

摘 要:船舶輻射噪聲的成因非常復雜,尋找新的識別特征是水下被動目標識別中的一項非常迫切而艱巨的任務。通過對艦船輻射噪聲產生機理的研究與分析,在聽覺Patterson-Holdsworth耳蝸模型和Meddis內毛細胞模型的基礎上,建立了一個模擬部分聽覺系統的船舶輻射噪聲“聲紋圖”提取模型,在此基礎上提取了15維圖像紋理特征。對比分析表明,不同類型的艦船輻射噪聲“聲紋圖”紋理特征具有較好的類間相似性和類類可分性,為被動聲納目標識別提供了新的思路。
關鍵詞:輻射噪聲;聲紋圖;特征提取;紋理
1 概述
被動聲納目標識別作為水下目標識別的一部分,是未來潛艇戰和反潛作戰中,隱蔽攻擊、先敵發現、爭取戰場主動的先決條件,也是實現其它水下武器系統智能化的關鍵技術之一[1][2]。然而,船舶輻射噪聲非常復雜,不僅隨著海洋環境的不同而不同,而且隨著船舶本身運動狀態的改變而改變,僅依靠單一的特征來識別目標還遠不能滿足實際需要,尋找新的特征仍然是水下目標識別中一項非常迫切而艱巨的任務。
人耳經過自然界的進化,具有很高的識別能力。聲納兵經過強化訓練后能對聽到的目標聲音進行有效的判斷。因此,如果在目標識別中能夠在某些環節上模仿人的聽覺系統,將會使目標識別系統具有良好的識別能力和較強的抗噪性能。文章在充分認識聽覺系統生理機理的基礎上,基于Patterson-Holdsworth耳蝸模型[3]和Meddis內毛細胞模型[4][5],建立了一個模擬部分聽覺系統的船舶輻射噪聲“聲紋圖”提取模型。對提取的艦船輻射噪聲“聲紋圖”的紋理能量、紋理熵、紋理對比度、紋理均勻性、紋理相關性、逆差分矩、最大概率、紋理方差、共生和均值、共生和方差、共生和熵、共生差均值、共生差方差、共生差熵、梯度平均共15維特征進行了提取和對比分析,對比分析表明,不同類型的艦船輻射噪聲“聲紋圖”紋理特征具有較好的類間相似性和類類可分性。
2 艦船輻射噪聲“聲紋圖”提取模型
聽覺處理系統中起最重要作用的是耳蝸和內毛細胞[6],為了簡化聽覺系統的建模,在“聲紋圖”提取模型中主要采用了耳蝸和內毛細胞模型。
4 結束語
通過建立聽覺模型,得到了艦船輻射噪聲的“聲紋圖”,并提取了15維紋理特征,對艦船輻射噪聲的紋理特征進行了相似度對比分析,結果表明艦船輻射噪聲的聲紋理特征具有較好的類類相似性和類間可分性,為聲納目標特征提取和識別提供了新的思路。
參考文獻
[1]章新華.基于智能信息處理理論的水下目標識別研究[D].杭州:浙江大學,1996.
[2]丁玉薇.被動聲納目標識別技術的現狀與發展[J].聲學技術,
2004,Vol.23(4):253-257+260.
[3]Patterson R.D,Robinson K, Holdsworth J,et al. Complex sounds and auditory images[C]. In Auditory Physiology and Perception,1992,429-446.
[4]Meddis R.Simulation of mechanical to neural transduction in the auditory receptor[J].Journal of the Acoustical Society of America,1986,79:702-711.
[5]Hewitt M.J, Meddis R. Implementation details of a computation model of the inner hair-cell/auditory-nerve synapse[J].Journal of the Acoustical Society of America,1990,87(4):1813-1816.
[6]盧緒剛,陳道文.聽覺計算模型在魯棒性語音識別中的應用[J].聲學學報,2000,25(6):492-598.
[7]康春玉,章新華,張安清,等.基于聽覺模型的船舶輻射噪聲特征提取與識別[J].哈爾濱工程大學學報,2004,25(108):50-52.
[8]張克軍.遙感圖像特征提取方法研究[D].西安:西北工業大學,2007.
[9]王惠明,史萍.圖像紋理特征的提取方法[J].中國傳媒大學學報自然科學版,2006,13(1):49-52.
[10]張志龍.基于遙感圖像的重要目標特征提取與識別方法研究[D].長沙:國防科學技術大學,2005.