Page 5 - 《应用声学》2024年第1期
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第 43 卷 第 1 期                                                                       Vol. 43, No. 1
             2024 年 1 月                          Journal of Applied Acoustics                   January, 2024

             ⋄ 研究报告 ⋄


                 遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声

                                                特征线谱方法




                              沈鑫玉      1,2   陈 涛    3   郭良浩      1†  刘建军      1    陈艳丽     1


                                    (1 中国科学院声学研究所       声场声信息国家重点实验室        北京   100190)
                                                (2 中国科学院大学      北京  100049)

                                            (3 中国人民解放军 91198 部队     广西  536122)
                摘要：特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节，常采用传统的 DEMON 谱分析方法，处理过程中，
                一般对舰船噪声时域信号未予抑噪，低信噪比情况下，传统 DEMON 谱分析性能差。对此，提出一种采用遗传
                算法优化变分模态分解方法，用于分解舰船噪声原时域信号，获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号，进而有效
                提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数
                (分解所取模态个数和惩罚因子)，对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别，去除噪声主导分量，保
                留信号主导分量，使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声，然后对降噪后的重构信号进行频谱分析，获得目
                标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明，相比传统 DEMON 谱分析法，基于遗传算法
                优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力，所获取的舰船噪声幅度调制特征
                线谱信噪比明显高于传统 DEMON 方法，具有一定优势，前景良好。
                关键词：舰船辐射噪声；遗传算法；变分模态分解；特征线谱提取
                中图法分类号: TN911.7           文献标识码: A          文章编号: 1000-310X(2024)01-0001-11
                DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2024.01.001


              Feature line spectrum extraction of ship radiated noise based on variable mode
                                 decomposition optimized by genetic algorithm


                       SHEN Xinyu  1,2  CHEN Tao  3  GUO Lianghao  1   LIU Jianjun 1  CHEN Yanli 1

                  (1 State Key Laboratory of Acoustics, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
                                   (2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
                              (3 91198 Troops of the Chinese People’s Liberation Army, Guangxi 536122, China)

                 Abstract: Feature line spectrum extraction is an important part of ship target recognition. The traditional
                 detection of envelope modulation on noise (DEMON) spectral analysis method is often used. In the process
                 of processing, the time-domain signal of ship noise is generally not suppressed. In the case of low signal to
                 noise ratio (SNR), the performance of traditional DEMON spectral analysis is poor. In this paper, a genetic
                 algorithm (GA) optimized variational mode decomposition (VMD) method is proposed to decompose the
                 original time-domain signal of ship noise, obtain the reconstructed signal of ship noise after noise suppression,
                 and then effectively extract the amplitude modulation characteristic line spectrum of ship target noise. Firstly,
                 GA is used to optimize the two key inputs of VMD (the number of modes and penalty factor), decompose the

             2022-09-30 收稿; 2022-11-21 定稿
             作者简介: 沈鑫玉 (1998– ), 女, 黑龙江哈尔滨人, 硕士研究生, 研究方向: 信号与信息处理。
             † 通信作者 E-mail: glh2002@mail.ioa.ac.cn
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