基于互相关分析的车辆消磁信号自动分割方法的研究

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文章编号：2095－6835（2020）13－0020－03
基于互相关分析的车辆消磁信号自动分割方法的研究
刘耐特1，李耀仲2
（1.武汉理工大学汽车工程学院，湖北武汉430070；2.华中科技大学机械科学与工程学院，湖北武汉430074）
摘要：车辆消磁过程中三分量磁场测量仪所记录的空间磁场数据需要按消磁周期进行自动分割，以便实现数据
分析的自动化。

以大量实测数据为依据，在分析空间磁场三分量的相关性以及函数积分阈值分割法的基础上，提出了基于互相关分析的车辆消磁信号自动分割方法，自动估算合理阈值，判定消磁信号起止时刻，实现了复杂噪声环境下消磁测量数据的精确分割。

经过反复实用证明了该方法的可行性和有效性。

关键词：消磁信号；互相关分析；阈值分割；函数积分中图分类号：TH73文献标识码：A
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2020.13.008
1引言
在地磁及环境电磁场的长期作用下，车辆会被磁化形成固定的磁场特征，会招致磁性探测和磁敏武器攻击，对车辆消磁可消除该特征，从而提高其生命力[1-3]。

目前，车辆消磁主要由专用消磁车完成，其消磁系统采用消磁线圈[4]，消磁系统提供脉冲电流以产生车辆消磁所需的冲击磁场，使车体磁性材料中的磁畴处于无序状态，从而达到车辆消磁的目的[5]。

为评估消磁作业系统，需要记录消磁过程中的空间磁场分布及变化情况。

由于需要消磁的车辆种类多，且同一辆车需要进行多次消磁作业才能完全消磁，因此，需要对测量数据进行自动处理与分析。

图1所示为同测点空间磁场三分量（也称X 通道、Y 通道、Z 通道）的实测信号曲线。

由图1可知，与消磁作业过程对应的三段衰减震荡曲线肉眼清晰可辨，但由于杂乱且明显的噪声信号给自动数据带来了阻碍。

要想实现对磁场测量数据的自动分析，需要先按消磁作业周期将测量数据中的有
效信号段分割出来。

图1消磁站现场三通道消磁信号
对于信号分割方法的探讨常见于表面肌电信号分割、心音信号分割、语音分割等领域[6-9]。

李琳等人[6]在信号能量阈值分割算法的基础上，通过估算初始能量阈值，利用小波去噪技术进行信号滤波，同时根据分割点特征动态调节阈值并重新确定分割点方法完成了对表面肌电信号的有效分割；郭兴明等人[7]基于维奥拉积分方法[8]的原理，首先对信号进行小波去噪预处理，采用结合香农能量改进后的维奥拉积分波形方法完成信号包络，并自适应选取阈值对正常和异常心音进行分段；吕苗荣等人[9]基于自相关分段方法，当分段长度在一定范围内波动时捕获最大自相关系数下的分段长度作为截取长度完成对准周期离心泵振动信号的分割。

将上述方法用于图1所示的实测消磁数据时，都存在准确率不高、容易误判及漏判的情况，需要手工干预，在面对大量的车辆消磁数据时，费时费力。

但经过验算，上述方法在面对消磁作业测量数据时的处理效果均不好。

针对上述车辆消磁信号具有分段重复、单段震荡衰减以及非冲击磁场段信号无效等特性，本文在能量阈值分割方法的基础上，基于三分量（通道）信号特征提出一种以互相关法消除信号噪声及低频成分，并针对互相关函数自动获取阈值并分割的方法。

2基于互相关分析的阈值分割方法实现2.1互相关分析
互相关分析方法广泛应用于地震波信号分析[10]、多通道雷达信号分析[11]等领域，能有效抑制噪声、脉冲抖动并增强有效信号。

本文所采集的空间磁场三分量为空间正交[12]，具有以下特点：①各通道的测量数据都包含消磁信号（消磁作业段为震荡衰减信号，其余为偏置直流信号）和噪声两部分；②各通道的消磁信号都同时开始和结束；③各通道信号的互相关性高。

记录仪记录状态下三通道信号如图1所示。

由此，
可任取两通道信号截取t 1－t 2时段原始数据序列，分别记为
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X 1、X 2。

先消去测量数据中的直流成分：
x 1=X 1－E （X 1），x 2=X 2－E （X 2）
（1）
式（1）中：x 1、x 2分别为消去直流分量后的序列。

考虑到信号由冲击磁场信号和通道白噪声叠加合成，不妨令：
x i （t ）=s i （t ）+n i （t ），t 1≤t ≤t 2
（2）
式（2）中：s i （t ）为信号中消磁信号；n i （t ）为噪声，i =
1，2。

对序列x 1、x 2求互相关函数可得：）（）（）（）（）（τττττ2
12
12
12
12
1n n x n n s s s x x R R R R R +++=（3）
考虑到消磁信号与噪声互不相关，互相关序列为0，噪声的互相关序列也为0，可将（3）式化简为：
）（）（ττ2
121s s x x R R =（4）
由此可以看出，两路在t 1－t 2时段内作信号互相关运算后，得到的互相关序列只与信号中消磁信号相关，与噪声无关。

互相关函数中含周期信号段幅值大、震荡效果明显，噪声段幅值基本为0。

2.2基于序列积分的阈值分割
空间磁场三分量同步记录了消磁作业中空间磁场在X 、Y 、Z 三轴方向上的变化。

通过对实测数据的分析发现，通道互相关序列曲线中，在消磁作业阶段仍为衰减震荡型，能量集中，信号幅值逐渐减小；而在非消磁段接近于水平直线，能量和幅值接近于0。

因此，如果为互相关曲线设定合理阈值，当曲线幅值高于阈值时，判定为消磁作业结束。

为避免对不同信号反复设定分割阈值，自适应给定分割阈值对分割效果至关重要。

本文通过消磁信号互相关函数f （t ）的能量来确定阈值参数，f （t ）在消磁信号测量时间段0－T 时间段内的能量为：
dt
t f T Q ）（2
⎰=（5）
根据（5）式求得的序列积分，确定信号分割阈值为：
T
Q /=λ（6）
首先判断消磁信号起始点。

为避免将非冲击磁场段单一峰值识别为冲击磁场段起始点，采用定长滑动窗遍历互相关数据序列，采用窗口起始点幅值与分割阈值比较来确定分割点。

所以，如果：
|f （t i ）|＞λ
（7）且之后的连续k 个窗口起始点幅值均满足式（7），即：|f （t i+1）|＞λ，…，|f （t i+k ）|＞λ
（8）
则可将t i 判定为消磁信号起始点。

然后判断消磁信号结
束点，若满足：
|f （t i ）|＜λ
（9）
当信号幅值低于阈值小于λ时，且之后的连续k 个窗口
起始点幅值均满足（9）式，即：
|f （t i+1）|＜λ，…，|f （t i+k ）|＜λ
（10）
则可将t i 判定为消磁信号结束点，如果不满足起始点和
结束点的判定条件，则：
t i+1=t i +△t
（11）
式（11）中：△t 为窗口固定长度。

窗口继续滑动，直至遍历整个信号。

2.3消磁信号分割实现
根据上述相关理论分析，拟定了如图2所示的消磁信号自动分割的流程图，该流程图主要包括以下几个主要步骤：①计算互相关序列。

分别取同测点的两分量数据，以固定步长计算互相关序列。

②获取分割阈值。

对互相关函数
）（τ2
1x x R ，根据函数积分计算分割阈值λ。

③判断消磁周期起
始、结束时刻。

用定长滑动窗口遍历整个互相关数据序列，
按阈值判定起始点、结束点。

④确定分割方案。

对三次不同的互相关函数分别获取分割点，输出数据长度最大组L ，避
免分割不完全。

图2消磁信号自动分割流程图
为了提高阈值分割准确率，本分割方法加入了分割阈值自适应调节算法。

经计算求得的分割阈值λ大小适合与否直接影响分割效果。

如果阈值λ偏小，将导致将多段消磁信号划分为一段有效信号；如果阈值λ偏大，将导致部分消磁信号不能被有效识别或将单段有效消磁信号划分多段。

因此，在自动分割过程中需要对阈值λ进行适当调整，使分割出的消磁信号趋于合理。

根据初始分割结果，确定单段冲击磁场信号长度为：
△L （i ）=L （2i ）－L （2i －1）
（12）
式（12）中：i 为分段序号，i =1，2，…，K [K =size （L ）]。

消磁信号平均长度为：
）
（L size L
L K
∑
∆=
∆1
（13）
如果L i L ∆∆6.0）＜（、i ∈[1，K ]则表明阈值λ偏大，不
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则表明阈值λ偏小，不妨将阈值设定为λ=1.2λ。

根据重新确定的阈值λ，重复式（4）（5）。

如果△L （i ）、i ∈[1，K ]不满足上述判断，则表明阈值λ合理，输出该分割方案并终止循环。

3仿真与分析3.1信号处理及分割
为了验证本方法有效果，本文考虑了另外2种典型的分割算法。

首先，采用文献[6-8]的信号分割法，对同样的实测消磁数据进行分割处理，由于该方法所述小波降噪不能消去直流分量，本文选用高通滤波对消磁信号进行预处理。

对图1所示X 分量进行高通滤波、维奥拉积分特征包络，结果如图3所示，
结果表明，高通滤波后的信号能较好地去除噪声和直流分量并保留其时频特性，维奥拉方法可有效地提取滤波后消磁信号的特征包络。

图3消磁信号处理效果图
其次，考虑文献[9]给出的分割方法。

由于该算法仅适用于周期信号，分割前需预设分段信号长度，与本文所述待处理的信号特征不符，本文不予讨论。

最后，采用本文提出的方法对消磁信号进行互相关分析，通道X 、Y 两路信号的互相关函数图像如图3所示。

结果表明，互相关函数图像能有效地去除非冲击磁场段噪声和直流分量，保留消磁信号特征。

相较于滤波信号，维奥拉包络和互相关分析就能有效地抑制直流分量和噪声，突出消磁信号。

然而，维奥拉包络效果取决于高通滤波效果，维奥拉方法对部分消磁信号的包络效果极差以至于无法提取消磁信号。

根据上文分析的阈值分割方法，对三分量数据所计算出的3个互相关序列，依次确定消磁信号的起始点和结束，并以分割点数据长度最长的一组作为最终的消磁信号。

对实测消磁信号图1的分割处理结果如图4所示。

3.2实际应用与结果分析
本文选取了32组实测消磁数据进行对比测试与验证，经过人工分辨，确定了上述数据中的总有效消磁信号的分段
互相关法进行自动识别处理，结果如下：采用高通滤波后直接分割的正确分段数为88，采用维奥拉包络的正确分段数为95，互相关法的正确分段数105，分段正确率如表
1所示。

互相关分析的分段正确率达到了95.5%，比高通滤波、维奥拉积分法有极大的提高。

图4基于互相关的三通道消磁信号分割效果
表1消磁信号分段的正确率高通滤波
维奥拉法互相关法正确率/（%）
80.0
86.4
95.5
4结论
对复杂电磁噪声环境中消磁过程空间磁场测量数据的分割问题，对空间磁场三分量进行互相关计算后再处理，能够极大地削减噪声和直流分量对分割的影响。

磁场三分量数
据两两组合后再进行分割处理，避免了单个分量上的随机噪声导致信号分割错误。

结合基于函数积分的阈值分割方法，能够自适应估算阈值，自动完成对消磁信号的分割。

与其他分割算法相比，本文提出的方法实现了分割参数设定与数据分割的自动化，正确率高，基本不需要人工干预，大大减轻了人员负担。

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（下转第25页）
校。

要加大对离开军队院校的科研人员的跟踪监管力度，防止因人员离职而导致专利技术流失；其次，军队院校与企业开展科研合作，尤其是共同申请专利时，一定要事先约定好专利权的归属以及专利实施许可的相关细节，专利法明确规定，专利权的共有人对权利的行使有约定的，从其约定，没有约定的，共有人可以单独实施或者以普通许可方式许可他人实施该专利，因企业有实施专利的便利条件，而军队院校又无权阻止共有权利人实施专利，导致专利技术流失；最后，加大对侵犯军队院校专利权的追究力度，发现侵权的行为要及时制止，必要时可通过法律手段保护自身合法权益。

要积极主动加强专利转化的力度，以便及时有效行使军队院校的专利权，通过转化促进保护。

3.3促进专利转化
军队院校专利管理人员要充分发挥专业特长，指导科研人员充分利用好地方专利检索资源，对其研究领域进行科学的专利布局，形成专利池，对相关的技术进行全面有效的保护，真正将前沿技术掌握在自己手中。

军队院校申请专利追求其创新性同时，还应研判专利的市场前景，尤其是在与企业合作开展科研项目时，要多与企业沟通，找准市场需求，将创新性强、市场潜力好的技术申请专利，为专利的转化创造条件。

军队院校专利成果转化过程中享有权利和承担义务的主体，包括专利成果的发明人和军队院校。

作为发明人的科研人员真正掌握专利技术，在专利转化过程中起到技术支持作用，是专利转化的核心。

科研人员应积极参与转化，拓宽专利转化的途径，使专利技术得到充分利用。

而作为专利权人的军队院校拥有专利技术的所有权，对专利转化负有主要责任。

应搭建专利转化的平台，配备专业的专利转化方面的人才，建立好专利转化的体制机制，以促进专利的转化，真正实现专利技术资源的价值。

军队全面停止有偿服务，军队院校不能通过专利转让和许可获得经济效益，可将专利技术的重心放在军事效益上，
使其服务于部队战斗力生成。

利用好军民融合政策，可采取互相许可，以技术换技术的方式来实现专利转化。

既可使用已有的专利技术开展延续的科学研究，还可以在已有的专利技术的基础上申请新的专利，从而提高专利的质量，提升军队院校技术水平。

既节约军队院校的科研经费，又利用专利技术促进科研任务的完成，使专利技术被实际使用。

4结语
总之，在军民深度融合战略指导下，在部队全面停止有偿服务背景下，军队院校要有所不为，更要有所为。

在专利申请、维护与转化等专利工作的关键环节，专利权人、发明人和专利管理人员都要各司其职、各尽所能，建立健全相关体制和机制，提高专利申请质量、加强专利的维护、促进专利的转化。

通过高质量的专利工作提升军院校综合竞争实力，提高为部队服务的能力。

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作者简介：汪志远（1976—），男，硕士研究生，工程师，作为专利代理人开展机械方面专利代理，主要从事车辆工程方面的研究。

〔编辑：严丽琴〕
（上接第22页）
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〔编辑：张思楠〕
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