基于噪聲信號EMD的裝甲車輛識別研究

樊新海，孫國強，張傳清

(裝甲兵工程學院 機械工程系，北京 100072)

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基于噪聲信號EMD的裝甲車輛識別研究

樊新海，孫國強，張傳清

(裝甲兵工程學院 機械工程系，北京 100072)

針對地面戰場裝甲車輛目標的被動聲識別問題，選取具有代表性的兩類坦克和兩類履帶式裝甲車為對象，采集多種工況下的噪聲信號，通過EMD自適應分解得到其IMF分量，利用前8個IMF分量與原信號的能量比值構建特征向量，以BP神經網絡作為分類器，建立了一種裝甲車輛識別方法。該方法對目標工況適應性強，識別率可達90%以上。

裝甲車輛；目標識別；經驗模態分解；BP神經網絡

信息獲取對于全面了解戰場態勢至關重要。戰場信息的獲取手段多種多樣，各有所長。其中，地面戰場目標識別系統依據用來提取特征的對象種類不同包括：基于圖像特征的識別技術，基于地面震波的識別技術[1]，基于磁信號特征的識別技術，基于雷達特征的識別技術[2-3]以及基于聲信號特征的識別技術等[4]。該系統在獲取戰場信息方面具有高效、全天候偵察目標；受環境影響小、戰場生存率高；便于小型化、網絡化，以較少的探測手段，獲取盡可能多的信息等優點[5]。而基于聲信號特征的被動聲識別技術還具有適應地形地貌能力強，隱蔽性好，可組成多傳感器預警網絡等優點[6-7]，亦可完成對機場、橋梁、彈藥庫及油庫等重要戰略設施的無人值守。本文針對軍用地面偵察機器人在復雜環境條件下，對坦克、履帶式裝甲車等地面戰斗目標進行全天候隱秘性偵察的要求，采用基于噪聲信號經驗模態分解(empirical mode decomposition，EMD)及BP神經網絡的被動聲識別方法設計識別系統，取得了較好的識別效果。

1 噪聲信號的獲取

實驗使用Lutron的SL-4001聲級計、A/D轉換卡及實驗室研發的數字信號處理系統采集噪聲信號，聲級計預留模擬信號輸出端口，通過A/D轉換卡轉換為數字信號，將原始信號波形保存至筆記本電腦。坦克、裝甲車輛是地面戰場重要的作戰武器和識別目標，本文選取具有代表性的坦克、裝甲車各兩種型號為研究對象。4種目標均使用4沖程內燃機作為動力裝置，發動機排氣噪聲爆發頻率與發動機轉速的關系為[8]

(1)

式中：n為發動機轉速(r/min)；z為發動機氣缸數。

發動機最高空轉轉速一般不超過3 000 r/min，排氣噪聲理論爆發頻率在幾百赫茲。車輛行駛時履帶和地面撞擊所發出的噪聲頻帶范圍較寬，一般小于4 kHz，故設置噪聲信號的采樣頻率為8 kHz。為保證數據的連續性及完整性，便于后續信號處理分析，設置采樣點數為32 768，采樣時間長度4.096 s；對噪聲信號進行去均值處理，消除信號中直流分量的影響。

坦克、裝甲車輛作為突擊機動平臺，工作狀況復雜多變。為了保證識別效果，采集了多種運動狀態、多種轉速下的噪聲信號組成了較為完善的樣本集。4種目標典型工況下噪聲信號的時域波形及其幅值譜見圖1。其中，圖1(a)為I型坦克原地、發動機轉速為1 200 r/min時的噪聲信號及其幅值譜；圖1(b)為II型坦克四擋行駛、發動機轉速為1 500 r/min時的噪聲信號及其幅值譜；圖1(c)為I型裝甲車原地、發動機轉速為1 000 r/min時的噪聲信號及其幅值譜；圖1(d)為II型裝甲車三擋行駛、發動機轉速為1 800 r/min時的噪聲信號及其幅值譜。

圖1 車輛噪聲信號波形圖及其頻譜

結合式(1)，觀察圖1可知：不同車型噪聲信號的頻譜低頻段呈梳狀分布的噪聲信號以排氣噪聲為主，運動狀態下的高頻段噪聲信號，以車輛履帶噪聲為主。由于不同車型的發動機、傳動系統的結構不同，因此其高低頻段上的頻率分布會有區別，故可以根據車輛噪聲信號的這一特點對其進行目標識別，技術關鍵在于特征提取和分類器設計[9]。

2 特征提取

2.1 基于EMD的噪聲信號分解

NORDEN E.HUANG等人提出的經驗模態分解方法[10]具有自適應性，適用于分析非線性和非穩態過程[11]，能夠將信號分解為若干個頻率依次從高到低的固有模態分量(intrinsic mode functions，IMF)。IMF必須滿足以下2個基本條件：

1) 在整個數據集中，其極值數(極大值點或極小值點)和過零點數必須相等或者最多相差一個；

2) 在任何點處，由局部極大值定義的包絡和局部極小值定義的包絡的平均值為零。

EMD過程首先識別出所有的局部極大值點和局部極小值點，分別將所有局部極大值點和局部極小值點通過3次樣條曲線作為上、下包絡線連接。將二者的平均值命名為m1，原信號與m1的差，稱之為第一分量h1。

x(t)-m1=h1

(2)

如果h1滿足兩個基本條件，則h1為第一個IMF，如果不滿足，則將h1作為x(t)重復上述過程

h1-m11=h11

(3)

直到h1k滿足條件

h1(k-1)-m1k=h1k

(4)

令：

c1=h1k

(5)

則c1即為第一個IMF分量。將c1和原信號分離，如式(6)所示，得到了殘差r1

x(t)-c1=r1

(6)

對殘差r1重復上述分解過程，結果如式(7)所示

r1-c2=r2，…，rn-1-cn=rn

(7)

設置標準偏差SD，如式(8)所示，直到SD小于設定值或者rn為單調函數時，停止分解過程

(8)

由式(6)及式(7)可得

(9)

式(9)表明了任何一個信號通過EMD均可以分解為若干個IMF和一個余項。

本文從4.096 s的樣本中選取長度為3 s的相對平穩的數據進行EMD分解。對I型坦克噪聲信號進行EMD分解后得到的各IMF及余項如圖2所示。由于從第8個IMF分量開始，分量的頻率較低，峰值頻率只有10 Hz左右；對于I型坦克來說，最低工作轉速也要600～800 r/min，根據式(1)可得排氣噪聲的理論爆發頻率為60～80 Hz，而第8個IMF的峰值頻率10 Hz與60 Hz相差較多，故在第8個IMF處停止繼續分解。

2.2 基于能量比的特征提取

利用EMD方法對信號進行分解時，由于邊界效應的影響，數據兩端會出現發散現象，如圖2(a)中c7、c8兩端就出現了明顯的發散。當前抑制邊界效應的技術包括自回歸模型信號延拓、神經網絡信號延拓等方法，但是上述方式都不能完全解決邊界效應[12]。由于實驗采集到的數據較長，因此可采用舍棄邊緣數據的方式消除邊界效應所造成的干擾。舍棄第i個IMF兩端的數據[6]，選取其中間1 s的數據進行計算得到其能量Eci

(10)

選取原信號x(t)對應位置處1 s的數據，計算能量Ex

(11)

特征值ki

ki=Eci/Ex

(12)

特征值ki稱為基于固有模態函數的特征系數。

3 基于BP神經網絡的噪聲目標識別

BP神經網絡是一種具有3層或3層以上的多層神經網絡，包括輸入層、隱含層和輸出層，其誤差逆傳播算法可以有效地提升網絡對輸入模式響應的正確率[13]。

3.1 分類器設計

[14]中設計BP神經網絡：

1) 采用有動量加自適應lr的梯度下降法作為BP神經網絡參數的調整方法,訓練精度可選取在0.01～0.02，過低的訓練精度無法保證識別率，過高的訓練精度會使訓練時間過長，甚至導致神經網絡無法收斂。本實驗選取訓練精度為0.01；

2) 輸入節點8，輸出層4，隱含層數應當為輸入節點數目的2倍并適當加一點余量，故隱含層取20；

3) 對采集到的坦克及裝甲車輛噪聲信號樣本進行特征提取，得到一系列特征向量K,隨機將每種車型的特征向量分為數量相同的兩份：一份作為訓練樣本，另一份作為測試樣本，將其輸入構建好的BP神經網絡進行訓練與識別，訓練樣本與測試樣本無交集。

3.2 結果分析

實驗中每個噪聲信號分解出8個IMF，對應8個特征值，這8個特征值構成一個特征向量K

K=[k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7,k8]T

(13)

圖3為各車輛噪聲信號對應特征向量K的示意圖，其中i為每組特征向量中特征值ki的序號。

坦克及裝甲車輛樣本數量及BP神經網絡識別結果如表1所示。

表1 坦克及裝甲車輛分類識別結果

圖2 I型坦克噪聲信號及其EMD分解得到的IMF分量與殘差

圖3 車輛噪聲信號特征向量示意圖

4 結論

1) 裝甲車輛發動機轉速波動范圍較寬，行駛路面多變，工作狀況復雜，對特征提取方法和分類器設計要求較高。

2) 利用EMD和BP神經網絡相結合的識別方法，可以對含有復雜頻率成分的信號進行自適應分離和特征提取，對于類型多、工況復雜的坦克、裝甲車輛識別具有較強的適應性。

3) 本文的識別率較高，但目標種類還不多，通過增加樣本數量和種類，可以進一步提升識別效果和應用價值。

參考文獻：

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[14]楊淑瑩.模式識別與智能計算:Matlab技術實現 [M].2版.北京:電子工業出版社,2011:142-153.

(責任編輯 楊繼森)

Research on Armored Vehicle Classification Based on EMD of Noise Signal

FAN Xinhai， SUN Guoqiang， ZHANG Chuanqing

(Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Force Engineering，Beijing 100072, China)

In order to identify the ground battlefield armored vehicle target through passive acoustic recognition, this paper selects representative objectives include two kinds of tanks and two kinds of crawler armored vehicle as the noise acquisition, and collects noise signal of target in different working conditions, and decomposes the noise signal with the EMD method, which can provide the IMF components. Using the energy ratio of first eight IMF components and the original signal as characteristic values to construct eigenvalue vector, with BP neural network as a classifier, this paper establishes an armored vehicle classification method. The method is adaptable to the target condition and classification rate can reach to more than 90%.

armored vehicle; target classification; EMD; BP neural network

10.11809/scbgxb2017.07.025

2017-03-05；

2017-04-15

武器裝備軍內科研項目(2015ZB21)

樊新海(1973—)，男，博士，副教授， 主要從事信號處理與目標檢測研究。

format:FAN Xinhai，SUN Guoqiang，ZHANG Chuanqing.Research on Armored Vehicle Classification Based on EMD of Noise Signal[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(7):111-115.

TJ811

A

2096-2304(2017)07-0111-05

本文引用格式：樊新海，孫國強，張傳清.基于噪聲信號EMD的裝甲車輛識別研究[J].兵器裝備工程學報，2017(7):111-115.