基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法技术

基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，本发明专利技术涉及船舶航行噪声仿真生成方法。本发明专利技术的目的是为了解决现有船舶航行水下辐射噪声信号准确率低，获得方式繁琐的问题。过程为：一、获取真实的船舶水下辐射噪声；二、得到连续谱；三、生成时域的连续谱噪声信号；四、生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；五、生成仿真的连续谱时域信号；六、提取调制参数；七、合成调制信号；八、提取真实的船舶水下辐射噪声的线谱；九、生成连续谱；十、通过调制信号和连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；十一、对水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。本发明专利技术用于船舶航行数据生成领域。

【技术实现步骤摘要】
基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法
本专利技术涉及船舶航行噪声仿真生成方法。
技术介绍
在船舶航行水下辐射噪声信号中，连续谱的来源主要是空化噪声，旋转的机械构件产生的摩擦噪声等。连续谱的作用机理较为复杂，从原理上对连续谱噪声进行叠加或者是其他形式的仿真是不大现实的。故而，目前的方法主要是有，对连续谱进行各种方式的取样，通过样本设置滤波器参数。然后用高斯白噪声通过这些滤波器，得到连续谱的时域或者是频域信号。这些方法在一定程度上可以较好地还原船舶水下辐射噪声的连续谱信号，但是由于这些方法没有普适性，或者是步骤多，人工干预过程多，公式仿真和滤波器参数受采样精度的限制，仿真效果不佳；综上，目前船舶航行噪声仿真生成方法存在以下两个问题：第一，目前连续谱的生成方式，较为复杂，人为干预次数多，建立新的针对某一目标的水下辐射噪声仿真方法所需时间久；第二，目前的船舶航行水下辐射噪声信号仿真多是针对静态目标仿真，没有针对航行中的声特性进行仿真；导致获得的船舶航行水下辐射噪声信号准确率低，获得方式繁琐；
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有船舶航行水下辐射噪声信号准确率低，获得方式繁琐的问题，而提出基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法。基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法具体过程为：步骤一、获取真实的船舶水下辐射噪声；步骤二、对步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换，将转换后的噪声信号进行平滑处理，得到连续谱；<br>步骤三、对连续谱进行时频转换，生成时域的连续谱噪声信号；步骤四、将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；步骤五、将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加，生成仿真的连续谱时域信号；步骤六、提取步骤一中获取的真实船舶水下辐射噪声的调制参数；步骤七、基于调制参数，合成调制信号；步骤八、通过Lofor谱模型提取步骤一中获取的真实的船舶水下辐射噪声的线谱；步骤九、通过噪声发生器，将高斯白噪声输入到基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成连续谱；步骤十、通过步骤七的调制信号、步骤八生成的线谱和步骤九生成的连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；步骤十一、根据目标运动参数，对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。本专利技术的有益效果为：本专利技术采用获取真实的船舶水下辐射噪声；对获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换，将转换后的噪声信号进行平滑处理，得到连续谱；对连续谱进行时频转换，生成时域的连续谱噪声信号；将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加，生成仿真的连续谱时域信号；提取真实的船舶水下辐射噪声的调制参数；基于调制参数，合成调制信号；通过Lofor谱模型提取步骤一中获取的真实的船舶水下辐射噪声的线谱；通过噪声发生器，将高斯白噪声输入到基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成连续谱；通过调制信号和生成的连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；根据目标运动参数，进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。本专利技术通过对对抗生成网络进行改进，建立自动抽样机制，使改进的LCWaveGAN模型，可以在保证生成噪声的质量的前提下，得到时间较长的仿真的航行中的船舶水下辐射噪声，具有普适性，人工干预次数少，自动化程度高。针对传统仿真方法对船舶航行噪声关注度较少的问题，采用时延滤波器方法，将船舶运动状态对噪声的影响考虑进去，设计出一种仿真船舶航行水下辐射噪声生成方法，提高了获取的船舶航行水下辐射噪声信号准确率，获得方式简便。附图说明图1为本专利技术基于LCWaveGAN的仿真连续谱信号生成方法；图2a为船舶水下辐射噪声图；图2b为人声示意图；图3为1秒的噪声连续谱功率谱对比图；图4为4秒的噪声连续谱功率谱对比图；图5为运动修正前后频谱图对比图；图6为仿真船舶航行水下辐射噪声生成示意图。具体实施方式具体实施方式一：本实施方式基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法具体过程为：步骤一、获取真实的船舶水下辐射噪声；步骤二、对步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换，将转换后的噪声信号进行平滑处理，得到连续谱；步骤三、对连续谱进行时频转换，生成时域的连续谱噪声信号(快速傅立叶变换)；步骤四、将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，通过模型内部的判定器，生成器，损失函数等逻辑处理，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；步骤五、将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加，生成仿真的连续谱时域信号；步骤六、提取步骤一中获取的真实船舶水下辐射噪声的调制参数(DEMON方法)；步骤七、基于调制参数，合成调制信号；步骤八、通过Lofor谱等模型提取步骤一中获取的真实的船舶水下辐射噪声的线谱；步骤九、通过噪声发生器，将高斯白噪声输入到基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成连续谱；步骤十、通过步骤七的调制信号、步骤八生成的线谱和步骤九生成的连续谱，叠加形成未经过运动修正，也就是静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；步骤十一、根据目标运动参数，对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤四中将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，通过模型内部的判定器，生成器，损失函数等逻辑处理，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；具体过程为：在生成器的改进中，本专利技术方法使用非因果卷积代替因果卷积。基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型包括生成器和判定器；随机噪声输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型，输入的随机噪声是高斯白噪声；生成器通过使判定器分不清真伪，从而学习到真实的船舶水下辐射噪声连续谱信号，模型的训练是非自回归的，并且通过使用最小化对抗性损失来实现这个过程，基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型的对抗性损失为Ladv(G,D)；将步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声输入判定器进行判定，当生成的样本判定为真样本，输出船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声(执行公式3-6)；当生成的样本判定为假样本，执行公式(1)-(4)；判定器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，其特征在于：所述方法具体过程为：/n步骤一、获取真实的船舶水下辐射噪声；/n步骤二、对步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换，将转换后的噪声信号进行平滑处理，得到连续谱；/n步骤三、对连续谱进行时频转换，生成时域的连续谱噪声信号；/n步骤四、将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；/n步骤五、将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加，生成仿真的连续谱时域信号；/n步骤六、提取步骤一中获取的真实船舶水下辐射噪声的调制参数；/n步骤七、基于调制参数，合成调制信号；/n步骤八、通过Lofor谱模型提取步骤一中获取的真实的船舶水下辐射噪声的线谱；/n步骤九、通过噪声发生器，将高斯白噪声输入到基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成连续谱；/n步骤十、通过步骤七的调制信号、步骤八生成的线谱和步骤九生成的连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；/n步骤十一、根据目标运动参数，对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。/n...

【技术特征摘要】
1.基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
步骤一、获取真实的船舶水下辐射噪声；
步骤二、对步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换，将转换后的噪声信号进行平滑处理，得到连续谱；
步骤三、对连续谱进行时频转换，生成时域的连续谱噪声信号；
步骤四、将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；
步骤五、将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加，生成仿真的连续谱时域信号；
步骤六、提取步骤一中获取的真实船舶水下辐射噪声的调制参数；
步骤七、基于调制参数，合成调制信号；
步骤八、通过Lofor谱模型提取步骤一中获取的真实的船舶水下辐射噪声的线谱；
步骤九、通过噪声发生器，将高斯白噪声输入到基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，生成连续谱；
步骤十、通过步骤七的调制信号、步骤八生成的线谱和步骤九生成的连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；
步骤十一、根据目标运动参数，对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。


2.根据权利要求1所述基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，其特征在于：所述步骤四中将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中，训练LCWaveGAN中的判定器，生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；具体过程为：
基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型包括生成器和判定器；
随机噪声输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型，输入的随机噪声是高斯白噪声；
基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型的对抗性损失为Ladv(G,D)；
将步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声输入判定器进行判定，当生成的样本判定为真样本，输出船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声；当生成的样本判定为假样本，执行公式(1)-(4)；
判定器将生成的样本判定为假样本时，使用由下式表示的优化准则；
LD(G,D)＝Ex～Pdata[(1-D(x))2]+Ez～N(0,I)[D(G(z))2](1)
其中，Ex～Pdata表示步骤三生成时域的连续谱噪声信号x的波形分布，LD(G,D)为判定器损失函数，D(x)表示判定器判断x产生的数据，x表示步骤三生成时域的连续谱噪声信号；
单一的短时傅里叶变换STFT的损失函数为Ls(G)，Ls(G)由下式所示：
Ls(G)＝EZ～N(0,I),x～Pdata[Lsc(x,G(z))+Lmag(x,G(z))](2)
其中，G(z)表示高斯白噪声通过生成器产生的仿真数据，Lsc和Lmag分别表示谱线收敛和对数STFT幅度损失；
设M为短时傅里叶变换STFT的损失，关于M用下式表示：



其中为第m个短时傅里叶变换STFT的损失函数，Laux(G)为多分辨率STFT辅助损耗；
生成器的损失函数定义为多分辨率STFT辅助损失函数，多分辨率STFT辅助损失函数为LG(G,D)，LG(G,D)如下式所示：
LG(G,D)＝Laux(G)+λadvLadv(G,D)(4)
式中，λadv表示平衡G和D中损失函数的超参数，LG(G,D)为多分辨率STFT辅助损失函数；
生成器生成在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声；
将生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声输入判定器进行判定，当生成的样本判定为真样本，输出生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声；当生成的样本判定为假样本，执行公式(1)-(4)，生成器生成在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声，继续将生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声输入判定器进行判定；直至生成的样本判定为真样本，输出生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声；
将生成器生成的连续谱分量的噪声随机抽取N段，N为输入高斯白噪声长度的倍数；将N段噪声送入判别器判别，全部为真，则输出真；若有大于等于一个为假，则输出假；
生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号。


3.根据权利要求2所述基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，其特征在于：所述基于LCWav...

【专利技术属性】
技术研发人员：何鸣，褚慈，王念滨，王红滨，周连科，张毅，湛浩旻，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23