李鹏LIPeng曰贾则JIAZe曰张臣ZHANGChen曰张玉涛ZHANGYu-tao（中国人民解放军91439部队，大连116041）（Unit91439ofPLA，Dalian116041，China）
Abstract:Basedontheline-spectrummathematicalmodelofradiationnoisepatternofunderwatermovingtarget,wecananalysethecharacteristicofunderwatertargetradiatednoiseinformationsuchastheimplementation.Jointestimationmethodwhichisbasedontheclassicalandmodernspectrumestimationcancollecttheline-spectrumcharacteristicsofunderwatertargetradiationnoise.Firstthepowerspectrumtoestimatethesamplingdata,andthenestimationofpowerspectrumdiagramisobtained.Analysisofpowerspectrumdiagram,wecandeterminetheline-spectrumwhichisroughlythearea,thenwecanusethechirpztransformfrequencyspectrumrefinement,whicncanaccuratelyestimatethepositionofline-spectrum.关键词院水下运动目标；辐射噪声；噪声线谱；CZTKeywords:underwatermovingtarget；radiationnoise；line-spectrumofnoise；CZT中图分类号院TN911.72文献标识码院A文章编号院1006-4311（2014）15-0027-030
引言线谱是水中目标辐射噪声功率谱中重要的特征信息，具有强度高、稳定性好以及传播距离远等特点。基于线谱分析了解声源的相关信息，以便进一步识别目标。因此，线谱的检测在舰艇声纳、鱼雷自导以及水中武器引信信号处理中具有举足轻重的地位。
线谱检测通常使用周期图法进行谱估计，分析频率范围一般在0~1kHz。对检测到的线状谱，要精确测定其频率并跟踪测量其变化，提高频谱的分辨力尤为重要。但在实际应用中，频谱分辨率与检测系统处理计算量是一对矛盾，如果使频谱的采样集中在线谱附近的频带内，就可以在检测系统处理计算量允许的范围内尽可能地提高局部频段内的分辨能力，从而实现对线谱的精确跟踪测量。鉴于此，笔者分析水中目标辐射噪声的情况后，提出应用现代谱估计与线性调频z变换对水下目标辐射噪声特征线谱进行联合估测的方法。
1辐射噪声线谱数学模型对于连续谱与线谱所形成的辐射噪声谱，机械振动及螺旋桨转动所产生的噪声均为周期性噪声源。假设连续谱用宽平稳随机过程拟合，若考虑调幅特性，可应用局部平稳过程拟合[1,2]。若通过随机过程G（t）来表示水下运动目标的辐射噪声，
2.3联合分析法笔者基于上述两种谱估计方法研究出了一种通过联合分析方法进行水下目标辐射噪声线谱估计的新方法。具体来讲，这种方法是基于AR模型法对x(n)序列估计时不认为N以外的数据全为0，因而估计得到的功率谱中很少有相邻谱峰的相对值比3dB低的情况，由此便可以得到真实线谱的位置区域，即确定布有特征线谱的区域，继而通过线性调频z变换进一步细化频谱，对线谱位置进行准确预测。
淤通过Burg递推算法估计所采集的水中目标辐射噪声数据的功率谱，由此得到噪声线谱的Burg估计算法功率谱图；于对淤得到的谱估计图进行分析，根据谱估计图大致确定线谱的位置；盂基于噪声线谱大致位置，使用CZT算法对该区域进行频谱细化，从而对淤中的真实线谱区域进行精确线谱估计。
3仿真研究基于水下目标辐射噪声功率谱模型的分析得到辐射噪声谱的线谱，再用周期信号作模型拟合。假设运动目标相对于水听器作匀速直线运动，则相对运动速度、水中声速、水听器与运动目标航向间的垂直距离以及运动目标和水听器的连线与其航向的夹角分别用v、c、d和兹表示，t时刻水听器所接收的、受环境噪声污染的运动目标辐射噪声为：x(t)=ni=1移si(t)+n(t)=ni=1移Aicos[2仔（f0i+驻fi）（t-ti）+渍0i]+n(t)（11）式（11）中：n———不同频率正弦信号总数；Ai———正弦信号幅度；渍0i———随机初相位；f0i———辐射噪声中的线谱频率（Hz），则接收信号的多普勒频率（Hz）可通过驻fi=依2vcos兹伊f0ic计算得出。在运动目标远离水听器接近的情况下取“-”，接近时取“+”，水听器接收信号的时延(s)通过ti=d/c伊sin兹得出，n(t)为噪声。
假设待分析的信号由水下运动目标的两个相邻频率的正弦信号加噪声组成，取相邻频率分别为f1=150Hz，f2=150.5Hz，兹=40毅，c=1500m/s，d=500m，v=40kn，背景噪声n(t)为高斯白噪声，其输入信噪比SNR=5dB。由此对本文的算法进行仿真。
基于AR模型法得到图3(a)所示的功率谱。根据这一功率谱能够获知150Hz周围的确分布着特征线谱，但不能分辨出150Hz和155Hz两条谱线。之后再使用CZT算法对150Hz附近的区域进行频谱细化，这里选取的细化区域为140~160Hz，细化后的频谱如图3(b)所示，从图3(b)中可以精确分辨出150Hz和151Hz两条谱线。
4结论采用周期图法进行线谱估计，分辨率一般比较低。现代谱估计与信号变换的联合估计法的应用使得辐射噪声线谱估计的分辨率大幅提高，有效克服了这一难题。而且，联合估计法的应用能够在低信噪比条件下对特征线谱的位置进行准确探测，同时能够提取精确的特征线谱，工作效率大大提升。
参考文献院[1]侯自强.声纳信号处理[M].北京:海洋出版社,1986.[2]吴国清,李靖,陈耀明等.舰船噪声识别(I)原总体框架、线谱分析和提取[J].声学学报,1998,23(5):394-400.[3]胡广书.数字信号处理[M].北京:清华大学出版社，2003.[4]HeBing,CabestaingFPostaire,etal.Narrow-bandfrequencyanalysisforlaser-basedlassthicknessmeasurement[J].Instrumentation,2005,54(1):222-227.[5]李和明,康伟,颜湘武,张丽霞.一种基于CZT的闪变测量方法[J].电工技术学报,2009,24(3):209-215.[6]RabinerLR,SchaferRW.TheChirpZtransformalgorithm[J].IEEETransactionsonAudioandElectroacoustics,1969,17(2):86-92.图2CZT算法框图x(n)g(n)y(k)X(zk)n=0,1,…,N-1h(n)k=0,1,…,M-1A-nWn22n2h(n)=W2-Wk22(a)AR模型法(b)CZT算法图3含噪信号的功率谱图0-5-10-15-20-25-30-35-404035302520151050-5频率（Hz）频率（Hz）050100150200250300350400450500140142144146148150152154156158160
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