王　瀟，金江明，盧奐采

（1.浙江工業(yè)大學 機械工程學院 特種裝備制造與先進加工技術(shù)教育部/浙江省重點實驗室，杭州 310014；　2.浙江省信號處理重點實驗室，杭州 310014）

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浮標水聲信號中海浪聲的分離方法研究

王瀟1，金江明2，盧奐采1

（1.浙江工業(yè)大學 機械工程學院 特種裝備制造與先進加工技術(shù)教育部/浙江省重點實驗室，杭州 310014；2.浙江省信號處理重點實驗室，杭州 310014）

針對浮標系統(tǒng)測量的水聲信號開展研究，使用信號處理的方法對水聽器信號中的海浪聲成份進行分離。首先對于16路水聽器的浮標水聲信號，依據(jù)采樣頻率、采樣時間等參數(shù)將水聽器采集到的原始數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成音頻信號，利用人耳區(qū)別水聽器信號中的各種噪聲成份；然后在時域內(nèi)，從原始水聽器信號中截取各種噪聲時段進行頻譜分析，得到它們的特征頻率；最后設(shè)計合理的數(shù)字濾波器進行去噪處理。試驗結(jié)果表明水聽器信號中海浪聲成份得到有效抑制。

聲學；海浪聲；水聽器；特征頻率；數(shù)字濾波器

海浪聲是所有水聲信號在采集過程中不可避免的一種噪聲干擾，它會污染水聽器采集的原始信號，影響后期水聲信號特征的提取，降低水聲設(shè)備在定位或是環(huán)境監(jiān)測方面的精度，所以對水聽器原始信號中的海浪聲的分離研究具有重要的意義。為了有效地將海浪聲成份從原始水聽器信號中分離出去，就必須先分析原始水聽器信號中各種噪聲成份，并提取它們的特征。國內(nèi)的楊向峰、王盼盼等［1-2］使用功率譜估計的方法，對艦船［3］輻射的水聲信號特征提取進行了研究；國外許多研究者使用短時傅里葉變換（STSF）對時變的水聲信號進行分析［4-5］，實現(xiàn)分類識別的目的；李新欣［6］和裴善報等［7］使用小波變換對鯨類聲信號和水下連續(xù)爆炸［8］聲信號的特征進行了提?。辉?009年，李秀坤等［9］使用希爾伯特-黃變換（HHT），對水下目標特征進行了提取?？傊?，很多國內(nèi)外專家在對水下目標特性的提取問題上，有較深入和完整的研究；但是，如何依據(jù)提取的特性來分離水聲信號中的各種噪聲成份，尤其是海浪聲，有待進一步仔細的研究。文中將利用人耳來辨識水聽器信號中的噪聲成份，然后在時域截取各種噪聲時段，分析它們的頻率特性，最后針對海浪聲的特征頻率設(shè)計合理的數(shù)字濾波器，干凈地分離掉水聽器原始信號中的海浪聲成份。

1　浮標水聲信號中噪聲成份分析

海洋環(huán)境很復雜，有來自海面上的噪聲，也有來自水下的噪聲，故使用浮標水聲測量系統(tǒng)進行海洋環(huán)境監(jiān)測時，會將干擾噪聲采集到原始信號中，這對浮標水聲測量系統(tǒng)的監(jiān)測精度有很大的影響。針對水聽器采集到的原始數(shù)字信號進行噪聲成份分析，通過采樣頻率、采樣時間等參數(shù)將水聽器采集到的原始數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成音頻信號，利用人耳辨識水聽器信號中的噪聲成份，尋找出原始水聽器信號中的海浪聲成份。

通過分析發(fā)現(xiàn)一段原始的水聽器信號，由三種噪聲成份和有用的信號成份構(gòu)成，這三種噪聲成份分別是海浪聲、雷聲和機械撞擊聲，有用的信號成份指浮標研究的目標對象輻射的聲信號。假定原始水聽器信號為L，海浪聲成份為L1，雷聲成份為L2，機械撞擊聲成份為L3，以及有用的信號成份為Q。則原始水聽器信號L可表示為

現(xiàn)選取浮標水聲測量系統(tǒng)的16路水聽器中第1路水聽器信號為分析對象。圖1是第1路水聽器的原始時域信號，信號的時長為60 s，采樣頻率為20 kHz，橫坐標是時間（s），縱坐標是聲壓（Pa）。

圖1　第1路水聽器的原始時域信號

在圖1中，海浪聲貫穿整個60 s的原始信號。圖中標示出了三種典型噪聲成份發(fā)生時段，其中包含有6段海浪聲、6段雷聲、6段機械撞擊聲（圖1中橫向大括號標出），這里的6段海浪聲是指海浪聲占總水聲信號中的主要成份（下文的海浪聲均表示這個意思，不另作解釋）。將這三種噪聲成份的具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計在表1中。

通過圖1和表1發(fā)現(xiàn)，海浪聲成份的一些特征已經(jīng)被辨識出來。并且海浪聲和雷聲交替發(fā)生，海浪聲的幅值為3 Pa～4 Pa，雷聲的幅值為6 Pa～7 Pa，然而機械撞擊聲的幅值變化較大，從最小的7.6 Pa到最大的45 Pa不等。在下節(jié)中將對這三種噪聲成份進行頻率特性分析。

表1　第1路水聽器的原始時域信號中各噪聲成份分析統(tǒng)計表

2　三種噪聲成份的頻率特性分析

在上一節(jié)中，分析了浮標水聽器信號的噪聲成份。第1路水聽器的原始時域信號中主要包含三種噪聲成份，分別是海浪聲、雷聲和機械撞擊聲。為了從水聽器信號中抑制海浪聲成份引起的干擾，對海浪聲、雷聲和機械撞擊聲這三種噪聲成份的頻率特性進行了分析。

首先，選取海浪聲進行頻率特性分析，從60 s的原始信號中截取19.39 s～23.99 s處的水聲信號，幅值約為3 Pa。圖2為該段水聲信號的時域圖和頻譜分析圖。

在圖2（a）中，海浪聲時域信號的包絡(luò)面，近似一個簡諧波，其周期約為T=1.8 s，近似頻率為f=0.56 Hz。此時，觀察圖2（b）發(fā)現(xiàn)，海浪聲的特征頻率發(fā)生在0.6 Hz為中心的寬帶內(nèi)，與之前估算的頻率相似，故確定水聽器信號中含有的海浪聲的特征頻率為0.6 Hz為中心的寬帶，帶寬為1 Hz左右。

同理，分析水聽器信號中雷聲成份的特征頻率。從60 s的原始信號中截取17.4 s～19.46 s處的雷聲信號，其幅值約為6 Pa。圖3為該段雷聲信號的時域圖和頻譜分析圖。

從圖3（a）中可以發(fā)現(xiàn)，雷聲發(fā)生時段的時域數(shù)據(jù)無明顯的周期性，故不會出現(xiàn)固定的特征頻率，雷聲的特征頻率可能會在某一寬頻段出現(xiàn)。由于這一時段雷聲和海浪聲同時存在，根據(jù)上面對海浪聲特征頻率的分析，圖3（b）中0.6 Hz附近的寬帶屬于海浪聲的特征頻率，故水聽器信號中雷聲的頻率范圍約發(fā)生在5 Hz～600 Hz之間。

最后，對水聽器信號中機械撞擊聲成份的特征頻率進行分析。從60 s的原始信號中截取41.2 s附近含有的機械撞擊聲信號，其幅值約為44 Pa。圖4為該時段含有機械撞擊聲的水聲信號的時域圖和頻譜分析圖。

通過觀察圖4（a）發(fā)現(xiàn)，機械撞擊聲類似一個脈沖信號，故它是寬頻帶信號。返觀圖4（b），并結(jié)合前面對海浪聲和雷聲的分析可知，頻率在0.6 Hz附近的寬帶的水聲信號成份，是海浪聲的貢獻。機械撞擊聲的特征頻率范圍為8 Hz～1 000 Hz，與雷聲的特征頻率范圍有所重疊。

3　海浪聲成份的分離與消除方法

3.1海浪聲分離方法

回顧前面對水聽器信號中包含的各類噪聲成份的分析，可知水聽器信號中的噪聲成份主要由海浪聲、雷聲和機械撞擊聲組成。其中，海浪聲的特征頻率比較固定，在0.6 Hz左右，雷聲和機械撞擊聲的頻率范圍，主要集中在5 Hz～1 000 Hz之間。

為了分離出海浪聲，消除其對水聽器信號的污染，依據(jù)海浪聲的頻率特征，以及它與雷聲和機械撞擊聲的頻率范圍基本沒有重疊的情況，可對含有海浪聲的水聽器信號加入Butterworth數(shù)字帶通濾波器，帶通濾波器的中心頻率設(shè)計在0.6 Hz，帶通寬度為1.18 Hz，這樣可提取出純頻的海浪聲信號，如圖5（a）所示。然后，將原始的水聽器記錄信號減掉純頻的海浪聲信號，則可以得到分離出掉海浪聲后的水聽器信號，如圖5（b）所示。

3.2海浪聲分離處理

首先，選取水聲信號中發(fā)生在19.6 s～23.53 s處的海浪聲信號。對這一時段的信號，進行中心頻率為0.6 Hz、帶通寬度為1.18 Hz的帶通濾波，得到如圖5（a）所示的海浪聲信號，其中細線代表水聽器原始記錄信號，粗線代表經(jīng)過分離處理的信號。最后，從原始的水聽器記錄信號中，分離掉帶通濾波器獲得的海浪聲信號，得到如圖5（b）所示的消除了海浪聲后的信號。在此信號中，海浪聲基本被完全分離掉，水聲信號不再隨海浪聲波動。

圖2　發(fā)生在19.39 s～23.99 s處的海浪聲信號時域圖和頻譜分析圖

圖3　發(fā)生在17.4 s～19.46 s處的雷聲信號時域圖和頻譜分析圖

圖4　發(fā)生在41.2 s附近的機械撞擊聲信號時域圖和頻譜分析圖

圖5　海浪聲分離效果圖

根據(jù)以上的海浪聲分離方法，對第1路水聽器信號進行海浪聲信號的分離處理，將會得到兩幅包含有兩條對比曲線的時域圖，如圖6和圖7所示。其中，圖6包含水聽器原始記錄信號和分離出的海浪聲信號，圖7包含水聽器原始記錄信號和分離出海浪聲后的水聽器信號。這兩幅時域圖中，圖6反映出分離出的海浪聲，很好地吻合了水聽器原始記錄信號上下包絡(luò)線的中心軌跡。圖7反映出海浪聲基本從水聽器原始記錄信號中被分離出去。

圖6　第1路水聽器的原始記錄信號與分離出的海浪聲信號

圖7　第1路水聽器的原始記錄信號與分離掉海浪聲后的信號

3.3海浪聲分離結(jié)果總結(jié)

通過對第1路水聽器信號進行海浪聲的分離處理和分析，發(fā)現(xiàn)該分離方法可以較精確地將海浪聲從水聽器原始記錄信號中分離出來，并保留水聽器原始記錄信號中的其他聲音成份。這樣，達到了研究所要求的從水聽器原始信號中，分離海浪聲成份的目的?，F(xiàn)給出以聲壓級形式表示的海浪聲成份分離前和分離后的各噪聲成份聲壓幅值的計算公式，見式（2）。其中，P是以聲壓級形式表示的海浪聲成份分離前和分離后的各噪聲成份的聲壓幅值，單位是dB；pe是海浪聲成份分離前和分離后的各噪聲成份時域信號的聲壓幅值，單位是Pa；pref是參考聲壓，它在水中的取值為1 μPa。

經(jīng)過計算，將以聲壓級形式表示的海浪聲成份分離前和分離后的聲壓幅值統(tǒng)計到表2中。

表2　第1路水聽器信號進行數(shù)字濾波前后各類特征聲音幅值對比統(tǒng)計/dB

4　結(jié)語

針對擁有16路水聽器的浮標水聲測量系統(tǒng)，選取第1路水聽器信號為研究對象，分析水聽器信號中包含的噪聲成份，并依據(jù)各個噪聲成份的頻率特性，提出分離水聽器信號中海浪聲成份的方法。研究結(jié)論如下：

（1）利用人耳辨識出水聽器原始信號中包含有三種噪聲成份，即海浪聲、雷聲和機械撞擊聲。

（2）通過研究三種噪聲成份的頻率特性，發(fā)現(xiàn)海浪聲的特征頻率為0.6 Hz左右；而雷聲和機械撞擊聲的特征頻率為一寬頻帶，并有所重疊，主要集中在5 Hz～1 000 Hz之間。

（3）水聽器原始記錄信號經(jīng)過設(shè)計的數(shù)字濾波器，可以很好地分離出不同時段的海浪聲，從而可實現(xiàn)抑制和消除海浪聲的目的。經(jīng)統(tǒng)計，在水聽器原始記錄信號中，海浪聲可以從原來的130 dB下降到了0 dB，達到了對水聽器原始記錄信號中海浪聲成份抑制的目的。

［1］楊向鋒，張效民，孫繼紅.艦船輻射噪聲功率譜特征提取方法研究［J］.魚雷技術(shù)，2006，14（1）：35-38.

［2］王盼盼，張國軍，關(guān)凌綱，等.艦船輻射噪聲特征線譜提取方法研究［J］.海洋技術(shù)，2010，29（3）：47-50.

［3］申志偉，李榮，李志華.特征相似的艦船噪聲模型可信性分析［J］.噪聲與振動控制，2012，32（2）：159-162.

［4］ALI PEZESHKI，MAHMOOD R.AZIMI-SADJADI and LOUIS L.SCHARF.Undersea target classification using canonical correlation analysis［J］.IEEE Journal of Oceanic Engineering，2007，32（4）:948-955.

［5］CORNEL IOANA，ANDRé QUINQUIS and YANN STEPHAN.Feature extraction from underwater signals using time-frequency warping operators［J］.IEEE Journal of Oceanic Engineering，2006，31（3）:628-645.

［6］李新欣.船舶及鯨類聲信號特征提取和分類識別研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學，2012.

［7］裴善報，劉榮忠，郭銳.基于小波變換的水下連續(xù)爆炸聲信號特征分析［J］.爆炸與沖擊，2015，35（4）：520-526.

［8］翟紅波，李芝絨，張玉磊，等.典型艦船艙室水下爆炸響應(yīng)特性［J］.噪聲與振動控制，2016，36（1）：60-64.

［9］李秀坤，謝磊，秦宇.應(yīng)用希爾伯特黃變換的水下目標特征提?。跩］.哈爾濱工程大學學報，2009，30（5）：542-546.

Separation of Ocean Wave Sound from the Underwater Sound Signals Collected by the Buoy

WANGXiao1，JIN Jiang-ming2，LU Huan-cai1

（1.Key Laboratory of E and M，Ministry of Education and Zhejiang Province，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310014，China；2.Key Laboratory of Signal Processing of Zhejiang Province，Hangzhou 310014，China）

The underwater sound signals collected by the buoys are studied.A signal processing method is applied to separate the ocean wave sound from the original measured signals with hydrophones.Each measured hydrophone signal of the 16 channels is transformed into audio signal based on the parameters such as sampling frequency，sampling time and so on.Then，the audio signal is played and classified into different segments with different noise characteristics by human ears. These segments with different noise characteristics are extracted from the original time-domain signals for frequency spectral analysis，and their characteristic frequencies are obtained.Finally，the digital filter is designed to de-noise the ocean wave sound.Experimental results show that the ocean wave sound components are effectively suppressed from the measured original signals by hydrophones.

acoustics；ocean wave sound；hydrophone；characteristic frequency；digital filter

TB565

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.04.035

1006-1355（2016）04-0165-04+192

2016-03-04

王瀟（1987-），男，江蘇省泰興市人，碩士生，主要研究方向為水聲信號處理。E-mail:wangxiao_svlab@163.com

盧奐采（1962-），女，博士生導師。E-mail:huancailu@zjut.edu.cn