一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法技术

本发明专利技术涉及一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，根据传感器的接收信号s(n)的STFT分析结果确定待分析谱线所在的频率范围，该范围应当将这根谱线由于多普勒效应所造成的最大频率偏移和最小频率偏移包含在内，输入待定参数，通过定义D‑C‑CZT方法得到s(n)的时频分布，从时频分布中提取瞬时频率变化，基于最小二乘准则得到待定参数估计值，将待定参数估计值作为下次迭代的待定参数输入值，重复计算直至得到准确的速度估计值。本发明专利技术可以精确的提取出传感器接收信号的瞬时频率变化，尤其适用于传感器接收信号的多普勒频移特征较为微弱时的瞬时频率变化分析，能够获得较高精度的声源运动速度等参数的估计结果。

A passive acoustic ranging method for low speed moving sound sources

The present invention relates to a passive acoustic velocity and distance measurement method for a low-speed moving sound source. The frequency range of the spectral line to be analyzed is determined according to the STFT analysis result of the received signal s(n) of the sensor. The range should include the maximum frequency offset and the minimum frequency offset caused by the Doppler effect of the spectral line. The time-frequency distribution of s(n) is obtained by defining the D_C_CZT method, and the instantaneous frequency variation is extracted from the time-frequency distribution. Based on the least square criterion, the estimated value of the undetermined parameters is obtained. The estimated value of the undetermined parameters is used as the input value of the undetermined parameters in the next iteration, and the accurate speed estimation is obtained by repeated calculation. The method can accurately extract the instantaneous frequency change of the received signal of the sensor, and is especially suitable for analyzing the instantaneous frequency change when the Doppler frequency shift characteristic of the received signal of the sensor is weak, and can obtain the estimation result of the parameters such as the moving speed of the sound source with high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法
本专利技术属于被动声学测速测距方法，涉及一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，特别是涉及一种匀低速直线运动条件下利用单个声学传感器对运动噪声源的速度及其与传感器之间的距离进行窄带被动估计的算法。
技术介绍
经过检索，发现两个与本申请相关的专利。专利(CN106054159A)“一种多普勒信号的瞬时频率提取方法”专利技术了一种可以对各类激光速度干涉仪的输出信号进行瞬时频率提取的算法，算法中首先使用直接正交法提取离散信号瞬时频率，然后采用多项式拟合离散时刻的瞬时频率，在使用最小二乘准则确定多项式系数后，各个时刻瞬时频率的估计值都可以根据多项式得到。本申请在专利技术目的、技术方法和所利用的目标物理特征上均有别于专利(CN106054159A)。专利(CN1588124A)“利用多普勒变换的被动测速测距法及装置”专利技术了一种应用于水下和空中动目标检测和定位的一种利用多普勒变换的被动测速测距法和装置，该专利技术利用基于匀速运动模型的Dopplerlet变换，分析空中(包括水下和陆上)运动目标辐射出的声音信号，通过定义Dopplerlet基函数集，采用自适应匹配投影塔形分解法，搜索出一组与信号的主要成分最佳匹配的Dopplerlet基函数，进而准确地计算出目标的距离、速度以及声波传播速度等参数。本申请在专利技术目的和所利用的目标物理特征上与专利(CN1588124A)基本一致，在技术方法上与之相异。汽车、飞机、船只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频率会因多普勒效应产生相应的变化，目标的速度、距离等信息就蕴含在瞬时频率变化之中。Reid等人在研究中指出估计速度等参数的关键在于精确估计观测声信号的瞬时频率(DavidC.Reid,AbdelhakM.Zoubir,andBoualemBoashash.AircraftflightparameterestimationbasedonpassiveacoustictechniquesusingthepolynomialWigner–Villedistribution[J].TheJournaloftheAcousticalSocietyofAmerica,1997,102(1):207-223.)。徐灵基等人使用PCT(PolynomialChirpletTransform)、WVD(Wigner-VilleDistribution)和STFT(ShortTimeFourierTransform)提取瞬时频率变化曲线，成功地从一段匀速直线运动卡车的实测数据中获得了卡车的速度、距离等参数，研究中发现利用PCT方法较利用WVD方法和STFT方法可获得更精确的速度估计结果(XuL,YangY,YuS.Analysisofmovingsourcecharacteristicsusingpolynomialchirplettransform[J].JournaloftheAcousticalSocietyofAmerica,2015,137(4):EL320-EL326.)。但是基于PCT的测速测距方法存在计算过程耗时较长的问题。此外，当目标以较低速度运动时，接收信号的多普勒频移较为微弱，PCT方法不能精确的提取出接收信号的瞬时频率(牺牲计算效率增加时间窗长度可以在一定程度上提高PCT的频率分辨能力，考虑到PCT的计算效率本来就低，牺牲计算效率的做法不可取)。
技术实现思路
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，针对低速运动声源的接收信号提供一种具有较高计算效率的高精度瞬时频率估计方法，以便于快速准确地获取目标的速度估计和距离估计。技术方案一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，其特征在于步骤如下：步骤1、获取传感器的接收信号s(n)：目标在匀低速直线运动过程中自身噪声信号被传感器捕获，传感器将声信号转换为电信号记为s(n)；步骤2、根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围：对s(n)做短时傅里叶变换STFT得到时频分布，从中选择一条能量最强的瞬时频率变化曲线，确定其最大频率偏移和最小频率偏移的频率范围；步骤3、设定待定参数的初始值：频移模型式中n＝0,1,…,N-1指示离散时间变化，N表示离散信号s(n)的长度，声速c和采样间隔Δt为已知常量，待定的参数共有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；初始待定参数中频率f00设定为步骤2得到的频率范围的中心频率；噪声源的初始速度v0、CPA时刻τc0和CPA距离Rc0设定为大于0的任意值；步骤4、输入待定参数，通过D-C-CZT方法得到s(n)的时频分布：D-C-CZT定义：所述式中k＝0,1,…,Nw-1指示离散频率变化，Nw代表加窗的长度，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的4个参数，是旋转算子，是频移算子，两个算子起提高时频聚集度的作用，wσ是窗函数，A＝exp(j2πfb)，W＝exp(j2πΔf)，其中fb代表频率细化的起始频率，Δf代表频率细化的间隔；所述频率细化的范围即为步骤2)中待分析谱线所在的频率范围；高斯窗函数wσ(n)＝exp(-0.5(n/σ)2)式中，σ＝(Nw-1)/5表示高斯窗的标准差，|n|＞(Nw-1)/2时wσ(n)＝0；步骤5、从时频分布中提取瞬时频率变化：从步骤4得到的s(n)时频分布中提取谱峰得到一组不同时刻下的谱峰频率f(n)，即为瞬时频率变化；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f(n)获取频移模型中待定参数的估计值：频率f0s、噪声源速度vs、CPA时刻τcs和CPA距离Rcs，其中上角标s代表D-C-CZT迭代次数；步骤7：将待定参数估计值作为下次迭代的待定参数输入值，重复步骤4～步骤6，当满足终止迭代的判定条件时，即得到准确的速度估计值；所述终止迭代的判定条件：所述步骤5中选取n在Nw/2到N-Nw/2-1之间的瞬时频率变化。所述阈值δ为有益效果本专利技术提出的一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，根据传感器的接收信号s(n)的STFT分析结果确定待分析谱线所在的频率范围，该范围应当将这根谱线由于多普勒效应所造成的最大频率偏移和最小频率偏移包含在内，输入待定参数，通过定义D-C-CZT方法得到s(n)的时频分布，从时频分布中提取瞬时频率变化，基于最小二乘准则得到待定参数估计值，将待定参数估计值作为下次迭代的待定参数输入值，重复计算直至得到准确的速度估计值。本专利技术可以精确的提取出传感器接收信号的瞬时频率变化，尤其适用于传感器接收信号的多普勒频移特征较为微弱时的瞬时频率变化分析，能够获得较高精度的声源运动速度等参数的估计结果。使用本专利技术的方法成功地从一段卡车的记录噪声中估计出了其行驶的速度为6.15m/s，CPA距离为37.89m，与真实的速度和CPA距离吻合。附图说明图1：匀低速直线运动的示意图图2：典型的噪声功率谱示意图图3：D-C-CZT方法迭代流程图具体实施方式现结合实施例、附图对本专利技术作进一步描述：如图1所示，目标以恒本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，其特征在于步骤如下：步骤1、获取传感器的接收信号s(n)：目标在匀低速直线运动过程中自身噪声信号被传感器捕获，传感器将声信号转换为电信号记为s(n)；步骤2、根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围：对s(n)做短时傅里叶变换STFT得到时频分布，从中选择一条能量最强的瞬时频率变化曲线，确定其最大频率偏移和最小频率偏移的频率范围；步骤3、设定待定参数的初始值：频移模型

【技术特征摘要】
1.一种针对低速运动声源的被动声学测速测距方法，其特征在于步骤如下：步骤1、获取传感器的接收信号s(n)：目标在匀低速直线运动过程中自身噪声信号被传感器捕获，传感器将声信号转换为电信号记为s(n)；步骤2、根据STFT确定待分析谱线所在的频率范围：对s(n)做短时傅里叶变换STFT得到时频分布，从中选择一条能量最强的瞬时频率变化曲线，确定其最大频率偏移和最小频率偏移的频率范围；步骤3、设定待定参数的初始值：频移模型式中n＝0,1,…,N-1指示离散时间变化，N表示离散信号s(n)的长度，声速c和采样间隔Δt为已知常量，待定的参数共有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；初始待定参数中频率f00设定为步骤2得到的频率范围的中心频率；噪声源的初始速度v0、CPA时刻τc0和CPA距离Rc0设定为大于0的任意值；步骤4、输入待定参数，通过D-C-CZT方法得到s(n)的时频分布：D-C-CZT定义：所述式中k＝0,1,…,Nw-1指示离散频率变化，Nw代表加窗的长度，D＝(f0,v,τc,Rc)代表迭代过程中不断更新的4个参数，是旋转算子，是频移算子，两个算子起提高时频聚集度的作用，wσ是窗函数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨益新，梁宁宁，郭西京，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61