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      海底地震波在水中目標(biāo)識別的方法研究

      2017-06-28 10:45:40張自圃邵雨新
      沈陽理工大學(xué)學(xué)報 2017年3期
      關(guān)鍵詞:子波艦船振幅

      張自圃,李 環(huán),邵雨新,吳 強(qiáng)

      (沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,沈陽 110159)

      海底地震波在水中目標(biāo)識別的方法研究

      張自圃,李 環(huán),邵雨新,吳 強(qiáng)

      (沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,沈陽 110159)

      根據(jù)水中不同目標(biāo)激勵下在海底形成的地震子波具有不同頻率這一特點(diǎn),對水中目標(biāo)的識別算法進(jìn)行了研究。采用統(tǒng)計(jì)希爾伯特變換法對海底地震子波進(jìn)行有效提取,同時通過時-頻分析方法中的平滑偽Wigner分布對地震波中Scholte波的頻率、能量和到達(dá)時間進(jìn)行分析并討論Scholte波是否存在。以此來確定水中目標(biāo)的存在,避免了對非目標(biāo)事物引起的子波的誤識別。通過以上的研究,實(shí)現(xiàn)了根據(jù)提取出的子波的頻率對目標(biāo)類型的識別。

      海底地震波;提取子波;時-頻分析;目標(biāo)識別

      地震波通常分為面波和體波兩種,體波則又被分為縱波和橫波[1]。在地震測量中,沿著彈性介質(zhì)表面或兩個不同彈性介質(zhì)表面上傳播的地震波稱為面波,它是由在介質(zhì)中傳播的橫波與縱波互相干涉和疊加所產(chǎn)生的。面波的能量主要集中在10Hz和80Hz頻帶間,主要是沿地表面?zhèn)鞑?其能量約占地震波總能量的70%,波速約在1~3km/s 之間,比體波波速要低。根據(jù)面波在不同介質(zhì)中的傳播進(jìn)行分類:當(dāng)僅在固體表面上傳播時稱為瑞利波;在固體與固體界面上傳播時稱為斯通利波;而沿著液體與固體界面上傳播時稱為Scholte波[2]。

      Scholte波的特性是在沿著海底液固界面?zhèn)鞑r衰減很慢,質(zhì)點(diǎn)的振幅會隨離開液固界面距離的增大呈指數(shù)衰減,主要的能量集中在半波長深度內(nèi)。質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動軌跡為橢圓,且沒有低頻截止頻率。Scholte波還具有到達(dá)時間最晚、頻率低、幅值居中、能量最大、能量主要集中在40Hz和70Hz之間等特點(diǎn)。

      在淺海海域,艦船在航行時產(chǎn)生的艦船噪聲會以波的形式向個方向傳播,其中有一部分會以低頻波的形式傳到海底,產(chǎn)生海底地震波。水下傳感器采集到的海底地震波記錄是由海底不同反射界面的反射系數(shù)與地震子波的褶積構(gòu)成的,而在同一片海域其反射系數(shù)是相同的,所不同的是地震子波的頻率。所以,本文通過提取采集到的海底地震波信號中的子波,根據(jù)子波頻率的不同從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)類別的識別。但在識別目標(biāo)時還要確定目標(biāo)的存在,因此本文通過Scholte的特性捕獲Scholte波,以此來確定目標(biāo)存在。

      1 統(tǒng)計(jì)Hilbert變換法提取子波[3]

      設(shè)地震波的反射序列不相關(guān),則地震記錄x(t)的自相關(guān)與子波s(t)的自相關(guān)相等。

      rxx(τ)=rss(τ)

      (1)

      因?yàn)榈卣鹩涗浐推渥硬ǖ恼穹V相等:

      所以

      ln|S(ω)|=ln|X(ω)|

      (2)

      (3)

      (4)

      (5)

      式中,

      (6)

      (7)

      (8)

      于是提取子波的方法可歸納為:

      (1)用多道統(tǒng)計(jì)法得到子波對數(shù)譜的實(shí)部。

      因子波譜

      S(ω)=|S(ω)|ejφ(ω)

      (9)

      (10)

      由地震記錄的振幅譜確定子波振幅譜,再確定其對數(shù)ln|S(ω)|。

      (2)由子波振幅譜對數(shù)求子波對數(shù)譜序列。

      公式為

      (11)

      (3)求出子波S(t)。

      S(n)即為子波S(t)。

      2 目標(biāo)識別

      航行艦船是一個很大的振動和噪聲源,其振動和噪聲引起的壓力波經(jīng)由流體介質(zhì)傳播到海底,引起海底巖層振動,產(chǎn)生彈性波并向遠(yuǎn)處傳播[4]。因它們噸位的不同在航行過程中會有不同的振動和噪聲,從而產(chǎn)生的海底地震波的子波頻率也不相同。所以,可以通過提取出子波并把它的頻率作為指標(biāo)來達(dá)到識別目標(biāo)類型的目的。

      2.1 利用雷克子波合成地震信號

      w(t-μ)=A[1-2(πf(t-μ))2]·e(πf(t-μ))2

      (12)

      式中:f為脈沖波的主頻;A為幅值;μ為時間延遲。改變f控制震源的主頻,改變A控制激勵振幅大小。在模擬過程中取f=20,A=1,μ=0,雷克子波的仿真圖形(本文的所有仿真都是用Matlab工具完成)如圖1所示。

      圖1 雷克子波

      在合成地震信號時利用隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生的矩陣為地震波的反射序列如圖2所示。

      圖2 反射系數(shù)序列

      海底反射系數(shù)序列與子波的褶積合成地震記錄如圖3所示。

      圖3 合成地震記錄

      提取出的子波及其振幅譜如圖4、圖5所示。

      圖4中理論子波與提取的子波的相似度達(dá)到97.96%,說明提取子波的效果比較理想。

      圖4 理論子波與提取的子波對比

      圖5 理論子波與提取子波的振幅譜

      2.2 在目標(biāo)識別中的應(yīng)用

      在實(shí)際工程中,要想確定目標(biāo)的種類,不僅要提取出子波,還要判斷接收到的信號是否確實(shí)由艦船的螺旋槳振動所發(fā)出,而不是因大型魚類擺尾產(chǎn)生的波動或者小型海洋生物觸碰到傳感器而采集到的信號。所以對接收到的波的判斷就顯得尤為重要,本文選擇流-固界面的面波Scholte波為判斷標(biāo)準(zhǔn)。

      Scholte波的特點(diǎn)是在流-固界面?zhèn)鞑?傳播特點(diǎn)是頻率比較低,隨著傳播距離的延伸衰減比較慢,保留的能量比較高。因此,可以通過判斷所接收到的信號中是否有Scholte波存在,若有Scholte波的存在才能說明有艦船的存在。

      本文利用傳感器和信號采集儀采集海底地震波,然后把信號用平滑偽Wigner分布做時頻分析,根據(jù)Scholte波的特點(diǎn)識別是否有Scholte波。如果確實(shí)存在Scholte波,則再根據(jù)提取出的子波頻率來確定艦船的類別。

      2.2.1 平滑偽Wigner分布

      信號h(t)的Wigner 分布定義為[5]

      (13)

      式中星號表示復(fù)共軛。式(13)中,h(t)出現(xiàn)兩次,所以稱其為雙線性變換。

      由于 Wigner 分布是雙線性的,在分布中會產(chǎn)生交叉項(xiàng),這就影響了Wigner 分布時-頻圖的直觀性,要想識別出想要的信號就會變得很困難。

      通過在Wigner分布的整個時間和頻率域?yàn)V波,交叉項(xiàng)能大大減少,從而得到平滑偽Wigner分布[6]

      (14)

      研究表明錐形函數(shù)

      (15)

      在地震數(shù)據(jù)的分析中更加適用[5]。式中,ω(t)是一個實(shí)對稱的窗函數(shù),a是一個無量綱的常量,通常取a=1/2。

      2.2.2 捕獲Scholte波

      對采集到的信號1和信號2(如圖6、圖7所示),分別通過一個100Hz和80Hz的低通巴特沃斯濾波器做濾波處理。并求出它們的頻譜圖(如圖8、圖9所示)。

      圖6 未濾噪地震信號1

      圖7 未濾噪地震信號2

      仿真結(jié)果顯示:對濾波后的信號1(如圖10所示)做平滑偽Wigner變換(如圖11),能量分別集中在15Hz左右,時間為0.683s左右(如圖12),頻率在15Hz左右,其能量衰減不嚴(yán)重,能量較高,故0.683s左右為拾取到Scholte波時刻。

      圖8 未濾噪地震信號1頻譜圖

      圖9 未濾噪地震信號2頻譜圖

      圖10 濾噪后地震信號1

      圖11 濾噪后信號1平滑偽Wigner變換

      對濾波后的信號2(如圖13所示)做平滑偽Wigner變換(如圖14),能量分別集中在15Hz左右,時間為0.465s左右(如圖15),頻率在10Hz左右,其能量衰減不嚴(yán)重,能量較高,故0.465s左右為拾取到Scholte波時刻。

      圖12 捕獲到信號1的Scholte波時刻

      圖13 濾噪后地震信號2

      圖14 濾噪后信號2平滑偽Wigner變換

      圖15 捕獲到信號2的Scholte波時刻

      2.2.3 提取海底地震波的子波

      捕獲到Scholte波后,即確定了艦船目標(biāo)的存在。通過統(tǒng)計(jì)Hilbert變換法提取地震信號的子波。

      地震信號1的子波及其頻率,如圖16、圖17所示。地震信號2的子波及其頻率,如圖18、圖19所示。

      圖16 地震信號1的子波

      圖17 地震信號1的子波的振幅譜

      圖18 地震信號2的子波

      圖19 地震信號2的子波的振幅譜

      因?yàn)椴煌灤谕黄S虍a(chǎn)生的振動和噪聲不同,從而產(chǎn)生的子波頻率的不同,且每一個噸位的艦船在同一片海域產(chǎn)生的子波頻率固定,所以可以根據(jù)子波頻率識別出艦船的噸位。

      3 結(jié)論

      (1)用理想的雷克子波和隨機(jī)函數(shù)的褶積構(gòu)造地震波信號,利用統(tǒng)計(jì)Hilbert變換法提取子波,提取出的子波與理論子波的相似度高達(dá)97.96%,說明這種方法的可行性。

      (2)對濾噪后的地震信號做平滑偽Wigner變換,得到信號的時-頻圖,根據(jù)Scholte波的特點(diǎn)識別Scholte波的存在。

      (3)不同噸位的艦船在同一片海域產(chǎn)生的振動和噪聲不同,從而產(chǎn)生的子波頻率不同,且每一個噸位的艦船在同一片海域產(chǎn)生的子波頻率固定,可以根據(jù)子波頻率識別出艦船的噸位。

      [1]李響,顏冰,周穗華.基于直達(dá)波與地聲界面波時延的目標(biāo)定位方法[J].探測與控制學(xué)報,2010,32(6):50-53.

      [2]張海剛.淺海甚低頻聲傳播建模與規(guī)律研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2010.

      [3]吳鵬.提高地震剖面分辨率方法研究—子波提取與反褶積 [D].西安:長安大學(xué),2007.

      [4]艦船海底地震波形成機(jī)理的理論分析[J].應(yīng)用力學(xué)學(xué)報,2007,24(1):54-57.

      [5]紀(jì)躍波,秦樹人,湯寶平.Wigner分布干擾項(xiàng)抑制及其算法[J].重慶大學(xué)學(xué)報2001,24(4):26-33.

      [6]張曄.信號時頻分析及應(yīng)用[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,2006.

      (責(zé)任編輯:馬金發(fā))

      Study on Method of Target Recognition in Water of Seabed Seismic Wave

      ZHANG Zipu,LI Huan,SHAO Yuxin,WU Qiang

      (Shenyang Ligong University,Shenyang 110159,China)

      The recognition algorithm of water targets is studied according to different frequency of the seismic wavelet in the seabed under different targets excitation in water.The statistical Hilbert transform method is used to extract the submarine seismic wavelet effectively.The frequency,energy and arrival time of the Scholte wave in the seismic wave are analyzed by the smooth pseudo-Wigner distribution in the time-frequency analysis method and whether Scholte wave exists or not is discussed.Targets existence is determined in water,which avoids non-target objects misidentification caused by wavelet.Through the above research,we realize the recognition of the target type according to the frequency of the extracted wavelet. Key words: submarine seismic wave;extracted wavelet;time-frequency analysis;target recognition

      2016-11-24

      遼寧省科學(xué)技術(shù)計(jì)劃項(xiàng)目(2015020028)

      張自圃(1989—),男,碩士研究生;通訊作者:李環(huán)(1964—),女,教授,研究方向:自適應(yīng)信號處理等。

      1003-1251(2017)03-0038-06

      TP391

      A

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