基于矢量水听器的舰艇模型辐射噪声研究

基于矢量水听器的舰艇模型辐射噪声研究

向量水听器可以同时测量声场空间的一点声音压力和三个正交振动分量。这些频率分量的矢状面信息可以提高检测性能，提高参数估计的精度。文献指出声压、振速的联合处理可以提高抗各向同性噪声的能力;文献利用声压振速的联合处理研究了环境噪声场的构成;文献将声压与振速分量作为双端线谱增强器的输入,提高了线谱检测能力。在舰船辐射噪声谱中,有一系列旋转机械产生的线谱,对分类和识别而言,它们通常都是有用的特征;谱的另一部分是由于流体的空化、涡流、紊流、喷射、冲击以及伴随发生的随机激振而产生的连续谱,在目标识别阶段,有用的信息往往不是连续谱的细节变化,而是其大致轮廓,甚至只是几个反映其变化趋势或形状特点的数字特征。高阶谱可抑制高斯随机噪声,而连续谱噪声是近似高斯分布的,因此高阶谱在一定程度上抑制了连续谱,这对于提取辐射噪声的有效信息是有帮助的。1高阶矩、高阶累积量、高阶累积量的谱图所谓高阶统计量(higher-orderstatistics)指阶数大于二阶的统计量,通常应理解为高阶矩、高阶累积量以及它们的谱———高阶矩谱和高阶累积量谱(简称高阶谱)这四种主要统计量。高阶统计量包含了二阶统计量没有的大量丰富信息,使我们可以抑制高斯噪声的影响,提取由于高斯性偏离引起的各种信息,高阶累积量不仅可以抑制高斯噪声的影响,而且能够抑制对称分布噪声的影响。1.1种阶矩对零均值平稳随机信号x(n)其二阶、三阶和四阶累积量分别为:由式(1)、式(2)可以看出二阶累积量就是随机信号的自相关,三阶累积量也正好等于其三阶矩。功率谱定义为自相关函数的傅立叶变换,仿照这个定义,可以定义随机信号的高阶谱,其中二阶谱即为功率谱,而三阶谱定义为双谱,即:引入“降维”的思想,通过取双谱的对角切片,将其投影到一维频率空间上,即取m1=m2=m,得到三阶累积量的主对角切片:对式(4)进行一维傅立叶变换可以得到x(n)的11/2维谱,即归一化处理后得SB1(f),方法是:因此,11/2谱既保留了高阶谱可抑制加性高斯噪声的优良性能,又简化了计算。1.2互双谱的对角切片互双谱(cross-bispectra)是依据三阶互累积量(thirdordercross-cumulant)来定义的,设{x(l)},{y(l)},{z(l)},(l=1,2,…,N)是零均值的平稳随机过程,定义它们的三阶互累积量为:互双谱是三阶互累积量的二维傅立叶变换,定义为:同理,可以取互双谱的对角切片,将其投影到一维频率空间上,即取m=n,得到三阶互累积量的主对角切片:对式(9)进行一维傅立叶变换可以得到互双谱的对角切片,即:归一化处理的方法同上一小节。2试验过程和模型材料2009年9月,在荆门漳河水库潜艇模型运动噪声进行了实测。潜艇模型在水下约6m的深度运动,速度约为1m/s。测试船停机抛锚,其正横方向距潜艇模型的航路约150m,矢量水听器吊放入水中深约6m处,测试水域水深约40m,库底起伏不大,水面平静,试验过程如图1所示。试验中,采样频率为4kHz,获得了潜艇模型在通过正横前后总计18s的噪声数据,声压p(t)、振速分量vx(t)、vy(t)如图2中所示。3试验分析3.1动态谱的建立为观测潜艇模型在通过矢量水听器整个过程中辐射噪声的情况,对各通道数据分别进行短时傅里叶变换,观察其三维动态谱。在数据处理时,使用长度为1024点的傅里叶变换,选取Hanning窗的长度为512点,并且将256个样本数据重叠,然后做短时傅立叶变换。声压p(t)、振速分量Vx(t)、Vy(t)的三维动态谱分别如图3(a)~图3(c)所示。在低于200Hz处有明显的通过特性,说明这是由艇模噪声源产生的。3.2功率谱和2谱计算根据上述分析,首先对原始数据进行降采样处理,使采样频率降为400Hz,然后进行归一化处理,并选取最初10×512点的数据作为样本。计算方法为:将每个样本分为10段,每段长512点,频率分辨率为400/512Hz,每段数据重叠50%,平均次数为10,分别计算其功率谱与11/2谱。计算结果如图4、图5所示。比较声压功率谱P(f)与其双谱SBP(f)估计,可以发现双谱估计提高了信号的分辨率,而振速分量vy(f)的双谱SBVy(f)比其功率谱Vy(f)要“干净”,这是双谱抑制加性高斯白噪声的结果。3.3pvx、pvxvx对角切片的分析声压、振速的互双谱除了pvp、vpv外,如还可以有其它多种组合ppv、vpp、pvv和vvp。样本数据及计算方法仍与上一小节中的相同,不同的是仅对互双谱pvxp、vxpvx及其对角切片进行分析。计算结果如图6。在图6中,声压、振速分量的互双谱对角切片SBpvxp(f)、SBvxpvx(f)比其11/2维谱,不仅频谱“干净”,而且基频(7Hz的线谱)非常显著,这是声压