Page 97 - 《应用声学》2020年第2期

第 39 卷 第 2 期 李海涛等： 基于矢量线阵的目标低频线谱提取方法 255

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图 2 VLA 跟踪目标低频线谱提取框图
Fig. 2 Low frequency line spectrum fusion extraction block diagram of VLA tracking target
中心化处理： 均值的点，

N−1
¯
1 ∑  1, Z 1 (n) > Z 1 (n),
z(n) = x(n) − x (i) , Flag(n) = (4)
N  ¯
i=0 −1, Z 1 (n) 6 Z 1 (n),
n = 0, · · · , N − 1. (1) N−1
1 ∑
¯
式(4)中：Z 1 (n) = Z 1 (n)。
由于低频线谱在频率上和幅度上都存在不稳 N n=0
定性，尤其是幅度上的不稳定性给利用低频线谱进 (c) 剔除连续上升或连续下降中间点，只留下
行识别带来很大的影响，线谱的起伏增加了线谱提 转折点，谱峰所在点在局部地区为最大点，不可能出
取的难度，也对某些时刻提取线谱的可靠程度造成 现在中间点上。
影响。通过多个时刻谱值积累平均可以减少偶然因 记
素的影响，抑制随机干扰伪线谱，提高线谱信噪比， Z 2 (n) = Z 1 (n + 1) − Z 1 (n), (5)
增强线谱提取能力，并且利用自适应线谱增强来进
Z 3 (n) = Z 1 (n) − Z 1 (n − 1) , (6)
一步实现线谱的增强。
(2) 提取趋势项 可得

对信号进行功率谱分析得到功率谱 S，由于线  1, Z 2 (n) · Z 3 (n) > 0,
Flag(n) = (7)
谱叠加在连续谱之上，为了分解出线谱信息，需要通  −1, Z 2 (n) · Z 3 (n) < 0.
过谱平滑减去连续谱，得到拉直后的线谱图，只保留
(d) 剔除极小值点，
线谱。连续谱平滑的方法有很多种，本文采用 m 次

多项式实现连续谱的最优拟合。得到连续谱的变化 1,

 其他,

趋势，从原频谱中减去这一变化趋势，并且将小于零 Flag(n) = −1, Z 1 (n) < Z 1 (n + 1) 和 (8)
的点置为零，就得到拉平的线谱图。 


 Z 1 (n) < Z 1 (n − 1).

S(n) − X(n), S(n) − X(n) > 0,
 ˆ ˆ
Z(n) = (2) (e) 将剔除的点所在位置的值置为零，得到
0, S(n) − X(n) 6 0, Z 4 (n)，
 ˆ

ˆ
式(2)中，S(n)为功率谱，X(n)为最优拟合连续谱。  Z 1 (n), Flag = 1,
Z 4 (n) = (9)
(3) 谱峰提取  0, Flag = −1.
进一步按照以下步骤进行谱线提取：
(f) 谱峰合并，设置频率范围门限 ∆ gate ，将频
(a) 对拉平的线谱图进行归一化得到
率范围 ∆ gate 内的线谱看作一个线谱，取局部最大
Z(n) − min [Z (n)] 值点，
Z 1 (n) = . (3)
max [Z(n)] − min [Z(n)] 
Z 4 (n), max [Z 4 (n)] ,

(b) 对 每 一 点 设 置 标 志 Flag(n) = 1, n = Z 5 (n) = ∆ gate (10)
 0, 0.
0, · · · , N − 1，对 Z 1 求平均值，舍去小于等于平