基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究

樊新海，孙国强，张传清

(装甲兵工程学院 机械工程系，北京 100072)



基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究

樊新海，孙国强，张传清

(装甲兵工程学院 机械工程系，北京 100072)

针对地面战场装甲车辆目标的被动声识别问题，选取具有代表性的两类坦克和两类履带式装甲车为对象，采集多种工况下的噪声信号，通过EMD自适应分解得到其IMF分量，利用前8个IMF分量与原信号的能量比值构建特征向量，以BP神经网络作为分类器，建立了一种装甲车辆识别方法。该方法对目标工况适应性强，识别率可达90%以上。

装甲车辆；目标识别；经验模态分解；BP神经网络

信息获取对于全面了解战场态势至关重要。战场信息的获取手段多种多样，各有所长。其中，地面战场目标识别系统依据用来提取特征的对象种类不同包括：基于图像特征的识别技术，基于地面震波的识别技术[1]，基于磁信号特征的识别技术，基于雷达特征的识别技术[2-3]以及基于声信号特征的识别技术等[4]。该系统在获取战场信息方面具有高效、全天候侦察目标；受环境影响小、战场生存率高；便于小型化、网络化，以较少的探测手段，获取尽可能多的信息等优点[5]。而基于声信号特征的被动声识别技术还具有适应地形地貌能力强，隐蔽性好，可组成多传感器预警网络等优点[6-7]，亦可完成对机场、桥梁、弹药库及油库等重要战略设施的无人值守。本文针对军用地面侦察机器人在复杂环境条件下，对坦克、履带式装甲车等地面战斗目标进行全天候隐秘性侦察的要求，采用基于噪声信号经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)及BP神经网络的被动声识别方法设计识别系统，取得了较好的识别效果。

1 噪声信号的获取

实验使用Lutron的SL-4001声级计、A/D转换卡及实验室研发的数字信号处理系统采集噪声信号，声级计预留模拟信号输出端口，通过A/D转换卡转换为数字信号，将原始信号波形保存至笔记本电脑。坦克、装甲车辆是地面战场重要的作战武器和识别目标，本文选取具有代表性的坦克、装甲车各两种型号为研究对象。4种目标均使用4冲程内燃机作为动力装置，发动机排气噪声爆发频率与发动机转速的关系为[8]

(1)

式中：n为发动机转速(r/min)；z为发动机气缸数。

发动机最高空转转速一般不超过3 000 r/min，排气噪声理论爆发频率在几百赫兹。车辆行驶时履带和地面撞击所发出的噪声频带范围较宽，一般小于4 kHz，故设置噪声信号的采样频率为8 kHz。为保证数据的连续性及完整性，便于后续信号处理分析，设置采样点数为32 768，采样时间长度4.096 s；对噪声信号进行去均值处理，消除信号中直流分量的影响。

坦克、装甲车辆作为突击机动平台，工作状况复杂多变。为了保证识别效果，采集了多种运动状态、多种转速下的噪声信号组成了较为完善的样本集。4种目标典型工况下噪声信号的时域波形及其幅值谱见图1。其中，图1(a)为I型坦克原地、发动机转速为1 200 r/min时的噪声信号及其幅值谱；图1(b)为II型坦克四挡行驶、发动机转速为1 500 r/min时的噪声信号及其幅值谱；图1(c)为I型装甲车原地、发动机转速为1 000 r/min时的噪声信号及其幅值谱；图1(d)为II型装甲车三挡行驶、发动机转速为1 800 r/min时的噪声信号及其幅值谱。

图1 车辆噪声信号波形图及其频谱

结合式(1)，观察图1可知：不同车型噪声信号的频谱低频段呈梳状分布的噪声信号以排气噪声为主，运动状态下的高频段噪声信号，以车辆履带噪声为主。由于不同车型的发动机、传动系统的结构不同，因此其高低频段上的频率分布会有区别，故可以根据车辆噪声信号的这一特点对其进行目标识别，技术关键在于特征提取和分类器设计[9]。

2 特征提取

2.1 基于EMD的噪声信号分解

NORDEN E.HUANG等人提出的经验模态分解方法[10]具有自适应性，适用于分析非线性和非稳态过程[11]，能够将信号分解为若干个频率依次从高到低的固有模态分量(intrinsic mode functions，IMF)。IMF必须满足以下2个基本条件：

1) 在整个数据集中，其极值数(极大值点或极小值点)和过零点数必须相等或者最多相差一个；

2) 在任何点处，由局部极大值定义的包络和局部极小值定义的包络的平均值为零。

EMD过程首先识别出所有的局部极大值点和局部极小值点，分别将所有局部极大值点和局部极小值点通过3次样条曲线作为上、下包络线连接。将二者的平均值命名为m1，原信号与m1的差，称之为第一分量h1。

x(t)-m1=h1

(2)

如果h1满足两个基本条件，则h1为第一个IMF，如果不满足，则将h1作为x(t)重复上述过程

h1-m11=h11

(3)

直到h1k满足条件

h1(k-1)-m1k=h1k

(4)

令：

c1=h1k

(5)

则c1即为第一个IMF分量。将c1和原信号分离，如式(6)所示，得到了残差r1

x(t)-c1=r1

(6)

对残差r1重复上述分解过程，结果如式(7)所示

r1-c2=r2，…，rn-1-cn=rn

(7)

设置标准偏差SD，如式(8)所示，直到SD小于设定值或者rn为单调函数时，停止分解过程

(8)

由式(6)及式(7)可得

(9)

式(9)表明了任何一个信号通过EMD均可以分解为若干个IMF和一个余项。

本文从4.096 s的样本中选取长度为3 s的相对平稳的数据进行EMD分解。对I型坦克噪声信号进行EMD分解后得到的各IMF及余项如图2所示。由于从第8个IMF分量开始，分量的频率较低，峰值频率只有10 Hz左右；对于I型坦克来说，最低工作转速也要600～800 r/min，根据式(1)可得排气噪声的理论爆发频率为60～80 Hz，而第8个IMF的峰值频率10 Hz与60 Hz相差较多，故在第8个IMF处停止继续分解。

2.2 基于能量比的特征提取

利用EMD方法对信号进行分解时，由于边界效应的影响，数据两端会出现发散现象，如图2(a)中c7、c8两端就出现了明显的发散。当前抑制边界效应的技术包括自回归模型信号延拓、神经网络信号延拓等方法，但是上述方式都不能完全解决边界效应[12]。由于实验采集到的数据较长，因此可采用舍弃边缘数据的方式消除边界效应所造成的干扰。舍弃第i个IMF两端的数据[6]，选取其中间1 s的数据进行计算得到其能量Eci

(10)

选取原信号x(t)对应位置处1 s的数据，计算能量Ex

(11)

特征值ki

ki=Eci/Ex

(12)

特征值ki称为基于固有模态函数的特征系数。

3 基于BP神经网络的噪声目标识别

BP神经网络是一种具有3层或3层以上的多层神经网络，包括输入层、隐含层和输出层，其误差逆传播算法可以有效地提升网络对输入模式响应的正确率[13]。

3.1 分类器设计

[14]中设计BP神经网络：

1) 采用有动量加自适应lr的梯度下降法作为BP神经网络参数的调整方法,训练精度可选取在0.01～0.02，过低的训练精度无法保证识别率，过高的训练精度会使训练时间过长，甚至导致神经网络无法收敛。本实验选取训练精度为0.01；

2) 输入节点8，输出层4，隐含层数应当为输入节点数目的2倍并适当加一点余量，故隐含层取20；

3) 对采集到的坦克及装甲车辆噪声信号样本进行特征提取，得到一系列特征向量K,随机将每种车型的特征向量分为数量相同的两份：一份作为训练样本，另一份作为测试样本，将其输入构建好的BP神经网络进行训练与识别，训练样本与测试样本无交集。

3.2 结果分析

实验中每个噪声信号分解出8个IMF，对应8个特征值，这8个特征值构成一个特征向量K

K=[k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7,k8]T

(13)

图3为各车辆噪声信号对应特征向量K的示意图，其中i为每组特征向量中特征值ki的序号。

坦克及装甲车辆样本数量及BP神经网络识别结果如表1所示。

表1 坦克及装甲车辆分类识别结果

图2 I型坦克噪声信号及其EMD分解得到的IMF分量与残差

图3 车辆噪声信号特征向量示意图

4 结论

1) 装甲车辆发动机转速波动范围较宽，行驶路面多变，工作状况复杂，对特征提取方法和分类器设计要求较高。

2) 利用EMD和BP神经网络相结合的识别方法，可以对含有复杂频率成分的信号进行自适应分离和特征提取，对于类型多、工况复杂的坦克、装甲车辆识别具有较强的适应性。

3) 本文的识别率较高，但目标种类还不多，通过增加样本数量和种类，可以进一步提升识别效果和应用价值。

参考文献：

[1] DU K,FANG X,ZHANG WP,et al.Fractal Dimension Based on Morphological Covering for Ground Target Classification[J].Shock and Vibration,2016(4):1-5.

[2] FENG X,LIANG W,LIU C,et al.Application of Freeman decomposition to full polarimetric GPR for improving subsurface target classification[J].Signal Processing,2016,132:3534-3537.

[3] MOLCHANOV P O,ASTOLA J T,EGIAZARIAN K O,et al.Classification of ground moving targets using bicepstrum-based features extracted from Micro-Doppler radar signatures[J].EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2013(1):61-74.

[4] 李开明,张群,罗迎,等.地面车辆目标识别研究综述[J].电子学报，2014(3):538-546.

[5] 刘维平,安钢,罗建华.地面战场多目标声探测识别系统的研究[J].装甲兵工程学院学报,2000,14(1):60-63.

[6] 吕艳新.被动声目标识别理论研究[D].南京:南京理工大学,2011.

[7] 张亚,刘炳胜,李科杰.声目标的定位与识别[J].测试技术学报,1996(3):309-313.

[8] 祝龙石，庄志洪，张清泰，等.战场声目标噪声特性分析[J].现代引信,1996(2):57-61.

[9] 栗苹,崔占忠,施聚生.声目标识别技术及其在坦克目标识别中的应用[J].兵工学报,1996(1):51-54.

[10]NORDEN E.HUANG,ZHENG SHEN,STEVEN R L,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[C]//In:Proceedings:Mathematical,Physical and Engineering Sciences.London:Royal Society,1998:903-995.

[11]吕艳新,孙书学,顾晓辉.基于EMD和能量比的战场声目标分类与识别[J].振动与冲击,2008(11):51-55,61,197.

[12]赵天青,梁旭斌,许学忠,等.EMD在目标声信号特征提取中的应用研究[J].南京大学学报(自然科学版),2015(S1):102-106.

[13]徐晓刚,徐冠雷,王孝通,等.经验模式分解(EMD)及其应用[J].电子学报,2009(3):581-585.

[14]杨淑莹.模式识别与智能计算:Matlab技术实现 [M].2版.北京:电子工业出版社,2011:142-153.

(责任编辑 杨继森)

Research on Armored Vehicle Classification Based on EMD of Noise Signal

FAN Xinhai， SUN Guoqiang， ZHANG Chuanqing

(Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Force Engineering，Beijing 100072, China)

In order to identify the ground battlefield armored vehicle target through passive acoustic recognition, this paper selects representative objectives include two kinds of tanks and two kinds of crawler armored vehicle as the noise acquisition, and collects noise signal of target in different working conditions, and decomposes the noise signal with the EMD method, which can provide the IMF components. Using the energy ratio of first eight IMF components and the original signal as characteristic values to construct eigenvalue vector, with BP neural network as a classifier, this paper establishes an armored vehicle classification method. The method is adaptable to the target condition and classification rate can reach to more than 90%.

armored vehicle; target classification; EMD; BP neural network

10.11809/scbgxb2017.07.025

2017-03-05；

2017-04-15

武器装备军内科研项目(2015ZB21)

樊新海(1973—)，男，博士，副教授， 主要从事信号处理与目标检测研究。

format:FAN Xinhai，SUN Guoqiang，ZHANG Chuanqing.Research on Armored Vehicle Classification Based on EMD of Noise Signal[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(7):111-115.

TJ811

A

2096-2304(2017)07-0111-05

本文引用格式：樊新海，孙国强，张传清.基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究[J].兵器装备工程学报，2017(7):111-115.