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申请/专利权人：上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院;欧森达(山东)海洋工程有限公司

申请日：2024-06-17

公开（公告）日：2024-08-20

公开（公告）号：CN118362196B

专利技术分类：

专利摘要：本发明涉及声信号处理技术领域，具体涉及基于水下相机及水听器的运行目标声信号采集系统。该系统包括：数据采集模块，采集每个水听器的声信号和目标图像数据；声信号处理模块，获取每个峰值的干扰叠加特征序列；声信号局部分析模块，构建水下信号干扰叠加系数；声信号整体分析模块，构建每个水听器的声信号中各模态分量的水下干扰相对影响系数；声信号溯源去噪模块，结合去噪算法完成水下运行目标的信号采集。本发明通过对采集的水下目标的声信号进行筛选，避免海洋环境噪声和自噪声对水下运行目标声信号采集的影响，完成水下运行目标数据的精准采集。

专利权项：1.基于水下相机及水听器的运行目标声信号采集系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于获取每个水听器的声信号和目标图像数据；声信号处理模块，用于分解每个水听器的声信号得到每个水听器的声信号中各模态分量，获取各模态分量中每个峰值的相关数据，组成各模态分量中每个峰值的干扰叠加特征序列；声信号局部分析模块，根据各模态分量中所有峰值的干扰叠加特征序列之间的相关性以及峰值之间的位置差异，构建各模态分量中每个峰值的水下信号干扰叠加系数；声信号整体分析模块，用于根据所述水下信号干扰叠加系数以及每个水听器的声信号中各模态分量与其余水听器的声信号中对应模态分量的差异，构建每个水听器的声信号中各模态分量的水下干扰相对影响系数；声信号溯源去噪模块，根据每个水听器的声信号中各模态分量的水下干扰相对影响系数得到每个水听器的声信号相对干扰程度；根据所有水听器的声信号相对干扰程度得到最佳声信号，结合去噪算法和目标图像数据完成水下运行目标的信号采集；所述获取各模态分量中每个峰值的相关数据，组成各模态分量中每个峰值的干扰叠加特征序列，包括：每个水听器的声信号中各模态分量中每个峰值的相关数据包括：宽度数据、幅值数据和位置数据，每个峰值的宽度数据、幅值数据和峭度值组成每个峰值的干扰叠加特征序列；所述各模态分量中每个峰值的水下信号干扰叠加系数的构建过程为：在每个水听器的声信号的各模态分量中，计算每个峰值的干扰叠加特征序列与其余所有峰值的干扰叠加特征序列之间的距离的均值，记为每个峰值的第一干扰系数；计算每个峰值与其余所有峰值之间位置数据的差异的均值，记为每个峰值的第二干扰系数；基于每个峰值的第一干扰系数与第二干扰系数确定各模态分量中每个峰值的水下信号干扰叠加系数；所述每个水听器的声信号中各模态分量的水下干扰相对影响系数的构建过程为：构建各模态分量的水下干扰特征数据序列；分析每个水听器的声信号中各模态分量与其余各水听器的声信号中对应模态分量的水下干扰特征数据序列之间的距离，记为每个水听器的声信号中各模态分量与其余各水听器的声信号中对应模态之间的第一相对系数；分析每个水听器的声信号中各模态分量的混乱程度，记为每个水听器的声信号中各模态分量的干扰复杂程度；计算每个水听器的声信号中各模态分量与其余水听器的声信号中对应模态分量的干扰复杂度之间的差异，记为每个水听器的声信号中各模态分量与其余各水听器的声信号中对应模态之间的第二相对系数；基于每个水听器的声信号中各模态分量与其余各水听器的声信号中对应模态之间的第一相对系数与第二相对系数确定各模态分量的水下干扰相对影响系数；所述各模态分量的水下干扰特征数据序列的获取过程为：每个水听器的声信号的各模态分量中所有峰值的水下信号干扰叠加系数，按照每个峰值对应的频率数据由小到大的顺序组成各模态分量的水下干扰特征数据序列。

百度查询： 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 欧森达(山东)海洋工程有限公司 基于水下相机及水听器的运行目标声信号采集系统