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文檔簡介
1、水面及水下目標(biāo)輻射噪聲低頻線譜特征提取是信號檢測和目標(biāo)識別的關(guān)鍵技術(shù)之一,它直接影響到信號檢測和目標(biāo)識別的效果,是水聲領(lǐng)域的學(xué)者們長期關(guān)注的研究內(nèi)容。近年來,由于矢量水聽器的逐步推廣應(yīng)用,基于矢量水聽器的信號處理技術(shù)也相繼出現(xiàn),并展示出優(yōu)于聲壓信號處理的優(yōu)勢?;谑噶克犉鞯男盘柼幚韱栴}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、微弱信號檢測、定位及噪聲識別等諸多問題提供了一種新
2、的方式和手段。 本文根據(jù)聲壓和聲矢量信號特征提取的研究現(xiàn)狀、存在的主要問題以及工程實(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,對目標(biāo)特征提取及其分類識別進(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器基礎(chǔ)上,圍繞矢量水聽器信號處理方法,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別技術(shù)研究,從而擴(kuò)大矢量水聽器
3、的應(yīng)用領(lǐng)域。主要研究內(nèi)容如下: (1)從水下目標(biāo)輻射噪聲的非平穩(wěn)性出發(fā),對矢量水聽器目標(biāo)輻射噪聲的線譜特征采用高階統(tǒng)計(jì)量的信號處理方法進(jìn)行了研究。 (2)通過借鑒標(biāo)量信號雙譜估計(jì)算法和互雙譜定義,提出了聲矢量信號雙譜和互雙譜估計(jì)算法,并將其應(yīng)用于聲矢量信號特征提取。探討其增強(qiáng)基頻信號抑制高斯噪聲的能力。 (3)探討聲壓和聲矢量信號非整數(shù)維DEMON譜特征提取方法,并對其性能進(jìn)行研究。探討高斯、對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)聲壓與聲矢量信號非整數(shù)維譜的軸頻峰值與背景噪聲均值比及軸頻檢測概率。 (4)利用以上研究所獲得的聲矢量信號組合特征,進(jìn)一步探討基于矢量水聽器和LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別技術(shù);探討基于矢量水聽器和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別技術(shù);并對其識別效果進(jìn)行了分析。 (5)對上述研究進(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。 本文旨在通過以上研究,能夠?qū)β?/p>
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