艦船目標識別技術(shù)研究.pdf

1、艦船目標識別技術(shù)是高新技術(shù)條件下水下作戰(zhàn)克敵制勝的有效手段，也是現(xiàn)今非常迫切實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)之一，該技術(shù)具有很好的民用價值和軍事應用價值，因此受到了世界各國學者的廣泛重視。本論文主要圍繞艦船目標的特征提取與識別技術(shù)進行了研究，通過仿真和對真實艦船目標數(shù)據(jù)的處理，驗證了方法的可行性和有效性。
　　 本論文的主要內(nèi)容包括以下幾方面：
　　 1、研究了艦船輻射噪聲的產(chǎn)生機理，分析了DEMON譜分析技術(shù)的目的、步驟，并對絕對值低通

2、解調(diào)以及平方低通解調(diào)這兩種經(jīng)典艦船噪聲信號解調(diào)方法進行了介紹，通過仿真得到結(jié)論：平方解調(diào)方式有利于DEMON譜圖上的線譜檢測，能夠獲得更為顯著的線譜特征。并在DEMON譜分析中加入了自適應線譜增強技術(shù)，以提高艦船目標線譜的檢測能力以及目標識別的可能性。最后對艦船輻射噪聲的軸頻提取進行了探索，通過對大量實驗數(shù)據(jù)的處理，表明該算法能夠很好且較為準確的提取出艦船的軸頻。
　　 2、分析了艦船噪聲的音高特性，并用小波分析的奇異特征分析方

3、法獲得艦船輻射噪聲音高，通過仿真證實該方法能夠作為艦船輻射噪聲分類的一個依據(jù)。
　　 3、高階統(tǒng)計量是研究非線性和非高斯信號的有效工具，本文研究了高階統(tǒng)計量的重要性質(zhì)和概念，推導了矩和累積量的轉(zhuǎn)換關(guān)系。
　　 4、論述了希爾伯特黃變換的基本原理，給出了經(jīng)驗模態(tài)分解算法的具體步驟以及流程圖，通過對信號的仿真試驗分離出各階固有模態(tài)函數(shù)。最后采用新算法減弱了模式混疊現(xiàn)象，效果比較明顯。
　　 5、對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概