[发明专利]一种基于恒虚警检测的水下信号时频端点参数估计方法

摘要

本发明涉及一种基于恒虚警检测的水下信号时频端点参数估计方法：在对信号进行分帧、分频段处理的基础上，首先对信号进行时频变换得到声谱图，在此基础上对信号进行恒虚警检测，对检测结果分别计算频率边际谱和时间边际谱并判决，从而得到信号的频率和时间端点估计结果。本发明能够同时估计信号的时间和频率端点，较传统方法有更高检测概率，能够提取声谱图中难以发觉的信息，从而获得对应的目标信息；检测过程不需要先验信息，也不需要大规模数据训练，适用于未知条件下的端点参数估计系统。

主权项

1.一种基于恒虚警检测的水下信号时频端点参数估计方法，其特征在于步骤如下：步骤1：读取数据，对数据进行分帧处理：x'(n)＝x(T1*fs+n)(0≤n＜t*fs)其中，x(n)为接收数据，T1为时域截取的开始时刻，fs为数据采样频率，t为截取长度；n为分帧后的点数；步骤2：对分帧后的数据进行分频带处理：频带划分采用非等间隔的划分方法，低频段频带划分相对高频段频带划分较窄；对于在高频段和低频段中间部分的信号，则采用非等间隔的频带重叠划分方法进行处理；根据划分后的频带范围，得到每个频带对应的滤波器下限频率fL和上限频率fH；使用傅里叶变换算法将x'(n)变换到频域，得到频谱X'(f)；根据滤波器下限频率fL和上限频率fH，设计频域滤波器，对信号进行频域滤波，得到进行分频段处理后的信号x*(n)；步骤3：对经过分频带处理的数据进行时频分析：对分频带后的数据进行时频分析，采用短时傅里叶变换的方法，得到信号的声谱图：式中，x*(n)为经过分频段后的时域数据，N的值等于ts×fs，ts为移动的时间段；w(n)为窗函数，其数学表示为：Sx(m,r)中的m代表对信号进行截取的时刻所对应的点数，等于a×τ×fs，其中a为大于等于0的整数且满足a×τ＜t，τ为每次进行帧移的长度，r代表短时傅里叶变换后的频率；步骤4：对时频分析结果进行恒虚警检测：提取Sx(m,r)中的第i行、第j列元素作为检测单元的数据tij，按照一维恒虚警检测窗结构提取检测单元两侧的参考单元rij；对r_ij中的结果进行由大到小排序得到去除中前h个值并平方求和，得到针对检测单元t_ij的参考单元能量统计T_temp(i,j)：式中，M为参考单元个数，针对检测单元tij的检测阈值T(i,j)的表达式如下：T(i,j)＝α×Ttemp(i,j)其中，α的值和虚警率PFA之间关系如下：PFA＝1‑Iα(N,M)式中，N为检测单元个数，M为参考单元个数，Iα(N,M)为不完全归一化beta函数，其定义如下：式中，Γ(N)为伽马函数；对所有检测单元tij平方求和：γij＝(tij)2进行如下比较如果γij大于T(i,j)，说明该检测单元中有信号，XCFAR(i,j)＝1；否则没有，XCFAR(i,j)＝0；经过恒虚警检测后，得到尺寸和Sx(m,r)矩阵一致的矩阵XCFAR，其每个元素只等于1或是0，其中1代表该单元有信号，0代表该单元没有信号；步骤5：计算恒虚警检测频率边际谱并判决：计算恒虚警检测结果XCFAR的频率边际谱XPf(f)，即对XCFAR进行时间积分，其表达式为：对凹凸不平的频率边际谱进行滤波平滑，将其与阈值Tf＝a×K×Pfa进行比较，其中，Pfa为虚警概率，K为时间积分长度，a为调整系数；如果在一段频率范围内只有一个频点上的能量超过了阈值，则认为该频点上存在线谱信号，该频点认为是线谱信号的中心频率f0；如果在一段频率范围内的频点都超过了阈值，则认为该频率范围内存在块状信号，该频率范围的上下限认为是块状信号的频率上下限f′H和f′L；步骤6：对恒虚警检测结果进行频域滤波，计算时间边际谱并判决：根据步骤5中得到的上下限频率f′H和f′L，设计带通滤波器H(f)：将恒虚警检测结果XCFAR(t,f)通过该滤波器进行处理，得到X'CFAR(t,f)，其表达式为：X'CFAR(t,f)＝XCFAR(t,f)*H(f)计算X'CFAR(t,f)的时间边际谱，即对X'CFAR(t,f)进行频率积分，其表达式为：对XPt(t)进行滤波平滑，将其与阈值Tt＝b×L×Pfa进行比较，其中，Pfa为虚警概率，L为频率积分长度，b为调整系数；将XPt(t)中第一个超过阈值和最后一个超过阈值的点为信号的起止点tstart和tend。