Page 155 - 《应用声学》2025年第3期

第 44 卷 第 3 期 王仪等： 强舰船干扰条件下的无人水下航行器目标特征稳健提取方法 689

IMF3存在过分解。令VMD分解次数为4，α设置为 的线谱和螺旋桨调制谱而言，它们的线谱差值相对
1000，结果如图 3(d) 所示，既准确分解出 PWM 开 于 10∼30 kHz 的特征频带很小，因此 VMD 容易将
关频率及其调制谱，又避免了过分解，有利于后续特 它们分解在有一个中心频率的 IMF 中。而 WOA-
征提取。 VMD 算法忽略这一特性，导致分解次数过大，较
针对电机高频声学特性的 VMD-DEMON 谱 大的分解次数不仅不会将调制线谱与PWM线谱分
分析特征提取方法，需要利用已知特征特点的先 离，还会导致过分解，且分解次数越大，计算耗时越
验知识，才能更好地发挥算法优势。对于电机产生 长。经验证，分解次数K 为4最佳。
IMF1 200 0 IMF1 50 0
100

f  f  f  f  f  f 
IMF2 2 1 IMF2 100 0
50
0
f  f  f  f  f  f 
IMF3 0.05 MF3 5
0
f  f  f  0 f  f  f 
IMF4 /10 -3 6 4 IMF4 0.05 0
0.1
f  f  f  f  f  f 
IMF5 0.02 IMF5 /10 -3 14 6
10
0.01
f  f  f  f  f  f 
ᮠဋ/Hz ᮠဋ/Hz
(a) EMD (b) EEMD
40 100
IMF1 50 IMF2 20 IMF1 50
0 0 0
f  f  f  f  f  f  f  f  f 
100
20
IMF3 10 0 IMF4 50 0 IMF2 200 0
100
f  f  f  f  f  f  f  f  f 
200
IMF5 100 IMF6 10 IMF3 50
0 0 0
f  f  f  f  f  f  f  f  f 
IMF7 5 IMF8 5 IMF4 10 5
0 0 0
f  f  f  f  f  f  f  f  f 
ᮠဋ/Hz ᮠဋ/Hz ᮠဋ/Hz
(c) WOA-VMD (d) VMD
图 3 分解结果
Fig. 3 Decomposition result

3.2 UUV辐射噪声特征提取 使用 VMD-DEMON 谱分析法对该样本进行
特征提取。对预处理后样本进行 VMD，根据经验，
选取经过预处理和自适应线谱增强后的信
将 VMD 的参数 α 设置为 1000，分解次数 K 为4，迭
噪比为 −8.95 dB 的样本计算 DEMON 谱， 使用
代停止误差 ε 为 10 −6 ，所有模态中心频率设定为均
10∼30 kHz 的巴特沃斯带通滤波器滤波，最后，
匀分布。经过 VMD，最高信噪比的 IMF 为 IMF2，
根据幅度包络计算的 DEMON 谱如图 4(a) 所示，
图 4(b) 为预处理和 VMD 后的 DEMON 谱图，可以
200 Hz 的谐波分量已掩埋在强舰船空化干扰噪 明显观测到200 Hz和400 Hz的f m 边带频率。证明
声中，400 Hz 的谐波分量虽有线谱但幅值低于噪声 VMD-DEMON 谱分析法可以在实际强舰舰船干扰
干扰。 下提取螺旋桨边带调制谱。