基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，步骤包括：S01.输入待检测的测量信号，计算测量信号的检测函数；S02.搜索频带，并计算搜索出的各个频带的最大峰值；S03.根据各个频带的最大峰值计算各个频带对应的度量值；S04.根据各个频带的度量值计算总体指标，并根据检测函数计算全局测量，使用全局测量计算阈值；S05.判断总体指标与阈值之间的大小关系，如果总体指标大于阈值则判定为直升机信号，否则判断为非直升机信号。本发明专利技术具有实现方法简单、检测距离长、鲁棒性高等优点。性高等优点。性高等优点。

【技术实现步骤摘要】
基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法


[0001]本专利技术主要涉及到直升机检测
，特指一种基于频谱相干分解方法 的远场直升机被动声音检测方法。

技术介绍

[0002]直升机作为高度机动的航空运输平台，其安全保障尤为重要，而直升机的 检测是飞行过程中安全保障的重要组成部分。“主旋翼气动噪声”是现代直升机的 主要噪声源，可将其用于检测直升机。有从业者的一些研究已经利用直升机的 噪声进行被动声学检测。
[0003]直升机主旋翼气动噪声对整体噪音水平有特别的影响。由于主旋翼叶片与 空气的耦合，在运行中会产生高水平的气动噪声，而且这是直升机噪声的主要 部分。转子气动噪声按频域特性可分为“音调噪声”和“宽带噪声”。音调噪声主要 由厚度噪声、载荷噪声、叶片
‑
涡流相互作用(BVI)噪声和高速脉冲(HSI)噪声组 成，主要是叶片通过频率(BPF)及其高次谐波下的离散音调。而宽带噪声是由叶 片表面附近的湍流引起的，在频谱中连续分布。
[0004]目前现有的检测方法是基于转子噪声的谐波特性在时域或频谱上进行检测。 由于直升机主旋翼谐波噪声分布在较低频率，因此外场测量环境中较低频率的 环境干扰较大。此外，由于转子叶片的旋转运动，产生具有特征调幅的气动噪 声，特别是由叶片湍流边界层引起的宽带噪声也会对检测造成干扰。而解调是 在强烈的背景噪声中检测直升机旋翼气动噪声的有效方法。在过去几十年中， 已经开发了包括噪声包络调制检测(DEMON)、谱峰度(SK)、循环平稳分析等多 种技术，用于对调制信号进行解调，并且这些解调技术也可用于检测直升机噪 声。DEMON方法可以归类为包络分析。对于声音信号，首先使用带通滤波器过 滤成窄带信号，然后对滤波后的信号进行包络分析，最后，确定轴和叶片通过 频率。带通滤波和包络分析方法是DEMON的两项关键技术。但是，DEMON需 要大量的经验来确定其频段范围。SK是识别共振频带的有效方法。近年来，SK 在旋转机械故障诊断方面得到了广泛的研究。在远场飞行测试中，当直升机长 距离飞行时，测量噪声的信噪比(SNR)总是很低。因此，SK方法难以在低信噪 比下确定准确的频段以获得良好的检测结果。也就是说，目前的被动检测方法 在强干扰下不够稳健。
[0005]循环平稳性提供了一个强大的框架用于描述和处理旋转机械信号。测得的 转子气动噪声也可以解释为基于Ffowcs Williams
‑
Hawkings方程和Wold
‑
Cramer 分解的平稳过程的线性周期时变(LPTV)变换。有从业者已经基于短时傅里叶变 换开发了谱相关的快速计算，可用于提高直升机检测的检测效率。已有研究首 次将循环平稳性用于直升机检测，但仅利用了一阶循环平稳性检测音调噪声， 而未考虑强干扰下的远距离检测。基于对转子信号的进一步认知：转子气动噪 声由一阶循环平稳的音调噪声和二阶循环平稳的宽带噪声组成，故使用循环平 稳建模可以考虑转子气动噪声的周期性和调制特性。由此可以看出，循环平稳 方法可以更有效地解决长距离直升机的检测问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提 供一种实现方法简单、检测距离长、鲁棒性高的基于频谱相干分解方法的远场 直升机被动声音检测方法。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0008]一种基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，步骤包括：
[0009]S01.输入待检测的测量信号，使用RPCA将测量信号的循环谱相干矩阵分 解为低秩矩阵和稀疏矩阵，基于滤波后的所述稀疏矩阵计算得到检测函数
[0010]S02.搜索以理论叶片通过频率的i阶谐波为中心的频带，并计算搜索出的各 个频带的最大峰值；
[0011]S03.根据各个频带的所述最大峰值计算各个频带对应的度量值PPH
i
，所述 度量值PPH
i
为表示直升机旋翼桨叶通过频率的第i次谐波存在概率的度量；
[0012]S04.根据各个频带的所述度量值PPH
i
计算总体指标PPH，以及根据所述检 测函数计算全局测量GM，使用所述全局测量GM计算阈值T，所述全局测量 GM为沿循环频率轴超过统计阈值的所有峰值的平均值；
[0013]S05.判断所述总体指标PPH与所述阈值T之间的大小关系，如果所述总体 指标PPH大于所述阈值T，则判定为直升机信号，否则判断为非直升机信号。
[0014]进一步的，所述步骤S01包括：
[0015]S101.计算测量信号的循环谱相干矩阵M；
[0016]S102.基于RPCA(鲁棒主成分分析)优化问题，将测量噪声的循环谱相干矩阵 表示为分解为低秩矩阵L和稀疏矩阵S的优化表达式；
[0017]S103.使用APG(加速近端梯度)算法求解所述优化表达式，得到所述稀疏 矩阵S和低秩矩阵L；
[0018]S104.将所述稀疏矩阵S经过滤波操作后，转换为稀疏增强谱相干函数
[0019]S105.对所述稀疏增强谱相干函数进行积分，得到具有增强稀疏度的所述 检测函数
[0020]进一步的，循环谱相干性定义为：
[0021][0022]其中，
[0023][0024][0025]P
p
是功率谱密度，P
p
(f)≡S
2p
(0,f)，f是频谱频率，T是周期，α
k
表示离 散循环频率，p
b
是调制宽带噪声，τ表示时滞，*表示转置，R
2p
(t,τ)是调制宽 带噪声p
b
(t)的时变自相关函数，R
2p
(α
k
,f)表示循环自相关函数，S
2p
(α
k
,f)表示循环 谱相关密度函数。
[0026]进一步的，所述步骤S102中，所述将测量噪声的循环谱相干矩阵表示为分 解为低
秩矩阵L和稀疏矩阵S的优化表达式为：
[0027][0028]Subject to L+S＝M
[0029]其中，是矩阵L的核范数，Q＝min{M,N}，是 S的L1范数，λ是低秩和稀疏正则化的折衷系数。
[0030]进一步的，所述步骤S104包括：
[0031]使用滤波操作修改稀疏矩阵为：
[0032][0033]其中，ε是控制|S(m,n)|和|L(m,n)|之间振幅增益比的参数，m,n分别表示矩 阵的行、列数；
[0034]通过滤波算子E＝G
⊙
S计算得到具有稀疏性的矩阵E，其中
⊙
表示Hadamard 乘积，并转换为所述稀疏增强谱相干函数
[0035]进一步的，所述步骤S02中，各个所述频带的上下限和分别定义为:
[0036][0037][0038]其中,α
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，其特征在于，步骤包括：S01.输入待检测的测量信号，使用RPCA将测量信号的循环谱相干矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵，基于滤波后的所述稀疏矩阵计算得到检测函数S02.搜索以理论叶片通过频率的i阶谐波为中心的频带，并计算搜索出的各个频带的最大峰值；S03.根据各个频带的所述最大峰值计算各个频带对应的度量值PPH
i
，所述度量值PPH
i
为表示直升机旋翼桨叶通过频率的第i次谐波存在概率的度量；S04.根据各个频带的所述度量值PPH
i
计算总体指标PPH，以及根据所述检测函数计算全局测量GM，使用所述全局测量GM计算阈值T，所述全局测量GM为沿循环频率轴超过统计阈值的所有峰值的平均值；S05.判断所述总体指标PPH与所述阈值T之间的大小关系，如果所述总体指标PPH大于所述阈值T，则判定为直升机信号，否则判断为非直升机信号。2.根据权利要求1所述的基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，其特征在于，所述步骤S01包括：S101.计算测量信号的循环谱相干矩阵M；S102.基于RPCA优化问题，将测量噪声的循环谱相干矩阵表示为分解为低秩矩阵L和稀疏矩阵S的优化表达式；S103.使用APG算法求解所述优化表达式，得到所述稀疏矩阵S和低秩矩阵L；S104.将所述稀疏矩阵S经过滤波操作后，转换为稀疏增强谱相干函数S105.对所述稀疏增强谱相干函数进行积分，得到具有增强稀疏度的所述检测函数3.根据权利要求2所述的基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，其特征在于，循环谱相干性定义为：其中，其中，其中，P
p
是功率谱密度，P
p
(f)≡S
2p
(0,f)，f是频谱频率，T是周期，α
k
表示离散循环频率，p
b
是调制宽带噪声，τ表示时滞，*表示转置，R
2p
(t,τ)是调制宽带噪声p
b
(t)的时变自相关函数，R
2p
(α
k
,f)表示循环自相关函数，S
2p
(α
k
,f)表示循环谱相关密度函数。4.根据权利要求2所述的基于频谱相干分解方法的远场直升机被动声音检测方法，其特征在于，所述步骤S102中，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏春华，何苗，伍成锋，王勋年，陈正武，王勇，
申请(专利权)人：中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：