[发明专利]一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统

说明书

本申请公开了一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统，方法包括：采集鲸类信号并获得鲸类信号的时频谱，基于时频谱构建瞬时旋转方向算子模型得到瞬时旋转算子；用线性调频信号表示鲸类信号对线性调频信号进行二阶泰勒公式展开，得到二阶信号模型，并计算其短时傅里叶变换；基于短时傅里叶变换关于时间的偏导得到瞬时频率重排算子，基于短时傅里叶变换关于频率的偏导和时移得到群延迟重排算子；基于瞬时频率重排算子和群延迟重排算子构建瞬时频率估计模型；基于瞬时旋转算子和瞬时频率估计模型计算脊线瞬时方向角，得到脊线时频点，利用变频带宽函数惩罚项对脊线时频点进行约束校正，得到预测时频点；基于预测时频点得到脊线预测结果。

技术领域

本申请涉及海洋鲸类声音信号处理技术领域，具体涉及一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统。

背景技术

近年来，海洋鲸类搁浅数量不断攀升，鲸类搁浅背后的原因一直是未解之谜。利用海洋被动声学监测系统对海洋水下声场信息感知，检测鲸类声音事件，尤其鲸类搁浅前的声音事件十分关键。对于鲸类重叠声音事件检测面临的主要难题是如何对重叠声音事件分离？

依据鲸类声音事件时频谱，估计重叠分量时频结构的脊线，再对脊线聚类能实现鲸类重叠声音分离。传统自动脊线提取方法受重叠分量影响，很难准确提取脊线结构信息。为了解决重叠分量脊线估计问题，研究者提出了随机样本共识算法、固有模式调频分解、固有调频分量分解、快速瞬时频率追踪算法等。然而，这些算法依赖于预设分量数目，不适用于参数未知的鲸类信号。为了估计鲸类分量时频结构的脊线，提出一种自动脊线提取(Automatic Ridge Extraction,AREA)算法能估计重叠分量的脊线。然而，AREA受时频分辨率影响，在频点重叠出脊线估计的误差较高，尤其受海洋背景高噪声影响，增大重叠脊线估计的难度。因此，低时频分辨率下重叠分量的脊线估计是本领域仍亟待解决的关键问题。

发明内容

本申请旨在解决现有技术的不足，提出一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统，用于提取鲸类信号音调重叠分量的脊线，尤其对海洋背景噪声或低时频分辨率下具有较高的鲁棒性，降低脊线估计误差。

为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法，包括以下步骤：

S1.采集鲸类信号并获得所述鲸类信号的时频谱，基于所述时频谱构建瞬时旋转方向算子模型，得到瞬时旋转算子；

S2.用线性调频信号表示所述鲸类信号，对所述线性调频信号进行二阶泰勒公式展开，得到二阶信号模型，并计算所述二阶信号模型的短时傅里叶变换；

S3.基于所述短时傅里叶变换关于时间的偏导，得到瞬时频率重排算子，基于所述短时傅里叶变换关于频率的偏导和时移，得到群延迟重排算子；

S4.基于所述瞬时频率重排算子和所述群延迟重排算子，构建瞬时频率估计模型；

S5.基于所述瞬时旋转算子和所述瞬时频率估计模型，计算脊线瞬时方向角，得到脊线时频点，利用变频带宽函数惩罚项，对所述脊线时频点进行约束校正，得到预测时频点；

S6.基于所述预测时频点得到脊线预测结果。

优选的，所述瞬时旋转方向算子模型包括：

其中，θ(t，f)表示所估计的方向脊线的所述瞬时旋转算子，th表示窗函数th(t)，h表示窗函数h(t)，S^h(t，f)和S^th(t，f)分别表示窗函数为h(t)和th(t)的短时傅里叶变换，t表示时间，f表示频率。

优选的，所述二阶信号模型包括：