李巖洲，康春玉，夏志軍，王 玉

（海軍大連艦艇學(xué)院，遼寧 大連 116018）

艦船輻射噪聲的分類識(shí)別是聲納系統(tǒng)和水中武器智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，但由于海洋環(huán)境和艦船輻射噪聲成因復(fù)雜，水聲領(lǐng)域一直沒有很好的解決辦法。研究表明，信號(hào)的譜特征是從信號(hào)的頻域表征信號(hào)，反映了信號(hào)很多的重要特征，利用信號(hào)功率譜的連續(xù)譜和線譜以及基于聽覺模型得到譜等特征進(jìn)行目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和分類，是聲納、雷達(dá)、語音識(shí)別和噪聲分析等領(lǐng)域信號(hào)處理的重要內(nèi)容。艦船輻射噪聲的譜特征也是科研人員重點(diǎn)研究的特征，在實(shí)際應(yīng)用中也取得了不錯(cuò)的效果[1-4]。本文在提取艦船輻射噪聲4種譜特征的基礎(chǔ)上，借鑒張量在信號(hào)處理、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域中的成功應(yīng)用[5-7]，構(gòu)造了多譜二階張量特征，并通過判斷測(cè)試樣本二階張量特征與訓(xùn)練樣本二階張量特征間的相似性，實(shí)現(xiàn)了艦船輻射噪聲的分類識(shí)別。海上實(shí)錄艦船輻射噪聲分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明，提取的艦船輻射噪聲二階張量特征比單譜特征具有較高的正確分類識(shí)別概率，為水下目標(biāo)的智能分類識(shí)別提供了新的方法。

1 聽覺譜特征提取

聽覺譜特征在語音信號(hào)處理和艦船輻射噪聲分類識(shí)別中得到了廣泛的應(yīng)用[7]，針對(duì)艦船輻射噪聲的特征提取問題，提出如圖1所示的聽覺譜特征提取方法。

圖1 聽覺譜特征提取

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

第一步：被動(dòng)聲納接收到的艦船輻射噪聲除了目標(biāo)的輻射噪聲外，必然含有自噪聲、海洋環(huán)境噪聲等干擾，因此首先對(duì)艦船輻射噪聲s（t）進(jìn)行小波降噪處理，本文利用“sym8”小波將輻射噪聲分解到第八層，并根據(jù)第一層小波分解的噪聲水平估計(jì)采用軟閾值法對(duì)輻射噪聲去噪。

第二步：對(duì)經(jīng)過小波降噪的艦船輻射噪聲歸一化到均值為0、方差為1的信號(hào)x（t）。

第三步：對(duì)歸一化后的艦船輻射噪聲x（t）進(jìn)行重疊一半的分段，每段xh（t）（h=1，2，…，H）長(zhǎng)度為1 s。

第四步：分別對(duì)每一分段信號(hào)xh（t）加漢寧窗，并求得其傅里葉變換的幅值yh（f）（h=1，2，…，H），將每一段yh（f）求和取平均即得到艦船輻射噪聲的線性頻率譜特征

第五步：將每一段yh（f）經(jīng)過K個(gè)濾波器組成的聽覺濾波器組，對(duì)經(jīng)過每個(gè)濾波器的輸出求和并組合h段濾波器組的輸出得到第h段譜估計(jì)Ph（f）（h=1，2，…，H），將所有段的譜估計(jì)Ph（f）求和取平均則得到聽覺譜估計(jì)P（f），即得到艦船輻射噪聲的聽覺譜特征

很顯然，上述步驟中最關(guān)鍵的就是聽覺濾波器組的設(shè)計(jì)。本文設(shè)計(jì)了Mel尺度、Bark尺度和ERB尺度3種聽覺濾波器組，經(jīng)多次試驗(yàn)，每組濾波器設(shè)計(jì)K=600個(gè)，相當(dāng)于經(jīng)過600個(gè)通道。本文將通過Mel尺度濾波器組得到的艦船輻射噪聲聽覺譜特征稱為Mel聽覺譜特征，表示為PM（f），將通過Bark尺度濾波器組得到的艦船輻射噪聲聽覺譜特征稱為Bark聽覺譜特征，表示為PB（f），將通過ERB尺度濾波器組得到的艦船輻射噪聲聽覺譜特征稱為ERB聽覺譜特征，表示為PE（f）。

2 聽覺譜張量特征提取

數(shù)學(xué)上的張量可以直觀理解為一個(gè)多維數(shù)組，向量是一階張量，矩陣是二階張量，具有三階或更高階數(shù)的張量則稱為高階張量[8]。通過上述聽覺譜特征提取過程，可以得到4種譜特征，即線性頻率譜特征PL（f）、Mel聽覺譜特征PM（f）、Bark聽覺譜特征PB（f）和ERB聽覺譜特征PE（f）。很顯然，每一種特征都可用來進(jìn)行艦船輻射噪聲的分類識(shí)別。為了更好地融合各譜特征的優(yōu)勢(shì)，借鑒張量在其他模式識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用，將4種譜特征每種特征作為張量的一個(gè)維度，構(gòu)建出艦船輻射噪聲的二階張量聽覺譜特征PT（f），即

3 輻射噪聲分類識(shí)別檢驗(yàn)與分析

上面得到的特征PT（f）是二階張量特征，如果采用常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等分類器進(jìn)行訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別，則需要對(duì)該特征進(jìn)行降維，這樣就失去了構(gòu)建二階張量特征的意義。本文通過判別每個(gè)測(cè)試樣本的二階張量聽覺譜特征與訓(xùn)練集中每個(gè)訓(xùn)練樣本的二階張量聽覺譜特征的相似性實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分類識(shí)別，即：

分類為第i類艦船輻射噪聲。對(duì)于線性頻率譜特征PL（f）、Mel聽覺譜特征PM（f）、Bark聽覺譜特征PB（f）和ERB聽覺譜特征PE（f），分類識(shí)別時(shí)均采用最近鄰分類器。

艦船輻射噪聲分類識(shí)別檢驗(yàn)中，主要研究了2類水中目標(biāo)輻射噪聲樣本的分類情況，全部噪聲樣本是在不同工況和水文氣象條件下，實(shí)錄的海上2類目標(biāo)（分別用I和II表示）輻射噪聲。對(duì)所有實(shí)錄的輻射噪聲每采集4 s作為1個(gè)樣本，共16 184個(gè)樣本，并從整個(gè)樣本集中每間隔3個(gè)、5個(gè)、10個(gè)或20個(gè)選1個(gè)作為訓(xùn)練樣本，相當(dāng)于每間隔8 s、12 s、36 s或76 s采集1個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，余下的作為測(cè)試樣本，由此得到訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集。所有特征對(duì)測(cè)試樣本集每類目標(biāo)的正確分類識(shí)別概率如表1所示。

表1 （續(xù)）

表1 測(cè)試樣本集每類目標(biāo)的正確分類識(shí)別概率

從表1所示的正確分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出：①聽覺譜特征在艦船輻射噪聲的分類識(shí)別檢驗(yàn)中取得了比較高的正確分類識(shí)別概率，說明聽覺譜應(yīng)用于艦船輻射噪聲的分類識(shí)別是可行的，輻射噪聲聽覺譜特征的類類、類間區(qū)分度較大；②4種聽覺譜特征中，ERB聽覺譜特征的正確分類識(shí)別概率相對(duì)較低，主要原因應(yīng)該是ERB尺度的濾波器帶寬較寬，帶外信息會(huì)影響該濾波器的輸出響應(yīng)；③構(gòu)建的二階張量聽覺譜取得了最高的正確分類識(shí)別概率，優(yōu)于單譜特征的方法，為特征層級(jí)融合提供了新的方法；④隨著抽取訓(xùn)練樣本間隔數(shù)增大，即訓(xùn)練樣本數(shù)減小時(shí)，所有特征的正確分類識(shí)別概率均有所降低，二階張量聽覺譜特征降低的程度相對(duì)較小，說明這種特征更加魯棒。

4 結(jié)論

艦船輻射噪聲的分類識(shí)別是被動(dòng)聲納智能化的核心技術(shù)之一，基于聽覺譜在語音等的廣泛應(yīng)用，提取了艦船輻射噪聲的線性頻率譜、Mel聽覺譜、Bark聽覺譜和ERB聽覺譜4種譜特征。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了二階張量聽覺譜特征，海上實(shí)錄艦船輻射噪聲分類識(shí)別檢驗(yàn)表明，4種譜特征取得了較好的正確分類識(shí)別概率，構(gòu)建的二階張量特征相比單譜特征，正確分類概率更高，魯棒性更好。需要說明的是，譜特征提取時(shí)濾波器的個(gè)數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)指定的，濾波器中心頻率與帶寬變化是根據(jù)現(xiàn)有語音信號(hào)處理中聽覺模型確定的，針對(duì)不同于語音信號(hào)的艦船輻射噪聲，如何確定不同尺度下濾波器的最佳個(gè)數(shù)和相關(guān)參數(shù)需要進(jìn)一步研究。另外，構(gòu)建的二階張量特征在分類識(shí)別時(shí)，僅利用張量特征間的相似性實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類，如何更好地利用張量特征結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論來實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別也需要進(jìn)一步研究。