[發明專利]一種脈沖聲信號識別分類方法

有效

• 申請號: 201711071615.3
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107862279B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 王志峰
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第三研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 韓金明

本發明火炮脈沖聲信號識別技術領域，具體涉及一種脈沖聲信號識別分類方法，包括：對檢測到的脈沖聲信號分別進行低通和高通濾波，通過高頻和低頻能量對比初步判定脈沖聲信號的類型；對低頻能量高或高頻能量高的脈沖聲信號進行火炮聲信號判定；對判定為火炮聲信號的脈沖聲信號進行參數化功率譜建模，將模型參數作為特征向量分別輸入與初步判定的脈沖聲信號類型相對應的多元高斯混合模型中，最終判定脈沖聲信號的類型。本發明能夠對膛口波、彈道波、爆炸波三種脈沖波進行識別分類，提升了聲探測裝備的識別率，降低了探測虛警率，還可解決武器口徑識別分類的問題。

技術領域

本發明火炮脈沖聲信號識別技術領域，具體涉及一種脈沖聲信號識別分類方法。

背景技術

火炮在發射時火藥爆炸會產生強烈的沖擊波，在空氣中以脈沖聲波的形式向外傳播；彈丸在空氣中超音速飛行時與空氣強烈摩擦會產生強烈的彈道激波，也以脈沖聲波的形式向外傳播；彈丸爆炸也是產生脈沖聲。另外自然界中脈沖聲源多、難以區分。對于聲探測裝備來說，如果不能有效的識別目標脈沖聲信號，將提升裝備的探測虛警率，將會使火控系統打擊錯誤目標。

火炮產生的脈沖聲的識別分類主要有這幾個方面的內容：對發射時由于火藥爆炸產生的熱空氣向外膨脹形成的沖擊波進行識別，這種波稱為膛口波；對彈丸超音速飛行過程中與空氣劇烈摩擦產生的彈道激波進行識別，這種波稱為彈道波；對彈丸爆炸產生的聲波進行識別，這種波稱為爆炸波。除了這幾個方面，通過對不同口徑火炮彈丸激波進行分析，達到對武器口徑、種類進行識別也是一項重要內容。脈沖聲識別分類屬于模式識別的范疇，一般包括特征選擇和提取、分類器設計等幾個步驟。

目前，對于脈沖聲識別分類的方法主要有：求取脈沖聲信號的時域自相關系數，在具有區分性的延遲時間段計算自相關系數的平均值，經過大量分析求取每種脈沖聲信號自相關系數平均值的區間，不同的脈沖聲信號的平均自相關系數的值處于不同的區間，從而達到識別分類的目的，這種方法必須要求區分區間不重疊才能達到很好的分類效果，在實際當中為了保證識別區間不重疊，區間范圍會很小，這將會降低識別率。

在時域對脈沖聲進行識別的另一種方法是提取波形的形狀特征，各種形狀特征組合形成特征矢量空間，通過大量的波形分析，提取足夠多的特征矢量形成特征矢量集合，采取支持向量機或是神經網絡的方法對特征矢量集合進行離線訓練，訓練完畢后應用到實際當中對脈沖聲進行識別分類，這種方法提取的多種形狀特征中有的可區分性并不好，這將會影響離線訓練的結果，使得應用在實際當中的識別率很低。

在變換域的脈沖聲識別分類方法主要是在頻域，對時域脈沖信號進行頻譜變換，在頻域提取目標的能量、譜重心、極大值頻率等特征，將這些特征組合形成特征向量，經過大量的數據分析獲得特征矢量集合，采用神經網絡的方法對特征矢量集合進行離線訓練，然后應用的實際當中，這種方法和時域特征向量法類似，同樣存在選擇特征可分性不好，影響實際識別率的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種脈沖聲信號識別分類方法，以完成對火炮脈沖聲的有效識別分類，提升聲探測裝備的識別率，降低探測虛警率。

本發明提供了一種脈沖聲信號識別分類方法，包括：

對檢測到的脈沖聲信號分別進行低通和高通濾波，通過高頻和低頻能量對比初步判定脈沖聲信號的類型；

對低頻能量高或高頻能量高的脈沖聲信號進行火炮聲信號判定；

對判定為火炮聲信號的脈沖聲信號利用AR模型進行參數化功率譜建模，將AR模型參數a₁，…，a_p作為特征向量分別輸入與初步判定的脈沖聲信號類型相對應的多元高斯混合模型中，最終判定脈沖聲信號的類型。

進一步地，該方法具體包括：

將低頻能量高的脈沖聲信號初步判定為膛口波或是爆炸波信號；