网站原创摘 要：1（1/2）维谱是高阶谱的特例,具有加强低频分量的作用,但是,它对提取直升机信号中的高频分量效果不好.将JADE盲分离算法和1（1/2）维谱相结合的方法引入直升机声信号分析,对盲分离后的直升机声信号进行多普勒频移修正后再进行数据融合,这种方法可以在加强低频分量的同时,使信号的高频分量得到很大的改善.通过对实测直升机声数据进行仿真,结果证明了将盲分离用于直升机声信号的特征提取是可行的、有效的,这也为进一步开展空中目标探测与识别工作打下了良好的基础.
关 键 词 ：盲分离；1（1/2）维谱估计；直升机声信号；特征提取；多普勒频移
中图分类号：TN911.7
近年来,人们采用了多种信号处理技术[1]研究直升机声信号,使直升机目标识别技术取得了很大的进展.其中,高阶统计量拥有许多独特的性质[2],用之提取直升机声信号特征具有很好的效果.但是,高阶谱[3]也存在计算量大、显示不够直观等缺点.1（1/2）维谱是高阶谱的特例,它在保留高阶谱特性的同时简化了计算,便于实际应用；同时它有加强低频分量的作用,对提取信号中较弱的低频分量特别有效.但是,1（1/2）维谱对提取直升机信号中的高频分量效果不好.为此,本文提出将JADE盲分离算法和1（1/2）维谱估计相结合的方法引入直升机声信号分析,对盲分离后的直升机声信号进行普勒频移修正后再进行数据融合.这种方法可以在加强低频分量的同时,使信号的高频分量得到很大的改善.
1.理论基础
1.1 直升机声信号频域特性分析
直升机通常有两个旋翼[4],即直升机顶部的主旋翼和尾部的尾旋翼.图1为一直升机声信号的功率谱图,由图1可见,直升机的频谱具有典型的线谱特征,其信号特征主要集中在0～200Hz的低频带内.对不同型号的直升机,其基频是不同的.因此,对直升机目标而言,主旋翼基频Pf与尾旋翼基频PF以及它们的谐波频率是非常重要的特征,需要提取和保留.
2.BSS和1（1/2）维谱相结合的声信号特征提取方法
研究表明：直升机声信号的能量主要集中在0～200Hz频段上,主要由基频及其所对应的谐波频率组成.因此,基频和谐波频率是识别直升机信号的重要特征.但在战场上,环境复杂,背景噪声干扰严重,线谱成分常被淹没,这给线谱特征提取带来一定的困难.
由前面的分析可知,BSS可以在混合矩阵和源信号未知的情况下,仅仅根据观测信号确定分离矩阵W,通过变换得到对源信号的估计.因此,可先用JADE盲分离算法对观测到的混合信号进行盲分离,再采用1（1/2）维谱对分离后的各路直升机信号进行特征提取.
3.仿真实验
实验中所用数据为实测的16通道的直升机声信号数据.考虑到实测直升机信号受背景噪声等因素影响,先用JADE算法对其进行盲分离得到16路分离的直升机信号.对各路盲分离后的直升机信号进行多普勒频移修正[11]后分帧,每帧数据长度为4096点,依次对每一帧数据求其1（1/2）维谱估计,分别对每路直升机信号的所有数据帧的1（1/2）维谱作出等高图.从16路盲分离后的直升机信号的1（1/2）维谱的等高图发现,每路直升机信号在不同频段各有优劣.在不同频段上选取能量最大的各路直升机声信号进行重新整合,得到一路数据融合后的直升机信号,此直升机信号包含原来直升机信号的所有信息.
图2是实测的16通道的直升机数据,取其中一个通道的直升机声信号的1（1/2）维谱的等高图；图3是盲分离后再经数据融合的直升机声信号的1（1/2）维谱的等高图.由图可知,与原始直升机信号相比,盲分离后再经过数据融合的直升机信号,在加强低频分量的同时,使信号的高频分量得到很大的改善,这对于直升机信号的特征提取是非常有利的,且有助于识别直升机目标.
4.结束语
本文将盲分离引入直升机声信号的特征提取,并对其进行了实验仿真.从前面的分析结果可以看出,运用盲分离对直升机声信号进行分析是可行的.它不仅保留了直升机的低频分量,而且还能使直升机的高频分量得到很好的改善.因此,将盲分离引入直升机声信号分析是很有意义的,这为进一步开展直升机空中目标识别工作打下了良好的基础.