Page 80 - 《应用声学》2020年第3期

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仿真信号中考虑了目标以15 kn 航速运动产生 式 (16) 中，P m (l) 表示在当前搜索次数下的最优匹
的多普勒频移以及测量距离在500 m处球面波传播 配结果分段谱质心值。通过仿真不同模型搜索次数
损失后生成了接收端信号。 结果发现，当N 到达一定程度后匹配度随搜索次数
对比传统方法与基于听觉特征仿真信号的分 的增加变化趋势并不明显，如图9所示。
段谱质心值，如图 8 所示。可以发现，基于传统随机
1.0
赋值下的仿真信号在音色参量表达上有一定差距，
0.9
与实际噪声信号在听觉感官上有较大不同，而基于
0.8
听觉特性仿真下的信号则具有很好的拟合性。 0.7

2500 త͖Ӝᦡए 0.6
ࠄ฾ನֶ៨᠏ॷ
0.5
2000 ۳̆զᝀྲढ़͌ᄾ
͜ፒᬤ఻͌ᄾ 0.4
О඀៨᠏ॷ/Hz 1500 0.3 0 200 400 ଽጊ൓஝ 600 800 1000

0.2
1000

500 图 9 匹配度变化趋势
Fig. 9 The change trend of matching degree
0
1 2 3 4 5 6
Ѭ඀஝ 因此可以设定 700 为参考搜索次数，可以保证
图 8 音色参量对比 较好的仿真精度下降低计算时间，在搜索后如果结
Fig. 8 Comparison of timbre parameters 果不理想还可以人为增加。
通过声呐员听音识别，实测 3 类航船目标在不
7 结论
同航行状态下的辐射噪声，每一类观测 10 个样本。
针对每一个样本分别采用传统随机仿真与基于听 本文通过实测数据构造具有某一类目标听觉
觉特性仿真两种方法生成对比信号，由声呐员判断 特性样本，来调整线谱族特征幅值并由最优匹配度
仿真信号是否达到模拟效果并记录，其识别结果如 趋势来缩短仿真时间，可以在保证信号特征频谱的
表2所示。 前提下改善仿真信号在听觉领域的模拟效果，后续
通过叠加不同形式噪声模拟不同传播信道参数，或
表 2 听音识别结果
者改变信噪比等信息生成应用于不同工作的信号，
Table 2 Listening recognition results
对水声装备发展、信号处理算法检验以及声呐人员
训练具有重要意义。当然，谱质心只是描述音色特
目标类型 传统随机仿真 基于听觉特征仿真
征的一个参量，通过听音测试可以发现单一谱质心
A 3 7
约束不足以模拟全部样本特征，如何通过音色领域
B 5 6
的其他参量进行多维度联合仿真是下一步的工作
C 2 6
方向。

由此可以发现，基于听觉特征仿真下的辐射噪
参 考 文 献
声信号从一定程度上改善了仿真信号的听觉特性，
可以更好地模拟真实辐射噪声。 [1] 姜建平, 刘鹏仲, 张国龙. 一种舰船辐射噪声线谱简易生成方
为了达到实时性要求，在计算规划模型时需要 法研究 [J]. 船舶工程, 2015, 37(S1): 314–318.
在保证精度前提下寻找最佳搜索次数，建立最优匹 Jiang Jianping, Liu Pengzhong, Zhang Guolong. Research
of a simple building method of warship radiated noise line
配度α，表示为 spectrum[J]. Ship Engineering, 2015, 37(S1): 314–318.

P(l) − P m (l) [2] 向辉平, 罗建, 傅瑞锦. 舰船宽带连续谱噪声的模拟 [J]. 声学
α = 1 − max , l ∈ [1, L], (16)
P(l)
技术, 2005, 24(3): 140–143.