[发明专利]一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法

权利要求书

1.一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、获取舰船辐射噪声原始信号，采用粒子群算法对VMD算法中的分解层数与惩罚因子进行寻优；采用粒子群算法对VMD算法中的分解层数与惩罚因子进行寻优，具体步骤如下：

(1-1)初始化粒子群优化算法参数，选取固有模态分量的包络熵作为适应度函数，以局部极小包络熵值最小化作为寻优目标；所述的包络熵计算公式为：

式中：p_j为a(j)的归一化形式，a(j)为原始信号经过Hilbert包络解调后得到的包络信号；

(1-2)以待寻优参数分解层数K与惩罚因子α作为粒子的位置x(K,α)，设定粒子的位置范围与速度范围，初始化粒子种群并随机初始化种群中各粒子位置与速度；

(1-3)当种群中粒子i位置为x_i(K_i,α_i)时，利用VMD算法解析信号并计算所得固有模态分量的包络熵，选取其中极小包络熵值E_eimin作为粒子i适应度函数值；

(1-4)对比种群中各粒子的适应度函数值，更新种群的个体极值pbest和全局极值gbest；

(1-5)利用所得的个体极值pbest和全局极值gbest更新种群中各粒子的位移与速度；

(1-6)重复步骤(1-3)～(1-5)迭代求解，直至满足全局极值收敛或达到最大迭代次数得出最优适应度值以及对应的粒子位置x_best，输出得到最优分解层数K_best与惩罚因子α_best参数；

步骤2)、将粒子群算法寻优得到的最佳分解层数与最佳惩罚因子作为VMD算法的输入参数，并利用VMD算法将舰船辐射噪声原始信号分解为若干固有模态分量；利用VMD算法将舰船辐射噪声原始信号分解为若干固有模态分量具体包括以下步骤：

建立约束变分问题模型：

式中：K为固有模态分量的数量，f为输入的信号，{u_k}:＝{u₁,u₂,u₃...,u_K}表示分解得到的K个有限带宽的固有模态分量，{ω_k}:＝{ω₁,ω₂,ω₃...,ω_K}表示各个固有模态分量中心频率；

由上式得到增广Lagrange表达式为：

式中：α为惩罚因子，λ为Lagrange算子；

求解增广Largrange函数鞍点，采用交替方向乘子算法求取方程(2)中的鞍点从而得到估计的固有模态分量u_k及相应的中心频率ω_k；

步骤3)、计算各固有模态分量的包络熵值，选取对应最小包络熵值的固有模态分量作为最佳分量；

步骤4)、对最佳分量进行Hilbert包络解调分析得到包络信号；

步骤5)、对解调所得的包络信号进行1(1/2)谱分析，得到辐射噪声调制线谱，完成水声目标辐射噪声信号调制特征提取。

2.根据权利要求1所述的一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法，其特征在于，步骤1)中，采用水听器采集舰船辐射噪声原始信号。

3.根据权利要求1所述的一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法，其特征在于，步骤5)对解调所得的包络信号进行1(1/2)谱分析为：

式中：X(ω)为x(t)的傅立叶变换，X^*(ω)为X(ω)的复共轭。

4.根据权利要求1所述的一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法，其特征在于，步骤(1-5)利用所得的个体极值pbest和全局极值gbest更新种群中各粒子的位移与速度计算公式如下：

式中：为第k次迭代粒子i速度矢量d维分量，第k次迭代粒子x位置矢量d维分量，w为惯性因子，c₁与c₂为加速度常数；r₁与r₂为随机函数，r₁与r₂均取值于[0,1]。

5.根据权利要求3所述的一种水声目标辐射噪声调制特征提取方法，其特征在于，采用交替方向乘子算法求取鞍点的具体步骤如下：

(7-1)初始化第1次迭代中的固有模态分量第1次迭代中的中心频率以及第1次迭代中的Lagrange算子λ¹，并设定次数n＝0；

(7-2)进入VMD算法主体循环，n＝n+1；

(7-3)更新第i次迭代的固有模态分量与第i次迭代的中心频率直至达到预设的分解层数，更新如式(5)～(6)：

式中：n表示为当前的迭代次数，为第n次迭代的频域函数，为Lagrange算子的频域函数，为当前剩余量的维纳滤波；

(7-4)根据式(7)更新Lagrange算子λ；

式中：τ为噪声容限参数；

(7-5)重复步骤(7-3)～(7-4)，直到满足迭代停止条件，即

式中：r为设定阈值。