[發明專利]基于多維特征空間的低空聲目標綜合識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202010856355.6
• 申請日: 2020-08-24
• 公開（公告）號: CN111968671A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 楊立學;王志峰;周印龍;袁彥
• 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: G10L25/03
• 分類號: G10L25/03;G10L25/27;G10L25/51;G10L15/14;G10L15/08
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 張彩珍

本發明涉及一種基于多維特征空間的低空聲目標綜合識別方法及裝置，通過多通道聲音傳感器陣列采集信號；對采集信號進行分析計算，獲得包括時頻特征、空間特征和諧波特征的多維特征向量；將所述多維特征向量輸入至目標分類模型，進行目標識別。本發明能夠有效提高目標識別率。

技術領域

本發明涉及一種基于多維特征空間的低空聲目標綜合識別方法及裝置。

背景技術

利用聲傳感器被動接收低空運動目標(如直升機、戰斗機等)輻射噪聲信號，并利用陣列信號處理和模式識別等方法，可得到目標的方位、屬性、運動狀態等信息。聲探測具有不受電磁干擾、隱蔽性好、生存能力強；聲波具有繞射特性，不受通視、能見度條件限制，在山地、丘陵等復雜地形條件下，以及夜間、雨霧等不良氣象條件下，對低空隱蔽目標能夠準確探測；利用目標噪聲提取聲紋特征，可實現目標類型、型號的精準識別。

聲目標識別技術包括聲信號特征提取和分類器設計兩個階段，其中前者是決定目標識別性能的關鍵。現有聲音識別方法所采用的聲信號特征主要包括時域特征(如短時能量、過零率、自相關系數等)、頻域特征(如功率譜、AR譜、高階譜等)、時頻域特征(如小波包系數、短時幅度譜等)以及聽覺感知類特征(如MFCC、Gammatone聽覺譜特征等)。

上述幾類特征從原理上均屬于單通道信號特征，即基于單個傳聲器信號便可完成特征提取，所提取的特征通常只能涵蓋目標信號的時頻統計特性。然而，僅提取這些特征對描述目標特性是不完備的，因為目標與環境干擾間在時頻特性上往往存在較大相似性，如直升機目標和某些類型的汽車具有相似的線譜特征，戰斗機與卡車等干擾源具有寬譜特性，從而會產生較多虛警。

發明內容

本發明的發明目的在于提供一種基于多維特征空間的低空聲目標綜合識別方法及裝置，能夠有效提高目標識別率。

基于同一發明構思，本發明具有兩個獨立的技術方案：

1、一種基于多維特征空間的低空聲目標綜合識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：通過多通道聲音傳感器陣列采集信號；

步驟2：對采集信號進行分析計算，獲得包括時頻特征、空間特征和諧波特征的多維特征向量；

步驟3：將所述多維特征向量輸入至目標分類模型，進行目標識別。

進一步地，步驟2中，時頻特征、諧波特征通過對單通道信號的分析計算獲得；空間特征通過對多通道信號的分析計算獲得。

進一步地，步驟2中，信號的時頻特征通過如下方法獲得，

將信號通過傅里葉變換獲得頻譜，對頻譜取模平方獲得其功率譜；

通過Mel濾波器組對所述功率譜進行濾波，獲得Mel譜；

對所述Mel譜進行離散余弦變換獲得Mel頻率倒譜系數MFCC。

進一步地，步驟2中，信號的諧波特征通過如下方法獲得，

通過諧波檢測獲得諧波譜；

對所述諧波譜進行離散余弦變換獲得諧波譜倒譜系數HPCC。

進一步地，基于如下公式進行諧波檢測,

|frequency(k)/fm-i_mk|≤ε

式中frequency(k)表示各功率譜譜峰對應的頻率，f_m是假定基頻，i_mk對應諧波次數,ε是選定的閾值。

進一步地，步驟2中，信號的空間特征通過如下方法獲得，

基于信號的時頻譜，多通道計算每個時頻單元的局部DOA估計，得到空間譜；