变化曲线。为获得较好的拟合效果，多项式阶数一般需要取为10阶左右，即需要估计相同个数的多项式系数，计算较为复杂，这是导致基于PCT估计运动噪声源速度的方法计算效率低下的主要原因。本发明使用频移模型拟合瞬时频率变化曲线，仅需要估计速度等4个参数，因而有效地提高了计算效率。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种利用新的时频分析方法——多普勒调频小波变换(Doppler Chirplet Transform,Doppler-CT)来提取瞬时频率变化曲线，并实现声源速度的估计。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案具体包括以下步骤：
步骤1：利用传感器获取噪声信号并记录；
固定接收传感器，目标保持匀速直线运动经过传感器，传感器持续接收目标的辐射噪声并转换成电信号，电信号经过滤波放大后用数据采集仪器记录，记为sr(t)；
步骤2：对记录的信号sr(t)进行滤波预处理
根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围，利用带通滤波器对信号sr(t)进行处理，滤除该频段范围以外的干扰，得到预处理之后的信号s(t)；
步骤3：设定待定参数的初始值。
初始待定参数中频率f0 0设定为步骤2中带通滤波的中心频率，速度v0、CPA时刻τc 0和CPA距离Rc 0根据先验知识设定为大于0的值，如无先验知识，设定为大于0的任意值；
步骤4：代入待定参数，通过Doppler-CT方法得到s(t)的时频分布；
根据多普勒线性调频小波变换的定义式
得到预处理后信号s(t)的时频分布，其中τ表示窗函数wσ(t)的时移量，ω表示信号频率，wσ(t)表示标准差为σ的高斯窗，
是信号s(t)经旋转算子
和频移算子
处理后的信号，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的4个待定参数，f0为谱线的真实频率，本来不随时间变化的恒定频率f0在接收信号中表现为频率随时间由大变小，v为运动声源匀速直线运动的运动速度；声源运动轨迹中与传感器最接近的一点称为CPA(the closest point ofapproach)，τc意为声源经过CPA的时刻，称为CPA时刻；Rc意为传感器与CPA的距离，称为CPA距离；
步骤5：从时频分布中提取瞬时频率变化曲线；
从步骤4得到的s(t)时频分布中提取谱峰，得到一组不同时刻下的谱峰频率，即瞬时频率变化曲线，考虑到信号的两端存在截断效应，选取Nw/2到N-Nw/2之间的瞬时频率变化，其中，N表示离散信号长度，Nw表示加窗长度；
步骤6：基于最小二乘准则得到待定参数估计值；
基于最小二乘准则，利用频移模型拟合瞬时频率变化曲线，采用高斯牛顿迭代算法求解待定参数相，即求解D＝(f0,v,τc,Rc)中的四个参数，当高斯牛顿迭代收敛后得到待定参数的估计值；
步骤7：将步骤6解出的待定参数估计值作为下一次迭代的待定参数，重复步骤4～步骤6，直至Doppler-CT迭代收敛，收敛条件为：
其中，δ为阈值，阈值取值范围为十万分之一到万分之一之间，即可得到准确的速度估计值。
本发明的有益效果是在拟合多普勒效应导致的瞬时频率变化曲线时，相比PCT一般需要估计多达10个多项式系数，本发明仅需要估计速度等4个参数，因而有效地提高了计算效率。
附图说明
图1是声音从声源发出到达传感器的传播过程示意图。
图2是使用传感器接收信号估计运动噪声源速度的流程图。
图3是Doppler-CT方法迭代流程图。
图4为实施例中某信号STFT的处理结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
步骤1：利用传感器获取噪声信号并记录；
固定接收传感器，目标保持匀速直线运动经过传感器，在这个过程中(如图1所示)，传感器持续接收目标的辐射噪声并转换成电信号，电信号经过滤波放大后用数据采集仪器记录，记为sr(t)；
步骤2：对记录的信号sr(t)进行滤波预处理
根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围，利用带通滤波器对信号sr(t)进行处理，滤除该频段范围以外的干扰，得到预处理之后的信号s(t)；
步骤3：设定待定参数的初始值。
初始待定参数中频率f0 0设定为步骤2中带通滤波的中心频率，速度v0、CPA时刻τc 0和CPA距离Rc 0根据先验知识设定为大于0的值，如无先验知识，设定为大于0的任意值；
步骤4：代入待定参数，通过Doppler-CT方法得到s(t)的时频分布；
根据多普勒线性调频小波变换的定义式
得到预处理后信号s(t)的时频分布，其中τ表示窗函数wσ(t)的时移量，ω表示信号频率，wσ(t)表示标准差为σ的高斯窗，
是信号s(t)经旋转算子
和频移算子
处理后的信号，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的4个待定参数，f0为谱线的真实频率，由于多普勒效应，本来不随时间变化的恒定频率f0在接收信号中表现为频率随时间由大变小，如图1所示；v为运动声源匀速直线运动的运动速度；声源运动轨迹中与传感器最接近的一点称为CPA(the closest point of approach)，τc意为声源经过CPA的时刻，称为CPA时刻；Rc意为传感器与CPA的距离，称为CPA距离；
步骤5：从时频分布中提取瞬时频率变化曲线；
从步骤4得到的s(t)时频分布中提取谱峰，得到一组不同时刻下的谱峰频率，即瞬时频率变化曲线，考虑到信号的两端存在截断效应，选取Nw/2到N-Nw/2之间的瞬时频率变化，其中，N表示离散信号长度，Nw表示加窗长度；
步骤6：基于最小二乘准则得到待定参数估计值；
基于最小二乘准则，利用频移模型拟合瞬时频率变化曲线，采用高斯牛顿迭代算法求解待定参数相，即求解D＝(f0,v,τc,Rc)中的四个参数，当高斯牛顿迭代收敛后得到待定参数的估计值；
步骤7：将步骤6解出的待定参数估计值作为下一次迭代的待定参数，重复步骤4～步骤6，直至Doppler-CT迭代收敛，收敛条件为：
其中，δ为阈值，阈值取值范围为十万分之一到万分之一之间，即可得到准确的速度估计值。
如图1所示，运动声源与接收传感器最接近的点称为CPA，CPA时刻指声源经过CPA的时刻，CPA距离指CPA与接收传感器之间的距离。待定参数共有4个，分别是原始线谱的频率f0、噪声源的速度v、CPA时刻τc和CPA距离Rc。Doppler-CT方法首先设定待定参数的初始值，然后利用Doppler-CT方法得到接收信号的时频分布，从中提取瞬时频率变化曲线，基于最小二乘准则得到运动噪声源上述待定参数的估计值后，将其作为待定参数的更新值并重复进行上述步骤直至迭代收敛，得到运动噪声源的速度。
本发明技术方案的总体流程如图2所示，可以分成如下步骤：
1)利用传感器获取噪声信号并记录，记为sr(t)。
2)对记录的信号sr(t)进行滤波预处理得到s(t)。
3)设定待定参数的初始值。
4)代入待定参数，通过Doppler-CT方法得到s(t)的时频分布。
5)从时频分布中提取瞬时频率变化曲线。
6)基于最小二乘准则得到待定参数估计值。
7)重复步骤4)～6)直至直至收敛，得到运动噪声源的速度。
以下对本发明的每一个步骤做详细说明：
所述步骤1)的具体实现如下：
固定接收传感器，目标保持匀速直线运动经过传感器，在这个过程中，传感器持续接收目标的辐射噪声并转换成电信号，电信号经过滤波放大后用数据采集仪器记录下来。运动过程的示意图如图1所示。
所述步骤2)的具体实现如下：
根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围，利用带通滤波器对信号sr(t)进行处理，滤除该频段范围以外的干扰，得到预处理之后的信号s(t)。
所述步骤3)的具体实现如下：
如图1所示，运动声源与接收传感器最接近的点称为CPA，CPA时刻指声源经过CPA的时刻，CPA距离指CPA与接收传感器之间的距离。待定参数共有4个，分别是原始线谱的频率f0、噪声源的速度v、CPA时刻τc和CPA距离Rc。一般情况下，初始待定参数中频率f0 0可设定为步骤2)中带通滤波的中心频率，速度v0、CPA时刻τc 0和CPA距离Rc 0可根据先验知识设定为大于0的某个合适值，如无先验知识，也可设定为大于0的任意值。
所述步骤4)的具体实现如下：
定义fD如下
其中，fD代表Doppler-CT的变换核函数，实质为已知声速c条件下的频移模型，则Doppler-CT可表达为如下形式：
其中
式(2)和式(3)中τ表示窗函数wσ(t)的时移量，ω表示信号频率，wσ(t)表示标准差为σ的高斯窗，其离散形式为wσ(n)＝exp(-0.5(n/σ)2)，其中-(Nw-1)/2≤n≤(Nw-1)/2，σ＝(Nw-1)/5，Nw表示加窗长度，
是信号s(t)经旋转算子
和频移算子
处理后的信号，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的核函数fD的4个参数。
设定初始待定参数后，根据式(2)可得到预处理后信号s(t)的时频分布。在后续的迭代中，待定参数将由基于最小二乘准则的估计结果给出，如图3所示。
所述步骤5)的具体实现如下：
从步骤4)得到的s(t)时频分布中提取谱峰得到一组不同时刻下的谱峰频率，即瞬时频率变化曲线fi。考虑到信号的两端存在截断效应，所以实际只选取Nw/2到N-Nw/2之间的瞬时频率变化，其中，N表示离散信号长度，Nw表示加窗长度。
所述步骤6)的具体实现如下：
基于最小二乘准则，利用频移模型拟合步骤5)的瞬时频率变化曲线观测值，可归纳为求解如下形式的最小化问题
其中fD(τi)是τi时刻瞬时频率变化曲线的拟合值，fi代表τi时刻瞬时频率变化的观测值，由步骤5)给出。
式(4)的问题可以采用高斯牛顿迭代方法解决，迭代公式如下
其中s代表迭代次数，
代表雅可比矩阵。
当高斯牛顿迭代收敛后(一般需要200次以上迭代)可得到待定参数估计值。
所述步骤7)的具体实现如下：
把步骤6)解出的运动噪声源的参数估计值作为待定参数的更新值，重复步骤4)～6)，直至D-C-CZT迭代收敛，即可得到准确的速度估计值。终止迭代的判定条件可设定如下：
其中，δ为阈值，阈值取值范围为十万分之一到万分之一之间。
为了验证本发明给出的方法估计噪声源运动速度的有效性，设计仿真实验如下：设定参数(f0,v,τc,Rc,c)＝(88,25,5,50,340)，即假设噪声源的线谱辐射噪声频率f0＝88Hz，做速度v＝25m/s的匀速直线运动，正横时刻τc＝5s，噪声源到接收传感器的正横距离Rc＝50m，空气中声速c＝340m/s。观察时间设定为10s，采样率fs＝1024Hz，迭代次数为3次，高斯窗长度取为1024，信噪比取为SNR＝0dB，表示信号与噪声在观测时间内总能量的相对大小，噪声为高斯白噪声。使用本发明给出的方法对仿真信号进行处理，可得如图4所示的信号STFT的处理结果，谱线如图4中所示，30秒内频率变化范围大致为116Hz～121Hz。图4中可看到亮色线条，根据亮色线条即可确定带通滤波器的滤波范围。所得速度估计如表1所示。从表1中可以看出利用本发明给出的方法可以准确地估计出空中运动声源的速度等参数，证明了这种方法的有效性。
表1Doppler-CT方法的参数估计结果
Claims (1)
1.一种利用辐射噪声估计运动声源速度的方法，其特征在于包括下述步骤：
步骤1：利用传感器获取噪声信号并记录；
固定接收传感器，目标保持匀速直线运动经过传感器，传感器持续接收目标的辐射噪声并转换成电信号，电信号经过滤波放大后用数据采集仪器记录，记为sr(t)；
步骤2：对记录的信号sr(t)进行滤波预处理
根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围，利用带通滤波器对信号sr(t)进行处理，滤除该频段范围以外的干扰，得到预处理之后的信号s(t)；
步骤3：设定待定参数的初始值；
初始待定参数中频率f0 0设定为步骤2中带通滤波的中心频率，速度v0、CPA时刻τc 0和CPA距离Rc 0根据先验知识设定为大于0的值，如无先验知识，设定为大于0的任意值；
步骤4：代入待定参数，通过Doppler-CT方法得到s(t)的时频分布；
根据多普勒线性调频小波变换的定义式
得到预处理后信号s(t)的时频分布，其中τ表示窗函数wσ(t)的时移量，ω表示信号频率，wσ(t)表示标准差为σ的高斯窗，
是信号s(t)经旋转算子
和频移算子
处理后的信号，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的4个待定参数，f0为谱线的真实频率，本来不随时间变化的恒定频率f0在接收信号中表现为频率随时间由大变小，v为运动声源匀速直线运动的运动速度；声源运动轨迹中与传感器最接近的一点称为CPA，τc意为声源经过CPA的时刻，称为CPA时刻；Rc意为传感器与CPA的距离，称为CPA距离；
步骤5：从时频分布中提取瞬时频率变化曲线；
从步骤4得到的s(t)时频分布中提取谱峰，得到一组不同时刻下的谱峰频率，即瞬时频率变化曲线，考虑到信号的两端存在截断效应，选取Nw/2到N-Nw/2之间的瞬时频率变化，其中，N表示离散信号长度，Nw表示加窗长度；
步骤6：基于最小二乘准则得到待定参数估计值；
基于最小二乘准则，利用频移模型拟合瞬时频率变化曲线，采用高斯牛顿迭代算法求解待定参数相，即求解D＝(f0,v,τc,Rc)中的四个参数，当高斯牛顿迭代收敛后得到待定参数的估计值；
步骤7：将步骤6解出的待定参数估计值作为下一次迭代的待定参数，重复步骤4～步骤6，直至Doppler-CT迭代收敛，收敛条件为：
其中，fi (s+1)表示第s+1次迭代后提取得到的瞬时频率变化曲线中第i个瞬时频率的估计值，fi (s)表示第s次迭代后提取得到的瞬时频率变化曲线中第i个瞬时频率的估计值，δ为阈值，阈值取值范围为十万分之一到万分之一之间，即可得到准确的速度估计值。
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