基于矢量水聽(tīng)器的目標(biāo)特征提取與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、水面及水下目標(biāo)輻射噪聲低頻線譜特征提取是信號(hào)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一，它直接影響到信號(hào)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別的效果，是水聲領(lǐng)域的學(xué)者們長(zhǎng)期關(guān)注的研究?jī)?nèi)容。近年來(lái)，由于矢量水聽(tīng)器的逐步推廣應(yīng)用，基于矢量水聽(tīng)器的信號(hào)處理技術(shù)也相繼出現(xiàn)，并展示出優(yōu)于聲壓信號(hào)處理的優(yōu)勢(shì)?；谑噶克?tīng)器的信號(hào)處理問(wèn)題已成為令人矚目的研究熱點(diǎn)，一些成果相繼被發(fā)表。聲矢量信號(hào)處理技術(shù)的出現(xiàn)，為解決水面及水下目標(biāo)特征提取、微弱信號(hào)檢測(cè)、定位及噪聲識(shí)別等諸多問(wèn)題提供了一種新

2、的方式和手段。 本文根據(jù)聲壓和聲矢量信號(hào)特征提取的研究現(xiàn)狀、存在的主要問(wèn)題以及工程實(shí)際應(yīng)用的基本要求，結(jié)合基金項(xiàng)目“XX聲矢量特征提取與分析研究”的內(nèi)容，對(duì)目標(biāo)特征提取及其分類識(shí)別進(jìn)行了理論、算法與應(yīng)用方面的探討。論文的研究建立在單矢量水聽(tīng)器基礎(chǔ)上，圍繞矢量水聽(tīng)器信號(hào)處理方法，應(yīng)用二階和高階統(tǒng)計(jì)量手段，將LOFAR、DEMON、非整數(shù)維譜和互雙譜技術(shù)融入到其中，實(shí)現(xiàn)水面及水下目標(biāo)輻射噪聲特征提取與識(shí)別技術(shù)研究，從而擴(kuò)大矢量水聽(tīng)器

3、的應(yīng)用領(lǐng)域。主要研究?jī)?nèi)容如下： (1)從水下目標(biāo)輻射噪聲的非平穩(wěn)性出發(fā)，對(duì)矢量水聽(tīng)器目標(biāo)輻射噪聲的線譜特征采用高階統(tǒng)計(jì)量的信號(hào)處理方法進(jìn)行了研究。 (2)通過(guò)借鑒標(biāo)量信號(hào)雙譜估計(jì)算法和互雙譜定義，提出了聲矢量信號(hào)雙譜和互雙譜估計(jì)算法，并將其應(yīng)用于聲矢量信號(hào)特征提取。探討其增強(qiáng)基頻信號(hào)抑制高斯噪聲的能力。 (3)探討聲壓和聲矢量信號(hào)非整數(shù)維DEMON譜特征提取方法，并對(duì)其性能進(jìn)行研究。探討高斯、對(duì)稱和混合背景噪聲環(huán)

4、境條件下，不同輸入信噪比的常規(guī)聲壓與聲矢量信號(hào)非整數(shù)維譜的軸頻峰值與背景噪聲均值比及軸頻檢測(cè)概率。 (4)利用以上研究所獲得的聲矢量信號(hào)組合特征，進(jìn)一步探討基于矢量水聽(tīng)器和LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)；探討基于矢量水聽(tīng)器和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)；并對(duì)其識(shí)別效果進(jìn)行了分析。 (5)對(duì)上述研究進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理，處理結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了理論研究和所提出算法的有效性。 本文旨在通過(guò)以上研究，能夠?qū)β?/p>