基于MUSIC功率譜估計的直升機空中信號分析

李玲，杜鵬

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基于MUSIC功率譜估計的直升機空中信號分析

李玲，杜鵬

(水下測控技術國家重點實驗室，遼寧大連 116013)

針對直升機飛行的輻射噪聲特征譜線進行分析，提出一種基于MUSIC算法的直升機聲信號處理方法。首先闡述MUSIC譜估計方法，然后針對實測不同機型直升機的飛行輻射噪聲數據，分別進行MUSIC算法和傳統方法的頻譜分析，對得到的結果進行分析比較，數據處理結果表明MUSIC算法能夠抑制噪聲，明顯改善信噪比，并能夠更為細致地體現直升機聲信號的諧波特性。

直升機聲信號；目標線譜；MUSIC算法

0 引言

在現代戰爭中，直升機在反潛、偵察及巡邏等方面發揮著舉足輕重的作用，尤其在低空飛行條件下，能夠躲避雷達的探測，對地面目標的威脅大大增加。通過獲取其被動輻射噪聲的方法來解決低空飛行目標的探測問題，國內外學者采用快速傅里葉變換和高階譜的方法實現對直升機輻射噪聲信號的分析。但是對于信號中混有不相關的隨機噪聲，消噪效果不是很理想，本文提出基于MUSIC功率譜估計的直升機空中信號分析方法。

MUSIC譜估計是數字信號處理中十分重要的研究領域，人們先后提出了各種譜估計的理論和方法，MUSIC譜估計能夠將特征線譜提取出來，在信號處理方面的多個領域得到廣泛應用。MUSIC譜估計方法的基本思想是對所估計的信號相關矩陣函數進行特征分解，分別生成信號子空間和噪聲子空間，利用信號子空間和噪聲子空間的正交性，構造空間譜函數，從而進行譜峰搜索來估計信號頻率。

本文首先詳細介紹MUSIC譜估計方法，然后針對獲取到的不同機型直升機的輻射噪聲數據分別進行MUSIC算法和傳統FFT的頻譜分析，對得到的結果進行分析比較，其結果表明，基于MUSIC功率譜估計算法能夠明顯改善信噪比，并能夠更為細致地體現直升機聲信號的諧波特性。

1 MUSIC譜估計方法

MUSIC譜估計方法是對所要分析的信號的相關函數進行特征分解，利用信號子空間和噪聲子空間的正交性，構造空間譜函數，從而搜索譜函數的峰值來估計信號頻率。

式(7)中：I是一個×維的單位矩陣，是信號()的自相關矩陣。

由噪聲子空間的向量構成的矩陣為

另一種表達形式為

MUSIC算法實現步驟：

2 實測數據分析

直升機飛行輻射噪聲可以分為兩大類：一類為氣動噪聲，另一類為機械噪聲。氣動噪聲包括渦流與物體相互作用產生的直升機旋翼、尾槳的旋轉噪聲及發動機進氣排氣噪聲。機械噪聲是由機械部件之間的撞擊摩擦以及周期性相互作用而產生。直升機噪聲由寬帶連續譜和線譜組成，線譜主要由主旋翼和尾槳產生，以基頻的倍數成諧波關系。一般情況下, 主旋翼旋轉噪聲的基頻在10～30 Hz之間，而尾槳旋轉噪聲的基頻在50～100 Hz之間。但在一些實際測試中，某些類型的直升機只能測出旋翼噪聲，某些類型的直升機可以同時測出旋翼和尾槳噪聲。

下面的數據來自于3組實測的直升機空中輻射噪聲數據，這些直升機聲信號由微音器B&K4190布放在距離地面2 m處的架子上，以44.1 kHz的采樣頻率進行采集獲取的。在本文中，針對2 s的數據分析，由于直升機聲信號的特征主要集中在400 Hz以下，對原數據進行50倍的降采樣，使得采樣率變為882 Hz。計算時從每組數據中抽取4 096個樣本點。對每組數據分別采用FFT以及MUSIC處理算法，并對分析處理的結果進行比對。具體分析結果如下。

圖1是在I型直升機飛行高度200 m和勻速飛行水平距離大約1 km的條件下獲取到的輻射噪聲數據，對其進行簡單的FFT處理及MUSIC算法處理得到的結果。從MUSIC算法得到的頻譜圖中能夠清晰地看到主旋翼的諧波線譜分別為29.9、59.89、89.79、119.9、149.9 Hz，均近似為29.9 Hz的整數倍。

(a) 傳統頻譜分析

(b) MUSIC頻譜分析

圖 1 I型直升機的FFT與MUSIC譜圖

Fig.1 FFT and MUSIC spectrums of helicopter I

圖2是在II型直升機距離地面200 m勻速飛行，水平距離500 m條件下利用微音器獲取到的輻射噪聲時域波形。采樣頻率為44.1 kHz，采集時間為1.2 s。由于直升機的噪聲主要來源于主旋翼的旋轉噪聲，從圖2中能夠看到一組正弦信號的疊加。圖3是對其進行FFT處理和MUSIC算法處理得到的結果。從圖3中可以看出，通過MUSIC算法能夠提取淹沒在背景噪聲中的特征譜線。主旋翼的線譜分別為23.46、47.01、94.29、117.6、139.5、164.5 Hz，均近似為23.46 Hz的整數倍。

從圖1和圖3中清晰地看到，利用基于MUSIC功率譜估計算法能夠提高信號的信噪比，并能夠去除較強的背景噪聲。這是由于基于MUSIC功率譜估計算法是將實測信號進行自相關處理，對自相關函數進行特征值分解，將大特征值的特征向量提取出來進行分析，將小特征值對應的特征向量剔除掉，從而構造出MUSIC譜，最終得到了較為理想的結果。

圖2 Ⅱ型直升機的輻射噪聲時域波形

(a) 傳統頻譜分析

(b)MUSIC頻譜分析

圖 3 II型直升機的傳統譜與MUSIC譜圖

Fig.3 FFT and MUSIC spectrums of helicopter II

圖4是對用于救助的直升機在飛行高度為300 m的條件下，勻速飛行過頂時刻獲取的輻射噪聲數據，對其進行FFT處理和MUSIC算法處理得到的結果。從MUSIC算法得到的頻譜圖中能夠清晰地看到主旋翼的諧波線譜特征，發現在0～50 Hz之間出現有規律的特征線譜，如圖5所示。

(a) 傳統頻譜分析

(b)MUSIC頻譜分析

圖4 用于救助的直升機FFT與MUSIC譜圖

Fig.4 FFT and MUSIC spectrums of the helicopter for salvation

圖5 用于救助的直升機MUSIC譜圖(0~50 Hz)

從圖5中能夠觀察到在兩個主峰之間出現3個等間隔頻率的子諧波，這是由于在時間序列上4個氣缸燃燒速率峰值的高度不一致所導致的。在幅度上峰值不相等是由于4個氣缸之間有輕微的差異，從而在兩個主諧波之間出現3個等間距分諧波。并且從這個結果中能夠判斷出該機型有4個氣缸。由此可見，MUSIC算法能夠使得線譜特征更加突出。

3 結論

本文對基于MUSIC功率譜估計算法進行詳細闡述，進而利用該方法對實測直升機空中輻射噪聲數據進行分析與處理，得到其頻譜特征。從結果中清晰地看到，采用MUSIC算法提高了特征線譜的信噪比，使得特征線譜更明晰。但是基于MUSIC功率譜估計算法對高信噪比的信號具有較佳的處理效果，對于信噪比不高的情況，還需要進一步探索更為完善的處理方法來得到明晰的線譜特征，為下一步的分類識別提供更強有力的技術支撐。

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Analysis of helicopter radiated signal based on MUSIC spectrum estimation

LI Ling,DU Peng

(Scientific and Technology on Underwater Test and Control Laboratory, Dalian 116013, Liaoning, China)

A method based on multiple signal classification(MUSIC)algorithm is proposed to process the helicopter radiated acoustic signal with random noise under the condition of the assumption that is the signal and noise are mutually uncorrelated. This paper introduces the MUSIC spectrum estimation method, and then uses the traditional method and MUSIC algorithm to processthe signals radiated by different types of helicopters. The results show that MUSIC spectrum estimation can suppress the noise, extrude the peak of spectrum to improve signal to noise ratio obviously and reflect the harmonic characteristics of helicopter acoustic signal accurately.

helicopter acoustic signal; target line spectrum; MUSIC algorithm

TB556

A

1000-3630(2017)-05-0499-04

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.05.017

2016-05-04;

2016-07-18

李玲(1977－), 女, 遼寧大連人, 碩士, 高級工程師, 研究方向為噪聲信號處理。

李玲, E-mail: lindali2008@163.com