基于瑞丽散射的过零检测方法在光纤水听系统中的应用与流程

文档序号:14941779发布日期:2018-07-13 21:04阅读:337来源:国知局

本发明涉及光纤通信领域,特别是一种基于瑞丽散射光纤水听系统的过零检测方法。



背景技术:

分布式光纤振动传感系统具有抗电磁干扰、电绝缘性好、耐腐蚀、灵敏度高以及可以实现大范围超长距离的实时监测。可部署于周界、长输管线、淡水、海水等各种复杂环境。

而在海水中声波作为一种机械波,可以在海水中进行远程能量传递,而其他类型的能量场在水中衰减很快,如以无线电波和光波为代表的电磁场.因此,至少从目前看来,还没有出现能够威胁到声场优势地位的技术,声场仍然是海洋深层信息收集、传递和处理的最重要形式。水听器作为水下声波的接收设备是水声学最重要的声学测量仪器。

光纤声传感器具有灵敏度高、隐蔽性好、抗电磁干扰以及结构元件无金属化等优点,在工业、军事、医疗等领域都具有广泛的应用。光纤传感器是继光纤通讯获得成功之后,迅速发展起来的一种新型传感器,与其他传感器相比,除了具有先天抗电磁干扰能力强、体积小、设计简单、灵敏度高、光纤本身低损耗和耐腐蚀、耐高温、高压、安全可靠等优点外,它在温度、位移、压力、速度等物理量的测量中具有独特的性能。光纤水听器作为一种水下声波信号探测的换能器,以其独特的优势受到军事反潜、海洋石油勘探、地震波检测等领域的高度重视。新型的光纤水听器克服了传统水听器带宽低、易受电磁干扰、易老化等间题,已经显示出逐步取代传统的压电型或薄膜式水听器的趋势。光纤水听器基本上可以分为基于干涉、极化旋转效应和光强度调制等几大类。前两者探测灵敏度不高,并且干涉型水听器一般需要一根参考光纤,这个参考光纤往往又成为了潜在的噪声源,并受环境温度等的干扰。此外,干涉型光纤水听器结构复杂、价格也比较高。而由于结构简单、成本低廉和目标声源识别准确高效,基于瑞丽散射的强度型光纤水听器正逐渐成为热点。

本文提出了一种新颖的、基于单模光纤水听系统的过零检测方法。能够有过滤噪声、准确识别目标声源。该方法性能优越、运算量低、检测速度快。避免了一些现代信号处理方法,如融合检测与神经网络等由于功耗较大,难以应用的弊端。



技术实现要素:

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于瑞丽散射的光纤水听声源过滤检测法,能够有效过滤复杂背景中目标辐射噪声,实现智能识别水中的目标声源,提高识别准确率。

为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种光纤水听系统中的声源过滤检测方法,包括:采集终端获取水中声源信号并转换为光纤振动信号;运用比特量化进行振动特征量提取,设计了过零检测方法分析概率分布密度函数,根据奈曼-皮尔逊(neyman-pearson,np)准则得出了接收机工作特性(roc)曲线,并将其检测性能与能量检测、功率谱检测作了比较,从而在水中复杂背景下的声源过滤、识别、提取,得到目标声源的有效振动数据。

其中,所述采用比特量化的方法,包括:它通过计算单位时间内限带输入噪声波形过零点数的变化来检测微弱信号。过零点数的均值与噪声的功率谱密度函数的形状有关,但对噪声幅度的变化不敏感。如果一个新目标声源的出现引起噪声功率谱形状的变化,则噪声波形的单位时间过零点数也发生变化。这种性质很适合于噪声功率谱中出现线谱分量的预报,本质上是无a/d数字处理系统。过零检测器原理如图2所示。

其中,所述分析的概率密度函数。当所述光纤振动信号经过当被分析的样本长度远大于带宽的倒数,则干扰背景噪声和目标辐射噪声的单位时间过零点数均可视为趋近高斯分布目标出现前后,单位时间过零点数均值为

其中,fl与fh分别是处理带宽的下限与上限频率,f0是目标辐射线谱的频率,r是线谱分量与带宽内连续谱噪声的功率信噪比。

单位时间过零点数的方差为

其中,n是样本点数,ρ1是噪声自相关函数ρ(k)当k=1时的值,对于上限频率为fh的低通限带白噪声

检验统计量t为单位时间过零点数,则

可见,这是一个均值偏移高斯-高斯问题,其检测概率pd与虚警概率pf的关系为

称为偏移系数。它不仅与信噪比有关,也与f0、fl、fh有关。通常f0靠近fl或fh,偏移系数最大,检测效果也最好。

令snr=101g(r),可作出过零检测器的roc曲线。图3给出了f0=300hz,fl=0,fh=2000hz,信噪比-6db,虚警概率10-3条件下,检测概率与线谱频率的关系。可见,线谱靠近带宽的下限或上限频率时检测性能才能充分发挥。

其中,不同检测器包括过零检测器与能量检测器、功率谱线谱检测器。比较三个检测器验证过零检测器性能。

能量统计平均检测是高斯噪声中高斯信号的最佳检测器。统计平均可以消除随机信号的起伏特征,通过时间域的积分处理可使得目标辐射噪声的能量从背景噪声中显现出来。假设信号序列,平稳噪声序列,

信号与噪声相互独立。二元假设检验可写为:

根据np准则,可得最佳检验统计量为能量检测器:

对于大的n,可得到检测概率pd与虚警概率pf的关系为

,则可作出能量检测器的roc曲线。

能量检测器的一个重要作用是可以估计输入信噪比。当仅有噪声时,估计噪声功率为

当出现目标时,考虑到信号与噪声相互独立的假设,估计的信号功率加噪声功率为

海洋环境噪声背景可长时间实时监测,当有目标通过时,能量统计平均的输出电平将有跳变,根据此变化值可以估计目标通过时接收到的信号功率,进而估计输入信噪比。一旦估计出信号功率或输入信噪比,可以估计目标的距离或目标辐射噪声强度,这对于检测装置的作用距离预报与目标分类识别等都有重要价值。

上述信号功率的估计在信噪比不太低的条件下是可行的。当目标信号非常微弱时(如在-10db以下),短时噪声样本的随机起伏会掩盖信号引起的电平变化,式(11)与(12)的估计结果没有明显差异,也就无法估计信号功率。在下文基于实测数据的检测性能仿真中,为了研究低信噪比下检测方法的性能,在实测舰船通过特性数据中,加入了实测或仿真产生的环境噪声w(n)。此时估计输入信噪比的方法如下:

(1)根据式(11)与(12)求得舰船通过特性中信号与噪声功率:

(2)求所加入的环境噪声的功率

(3)输入信噪比的估计为

根据以上方法对目标出现后的滑动短时样本求取输入信噪比,可得加入环境噪声后输入信噪比随时间的变化。

其中门限η=2lnpf,pf是虚警概率,i0是第一类修正的零阶bessel函数,,a是信号的幅度,σ2是噪声功率。

输入信噪比记为,可通过数值计算得出功率谱检测的roc曲线。

图4作出了过零检测器、能量检测器及功率谱检测器的roc曲线,虚警概率10-3。能量检测器与功率谱检测器的独立样本长度n=1024,过零检测器条件相同。可见在理想的高斯噪声背景下,功率谱检测线谱的性能最好。对于非高斯噪声或无突出线谱的情况,功率谱线谱检测性能会迅速下降,但只要目标出现引起接收信号频率成分的变化,过零检测器仍能检测目标。

上述方案,识别终端采用过零检测技术适合在长时间噪声背景中检测微弱目标声信号引起的单位时间过零点的变化,运算量小,可以实现微弱信号检测,实现了对水中声源的智能识别,而且,本方法可对全线任意节点进行并发处理、故提高了识别效率和准确性。

附图说明

图1是本发明光纤水听系统过零检测方法实施方式的流程图;

图2是本发明过零检测原理图;

图3是本发明检测效果与线谱频率的关系;

图4是本发明三种检测方法的性能比较;

图5是本发明实验某船通过特性波形检测图;

图6是本发明实验目标噪声加背景噪声检测图;

图7是本发明实验接收信噪比随时间的变化检测图;

图8是本发明实验峰值频率随时间的变化检测图;

图9是本发明实验过零点数随时间的变化检测图;

图10是本发明实验能量检测曲线检测图;

图11是本发明高斯噪声中过零点变化检测图。

具体实施方式

以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

请参阅图1,本发明光纤振源识别方法一实施方式的流程图,该方法包括:

s11:采集终端获取光纤水听系统的声源振动信号。

其中,所述光纤振动信号为光纤振源的数字信号,该光纤电信号由光纤反射的光信号得到。

s12:识别终端将采集到的连续帧数并提取振动信号音频特征量。

s13:识别终端提取概率分布密度函数,根据奈曼-皮尔逊(neyman-pearson,np)准则得出了接收机工作特性(roc)曲线,并计算不同检测器过零、能量、功率下的检测概率。

s14:识别终端利用体征检测参数并利用过零检测器识别目标振源。

结合图5-图11基于实测数据的仿真分析举例说明,

采用实船通过特性数据进行上述检测方法的计算机仿真。采集终端频率4khz,每次数据帧长度为2s。采集瑞丽散射的反射光信号,由于信号微弱,且其信噪比较小,在对光信号处理的过程中难度较大、精度较小,因此系统将上采样光信号通关光电转换电路转换为对应的采样电信号便于信号的处理。

图5是某船通过特性的实测波形,这里从采集终端的光电转换电路如apd转换得到模拟信号,再通过模数转换器将模拟信号转换成数字信号,并发送至识别终端。谱分析表明其功率谱中线谱高出连续谱3db。图6加入了实测海洋环境噪声,从时间波形已无法看到信号。图7是根据式(14)估计的目标通过时接收信噪比的变化,由于起伏较大,进行了多项式平滑。

图8是目标通过时接收信号谱分析峰值频率随时间的变化,是对目标加背景噪声的每个短时样本做fft谱分析,取峰值所在的频率。信噪比很低时,信号谱会被噪声掩盖,为了呈现信号频率变化,分析信噪比比图7增加了5db。背景是近海环境噪声,呈现强烈的非高斯性。目标引起了接收信号频谱中出现较低频率成分,使得图9的过零检测器单位时间输出的过零点数显著减小。图10是能量检测结果。功率谱检测器无明显峰值,在本文非高斯噪声背景中无法发现目标。

作为对比,仿真分析了在高斯噪声中的检测性能,信噪比较实测海洋环境噪声条件下降低10db。图11是过零检测结果,可见高斯噪声背景下检测门限降低。仿真表明,能量检测与功率谱检测在高斯噪声背景下都能发现目标。

多条实测船噪声的仿真结果表明,当有强线谱存在时,过零检测与功率谱检测性能好;当无强线谱时,如果目标通过引起接收声压的显著变化,能量检测器性能好。即使无强线谱,只要目标出现引起噪声背景中出现新的频率成分,过零检测仍然有良好性能。就运算复杂度而言,过零检测只需整形和微分电路,能量检测器可通过无a/d电路实现,功耗很小。

在基于瑞丽散射的光纤水听系统中,利用不同的检测器,使用相同的实测船噪声的检测性能仿真分析可以看出,在本文的实测近海海洋环境噪声背景下,目标通过时的最低可检测信噪比约为-5db。对于水面运动声源,若目标声源级140db,六级海况时环境噪声级76db,根据被动声纳方程,可容许的传播损失为69db,发现目标的距离为2800m。对于水下安静型运动声源,若目标声源级110db,噪声级76db,发现目标的距离为90m。在远离港口和海运要道的海域,环境噪声非高斯性减弱,作用距离会有提高。另一方面,如果实时监测到目标引起的输入信噪比的变化,通过小尺度基阵处理方法对目标定向后,当观测点深度已知时,便可对水面运动声源定位测距,根据被动声纳方程可估计目标的声源级,这在目标分类识别的研究中有重要意义。如某一时刻观测到目标引起的输入信噪比为5db,已测得目标到观测点距离1000m,六级海况时,可得目标声源级141db。

本实施例中,识别终端采采用过零检测器,通过于不同比较器的性能检测,其结果表明:当待检测信号的线谱靠近处理频带的下限或上限频率时,过零检测器可取得最佳性能;过零检测器不仅可以检测线谱,也可检测到由于连续谱形状变化引起的过零点数变化;与能量检测器、功率谱检测器比较,过零检测器在非高斯噪声中的检测性能稳健,运算量小,具有实用价值。整个检测过程无需人工参与,实现了对光纤水听系统中的声源的智能识别,这种方法结合当前时刻之前一段时间内光纤全程的光功率数据,且考虑了光纤中的衰减因素影响,实验证实这种过零检测器的方法适应性非常好,因而使得算法识别准确率高,实时性好,且算法简单稳定,满足应用于工程实际的要求。

在本发明所提供的实施方式中,应该理解到,所揭露的方法以及装置,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外,在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述其他实施方式中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:u盘、移动硬盘、只读存储器(rom,read-onlymemory)、随机存取存储器(ram,randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的实施方式,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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